Bereits Mitte der 90er Jahre hat PARADIGMA erkannt, dass das in den Unternehmen vorhandene Datenmaterial - gezielt aufbereitet - ein großer Nutzen im Prozess der Entscheidungsfindung sein kann. Unsere besondere Stärke liegt dabei im raschen Erkennen der Bedürfnisse des Kunden. Jedes Unternehmen wird individuell betrachtet und nach einem maßgeschneiderten Projektplan betreut.
"Wir ertrinken in Informationen, aber uns dürstet nach Wissen."
John Naisbitt
... das systematische Zusammentragen, Analysieren und Interpretieren von empirischen Daten, um unsere Kunden bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Diese Datenmengen stammen aus dem Unternehmen oder im Bedarfsfall von einer externen Quelle.
... die Entscheidung, wie mit den gesammelten Daten weiter verfahren wird. Mittels BI-Architekturen wird festgelegt, ob zu Datawarehouse-Lösungen zusätzlich Informationslogistik-Konzepte entwickelt werden. Qualitätsthemen, Effektivität und Effizienz der BI Prozesse und "Eigentumsrechte" der Daten werden im Rahmen von "BI Governance" behandelt.
... die Analyse der Daten mittels entsprechender Methoden und Werkzeuge. Dies ermöglicht das Erkennen von Mustern in den Daten, die bei erster Betrachtung nicht offensichtlich sind. Für eine professionelle Aufbereitung der gewonnenen Erkenntnisse verwenden wir fortgeschrittene Visualisierungsmethoden.
- Definition des Projektziels und Sammeln von Informationen
- Analyse des Problembereichs sowie des Datenmaterials
- Definition mehrerer Problemlösungsszenarien
- Auswahl der für den Kunden optimalen Strategie
- Aufbau eines abteilungsübergreifenden oder unternehmensweiten Data Warehouses
- Einführung eines auf dem Data Warehouse aufbauenden Berichtswesens
- Einführung von Data Mining Methoden zur Lösung bestimmter betriebswirtschaftlicher Problemstellungen
- Schulungen der Mitarbeiter
- Vor-Ort- und Remote-Support innerhalb des Wartungsservices
- Optimierung von Geschäftsabläufen
- Zugriff auf einen zentralen Datenbestand mit verlässlichen Daten
- Reduktion des Zeitaufwandes beim Erstellen von Berichten und Statistiken
- Minimierung des Ressourcenbedarfs
- Verbesserte Pflege der Kunden- und Lieferantenbeziehungen
- Kostensenkung in der Leistungserbringung
- Erhöhung des Umsatzes bzw. des Deckungsbeitrages
- Risikominimierung durch Früherkennung von Risiken
- Steigerung der Stabilität
- Verbesserung der Wertschöpfung
- Konzentration auf das Kerngeschäft
Zentrales Berichtswesen und Data Mining Verfahren zur Steuerung des Vertriebs sind Erfolgsfaktoren für Unternehmen. Voraussetzung ist eine zentrale unternehmensinterne Datenquelle - das Data Warehouse.
Veränderungen und Marktentwicklungen schneller erkennen sowie Unterstützung und Steuerung des Vertriebs durch den Einsatz eines einheitlichen Berichtswesens bzw. den Einsatz von Data Mining Methoden
„Wie bekomme ich eine schnelle, aktuelle und qualitativ hochwertige Übersicht über sämtliche Kennzahlen des Vertriebs ?“
„Wie setze ich meinen Vertrieb möglichst aufwandschonend ein und vergrößere gleichzeitig meinen Kundenstamm ?“
Kernstück zur Beantwortung dieser Fragen ist ein zentraler Datenbestand - ein sogenanntes Data Warehouse. Es ermöglicht dem Vertrieb, mit geeigneten Tools auf diesen Datenbestand zuzugreifen und verschiedenste Berichte, Statistiken und graphische Aufbereitungen zu generieren. So können sämtliche relevanten Kennzahlen des Vertriebs in kürzester Zeit korrekt und übersichtlich wiedergegeben werden.
Diese generierten dynamischen Berichte sind Grundlage für die Vertriebsplanung und -steuerung.
Werden Berichte zur Planung und Steuerung des Vertriebs immer wieder individuell neu erstellt, kann das Risiko nicht ausgeschlossen werden, dass Fehler verschiedenster Art auftreten. Hinzu kommt der zusätzliche Zeitaufwand.
