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Will man mit der Digitalisierung erfolgreich sein, braucht es dringend ein Datenmanagement-Konzept!

Erstellt am: Donnerstag, 21. Januar 2021 von Monika Düsterhöft

An Datenmanagement denken, heißt Digitalisierung lenken

Geschäftsmodelle werden vermehrt datengetrieben. Dies bedeutet nicht zuletzt, dass Daten zu einer bedeutenden Ressource in Unternehmen werden. Um mit Daten aber nun effizient und strukturiert umzugehen benötigt es dringend ein Datenmanagement.

Die Teilnehmer von the factlights 2020, der größte Online-Erhebung zur Realität von Digitalisierung und Datenarbeit im deutschsprachigen Raum bestätigen dies. Sie sehen in mangelnder Datenqualität und fehlendem harmonisierten Datenbestand eine der größten Hauptherausforderung, um den neuen Anforderungen gerecht zu werden (vgl. Studien-PDF S. 25). Zudem bestätigen sie, ein einheitlicher Datenbestand entscheidungsrelevanter Daten ist essenziell, sei eine der fünf wichtigsten Erkenntnisse der Digitalisierung für sie (vgl. Studien-PDF S. 31).

Hier also vier Aspekte, die Sie im Zuge der Digitalisierung und speziell im Hinblick auf das Thema Datenmanagement, im Auge behalten sollten:

1. Daten sind ein wertvolles Asset

Heutige Anforderungen verlangen vermehrt eine Cross-funktionale Denke und das Bewusstsein, speziell mit Daten ein wertvolles Gut für interne und externe Zwecke zu besitzen. Trotz dieses Trends sehen zahlreiche Unternehmen Daten immer noch nicht als ein zentral zu organisierendes Asset an. Sie agieren vielmehr eher projektgetrieben und teilweise auch sehr unorganisiert.

Zudem betrachten sie den Einsatz von Daten oftmals weniger unter dem Aspekt des Nutzenpotenzials und dessen Zuordnung, noch denken sie konkret an eine nachhaltige Verankerung der Datenerzeugung und Datennutzung in der Organisation. Folgende zwei essentielle Fragen sollten in diesem Zusammenhang also immer und standardmäßig erörtert werden:

Worauf genau zahlt die Nutzung der Daten ein? Geht es Organisationen primär darum Kosten zu sparen, will man die Qualität bestehender Produkte verbessern, will man Risiken minimieren, Umsatz steigern oder gar Effizienz erhöhen.
Wie ist der Aufbau einer funktionierende Data Governance zu realisieren, die entsprechende Ziele, im Rahmen der Datennutzung unterstützt und Risiken minimiert? Konkret geht es hier um Klärung und Zuordnung von Verantwortlichkeiten samt entsprechender Rollen, Vorschriften und Zyklen.

2. Daten(quellen) werden immer heterogen bleiben

Die Herausforderungen für Data & Analytics-Vorhaben sind häufig die heterogenen und nicht harmonisierten Datentöpfe und Systeme. Vielerorts trifft man diesbezüglich auf das Phänomen des „Hoffens auf ein Wunder“, dass alles wie von Zauberhand und vielleicht sogar durch die Einführung des nächsten Systems sauber werden möge.

Ein solches Wunder ist jedoch nicht zu erwarten, da die Datenbestände heterogen bleiben. Hinzu kommen die um sich greifenden Cloud-Lösungen, die die Heterogenität noch forcieren. Gerade weil der Idealzustand aber nie erreicht werden kann, sind schlüssige Konzepte für die Bewertung der notwendigen Datenqualität dringend gefragt.

3. Priorisierung der Datenharmonisierung

Unternehmen sind häufig bestrebt, prozessübergreifend valide und gesicherte Datenbestände aufzubauen. Harmonisieren und Integrieren lautet zumeist die dafür ausgegebene Zielsetzung. Und genau hier fängt oftmals ein nie enden wollendes Projekt an. Denn was gern verkannt wird ist, dass sich die datenorientierten Anforderungen in der Regel nicht auf eine Abteilung oder einen Unternehmensbereich begrenzen lassen – Data does not follow the process.

Die Datenentstehung und deren Nutzung entsprechen sehr häufig nicht der klassischen Linienorganisation. Daten entstehen nicht nur an einer Stelle oder entlang eines Prozesses, denn sie werden Abteilungs- und Bereichs-spezifisch angereichert und ergänzt. Schlussendlich sollen sie aber dennoch an unterschiedlichsten Stellen und in verschiedensten Sichten und Prozessübergängen bereitgestellt und ausgewertet werden können.

