Kundenerfolge

Digitaler Wandel: Die Energieversorgung Mittelrhein hebt ihren Datenschatz

Mona Meyer
fachbereichsleiterin vertriebssteuerung und -strategie

Bevor wir mit ORAYLIS zusammengearbeitet haben, konnten wir aus unseren Daten nur mit hohem Aufwand einen geschäftlichen Nutzen ziehen. Die Daten lagen verteilt in vielen verschiedenen Systemen vor und mussten unbedingt zu einer „Zahlenwahrheit“ zusammengeführt werden.

Mit ihrer strukturierten und agilen Vorgehensweise haben die ORAYLIS-Experten in kürzester Zeit ein Modern Data Warehouse in der Cloud entwickelt. So verfügen wir nun über eine einheitliche Datengrundlage für unsere geschäftlichen Fragestellungen – eine wirklich gute Basis, auf der wir gemeinsam aufbauen können. Allein mit internen Ressourcen hätte sich ein solches Projekt niemals erfolgreich realisieren lassen.

Auf einen Blick

  • Kunde: Energieversorgung Mittelrhein AG
  • Branche: Energie
  • Projektziel: Zusammenführen aller Unternehmensdaten für einheitlich KPIs und neue Anwendungsfälle
  • Technologien: Azure Data Factory, Data Lake Storage, Databricks, Power BI

Die Energieversorgung Mittelrhein (evm) ist das größte kommunale Energie- und Dienstleistungsunternehmen in Rheinland-Pfalz. Insgesamt 340.000 Kunden werden von den rund 1.000 Mitarbeitern mit Ökostrom, Erdgas, Wärme und Trinkwasser versorgt. So fallen im täglichen Geschäft seit jeher eine Vielzahl von Daten an, mit deren Hilfe beispielsweise Kundenpotenziale sehr gut hätten entwickelt werden können. Wenn da nicht die disparate Systemlandschaft gewesen wäre: „Unsere Daten lagen in unterschiedlichen Einzellösungen vor, teilweise ohne unmittelbare Verknüpfung“, so Mona Meyer, Fachbereichsleiterin Vertriebssteuerung und -strategie bei der evm. Entsprechend mussten die Mitarbeiter in den Fachabteilungen ihre Abfragen oft manuell vornehmen, was viel Zeit kostete. Schnelle Ad-hoc-Analysen ließen sich ebenfalls nur sehr schwer durchführen.

Zuverlässige Entscheidungen waren extrem schwierig

„Vor allem aber hatten wir durch die verschiedenen Einzellösungen keine einheitlichen Ergebnisse und Kennzahlen“, erläutert Mona Meyer. Zuverlässige Entscheidungen, etwa zur Verteilung von Budgets oder zu Investments in Geschäfts- und Produktbereiche waren auf dieser Grundlage nur schwierig zu treffen. Die Daten mussten dringend zusammengeführt werden, um eine einheitliche ´Zahlenwahrheit´ zu schaffen.“ Eine Aufgabe, die den Verantwortlichen anfangs wie eine unüberwindbare Hürde erschien: „Bei der hohen Komplexität, den vielen Beteiligten und den vielen Datenquellen haben wir uns ernsthaft gefragt: Kann das überhaupt funktionieren?“

Strukturiertes Vorgehen reduziert Komplexität

Gelöst wurde dies durch eine Partnerschaft mit ORAYLIS. „Durch die strukturierte und agile Vorgehensweise unseres neuen Partners haben wir sehr schnell einen Überblick über unsere Ausgangssituation und die weiteren Schritte erhalten“, so Mona Meyer. Dabei hat die Projektleitung gleich zu Beginn die richtigen Weichen gestellt und die passenden Mitarbeiter integriert. Das Team arbeitete sich sowohl in die komplexe Struktur der Quelldaten als auch die teils schwierigen Fachinhalte kurzfristig ein. „Und auch im weiteren Verlauf hat das ORAYLIS-Team jederzeit den Überblick behalten. Unter anderem haben regelmäßige Erfolgskontrollen und Abstimmungen das Projekt zielgerichtet zum Erfolg geführt.“

Modernes Data Warehouse ermöglicht valide Entscheidungen

So stand der evm bereits nach kurzer Zeit ein modernes Data Warehouse (DWH) in der Microsoft Azure Cloud zur Verfügung. Als „Single Point of Truth“ vereint die Lösung sämtliche Daten auf einer Plattform und liefert endlich die ersehnten, konsistenten Kennzahlen. Auf dieser Grundlage kann die Geschäftsführung nun valide Entscheidungen zu drängenden geschäftlichen Fragestellungen treffen. Gleichzeitig werden für die Mitarbeiter aus Controlling, Marketing, Kundenservice und Vertrieb übergreifende Analysen erheblich vereinfacht.

Ebenso entfällt der manuelle Aufwand für Standardberichte, da diese jetzt automatisiert über Power BI bereitgestellt werden. Dadurch sparen die Fachbereiche viel Zeit und Ressourcen für das Zusammenstellen von relevanten Informationen. Die Mitarbeiter können sich auf ihre Kernaufgaben konzentrieren. „Natürlich stehen wir damit erst am Anfang. Sowohl unsere Datenbasis als auch unser Berichtswesen müssen jetzt laufend weiterentwickelt werden. Aber mit dem flexibel erweiterbaren Cloud-Ansatz in Azure und der neuen Plattform haben wir dafür die besten Voraussetzungen geschaffen. Und so viel ist uns klar geworden: Es ist wichtig, bei so einem Projekt mit einem erfahrenen Partner zusammenzuarbeiten. Allein mit internen Ressourcen hätten wir das niemals erfolgreich realisieren können. ORAYLIS hat uns hervorragend unterstützt“, so Uwe Worch, Bereichsleiter IT bei der evm.


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Auf einen Blick

  • Kunde: Energieversorgung Mittelrhein AG
  • Branche: Energie
  • Projektziel: Zusammenführen aller Unternehmensdaten für einheitlich KPIs und neue Anwendungsfälle
  • Technologien: Azure Data Factory, Data Lake Storage, Databricks, Power BI
Dirk Ohligschläger
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Wie GP mit innovativen Kundenservices den digitalen Wandel geschafft hat

Christian Oberstädt
Manager Data & Product Strategy, GermanPersonnel

Wir können unseren Kunden heutzutage deutlich mehr hochwertige Bewerber für ihre vorhandenen Budgets liefern. Durch die automatisierten Empfehlungen und Erfolgsprognosen unserer Software lassen sich Anzeigen viel präziser erstellen und verteilen. Und auch die persönliche Beratung durch unsere Mitarbeiter hat dank datengetriebener Standardisierungen beträchtlich an Qualität gewonnen.

Mit diesem Angebot verfügen wir über einen echten USP, durch den wir uns am Markt für E-Recruiting klar vom Wettbewerb abheben. ORAYLIS hat bei uns viele Innovationen angestoßen. Gemeinsam sind wir ein herausragendes Team, von dem in Zukunft noch einiges zu erwarten ist.