Wird auch nicht die Chance wahrgenommen, durch den Einsatz von Data Mining Verfahren den Vertrieb auf Kunden mit den höchsten erwarteten Umsätzen oder mit höchster Kaufwahrscheinlichkeit zu fokussieren, bleibt so manches Umsatzpotential unausgeschöpft.
PARADIGMA unterstützt Sie bei der
- Erstellung eines zentralen Berichtswesens aufbauend auf ein Data Warehouse System und einmalige Erstellung der für die Vertriebsplanung und –steuerung relevanten Berichte
- Einführung von Data Mining Methoden zur zielgerichteten Steuerung des Vertriebs
- Einmaliges Erstellen notwendiger Berichtsstrukturen für den Vertrieb
- Einfacher und rascher Zugriff auf erstellte Berichte
- Einfaches Handling beim Erweitern / Ändern oder bei Neuerstellung von Berichten
- Schnelleres Treffen von Entscheidungen auf Basis aktueller Informationen
- Rechtzeitiges Erkennen von sich ändernden Marktgegebenheiten und somit schnelleres Agieren am Markt
- Gezielte Adressierung von Kunden mit höchster Kaufwahrscheinlichkeit führt zu höheren Umsätzen und zur Reduktion des Zeit- und Administrationsaufwandes (hohes Kosteneinsparungspotential).
Unser Team konnte in der Vergangenheit zahlreiche Projekte mit Schwerpunkt Berichtswesenserstellung - unter anderem zur Vertriebsplanung und –steuerung - erfolgreich abschließen. In einigen Projekten wurden wir auch beauftragt, Unternehmen bei der Einführung von Data Mining Methoden als zusätzliches Hilfsmittel bei der Vertriebsplanung und –steuerung zu unterstützen und darüber hinaus die Mitarbeiter kontinuierlich zu schulen.
Wir konnten darüber hinaus immer wieder konkrete Bedürfnisse im Vertrieb aufgreifen und mit geeigneten Data Mining Methoden die für den Kunden besten Lösungen finden.
Operative Unternehmensdaten können, wenn sie gezielt aufbereitet und optimiert werden, zur Auswertung und Analyse herangezogen werden. Die Ergebnisse, die sich daraus generieren lassen sind Erkenntnisse zu aufgeworfenen Fragestellungen und helfen dem Unternehmen im Prozess der Entscheidungsfindung die künftige Strategie festzulegen. Datawarehouse Architekturen unterstützen diese Vorgänge.
Zahllose Datenbestandsinseln eines Unternehmens verzögern einen raschen Zugriff auf Informationen, die innerhalb einer Unternehmung als Entscheidungshilfen herangezogen werden könnten.
Das Datawarehouse bzw. Datawarehouse Architekturen führen einzelne Datenlisten zusammen und ermöglichen einen zentralen Zugriff auf das vorhandenen Material.
Ein schneller und effizienter Einblick in Unternehmensdaten wird somit gewährleistet.
Wir bieten den Entwurf einer Datawarehouse Architektur abgestimmt auf die Kundenbedürfnisse. Ausgehend von der Analyse der Prozesse, der vorhandenen Daten, Testen der Schnittstellen, Bestimmung der Datenqualität wählen wir die am besten geeigneten Werkzeuge und definieren die Komponenten um alles zu einem reibungslosen Workflow zu verbinden.
- Die konsistente Auswertung der Daten ist bisher nicht möglich.
Unterschiedliche Systeme (Buchhaltung, Produktion, etc.) stellen unabhängig unterschiedliche Auswertungen bereit. Manchmal ist das ausreichend, oft passen die Daten aber nicht zusammen oder können nur schwer verglichen werden (manuelle Anpassungen von Auswertungen über Spreadsheets sind oft die Folge). Durch ein Datawarehouse System, welches die Daten aus den unterschiedlichen Systemen extrahiert und in einem gemeinsamen Datenschema ablegt, kann die Effizienz und Flexibilität der Auswertungen erheblich gesteigert werden. Berichte können unter Einsatz von weniger Ressourcen früher geliefert werden
- Das Berichtswesen arbeitet mit unzähligen Spreadsheets und jede Anpassung ist mit unvorhergesehenen Datenfehlern verbunden.