4. Analytics-Kompetenz ist unterbesetzt

Die zunehmende Bedeutung von Daten erfordert immer mehr Know-how in der Datenarbeit. Erfahrungsgemäß ist diese Analytics-Kompetenz aber in vielen Unternehmen unterbesetzt. Man kann sogar sagen, viele Organisationen verfügen über absolut unzureichende Ressourcen und Skills. Und auch der Arbeitsmarkt gibt nicht genügend Experten her, so dass man mit Personalaufbau dem entgegenwirken könnte. Angesichts dieses personellen Nadelöhrs liegt eine Lösung darin, die vorhandenen Ressourcen und Skills bestmöglich zu unterstützen.

Der Aufbau eines sehr gut strukturierten Datenmanagements mit entsprechenden Architekturen kann dabei helfen. Denn es ermöglicht Anwendern, sich mit Analytics auseinanderzusetzen, ohne mit der Komplexität des darunterliegenden Datenmanagements konfrontiert zu werden. Gerade auch dem Metadatenmanagement kommt hier ein hoher Stellenwert zu.

Unser Tipp: Diese uns weitere Empfehlungen sowie Daten, Fakten, Branchenspecials und alle Ergebnisse der größten Online Erhebung zur Realität von Digitalisierung und Datenmanagement im deutschsprachigen Raum finden Sie in den Studienergebnissen von the factlights 2020.

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Dentsu: Zentrales Data Warehouse für Controlling und systemübergreifende Analytics, Data Enrichment und Datenkonsolidierung für automatisiertes Reporting

Erstellt am: Donnerstag, 21. Januar 2021 von Monika Düsterhöft

Die deutsche Tochtergesellschaft der international agierenden Medienagentur-Gruppe dentsu hat ihre heterogenen Datensilos in ein zentrales Financial Data Warehouse überführt. Damit können betriebswirtschaftliche Reports, Analysen, Planungen und Forecasts auf der einheitlichen Basis eines Single Point of Truth entstehen. Mithilfe seiner neuen BI-Lösung generiert dentsu Germany seine entscheidungsrelevanten Daten deutlich schneller und aktueller, aber auch zuverlässiger und sicherer.

Früher galt: heute gebaut und morgen veraltet. Das sollte dringend geändert werden. Erklärtes Ziel war eine übergreifende Datenbasis, die mehrfach täglich aktualisiert wird. Dies sollte eine deutschlandweit systemübergreifende Auswertbarkeit und Analysefähigkeit aller steuerungsrelevanten Finanzdaten ermöglichen.

Patrick Sura,
Director Business Intelligence DACH bei Dentsu

Datengetriebenes Geschäftsmodell

Die Medienagentur-Gruppe dentsu International wurde 1901 in Japan gegründet. Fokussiert auf die Geschäftsbereiche Media, CRM und Creative bedient das weltumspannende Netzwerk mit seinen 66.000 Mitarbeitenden rund 11.000 Kunden in 143 Ländern. dentsu Germany zählt hierzulande zu den größten fünf Agenturen für Kommunikations- und Mediaberatung. Die 1.500 Beschäftigten verteilen sich auf den Firmensitz in Frankfurt am Main und weitere Standorte in Augsburg, Düsseldorf, Hamburg und München.

In der Media-Branche nehmen Daten ganz generell einen hohen Stellenwert ein. Sie lassen Vorhersagen zu über das Zielgruppenverhalten, um mit möglichst geringen Streuverlusten werben zu können. Zudem sind sie solide Basis für Mediapläne mit zu platzierenden Schaltungen, die das Kundenbudget optimal einsetzen. Datengetrieben sind bei dentsu Germany aber auch die betriebswirtschaftlichen Belange zur Steuerung der vernetzten Agenturen. Nur auf der Grundlage homogener Daten nämlich lassen sich valide Entscheidungen treffen, um das Unternehmen sicher auf Kurs zu halten und den eingeschlagenen Wachstumspfad weiter zu beschreiten.

Diesen Ansprüchen konnte jedoch die bisherige Vorgehensweise nicht mehr gerecht werden. „Jeder hatte mehr oder weniger Zugang zu vereinzelten Datentöpfen und baute sich seine Berichte bei Bedarf in Excel selbst zusammen“, blickt Patrick Sura zurück. „Weil es keinen Single Point of Truth gab, musste man in den Meetings zuerst zeitraubend klären, wer die richtigen Zahlen hat, bevor es an die strategischen Auswertungen gehen konnte.“ Vor diesem Hintergrund traf dentsu Germany die Entscheidung zum Aufbau eines Financial Data Warehouse.