Auf einen Blick

  • Kunde: GermanPersonnel e-search GmbH
  • Branche: Personaldienstleistungen
  • Projektziel: Aufbau einer einheitlichen Datenbasis und Entwicklung innovativer Recruiting-Services
  • Technologien: Azure Data Lake, Microsoft SQL Server, Databricks, Power BI Embedded

GermanPersonnel zählt hierzulande zu den führenden Anbietern von Software und Services für die Mitarbeitersuche im Internet. Das Unternehmen kooperiert mit Deutschlands größten Personaldienstleistern und Jobportalen. Mit den Produkten der E-Recruiting-Experten können die Kunden ihre Stellenanzeigen entwerfen und in Jobbörsen platzieren sowie Bewerbungen managen. So hat sich das Unternehmen spezielle Alleinstellungsmerkmale am Markt verschafft. Gleichzeitig war den Verantwortlichen klar, dass sie sich mit diesem Leistungsspektrum nicht dauerhaft von der wachsenden Konkurrenz werden abheben können.

Potenziale in den Daten wurden nicht ausgeschöpft

„Tatsächlich haben wir die umfangreichen Daten aus den Recruiting-Prozessen bis dahin nur punktuell genutzt, beispielsweise für die Weiterentwicklung von Geschäftsprozessen, Produkten und Algorithmen zur intelligenten Kanalauswahl“, erklärt Christian Oberstädt, Manager Data & Product Strategy bei GermanPersonnel. „Neben Daten flossen aber immer noch unsere Expertise sowie eine Prise Bauchgefühl in unsere Entscheidungsprozesse ein. Da verbarg sich noch massig Potenzial.“ Daher entschloss man sich bewusst für den Wandel zu einer datengetriebenen Unternehmen. Es wurden neue Ziele formuliert, wie automatische Empfehlungen bei der Erstellung von Stellenanzeigen sowie Vorhersagen über die zu erwartenden Bewerberzahlen. Zudem sollten Daten auch intern, etwa durch ein umfassendes Reporting, von allen Mitarbeitern genutzt werden.

Einheitliche Datenbasis ermöglicht übergreifende Auswertungen

Um die ehrgeizigen Pläne zielgerichtet anzugehen, wurde ORAYLIS als Partner und Guide hinzugezogen. Bereits eine erste Status-Quo-Analyse führte zu Tage, dass GermanPersonnel zwar über umfangreiche Datenbestände verfügte, sich diese aber mangels Struktur nicht für die gewünschten, übergreifende Auswertungen eigneten. Deshalb wurden zunächst sämtliche Daten aus den Recruiting-Prozessen sowie weitere Datenquellen strukturiert in einem Data Warehouse (DWH) in der Microsoft Azure Cloud zusammenführt. Die Aufbereitung der Daten für weitere Analyse-Prozesse erfolgt automatisiert und tagesaktuell. Dank des Cloud-Ansatzes kann die Lösung abhängig vom Datenaufkommen sowie der Anzahl der Kunden und Kennzahlen flexibel wachsen.

Michael Althaus ORAYLIS Projekt GermanPersonnel

Jedoch hätten sich Innovationen, wie die Vorhersage von Klicks und Bewerberzahlen, allein auf dieser Basis nicht umsetzen lassen. „Für solche Anforderungen werden exakte Informationen zur gesamten Candidate Journey benötigt,“ erläutert Michael Althaus, Projektleiter bei ORAYLIS. Daher kommt ein spezielles Tracking-Tool zum Einsatz. „Das Tool erhebt laufend anonymisierte, eventgetriebene Web-Daten aus fast 180.000 Stellenanzeigen, wobei die Datenhoheit bei GermanPersonnel verbleibt.“

Kunden sparen Zeit und Geld

Christian Oberstädt, Manager Data & Product bringt die Mehrwerte der intelligenten, datenbasierten Recruiting-Lösung auf den Punkt: „Wir können unseren Kunden heutzutage deutlich mehr hochwertige Bewerber für ihre vorhandenen Budgets liefern. Durch die automatisierten Empfehlungen und Erfolgsprognosen unserer Software lassen sich Anzeigen viel präziser erstellen und auf die Masse der Recruiting-Kanäle verteilen. Und auch die persönliche Beratung durch unsere Mitarbeiter hat dank datengetriebener Standardisierungen beträchtlich an Qualität gewonnen.“

Die tagesaktuellen Statistiken ermöglichen schließlich eine gezielte Steuerung der bereits geschalteten Anzeigen. Gleichzeitig werden Erfolge transparent und messbar. Nicht zuletzt spart der Nutzer durch ein übersichtliches und strukturiertes Management seiner Stellenanzeigen und Bewerber ein hohes Maß an Zeit.

USP gegenüber Wettbewerb

Auch GermanPersonnel profitiert unmittelbar von der Lösung. „Wir verfügen mit diesem Angebot über einen echten USP, durch den wir uns am Markt für E-Recruiting klar vom Wettbewerb abheben“, so Christian Oberstädt. Zudem hat das Unternehmen durch die neuen Analyse-Möglichkeiten wirtschaftlich sinnvolle Pakete für Anzeigenschaltungen definieren können. Die validere Planungsgrundlage sorgt für spürbare Einsparungen beim Einkauf von Traffic und Klicks bei den einschlägigen Jobbörsen. Derweil beugt das schnell wachsende Unternehmen mit der Automatisierung von Prozessen der Personalknappheit im eigenen Hause vor.

Insgesamt führt die Digitalisierung sämtlicher Prozesse zu einer deutlich höheren Effizienz und zuverlässigeren Entscheidungen. Gemeinsam mit ORAYLIS hat das Unternehmen den Wandel zu einer Data Driven Company vollzogen, wobei diese Entwicklung laut Christian Oberstädt noch längst nicht abgeschlossen ist: „ORAYLIS hat bei uns viele Innovationen angestoßen. Gemeinsam sind wir ein herausragendes Team, von dem in Zukunft noch einiges zu erwarten ist.“


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Auf einen Blick

  • Kunde: GermanPersonnel e-search GmbH
  • Branche: Personaldienstleistungen
  • Projektziel: Aufbau einer einheitlichen Datenbasis und Entwicklung innovativer Recruiting-Services
  • Technologien: Azure Data Lake, Microsoft SQL Server, Databricks, Power BI Embedded
Dirk Ohligschläger
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So erweitert die WMF ihre Kaffeemaschinen um digitale Echtzeitservices

Auf einen Blick

  • Maschinendaten werden in Echtzeit analysiert und für innovative Kundenservices genutzt
  • Individuelle Apps sorgen für massive Einsparungen von Zeit und Aufwand bei den verschiedenen Zielgruppen
  • Produkthersteller wandelt sich zum ganzheitlichen Lösungsanbieter

Die Geschäftssituation unseres Kunden

In Ihren Daten stecken unzählige Möglichkeiten, um Ihr Geschäft zu verbessern und Ihre Kunden zufriedener zu machen – nicht nur in Form von Prozessoptimierungen und besseren Entscheidungen. Vielmehr können Sie mit innovativen Produkten und digitalen Geschäftsmodellen völlig neue Kundenerlebnisse schaffen und sich dadurch von Ihren Mitbewerbern abheben.