Durch das Einführen einer Datawarehouse Lösung wird das Erstellen von neuen Berichten erheblich vereinfacht. In den meisten Fällen ist das System flexibel genug, um neue Berichte aus den vorhandenen Daten zu erstellen. Und sollte es dennoch nötig sein, zusätzliche Daten zu definieren, dann muss das nur an einer Stelle gemacht werden, und der Aufwand und die Fehleranfälligkeit sind nicht so hoch wie bei einer Lösung mit Spreadsheets.
- Zusätzliche Datenquellen müssen in ein vorhandenes Reporting-System integriert werden.
Durch unsere Erfahrung mit unterschiedlichen Datenquellen und Reporting Systemen können wir den Kunden dabei unterstützen, neue Daten in sein bereits vorhandenes System zu integrieren. Die Berücksichtigung der vorhandenen Systeme bringt auch im Reporting Bereich den Vorteil der Datenkonsistenz.
- Datenhistorisierung
Wenn im Unternehmen kein Datawarehouse zum Einsatz kommt, werden im Regelfall Berichte in regelmäßigen Intervallen (zB. monatlich) gespeichert um daraus eine Entwicklung ablesen zu können. Durch den Einsatz eines zentralen Datenschemas als Teil eines Datawarehouses kann eine wesentlich flexiblere Form der Historisierung realisiert werden: Es werden alle historischen Einzeldatensätze gespeichert. Dadurch besteht auch später noch die Möglichkeit, Zeitreihenauswertungen zu erstellen, die im Vorfeld nicht berücksichtigt wurden.
- Wir entwerfen und projektieren die Erweiterungen Ihrer bestehenden Datawarehouse Infrastruktur bis hin zur Entwicklung einer gesamten Architektur, falls Ihr Unternehmen erstmals ein Datawarehouse System als Lösung für die Analyseanforderungen erwägt.
- Wir entwerfen das Design des Datenschemas für ein Datawarehouse. Ausgehend von Informationen über die vorhandenen Datenquellen und der gewünschten Auswertungen.
- Wir wählen die Tools & Softwarekomponenten für den gesamten Datawarehouse Workflow aus.
- Ihre Geschäftsabläufe werden optimiert
- Der Zeitaufwand beim Erstellen von Berichten und Statistiken beschränkt sich auf ein Minimum
- Minimierung des Ressourcenbedarfes
- Generelle Kostensenkung durch Zeitersparnis
- Sie verbessern Ihre Wertschöpfung
- Konzentration auf das Kerngeschäft
Durch das Datawarehouse bekommen Sie Einblick in Ihre Unternehmensdaten. Sie erkennen neue Zusammenhänge einzelner Informationsquellen und erhalten eine solide Grundlage für flexible Auswertungen und Analysen.
Sie erhalten Aufschlüsse durch Zusammenführung einzelner Informationsquellen, die Sie ohne eine geeignete Datawarehouse Architektur nicht erhalten und nutzen hätten können.
Methoden
Die Aufbereitung von operativen Unternehmensdaten erfolgt unter Einsatz spezieller OLAP Tools. Ebenso kommen Reporting Tools zum Einsatz, die beim Extrahieren von Informationen aus Datenbeständen unterstützen.
Weiters setzen wir passende ETL (Extract – Transform – Load) Routinen ein, mit deren Hilfe die Daten aus den operativen Systemen entnommen, in die passende Form transformiert und ins Datawarehouse System geladen werden.
Selbstverständlich geht die Implementierung einher.
Bevorzugt verwenden wir:
Die Ausrichtung der IT Strategie eines Unternehmens sieht eine Trennung zwischen operativen Systemen (RT/CIPS, Finanzbuchhaltung) und jenen für Planung, Analysen und Berichterstellungen einzusetzenden Anwendungen. Konsistent dazu soll ein dispositives System erstellt werden.
PARADIGMA entwickelte für Neckermann Versand Österreich ein Datawarehouse System. Diese Tätigkeit beinhaltete vom Entwurf bis zur Implementierung der ETL Routinen, Inbetriebnahme und Wartung alle Agenden.
Primäres Ziel war die Einsparung von Werbemittelkosten bei gleichzeitigem Erhalt der Rücklaufquoten.
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