Erfahrenen Projektleiter gewonnen

Hierfür wurde eigens eine neue Stelle geschaffen und 2017 mit Patrick Sura besetzt. Der aus Speyer stammende Diplom- Betriebswirt (FH) ist langjähriger Branchenkenner und hatte als Finance-Controller einschlägige Data-Warehouse-Projekte erfolgreich umgesetzt.

Damals wie heute war QUNIS präferierter Projektpartner. „Ich hatte auf einer Fortbildungsveranstaltung der controller akademie einen der Geschäftsführer kennen gelernt, der dort einen Vortrag hielt“, erinnert sich Patrick Sura an sein Treffen mit Hermann Hebben, das zum ersten gemeinsamen Data-Warehouse-Projekt führte.

Financial Data Warehouse als Single Point of Truth

Die IT-Infrastruktur von dentsu ist nur in geringem Maße global organisiert. Größtenteils unterhalten die Tochtergesellschaften in den Ländern lokale Systeme etwa für ERP (Enterprise Resource Planning), Datenhaltung und Controlling. Beim Antritt fand Patrick Sura rudimentäre BI-Strukturen vor, erste Ansätze über SAP BW waren ins Leere gelaufen.

Gemeinsam mit QUNIS startete er das Projekt zum Aufbau eines Financial Data Warehouse. Die bislang dezentral gehaltenen Finance-Daten sollten zusammengeführt werden für Verknüpfungen, um allgemeingültige Kennzahlen für ein flexibles Controlling zu gewinnen. Beim Aufbau auf technologischer Basis des Microsoft SQL Servers wurde die QUNIS Automation Engine eingesetzt – „mit immensen Vorteilen hinsichtlich Automatisierung und Standardisierung“, wie Patrick Sura betont. So erfolgte die Datenbankentwicklung weitestgehend automatisiert, genauso der komplette ELT (Extract, Load, Transform)-Prozess aus Vorsystemen wie SAP/R3, SAP BW und ein Mediasystem auf ORACLE-Basis.

„Die QUNIS Automation Engine führt auf einer komfortablen Web-Oberfläche durch die einzelnen Schritte. Man designt mit Metadaten und erhält den Quellcode des Data Warehouse, ohne nur eine Zeile dafür händisch geschrieben zu haben.“ Das geht viel schneller und minimiert die Fehlerpotenziale, unterstreicht der Projektleiter und ergänzt: „Der Engine-Logik folgend, wird stets nach dem gleichen Prinzip vorgegangen. Das macht das Ergebnis personenunabhängig und besser nachvollziehbar. Dadurch lassen sich auch spätere Anpassungen in allen relevanten Teilbereichen viel effizienter abbilden.“

Data Enrichment und Datenkonsolidierung

Schon in früher Projektphase wurde deutlich, dass die Stammdaten vor der Übernahme ins Data Warehouse zur Steigerung der Qualität überarbeitet und angereichert werden müssten. Hierfür griff Patrick Sura mit GAPTEQ auf eine „willkommene Alternative zum mühsamen und fehleranfälligen Weg via Excel“ zurück. Bei GAPTEQ handelt es sich um eine Low-Code-Technologie zur Realisierung von Oberflächen für SQL-Datenbanken. Das Einsatzspektrum reicht vom einfachen Web- Formular bis hin zur komplexen Business- Applikation – mit wenig Aufwand per Drag & Drop, smart und sehr schnell, wie sich im Projektverlauf bestätigte.

Top-aktuelle Analysen und Berichte auf Abruf

Nachts und mehrfach im Tagesverlauf werden die Daten im Data Warehouse automatisiert in den Analysis Services bereitgestellt, wo alle KPI (Key Performance Indicators) und Regeln hinterlegt sind. Wer die entsprechenden Power-BI-Dashboards und -Berichte zur Auswertung bereitgestellt bekommt, definiert ein ebenfalls mithilfe von GAPTEQ integriertes Security-Konzept. Nach erfolgtem Kickoff Ende 2018 und Beginn der Arbeiten Anfang 2019 konnten so bereits Ende Juli 2019 die ersten Reports mit der neuen BI-Lösung erstellt werden. Mittlerweile ist jeder Bericht an die Datenquellen des Data Warehouse angeschlossen, so dass Aktualisierungen jederzeit abgerufen und in derselben Ansicht dargestellt werden können.

Maßgeschneiderte Business-Applikationen

Data Enrichment und Security-Konzept ließen das Management erkennen, wie hoch die Potenziale von GAPTEQ sind: „Schier grenzenlos einsetzbar und mit unglaublich schnellen Ergebnissen – eine klassische Programmierung wäre x-fach teurer und langwieriger“, so Patrick Sura. Vor diesem Hintergrund sollten mit Applikationen wie der Target-App und den OPEX Forecasts zwei Business-Applikationen folgen.