So wie unser Kunde WMF – der weltweit führende Hersteller gewerblicher Kaffeemaschinen sah sich unter anderem mit diesen Herausforderungen konfrontiert:

  • Geringe Wachstumschancen aufgrund von Marktsättigung
  • Konkurrenzprodukte von ähnlicher Leistung und Qualität
  • Aufwändiges Servicegeschäft bzgl. benötigter Ersatzteile
  • Datenhaltung in heterogener Systemlandschaft
  • Servicehinweise größtenteils in deutscher Sprache

Infolgedessen haben wir gemeinsam mit den Verantwortlichen die Produkte des Unternehmens durch datengetriebene Anwendungen erweitert, die den Arbeitsalltag der Kernzielgruppen – konkret: Facility Manager, Food Chain Manager und Service-Techniker – deutlich erleichtern. Die WMF entwickelt sich somit mehr und mehr vom reinen Produkthersteller zum Anbieter digitaler Services.

WMF Group: Digitale Echtzeitservices für Profi-Kaffeemaschinen 

Die Lösung für unseren Kunden

Um die gesetzten Ziele zu erreichen, haben wir sämtliche aktiven Kundenmaschinen mit den Diensten der Microsoft Azure Cloud über das Internet of Things vernetzt. Zentraler Baustein ist dabei eine digitale Cloud-Plattform. Hier werden die von den Maschinen erzeugten Statusdaten gesammelt, aufbereitet und für die unterschiedliche Anwendungsszenarien bereitgestellt. Ebenso gibt es einen Rückkanal, über den der Nutzer Befehle an die Maschinen senden kann.

Zudem haben wir das Unternehmensnetz an die Plattform angebunden und mit ihm weitere Datenquellen, wie CRM, ERP, Telemetrie-Datenbank und Mediapool. Dadurch fungiert die Plattform auch als Wissensdatenbank, die umfassende Informationen und Problemlösungen für WMF-Mitarbeiter und -Kunden bündelt. In diesem Kontext werden vorhandene Textdokumente automatisch extrahiert und in verschiedene Sprachen übersetzt.

Eine Echtzeitanalyse der Maschinen-Daten ermöglicht schließlich ganz unterschiedliche digitale Innovationen. Diese stellen wir als nutzerfreundliche Apps im modernen UX-Design bereit. Über eine standardisierte Schnittstelle lassen sich die Anwendungen nahtlos in andere Business-Applikationen integrieren, sodass der Nutzer komfortabel in seiner gewohnten Umgebung damit arbeiten kann. Die Fachbereiche und Analysten der WMF erhalten indes interaktive Reports für tiefergehende Analysen.

Wie aus Daten neue Werte werden

Wie sich zeigt, ist es gar nicht so schwer, analoge Produkte mit Cloud-Diensten und dem Internet of Things „intelligent“ zu machen. Dabei erleichtern die resultierenden Applikationen den verschiedenen Kundengruppen ihre Arbeit vor allem durch eine massive Ersparnis von Zeit und Aufwand:

Service-Techniker

  • App liefert detaillierte Anweisungen zur Fehleranalyse und -behebung
  • Sofortige Ersatzteilbestellung vor Ort erspart weitere Aufwände

Food Chain Manager

  • Performance von Filialen und Maschinen lässt sich in Echtzeit auswerten und steuern
    Erforderliche Maßnahmen – etwa hinsichtlich Auslastung und Qualität – können direkt eingeleitet werden
    Beispiel: Neue Rezepturen oder Promo-Aktionen lassen sich direkt auf die Displays der Maschinen in den Filialen senden

Facility Manager

  • App teilt mit, bei welchen Maschinen im Gebäude Handlungsbedarf besteht – etwa, um Kaffeebohnen nachzufüllen
  • Bei Problemen und Defekten werden ebenfalls Informationen zur Diagnose und Lösung an die Hand gegeben.


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Auf einen Blick

  • Maschinendaten werden in Echtzeit analysiert und für innovative Kundenservices genutzt
  • Individuelle Apps sorgen für massive Einsparungen von Zeit und Aufwand bei den verschiedenen Zielgruppen
  • Produkthersteller wandelt sich zum ganzheitlichen Lösungsanbieter
Jens Kröhnert
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So verbessert o2 seine Social Media Marketing Performance

Auf einen Blick

  • Zentrale Reporting- und Analytics-Plattform ermöglicht Gesamtsicht auf alle Kanäle
  • Sämtliche Aktivitäten lassen sich effizient prüfen und steuern
  • Erkenntnisse sorgen laufend für besseren Content und eine größere Wahrnehmung

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Ob B2B oder B2C – Social Media und Content Marketing haben sich für Unternehmen zu wichtigen Werkzeugen der Imagebildung und des Verkaufs entwickelt. Aber bringen die Maßnahmen wirklich den gewünschten Erfolg? Wie die meisten Unternehmen hat sich auch unser Kunde o2 diese Frage gestellt – oder noch konkreter:

  • Wie performen die einzelnen Kanäle?
  • Welcher Content erzeugt Aufmerksamkeit und ggf. Umsatz?
  • Wo lassen sich Inhalte und Kosten optimieren?

Online-Daten zur Beantwortung dieser Fragen standen o2 in Mengen zur Verfügung. Schließlich betreibt das Unternehmen nicht nur diverse Facebook-Seiten, Websites und Kundenforen. Hinzu kommen Accounts bei Instagram und YouTube sowie Daten aus Google AdWords und Google Analytics. Woran es jedoch mangelte, war eine effiziente Möglichkeit für die Auswertung.

Die Lösung für unseren Kunden

Unsere Lösung für o2 führt die Vielzahl von Kanälen auf einer einheitlichen Analytics Plattform in der Microsoft Azure Cloud zusammen. Der Lösungsaufbau gestaltet sich wie folgt:

  • Die Daten werden mittels SSIS importiert, wobei CData als Add-on fungiert, das eine Verbindung zu den Schnittstellen der verschiedenen Quellen herstellt.
  • Das Rohmaterial wird auf einem lokalen SQL Server gesammelt, aufbereitet und für die Analyse bereitgestellt.
  • Die aufbereiteten Daten lassen sich über eine vollständig integrierte Oberfläche in Power BI abrufen.

Telefonica Projektbericht ORAYLIS

Benutzerdefinierte Filter und Dashboards ermöglichen daraufhin den einzelnen Teams eine gezielte Auswertung und Publikation der relevanten Daten. Aufgrund der hohen System-Performance und laufender Aktualisierungen sind die Daten nie älter als ein paar Stunden. Da auch Power BI als Cloud-Dienst genutzt wird, können die Anwender jederzeit mobil auf die Lösung zugreifen.