Über die Target-App werden abgeleitet von der Gesamtplanung die jeweiligen Ziele für das Agenturen-Management in vier verschiedenen Kategorien festgelegt. In GAPTEQ sehen die Manager die vereinbarten Targets kombiniert mit den Ist-Zahlen aus dem Data Warehouse. Das zeigt, was schon erreicht wurde und noch zu tun ist. Sie können die Werte auch fortschreiben und per Knopfdruck sofort sichtbar aktualisieren. Nicht zuletzt dank der QAE und dem einhergehenden betont sauberen Datenmodell, auf dessen Basis die Target- App aufsetzt, hat die Einrichtung gerade mal drei Wochen benötigt.
Die OPEX-Forecasts über die Ausgaben für den operativen Geschäftsbetrieb waren nach nur sechs Wochen Projektzeit umgesetzt. GuV-Forecast auf Kontoebene, jeden Monat die Ist-Zahlen anschauen und bis zum Jahresende forecasten, dabei die Budgets abstimmen: Was ehedem mühsam und mit allen Nachteilen per Excel zu erledigen war, geht nun vollständig integriert vonstatten. Dank Security-Konzept können zudem die Ressortleiter zu Controlling-Zwecken auf relevante Kostenstellen zugreifen.

„Wir sammeln die Planzahlen je Kostenstelle von den Verantwortlichen ein und konsolidieren sie direkt auf dem Server mit dem einheitlichen Datenmodell“, erklärt Patrick Sura. „Somit können wir, wenn die Ist-Zahlen des Monats vorliegen, im Nachgang einen Plan-Ist-Vergleich ziehen.“ Als Sahnestückchen hat er auch noch den Drill-Through auf Belegebene integriert. So haben die berechtigten User die Möglichkeit, alle Buchungen zurückzuverfolgen und sich die dazugehörenden Detailinformationen anzeigen zu lassen.

Ergebnisse und Ausblick

Unterstützt von QUNIS hat dentsu Germany mit dem Financial Data Warehouse grundlegende Strukturen für ein schlagkräftiges Controlling geschaffen. In einem fließenden Prozess sind unter sukzessiver Einbeziehung der GAPTEQ-Technologie eine Security- Konzeption und mehrere Business-Applikationen entstanden. Diese ermöglichen eine sichere betriebswirtschaftliche Steuerung des Agenturnetzwerks von den Abteilungs- und Standortleitern über die Geschäftsführer der Agenturen bis hin zum Top-Management mit CFO und CEO.

„Wir generieren heute über Nacht und mehrmals täglich, was früher nur ein Mal im Monat möglich war. Um diesen hohen Grad der Automatisierung und Digitalisierung in unserer Berichterstattung zu erreichen, hätte man mich als Controller mit Faktor 50 klonen müssen. Dabei sind die Anwendungen denkbar einfach gehalten und erfordern keinerlei Schulungen: Wer ein iPhone bedienen kann, kriegt auch das hin“, resümiert Patrick Sura.

Bereits für 2021 ist jetzt das Ausrollen des Gesamtsystems auf die DACH-Region geplant.

Mehr zu dentsu: Dentsu international ist Teil von dentsu und besteht aus weltweit führenden Marken – Carat, dentsu X, iProspect, Isobar, dentsumcgarrybowen, Merkle, MKTG, Vizeum, Posterscope und seinen weiteren spezialisierten Agenturmarken. Dentsu International unterstützt seine Kunden, die Beziehungen zu ihren Konsumenten auszubauen und einen nachhaltigen Fortschritt für ihr Unternehmen zu erzielen. Mit exzellenten Dienstleistungen und Lösungen in den Bereichen Media, CXM und Creative ist dentsu international in über 145 Märkten weltweit mit mehr als 48.000 engagierten Spezialisten tätig. In Deutschland bietet dentsu mit seinem Agenturportfolio die komplette Wertschöpfungskette der Marketing Services an und ist präsent an den Standorten Frankfurt, Hamburg, Düsseldorf, Augsburg und München.

the factlights 2020 Studienergebnisse

Erstellt am: Freitag, 18. Dezember 2020 von Monika Düsterhöft

Die Zukunft gehört den Data Driven Companies – wo stehen Sie?

Die aktuelle Studie the factlights 2020 zeigt, wie sich Unternehmen im deutschsprachigen Raum der Digitalisierung stellen, welche Herausforderungen bestehen und welche Erkenntnisse sich daraus ergeben.

Adopter, Discoverer und Frontrunner: drei Unternehmenstypen kristallisieren sich beim digitalen Reifegrad heraus.

Von März bis Mitte Juni 2020 fand eine großangelegte Online-Erhebung mit über 1.000 Unternehmen aus dem deutschsprachigen Raum statt. Befragt wurden Mitarbeiter und Leitungsebene aus allen Branchen und Unternehmensbereichen. 671 Fragebögen (=n) wurden vollständig ausgefüllt und konnten ausgewertet werden.

Das Unternehmen jedes Befragten wurde basierend auf einem Scoring-Modell dem Grad der Digitalisierung von 0 (keine Anstrengungen) bis 3 (maximaler Fokus auf Digitalisierung) zugeordnet. Im Ergebnis haben sich drei Cluster mit unterschiedlichen Reifegraden herausgebildet. Das Cluster zwischen 0 bis 1,3 – die Adopter, das Cluster größer 1,3 bis 1,9 – die Discoverer und das Cluster mit einem Reifegrad über 1,9 bis 3 – die Frontrunner. Mit 51% ist die Masse der Umfrageteilnehmer in einem Unternehmen tätig, dass den Discoverern zugeordnet ist; 24% gehören zu den Frontrunnern und 25% sind den Adoptern zuzuordnen.

Chancen der Digitalisierung werden von Adoptern, Discoverern und Frontrunnern unterschiedlich bewertet

Adopter sehen die Hauptpotenziale vorrangig in den internen Prozessen. So beziehen sich deren Fokusthemen beispielsweise auf eine höhere Prozesseffizienz oder eine verbesserte Unternehmenssteuerung.

Frontrunner scheinen interne Hürden bereits überwunden zu haben und widmen sich vermehrt der Realisierung komplexerer Chancen. Dazu zählen der Aufbau neuer digitaler Geschäftsmodelle sowie Initiativen zur Umsatzsteigerung oder Produktindividualisierung.

Discoverer zeigen in ihrer Chancenwahrnehmung, dass sie sich inmitten des digitalen Transformationsprozesses zwischen Frontrunner und Adopter befinden. In ihrem Fokus liegen bereits vermehrt komplexere Aspekte wie beispielsweise digitale Geschäftsmodelle, aber auch intern gerichtete Themen wie die Prozesseffizienz oder eine verbesserte Unternehmenssteuerung haben noch ein großes Gewicht.

Veränderungen bei Produkten und Dienstleistungen korrelieren mit dem Digitalisierungsgrad

Produkte und Dienstleistungen verändern sich durch die technologischen Einflüsse der Digitalisierung! Diese Veränderung ist branchenübergreifend zu erkennen. Hinsichtlich der Digitalisierungscluster stechen besonders die Frontrunner und Discoverer als Vorreiter heraus.

Wie stark die technologischen Einflüsse die Produkte und Dienstleistungen bisher verändert haben, hängt durchaus mit dem Digitalisierungsgrad zusammen. Die Veränderungen sind umso größer, je höher der Digitalisierungsgrad ist. Während unter den Adoptern nur 40% von Produkt- und Dienstleistungsänderungen im Rahmen der Digitalisierung berichten, sind es bei den Discoverern bereits 84% und unter den Frontrunnern sogar 99%.

Smarte Zusatzservices sind allgegenwertig! Betrachtet man alle Befragten, bei denen die Digitalisierung zu Veränderungen von Produkten und Dienstleistungen geführt hat, dann geben durchschnittlich 76% an, dass ihr Unternehmen smarte Zusatzservices bereits etabliert hat. Digitalisierung birgt das Potenzial Produktlebenszyklen zu verkürzen! Bei der Umsetzung sind die Unternehmen jedoch noch etwas verhaltener. Mit positivem Beispiel gehen die Frontrunner voran, hier werden im Vergleich zu den Adoptern und Discoverern die Produktlebenszyklen mehr als doppelt so häufig verkürzt.

Der Bedarf nach einer geeigneten Datenwelt, einer strategischen Ausrichtung und Organisation sowie einem dazu passenden Mindset sind allen gemein.

Die Datennutzung verändert sich – Single Point of Truth und Freiheitsgrade sind gleichermaßen gefordert! Daten werden zunehmend demokratisiert – sie kommen unternehmensweit und in den unterschiedlichsten Bereichen zum Einsatz. Dies gilt auch für erweiterte Analysemethoden, die längst nicht mehr nur im Controlling ihren Einsatz finden.

Der Wert qualitativer Daten wird zumeist erkannt und verschiedene Branchen nutzen verschiedene Datenquellen (von interner Software und Applikationen über Hardware Devices, externe Daten bis hin zu Informationen aus sozialen Netzwerken) bereits mehr oder weniger intensiv. Für die effiziente Nutzung von Analytics gilt es jedoch noch einige Voraussetzungen zu schaffen. Ein durchgängiges Datenmanagement oder auch die passende Verankerung in der Organisation zählen dazu.