Wie aus Daten neue Werte werden

Die zentrale Reporting- und Analytics-Plattform bietet den Mitarbeitern des Social-Media-Bereichs nunmehr eine Gesamtsicht auf sämtliche Kanäle und deren Daten. Der Anwender kann alle Aktivitäten durch Analysen bis auf Posting-Ebene sowie Plan-Ist-Vergleiche zu Inhalten, Kosten und Ergebnissen effizient prüfen und steuern.


Dadurch entstehen in vielfältiger Weise neue Werte:

  • Die Qualität des produzierten Contents nimmt zu
  • Die Wahrnehmung der publizierten Postings steigt
  • Social-Media-Budgets werden erfolgreicher investiert
  • Community-Fragen werden schneller beantwortet
  • Der Gesamtaufwand verringert sich


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Auf einen Blick

  • Zentrale Reporting- und Analytics-Plattform ermöglicht Gesamtsicht auf alle Kanäle
  • Sämtliche Aktivitäten lassen sich effizient prüfen und steuern
  • Erkenntnisse sorgen laufend für besseren Content und eine größere Wahrnehmung
Jens Kröhnert
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Wie sich innogy mit einer digitalen Plattform für die Zukunft rüstet

Auf einen Blick

  • Data-Analytics-System in der Azure Cloud ermöglicht flexibles Wachstum
  • Alle Nutzergruppen können mit Daten arbeiten und neue Werte generieren
  • Daten aus SAP BW können nahtlos in Analysen eingebunden werden

Die Geschäftssituation unseres Kunden

In vielen Unternehmen geraten langjährig gewachsene Analytics-Systeme zunehmend an ihre Grenzen. Sie können die stetig wachsende Zahl an Anwendern und Daten – und mit ihnen die immer höheren Anforderungen an die Datenanalyse – nicht mehr aufnehmen. Vielfältige Potenziale für das Geschäft bleiben dadurch ungenutzt.

In dieser Situation fand sich auch der Energieversorger innogy wieder und hat sich daraufhin hilfesuchend an uns gewendet. Das Unternehmen benötigte eine zukunftssichere Plattform, die folgende Voraussetzungen erfüllt:

  • Neue Datenquellen lassen sich schnell und einfach anbinden
  • Daten können einem größtmöglichen Nutzerkreis bereitgestellt werden
  • Ein flexibles Wachstum bei neuen Anforderungen
  • Datengetriebene Innovationen lassen sich problemlos umsetzen
  • Die Effizienz der unternehmensweiten Datenanalyse wird gesteigert

Eine besondere Herausforderung lag darin, ein bereits vorhandenes SAP BW on Hana in die Lösung einzubinden. Vor allem diese Daten sollten später über das Gesamtsystem nahtlos zur Verfügung stehen.

innogy Projektbericht ORAYLIS

Die Lösung für unseren Kunden

Wegen der hohen Ansprüche an die Flexibilität und Zukunftssicherheit haben wir die neue Data-Analytics-Plattform von innogy in der Microsoft Azure Cloud aufgebaut. Unsere Plattform besteht aus einem Data Warehouse mit klassischer Layer-Architektur sowie einem Data Lake, an den neue Datenquellen schnell angebunden und von definierten Anwenderkreisen genutzt werden können. Somit lassen sich auch Daten aus dem SAP BW sehr einfach annehmen, verarbeiten und bereitstellen.

Als Analyse-Werkzeuge stehen primär die Microsoft-Dienste Power BI und Excel zur Verfügung. Bei Bedarf können aber auch Tools von Drittanbietern verwendet werden. Auf diese Weise lassen sich die Bedürfnisse aller Nutzergruppen abdecken. Es besteht die Möglichkeit, sowohl Fachanwender automatisiert mit interaktiven Standardberichten zu versorgen als auch Data Scientists und Business Analysten die notwendigen Freiräume für Ad-hoc-Analysen zu gewähren. Umfassende Berechtigungskonzepte regeln dabei den Zugriff auf die Daten.

Wie aus Daten neue Werte werden

Mit der neuen Cloud-Plattform ist die innogy bei der wertorientierten Nutzung ihrer Daten nun bestens für die Zukunft aufgestellt:

  • Die Plattform kann mit neuen Anforderungen jederzeit flexibel wachsen
  • Data Scientists, Business Analysten und Fachanwender können gleichermaßen neue Werte aus Daten bilden
  • Daten stehen den Fachabteilungen schnell und einfach für analytische Zwecke zur Verfügung
  • Die Mitarbeiter können sich auf die Kernaufgaben der wertorientierten Datenanalyse konzentrieren
  • Die Effizienz ist gestiegen, während die Kosten gesunken sind
  • Der Schutz sensibler Daten ist vollständig sichergestellt


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Auf einen Blick

  • Data-Analytics-System in der Azure Cloud ermöglicht flexibles Wachstum
  • Alle Nutzergruppen können mit Daten arbeiten und neue Werte generieren
  • Daten aus SAP BW können nahtlos in Analysen eingebunden werden
Jens Kröhnert
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Von SAP zu Microsoft BI: Krones AG modernisiert Datenanalyse

Jonas Heindl
Teamleader Business Intelligence, KRONES AG

Mit ORAYLIS haben wir einen langjährigen Partner mit viel Kompetenz und Verlässlichkeit gewonnen. Ursprünglich haben wir für die Auswertung unserer Daten verschiedene Lösungen genutzt. Hierzu zählten ein SAP BW sowie ein Oracle DWH. Uns stand also keine einheitliche Datenbasis zur Verfügung, die unseren Mitarbeitern weltweit einen übergreifenden Blick auf alle Daten und entsprechende Analyseszenarien ermöglicht hätte. Von unserer neuen Lösung profitiert praktisch jeder Fachbereich – und zuallererst der Kunde.

Auf einen Blick

  • Kunde: Krones AG
  • Branche: Industrie/Abfüll- und Verpackungstechnik
  • Projektziel: Integration von SAP- und Oracle-Daten auf einer einheitlichen Microsoft-Plattform
  • Technologien: Microsoft SQL Server, Excel, SAP-Module, Theobald-Adapter

„Fortschritt“ wird bei der Krones AG von jeher großgeschrieben: Das Unternehmen wurde im Jahr 1951 als klassischer Maschinenbauer gegründet. Seitdem hat sich Krones zum weltweit führenden Anbieter von Systemtechnik mit diversen Tochtergesellschaften entwickelt, wobei das Portfolio moderne Anlagen aus den Bereichen Prozess-, Abfüll- und Verpackungstechnik umfasst. Um diesem Führungsanspruch im globalen Wettbewerb weiterhin gerecht werden zu können, musste die Verantwortlichen die Chancen der Digitalisierung ergreifen und ihre stetig wachsenden Datenbestände möglichst umfassend in neue Werte für das Geschäft, die Mitarbeiter und vor allem den Kunden zu wandeln. Ansatzpunkt bildete hierbei die disparate Systemlandschaft des Unternehmens.

Zentrale Krones AG

Analysen waren nur begrenzt möglich

„Ursprünglich haben wir für die Auswertung unserer Daten verschiedene Lösungen genutzt“, erläutert Jonas Heindl, Teamleader Business Intelligence bei der Krones AG. „Hierzu zählten ein SAP BW sowie ein Oracle DWH mit Business Objects. Uns stand also keine konsistente, einheitliche Datenbasis zur Verfügung, die unseren Mitarbeitern weltweit einen übergreifenden Blick auf alle Daten und entsprechende Anwendungsszenarien ermöglicht hätte.“ Genauso wenig wurden die einzelnen Systeme den Ansprüchen hinsichtlich der Performance und der Analysemöglichkeiten gerecht. „Die Fachabteilungen konnten nur sehr eingeschränkt und mit großem Aufwand selbstständige Auswertungen vornehmen. Daher haben wir uns entschlossen, die vorhandenen Technologien durch ein modernes, integriertes Enterprise Data Warehouse (DWH) mit Self-Service-Ansatz zu ersetzen. Wobei die Arbeiten an der neuen Lösung natürlich das laufende Geschäft nicht beeinflussen durften.“

Alle Daten auf einer Plattform

So wurde mit ORAYLIS als Umsetzungspartner parallel zu aktuellen SAP-Entwicklungen ein konzernweites Enterprise Data Warehouse auf Basis von Microsoft-Technologien aufgebaut, wobei die Umstellung absolut reibungslos verlief. „Mit dieser Plattform steht Krones erstmals ein sogenannter Single Point of Truth zur Verfügung“, erklärt Matthias Petig, Senior Consultant bei ORAYLIS. „Hier werden alle relevanten Quellsysteme konsolidiert zusammengeführt, wie das SAP-ERP und -CRM oder auch die Telefonanlage und Planungsanwendungen. Die Aktualisierung der Daten erfolgt dann automatisiert von den Quellsystemen bis zu den Analyse-Cubes der Fachabteilungen.“

Im Rahmen des Self-Service-Ansatzes erstellen und verwalten Fachbereichs- und Power-User nunmehr alle Auswertungen eigenständig. Neben Werkzeugen für Ad-hoc-Analysen werden auch Templates für alle erforderlichen Standardberichte zur Verfügung gestellt. Das Management erhält erstmals eine einheitliche Vorstandsberichtsmappe über alle Kennzahlen. Zu den übergeordneten Funktionalitäten zählen teils mehrsprachige Auswertungen sowie die Berücksichtigung von mehrstufigen Berechtigungen.

Nutzen für Kunde und Krones AG

„Durch das einfache Handling der Analysewerkzeuge ist die neue Lösung von unseren Anwendern sehr gut angenommen worden“, sagt Jonas Heindl. „Praktisch jeder Fachbereich profitiert davon – und zuallererst der Kunde.“ So wirken sich Erreichbarkeitsanalysen und eine gezielte Personaleinsatzplanung positiv auf den Kundenservice aus. Gleiches gilt für die Analyse von Bestell- und Reklamationsprozesse. Durch eine 360°-Sicht auf Kunden und deren Anlagen kann der Vertrieb Details zu allen Aufträgen nachvollziehen und Angebotsanfragen schneller bedienen. Ebenso lassen sich Kunden- und Marktpotenziale fundiert bestimmen.

Währenddessen kann das Marketing seine Kampagnenerfolge detailliert bewerten und vorausschauend steuern, sodass Werbegelder deutlich effizienter investiert werden. Der Einkauf hat die Möglichkeit, Preisentwicklungen und Lieferanten einer tiefergehenden Betrachtung zu unterziehen. In der Fertigung optimiert die Auswertung von Produktionsdaten die Durchlaufzeiten sowie den Personal- und Materialeinsatz. Gleichzeitig sorgt die Bewertung von Materialbeständen für eine bessere Lagerauslastung und Kapitalbindung. Der Bereich Finanzen und Controlling verfügt schließlich über deutlich bessere Entscheidungsgrundlagen durch eine automatisierte Lösung für das interne und externe Berichtswesen. Zudem wird eine valide Kontrolle von Kosten und Erträgen inklusive Ergebnisrechnung ermöglicht.

Nicht zuletzt hat Krones eine Grundlage für die weitere Digitalisierung des Geschäfts geschaffen: „Perspektivisch betrachtet geht es uns darum, datengetriebene Szenarien aus dem Bereich Industrie 4.0 umzusetzen. Die neue Lösung bildet hierfür eine ausgezeichnete Basis“, so Jonas Heindl.


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  • Kunde: Krones AG
  • Branche: Industrie/Abfüll- und Verpackungstechnik
  • Projektziel: Integration von SAP- und Oracle-Daten auf einer einheitlichen Microsoft-Plattform
  • Technologien: Microsoft SQL Server, Excel, SAP-Module, Theobald-Adapter
Dirk Ohligschläger
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Predictive Policing: So werden Verbrecher mit Künstlicher Intelligenz gejagt

Auf einen Blick

  • KI-Lösung entlastet knappe Personalressourcen der Polizei
  • Verbrechensschwerpunkte werden vorausschauend identifiziert und Einsatzkräfte gezielt gesteuert
  • Erfolgsquoten sind deutlich höhere als bei erfahrungsbasierten Vorgehensweisen

Die Ausgangssituation unseres Kunden

Künstliche Intelligenz (KI) kann praktisch in jedem Bereich die Abläufe effizienter gestalten und dadurch menschliche Aufwände massiv reduzieren. Beispielsweise haben wir für die Polizeidirektion einer der größten Städte Deutschlands eine KI-Lösung zur Vorhersage von Verbrechen – dem sogenannten Predictive Policing – entwickelt. Wie in ganz Deutschland hatte auch diese Stadt mit viel zu knappen Personalressourcen zu kämpfen, um die steigenden Einbruchszahlen durch organisierte Banden in den Griff zu bekommen. Polizeistatistische Methoden zur Identifikation von spezielle Gefahrengebiete konnten dabei kaum Abhilfe schaffen, da sie die umfangreich vorhandene Falldaten nahezu ungenutzt ließen.

Die Lösung für unseren Kunden

Der Aufbau unserer Lösung zeigt, dass für die Entwicklung von KI-Anwendungen nicht zwangsläufig hohe Investitionen in neue Technologien erforderlich sind. Da die IT-Infrastruktur der Polizeidirektion im Kern schon aus Microsoft-Technologien bestand, haben wir einfach den bereits vorhandenen SQL Server als Basis genutzt. Mit den Analysis Services haben wir eine individuelle Prognosesoftware aufgebaut, die direkt auf die polizeiinternen Datenbestände zugreift, wie z.B. Falldetails oder geografische und demografische Daten. Die Reporting Services dienten der Erstellung eines leicht zu bedienenden Prognosewerkzeuges sowie einer Prognosegütebestimmung. Ein spezielles Klassifizierungsverfahren identifiziert schließlich die Quadranten mit der höchsten Einbruchswahrscheinlichkeit und stellt diese auf einer Übersichtskarte in Power BI farblich dar. Die resultierenden Prognosen werden täglich automatisiert erstellt und an alle Polizeidirektoren der Stadt verteilt.