Viele weitere Erkenntnisse, Daten, Fakten, Extra Notes und Expert Quotes finden Sie in der Studienvollversion. Gleich persönliches Exemplar holen – direkt online und kostenfrei:

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Unser Tipp: Sie möchten ein Thema vertiefen oder mehr zur Datenerhebung und dem Einsatz von Data Science im Ramen der Studie erfahren? the factlights ist eine Initiative der QUNIS, sprechen Sie uns also gerne direkt dazu an KONTAKT

Rothoblaas: Mobiles Reporting, Data Warehousing und saubere Daten für die weitere Expansion

Erstellt am: Donnerstag, 16. Juli 2020 von Monika Düsterhöft

Das international aufgestellte Südtiroler Unternehmen Rothoblaas mit weltweit 21 Tochter-Unternehmen hat sein veraltetes Reporting-System durch eine moderne BI-Lösung mit zentralem Data Warehouse ersetzt. Mit einem global verfügbaren mobilen Vertriebsreporting und einer jederzeit einfach skalierbaren, modernen Berichtsplattform ist das dynamische Unternehmen nun bestens für die Gegenwart und sein zukünftiges Wachstum aufgestellt.

Die Berichtsplattform mit zentralem Data Warehouse war für uns eine Investition in die Zukunft. Wir sind damit fit für weiteres Firmenwachstum und für den Umgang mit der Ressource Daten. Dass wir unsere Daten jetzt sauber hinterlegt haben und die Analysewelt flexibel ausbauen können, war der einzig richtige Weg.

Peter Prinoth,
Projektverantwortlicher Leiter ERP & BI,
Rothoblaas Srl

Mobile Informationsversorgung für beständig wachsendes Vertriebsteam mit altem System nicht mehr abbildbar

1991 von Robert Blaas gegründet, entwickelt Rothoblaas Produkte und Dienstleistungen für die Profis im Baugewerbe und ist heute ein international erfolgreiches Familienunternehmen. Neben der Zentrale in Kurtatsch in Südtirol ist Rothoblaas derzeit mit 21 Tochtergesellschaften sowie einer eigenen Verkaufsmannschaft in über 50 Ländern präsent und bearbeitet weltweit über 80 Märkte. Und Rothoblaas wächst kontinuierlich; jedes Jahr kommen zwei oder drei Gesellschaften zum Unternehmen dazu. Dazu trägt nicht zuletzt die weitgespannte internationale Vertriebsorganisation des Unternehmens bei.

Um den Außendienst bei seiner täglichen Arbeit vor Ort zu unterstützen, benötigte das dynamische Unternehmen ein zeitgemäßes Informationssystem für das unternehmensweite Vertriebsreporting. Die rund 250 Vertriebsmitarbeiter sollten per Web jederzeit Zugriff auf die aktuellen Kennzahlen zu ihren Kundenkontakten haben und diese auch überall mit ihrem Smartphone abrufen können.

Mit dem vorhandenen Reporting-Tool war diese Informationsversorgung nicht realisierbar. Die veraltete Lösung war von den steigenden Datenmengen überfordert, zu langsam und zu starr. Neue Auswertungen aus dem ERP-System beispielsweise mussten per SQL-Skripts definiert werden, und die Einbindung weiterer Vorsysteme als Datenquellen für kombinierte Auswertungen war kaum möglich. Rothoblaas entschloss sich daher zur Einführung einer modernen BI-Lösung auf Basis eines zentralen Data Warehouse.

QUNIS überzeugt mit Know-how und Chemie

Wichtig für die neue BI-Lösung war, dass alle Standorte auf einer zentralen Datenbasis mit konsistenten Zahlen und Strukturen arbeiten und dass neu hinzukommende Gesellschaften auch mit ihren eigenen ERP-Systemen barrierefrei eingegliedert werden können. Rothoblaas hat sich angeschaut, wie andere Unternehmen die Sache angehen und sind durch Empfehlungen auf QUNIS als Beratungs- und Realisierungspartner gestoßen.

Die guten Referenzen, die geballte Kompetenz und langjährige Erfahrung der Data- Warehouse- und BI-Spezialisten QUNIS wurde als sehr überzeugend empfunden, und von Anfang an hat die Chemie zwischen den Projektpartnern gestimmt.