Wie aus Daten neue Werte werden

Mit den vielfältigen Polizeidaten als Basis leistet die Prognosesoftware einen effektiven Beitrag zur Vorbeugung von Wohnungseinbrüchen durch Intensivtäter. Aktuell wird eine bis zu siebenfach bessere Vorhersage künftiger Einbrüche gegenüber den bisherigen, erfahrungsbasierten Vorgehensweisen erzielt. Die Einsatzkräfte der Polizei zeigen in den identifizierten Gefahrengebieten gezielt Präsenz. Auf diese Weise werden potenzielle Täter abgeschreckt und Anwohner für mögliche Folgetaten sensibilisiert. Da die genutzten Daten laufend durch neue Erkenntnisse ergänzt werden, lernt das System weiter hinzu und liefert immer genauere Erkenntnisse. Ebenso erweist sich die neue Lösung als effizienter Speicher langjähriger Polizeierfahrung. Nicht zuletzt lässt sich die Prognosesoftware von Seiten der Polizei eigenhändig warten und auch auf andere Deliktfelder ausweiten.


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  • KI-Lösung entlastet knappe Personalressourcen der Polizei
  • Verbrechensschwerpunkte werden vorausschauend identifiziert und Einsatzkräfte gezielt gesteuert
  • Erfolgsquoten sind deutlich höhere als bei erfahrungsbasierten Vorgehensweisen
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Energieriese schafft mit einer Cloud-Plattform den digitalen Wandel

Auf einen Blick

  • Digitale Plattform in der Microsoft Azure Cloud stellt Massendaten zentral bereit
  • Bereichsübergreifende Analysen ermöglichen vielfältige Synergien für das Geschäft
  • Neue Anforderungen lassen sich schnell und effektiv umsetzen

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Eines der grundlegenden Hindernisse bei der Digitalisierung von Unternehmen ist, dass jede Fachabteilung nur isoliert auf ihren eigenen Datenbeständen arbeitet. Das musste auch einer unserer Kunden aus der Energiebranche erkennen. Der Anbieter wollte die Potenziale in seinen Daten endlich ausschöpfen und unternehmensweit valide Erkenntnisse erzielen.

Die Hindernisse im Überblick:

  • Die Mitarbeiter konnten nicht fachübergreifend mit Daten arbeiten, sodass mögliche Synergien ungenutzt blieben
  • Ohne einen „Single Point of Truth“ kursierten im Unternehmen abweichende Kennzahlen und Ergebnisse
  • Neue Anwendungen und Innovationen konnten mangels einer einheitlichen, konsolidierten Datenbasis nicht umgesetzt werden
  • Innerhalb der Fachabteilungen wurden unnötig Ressourcen für den Betrieb eigener, kleiner Datenlösungen gebunden

Folglich lautete die Zielsetzung unseres Kunden:

  • Alle Regionen und Unternehmensbereiche zusammenzuführen
  • Alle vorhandenen Anwendungsfälle und Daten zu übernehmen
  • Strukturierte und unstrukturierte Daten zu speichern und zu bearbeiten
  • Den Betrieb der Lösung durch die unternehmenseigene IT zu ermöglichen
  • Die technologische Basis innerhalb von drei Monaten umzusetzen

Die Lösung für unseren Kunden

Basis unserer Lösung bildet eine digitale Plattform, die wir schnell und effizient mit den Diensten der Microsoft Azure Cloud aufgebaut haben. So konnten wir nicht nur den straffen Zeitplan einhalten. Vielmehr hat unser Kunde die Möglichkeit, Speicher- und Rechenkapazitäten ganz nach seinem aktuellem Bedarf in Anspruch zu nehmen.

Auf der zentralen Plattform werden nun sämtliche Unternehmensdaten vereint und für unterschiedlichste Anwendungsszenarien zur Verfügung gestellt:

  • Daten zu Kundenverträgen, Preisen und Smart Metering speichern wir in einem Data Lake
  • Das lokale ERP ist an die Plattform angebunden und stellt seine Daten ebenfalls über die Cloud bereit
  • Daten aus dem Bereich Wasserkraft werden direkt in Echtzeit-Dashboards visualisiert
  • Auch die Daten aus dem Bereich Windkraft stellen wir den Fachabteilungen über eine Echtzeitstrecke zur Verfügung

Als Frontend-Werkzeug für die Darstellung der Informationen sowie freie Analysen durch die Fachabteilungen dient Microsofts führender Analyse-Dienst Power BI.

Wie aus Daten neue Werte werden

Mit der digitalen Plattform hat unser Kunde in technologischer Hinsicht die idealen Voraussetzungen für seinen digitalen Wandel geschaffen. Anwender aus allen Bereichen können nun endlich Daten kombiniert auswerten, um neue Werte und Synergien für das Unternehmen erschließen.

Einige Beispiele:

  • Kundenmanagement: Bereichsübergreifende Analysen sorgen für neue Erkenntnisse und ermöglichen den Aufbau von Prognosemodellen.
  • Finanzen: Anwender können erstmals eigenständig Reportings vornehmen und diese für andere Unternehmensbereiche zugänglich machen.
  • Wasserkraft: Echtzeit-Dashboards lassen sich über eine Kollaborationsplattform veröffentlichen und für die gemeinschaftliche Bearbeitung bereitstellen.
  • Windkraft: Anwender können freie Analysen auf Echtzeitdaten vornehmen und diese auch mit anderen Quellen kombinieren.

Hinzu kommt der technische Nutzen:

  • Die IT kann Fachbereichen eine integrierte Plattform für alle Anwendungsfälle bieten
  • Entwicklungsprozesse lassen sich agil gestalten
  • Alle Fachabteilungen können innerhalb weniger Minuten neue Anwendungsprojekte starten
  • Data Scientists können Analysen in isolierten Umgebungen durchführen, ohne die Plattform oder Anwender zu belasten


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Auf einen Blick

  • Digitale Plattform in der Microsoft Azure Cloud stellt Massendaten zentral bereit
  • Bereichsübergreifende Analysen ermöglichen vielfältige Synergien für das Geschäft
  • Neue Anforderungen lassen sich schnell und effektiv umsetzen
Jens Kröhnert
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Kundenerfolge

Wie ein Energieversorger Kundenabwanderungen verhindert

Auf einen Blick

  • Datenbasiertes Churn-Modell bildet Kundenverhalten in der Zukunft ab
  • Potenzielle Wechselkandidaten werden automatisch erkannt
  • Modell optimiert sich selbstständig durch Künstliche Intelligenz und Machine Learning

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Der Markt für Energieversorger ist von einem ähnlichen Leistungs- und Qualitätsniveau der Anbieter sowie sehr geringen Wechselbarrieren für die Verbraucher geprägt. Entsprechend hoch ist die Bereitschaft eines Anbieterwechels. Die Unternehmen reagieren auf diese sinkende Kundenloyalität mit dem sogenannten Churn Management, wobei „Churn“ ein englisches Kunstwort ist, das sich aus „Change“ (Wechsel, Veränderung) und „Turn“ (umschwenken) zusammensetzt. Es geht also um Maßnahmen, die eine Kundenabwanderung verhindern.

Dabei kann der umfassende Einsatz von Daten den Erfolg beachtlich steigern, während die Aufwände sinken. Das zeigt das Beispiel eines unserer Kunden. Frühzeitig haben wir für den inzwischen etablierten Markteinsteiger ein lernendes Churn-Modell aufgesetzt, dass nicht nur potenzielle Wechselkandidaten zuverlässig ermittelt. Gleichzeitig stellt es sicher, dass die zu den Produkten passenden Kunden angesprochen werden.

Die Lösung für unseren Kunden

Das Modell lebt von der Verknüpfung vielfältiger Quellen und Variablen auf einer modernen, digitalen Plattform. Ziel ist es, jeden Kunden möglichst exakt abzubilden. So fließen in das Modell vorhandene Kundenfeedbacks aus dem Call Center und aus Marketingaktionen ein. Ebenso werden die jeweiligen Verbrauchsdaten hinzugezogen, da auch ein unpassender Tarif für Unzufriedenheit sorgen kann. Zudem kommen Informationen zur Wirtschaftlichkeit des Vertrages. Alle diese Daten werden mit Preisvergleichsportalen abgeglichen – heißt: Gibt es Konkurrenztarife, die für den Kunden interessanter sein könnten? Und: Wie steht das Unternehmen überhaupt in einzelnen Tarif-Segmenten gegenüber dem Wettbewerb da?

Weitere Informationen liefern Aktionen wie „Kunden werben Kunden“. Denn aktive „Werber“ gelten als verhältnismäßig sicher. Gleiches gilt für die Angeworbenen. Im Gegenzug steigt bei der Abwanderung solcher Meinungsführer die Gefahr, dass andere Kunden mitziehen. Nicht zuletzt werden externe Quellen einbezogen, wie die Bevölkerungsdichte und Marktdurchdringung in bestimmten PLZ-Gebieten. Beispielsweise wandern in Regionen mit geringer Bevölkerungsdichte und Durchdringung schneller Kunden durch die Empfehlungen von Nachbarn ab.

Wie aus Daten neue Werte werden

Auf dieser Grundlage gibt das Churn-Modell selbstständig zu jedem profitablen Kunden mit potenziellen Wechselabsichten rechtzeitig eine Warnmeldung. Entsprechend kann der Anbieter mit individuell zugeschnittenen Marketingmaßnahmen gezielt – und meist auch erfolgreich – gegensteuern.

Das Besondere an dem Modell ist, dass es sich durch Künstliche Intelligenz und Machine-Learning-Funktionen fortlaufend optimiert und veränderten Rahmenbedingungen anpasst. Ausgangpunkt bilden dabei die vorhandenen Daten aus Vertragsverlängerungen und Vertragskündigungen. Dieses „Lernmaterial“ wird kontinuierlich nach Gesetzmäßigkeiten und Mustern durchsucht. Mit der Zeit kristallisieren sich relevante Variablen heraus, wie z.B. eine Unzufriedenheit mit Preisen oder etwa bestimmten Serviceleistungen. Auch der ideale Zeitpunkt für die Ansprache des Wechselkandidaten lässt sich auf diese Weise ermitteln.


turn your data into value.

Auf einen Blick

  • Datenbasiertes Churn-Modell bildet Kundenverhalten in der Zukunft ab
  • Potenzielle Wechselkandidaten werden automatisch erkannt
  • Modell optimiert sich selbstständig durch Künstliche Intelligenz und Machine Learning
Jens Kröhnert
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So ermöglichen Visualisierungsstandards schnellere und bessere Entscheidungen

Auf einen Blick

  • Information-Design-Schulungen und ein unternehmensweiter Style Guide optimieren das Berichtswesen
  • Standardisierte Berichtselemente erhöhen Lesbarkeit und Informationsfluss
  • Eindeutige Darstellung von Informationen ermöglicht zuverlässigere Entscheidungen

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Das Management eines führenden deutschen Seehafens war unzufrieden mit seinem Reporting: Die verschiedenen Geschäftsbereiche arbeiteten alle mit unterschiedlichen Analyselösungen, sodass ein Wildwuchs unterschiedlicher Berichte und Dashboards im Unternehmen kursierten. Dokumente der einen Abteilung waren somit für die andere nur schwer verständlich. Hinzu kamen oftmals ungenaue Zahlen sowie überflüssige Inhalte.

Grund genug, um die Einführung eines neuen SAP-Systems dafür zu nutzen, das gesamte Berichtswesen zu standardisieren. Dabei sollte auch die Darstellung der für das Hafenmanagement wichtigen Landkarten einbezogen werden. Zielsetzung war es, den Informationsfluss im Unternehmen nachhaltig zu verbessern und somit eine schnellere wie zuverlässigere Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Die Lösung für unseren Kunden

Vor diesem Hintergrund schulte einer unserer Information Design Experten die Mitarbeiter des Hafenmanagements zunächst in der Verwendung von Visualisierungsstandards im Berichtswesen. Danach fanden gemeinsame Workshops statt, bei denen ein individuelles Notationskonzept für das Unternehmen nach IBCS-Vorgaben entwickelt wurde. Hinzu kam die Analyse und Optimierung ausgewählter Berichte und Dashboards. Schließlich erstellte wir gemeinsam einen unternehmenseigenen Style Guide mit Vorlagen für alle wichtigen Anwendungsfälle, wie etwa Tabellen, Charts und Landkarten.

Wie aus Daten neue Werte werden

Die relevanten Geschäftszahlen werden nunmehr viel exakter dargestellt und bieten den Entscheidungsträgern eine wesentlich genauere Grundlage für ihre Planungen. Gleichzeitig sind die enthaltenen Informationen deutlich leichter zu lesen, sodass auch die Geschwindigkeit von Entscheidungsprozessen erhöht wird. Nicht zuletzt können sich die Fachbereiche durch die unternehmensweite Verwendung standardisierter Elemente einfacher die Erkenntnisse anderer Abteilungen erschließen.