Gemeinsam mit QUNIS startete das Projektteam Ende 2016 die Implementierung mit der Konzeption und dem Aufbau eines Data Warehouse auf Basis des Microsoft SQL Servers. Als Datenquelle wurde zunächst das vorhandene ERP-System Comarch per Schnittstelle angeschlossen, in weiteren Projektschritten kamen dann die Buchhaltung mit Microsoft Dynamics NAV, das CRM System und schließlich die Planungslösung Prevero dazu. Durch die Zusammenführung der verschiedenen Quelldaten sind seitdem jederzeit kombinierte Ad-hoc-Analysen auf Knopfdruck möglich.

Einfach Integration unterschiedlicher Quellsysteme ist einer der größten Vorteile der neuen BI-Lösung

Peter Prinoth sieht in der einfachen Integration unterschiedlicher Quellsysteme einen der größten Vorteile der BI-Lösung: „Durch die Einbindung von Microsoft Dynamics NAV können wir nun wesentlich schneller und detaillierter Profit- und Cost- Center-Analysen oder Zwischenbilanzen erstellen und die IC-Abstimmung durchführen. Aus Prevero fließen außerdem unsere Plandaten ein und stehen für Plan-Ist-Vergleiche von Umsätzen und Budgets bereit, und die CRM-Lösung steuert die Kundendaten bei. Wir wollen künftig noch weitere Datenquellen einbinden und können außerdem jederzeit neue Gesellschaften mit ihren bestehenden Systemen integrieren. Das gibt uns sowohl fachlich als auch hinsichtlich unserer Wachstumsstrategie volle Flexibilität für künftige Entwicklungen.“

Das weltweite Rollout des Vertriebsreportings wurde im Juni 2018 gestartet, und nach einer Testphase im Parallelbetrieb wurde das Altsystem Ende 2018 abgeschaltet. Seitdem wird die BI-Plattform kontinuierlich nach Bedarf weiter ausgebaut. QUNIS kümmert sich weiterhin um die Umsetzung neuer Anforderungen im Core des Data Warehouse, während das BI-Team von Rothoblaas eigenständig Anpassungen auf der Ebene der fachbezogenen Data Marts vornehmen kann. Viele Fragen können dabei auch schnell in telefonischen Webview- Sitzungen mit der QUNIS-Beraterin von Rothoblaas geklärt werden.

Etabliert und in beständiger Weiterentwicklung

Die BI-Lösung ist heute in allen Standorten weltweit etabliert. Die Vertriebs-Mitarbeiter greifen über die Microsoft Reporting Services (SSRS), das kostenlose Reporting-Frontend des Microsoft SQL Servers, auf ihre Standardreports zu und können damit ihre Zahlen beispielsweise nach Kunden, Produktgruppen oder Artikeln filtern. Die Berichte und Analysen stehen auf dem Smartphone in gleichem Umfang zur Verfügung. Die Bedienung ist einfach und selbsterklärend, so dass auch zur Einarbeitung der externen
Handelsvertreter ein von der Zentrale bereitgestellter Nutzungsleitfaden mit Screenshots ausreichte.

Inzwischen stehen Datencubes für klassische Analysen in den Bereichen Sales, Einkauf, Logistik und Finance bereit. Besonders hilfreich für die weltweite Anwendung ist dabei die automatische Währungsumrechnung, die in lokaler Währung verbuchte Umsätze direkt zum tagesaktuellen Kurs in Euro darstellt. Den Fachabteilungen und BI-Verantwortlichen von Rothoblaas gehen aber auch die Ideen für weitere Anwendungsbereiche nicht aus. In nächster Zeit sollen beispielsweise IC-Margen und -Flüsse im Reporting abgebildet, eine Produktqualitätskontrolle mit Lieferantenbewertung ergänzt und ein erst kürzlich im ERP-System umgesetztes Reklamationsmanagement für Auswertungen erschlossen werden.

Peter Prinoth sieht viel Potenzial für die Weiterentwicklung: „Das Data Warehouse bietet uns als zentrale Analysebasis vielfältigste Möglichkeiten für den Ausbau unseres Reportings, und wir erschließen ständig neue Datenfelder aus dem ERP-System für diesen Datentopf. Da wir organisatorische Änderungen oder neue fachliche Auswertungen selbst im System umsetzen können, funktioniert unsere Weiterentwicklung sehr schnell und kosteneffizient.“

Augenmerk auf Reportgestaltung zahlt sich aus

Neben dem Aufbau des Data Warehouse mit dem zugehörigen Datenmanagement bildet die Ausgestaltung des Reportings im Frontend den zweiten großen Schwerpunkt des BI-Projekts bei Rothoblaas. Basis dafür ist ein schlüssiges Informationskonzept, das sich gleichermaßen auf die Gestaltung des Backend- als auch des Frontend-Bereichs auswirkt.