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Auf einen Blick

  • Information-Design-Schulungen und ein unternehmensweiter Style Guide optimieren das Berichtswesen
  • Standardisierte Berichtselemente erhöhen Lesbarkeit und Informationsfluss
  • Eindeutige Darstellung von Informationen ermöglicht zuverlässigere Entscheidungen
Jens Kröhnert
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Kundenerfolge

Wie Sie mit Echtzeitdaten Ihre Produktion effizienter gestalten

Auf einen Blick

  • Hersteller von Spezial-Pumpen überwacht seine gesamte Fertigung in Echtzeit
  • Unternehmen, Kunden und Mitarbeiter profitieren von mehr Transparenz und verbesserten Abläufen
  • Lösung verbindet lokales SAP ERP mit Diensten in der Azure Cloud

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Produktionsprozesse müssen ein Höchstmaß an Effizienz aufweisen, damit Unternehmen im globalen Wettbewerb bestehen können. Das hat auch einer unserer Industriekunden erkannt, der weltweit führend in der Herstellung von Spezial-Pumpen ist. Gemeinsam haben wir ein auf Echtzeitdaten basierendes Monitoring seiner gesamten Produktionsstrecke umgesetzt und dadurch eine Vielzahl an Verbesserungen erzielt. Denn: Bis zu diesem Zeitpunkt waren weder der Produktionsstatus noch die Fortschritte eines Auftrages nachvollziehbar. Die fertige Ware erreichte den Versand meist ohne Vorankündigung.

Die Lösung für unseren Kunden

Der Produktionsprozess unseres Kunden sieht vor, dass die kommissionierten Einzelteile einer Pumpe auf einem Transportwagen von einer Fertigungszelle zur nächsten geschoben werden. Bei unserer Lösung erhält jeder Wagen einen eigenen RFID-Tag, der mit dem betreffenden Auftrag verknüpft ist. Die einzelnen Fertigungszellen sind mit entsprechenden RFID-Gates ausgestattet. Den resultierenden Datenstrom verarbeiten wir über eine Echtzeitstrecke, die auf Diensten der Microsoft Azure Cloud basiert: Ein Azure Event Hub nimmt die Daten entgegen und verteilt sie weiter. Über Azure Stream Analytics werden die Daten dann in Echtzeit analysiert. Zudem haben wir ein lokales SAP ERP mit qualitätsgesicherten Referenzdaten angebunden. Erst durch die Verknüpfung mit den SAP-Daten erhalten die Erkenntnisse aus den Echtzeitinformationen eine konkrete Aussagekraft. Visualisiert werden die Daten schließlich über ein Echtzeit-Monitoring-Dashboards in Power BI.

Wie aus Daten neue Werte werden

Das datengetriebene Echtzeit-Monitoring erzeugt bei unserem Kunden auf ganz unterschiedlichen Ebenen neue Werte. Der Status quo jeder einzelnen Pumpe lässt sich nun genau nachvollziehen. Ebenso können sich die Verantwortlichen in Echtzeit einen Überblick über aller laufenden Aufträge verschaffen. In der Folge lassen sich die verschiedenen Produktionsschritte sehr viel genauer aufeinander abstimmen. Beispielsweise ist die Effizienz der Mitarbeiter in den Fertigungszellen deutlich gestiegen, da diese jetzt frühzeitig über kommende Aufträge informiert werden. Und selbstverständlich zeigen sich auch die Kunden des Unternehmens deutlich zufriedener: Sie erhalten sehr viel genauere Auskünfte zum Stand und dem Liefertermin ihrer Ware.


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Auf einen Blick

  • Hersteller von Spezial-Pumpen überwacht seine gesamte Fertigung in Echtzeit
  • Unternehmen, Kunden und Mitarbeiter profitieren von mehr Transparenz und verbesserten Abläufen
  • Lösung verbindet lokales SAP ERP mit Diensten in der Azure Cloud
Jens Kröhnert
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So können Mobilfunkanbieter die Umsätze von neuen Verträgen vorhersagen

Auf einen Blick

  • Ein einfaches Prognosemodell macht die Erfolgserwartungen von Neuabschlüssen und Vertragsverlängerungen transparent
  • Abweichungen zu tatsächlichen Ergebnissen belaufen sich auf maximal zwei Prozent
  • Auch der Erfolg neuer Produkte sowie Kannibalisierungseffekte lassen sich frühzeitig erkennen

Die Geschäftssituation unseres Kunden

Die Bewertung der Sales Performance ist für Mobilfunkanbieter seit jeher eine besondere Herausforderung: Normalerweise können die Umsätze und Deckungsbeiträge aus Neuabschlüssen und Vertragsverlängerungen erst nach einigen Monaten genau beziffert werden. Konkrete Umsatzzahlen für anstehende Vertragslaufzeiten sind allein deswegen schwer einzuschätzen, weil Kunden in diesem Zeitraum oftmals den Tarif ändern oder ergänzende Optionen wahrnehmen. Gleichzeitig werden Vertriebserfolge in vielen Fällen fehlerhaft eingeschätzt und honoriert.

Mehr Transparenz und Planungssicherheit wünschte sich daher einer unserer Kunden, ein in Deutschland führender Mobilfunkanbieter. Wir haben für ihn mit verhältnismäßig einfachen Mitteln ein Predictive- bzw. Prognosemodell entwickelt, das die gewünschten Zahlen zuverlässig vorhersagt.

Die Lösung für unseren Kunden

Der Anbieter verfügt über einen umfangreichen Datenpool zum Nutzungsverhalten und damit den Deckungsbeiträgen seiner Kunden. Eine Vorhersage dieser Größen ist dennoch nicht ganz so einfach, da sich das Verhalten bei Vertragsbeginn eher variabel gestaltet und erst nach einigen Monaten stabilisiert. Zudem zeigen sich – abhängig von der jeweiligen Region sowie dem Vertriebskanal – auch Unterschiede zwischen den Kunden.

Diese vielfältigen Detaildaten haben wir genutzt, um darauf unser Prognosemodell aufzubauen. Dafür genügte ein relativ einfaches technisches Set-up. Die gesamte Lösung basiert auf einem schon vorhandenen Microsoft SQL Server sowie den Analysis und Reporting Services. Im Kern wendet das Modell Durchschnittsrechnungen auf ähnliche Kundendaten an und gibt daraufhin einen entsprechenden Deckungsbeitrag aus.

Wie aus Daten neue Werte werden

Trotz des einfachen Aufbaus liefert das Prognoseverfahren direkt zum Abschluss eines Vertrages sehr genaue Einschätzungen der künftigen Umsätze. Ebenso lässt sich die Sales Performance bereits am Folgetag stabil bewerten. Die Abweichungen zu den tatsächlichen Ergebnissen belaufen sich auf maximal zwei Prozent. Dadurch kann unser Kunde auch den Erfolg oder Misserfolg neuer Produkten frühzeitig erkennen und unmittelbar nachjustieren. Zudem lassen sich Kannibalisierungseffekte über unterschiedliche Vertriebskanäle hinweg sehr schnell identifizieren.


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Auf einen Blick

  • Ein einfaches Prognosemodell macht die Erfolgserwartungen von Neuabschlüssen und Vertragsverlängerungen transparent
  • Abweichungen zu tatsächlichen Ergebnissen belaufen sich auf maximal zwei Prozent
  • Auch der Erfolg neuer Produkte sowie Kannibalisierungseffekte lassen sich frühzeitig erkennen
Jens Kröhnert
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