Werden beispielsweise zu viele Kennzahlen und Detailinformationen auf Basis der entsprechend benötigten umfangreichen Datencubes in den Berichten abgebildet, sind Performance-Probleme im System absehbar – vor allem in großen Nutzer-Szenarien wie bei Rothoblaas. Moderne Informationssysteme zielen stattdessen darauf ab, dem Nutzer mit gezielten, übersichtlich visualisierten Informationen einen schnellen Überblick über sein Aufgabengebiet zu verschaffen, von dem aus er dann nach Bedarf in tiefere Analysen einsteigen kann. Dieser Aspekt war bei Rothoblaas insbesondere beim Übergang vom vorigen Tabellen-orientierten Reporting mit vielen Detailzahlen in die Welt der dynamischen Reports zu berücksichtigen.

Das Projektteam hat entsprechend viel Augenmerk auf die optimale Balance zwischen Übersichtlichkeit und Detailgrad der Berichte gelegt. Gerade an dieser Stelle profitiert Rothoblaas auch von der großen Projekterfahrung der QUNIS-Berater, wie Peter Prinoth bestätigt: „Die Planung einer passenden BI-Umgebung erfordert viel Know-how und Erfahrung auf unterschiedlichen Ebenen. Mit QUNIS haben wir den richtigen Partner an der Seite, auf dessen Fachwissen und Praxiserfahrung wir uns verlassen können.“

Im Frontend-Bereich ist außerdem die Frage der Lizenzkosten ein zentrales Thema, das im Rahmen des Informationskonzepts vorab geklärt werden sollte. Hier ist zu berücksichtigen, wie viele Nutzer heute und in Zukunft zu erwarten sind und welche Anforderungen an das Reporting bestehen.

Mit den Microsoft Reporting Services (SSRS) konnte Rothoblaas den weltweiten Rollout des Vertriebsreportings kosteneffizient realisieren und alle Anforderungen abdecken. Das Werkzeug unterstützt wie gewünscht ein zuverlässiges Standardreporting mit Self-Service-Analysen und mobilem Datenzugriff. Beim weiteren Ausbau wird eventuell ein flexibleres BI-Frontend wie beispielsweise Pyramid Analytics interessant, das Rothoblaas dann einfach gegen die Reporting Services austauschen und auf das Data Warehouse aufsetzen kann.

Der richtige BI-Schritt in die Zukunft

Für Rothoblaas hat sich der Schritt in die zukunftsweisende BI-Welt gelohnt, wie Peter Prinoth festhält: „Die Berichtsplattform mit zentralem Data Warehouse war für uns eine Investition in die Zukunft, die jetzt und auf Dauer Mehrwert bringt. Einige Unternehmen in unserer Region waren am Anfang unseres Projekts noch skeptisch, weil sie eine Data-Warehouse-Lösung für ein Unternehmen unserer Größenordnung für überdimensioniert hielten – inzwischen haben die meisten selbst ähnliche Projekte gestartet, mehrere davon zusammen mit QUNIS, deren guter Ruf sich in Südtirol schnell herumgesprochen hat.“

Mehr zu Rothoblaas: Rothoblaas ist ein multinationales Unternehmen mit Ursprung in den Südtiroler Alpen, welches marktführend in der Entwicklung von technologisch hochwertigen Lösungen für den Holzbau ist. Rothoblaas entwickelt Produkte und Dienstleistungen für die Profi s im Baugewerbe: Holzbauer, Zimmerer, Ingenieure, Architekten und Monteure von Absturzsicherungssystemen. Die Produkte aus der Reihe HOLZ TECHNIC befriedigen zudem alle Anforderungen und Bedürfnisse der Fachhändler von Baumaterialien.

QUNIS Scalable Self Service BI – analytische Datenplattform mit Zukunft

Erstellt am: Mittwoch, 1. Juli 2020 von Monika Düsterhöft

Self Service BI: Der Ruf nach leichten auch von der Fachabteilung zu bedienenden Werkzeugen wurde erhört

Globalisierung, vernetzte Wertschöpfungsketten und nicht zuletzt Ausnahmesituationen wie die Finanz- und Corona-Krise zwingen Unternehmen, immer schneller auf neue Anforderungen zu reagieren. Die Fähigkeit, aus Daten agil Informationen zu generieren, um gute und sichere Entscheidungen zu treffen wird zum wichtigen Überlebens- und Wettbewerbsvorteil.

Der Anspruch an Agilität und Schnelligkeit setzt Fachanwender und Datenexperten unter Druck. Das geforderte Tempo mit den bisherigen BI-Enterprise-Vorgehensmodellen und dem Einsatz traditioneller BI-Tools zu halten, wird immer schwieriger. Aus diesem Leidensdruck heraus wurde in den letzten Jahren der Ruf nach einfacheren Werkzeugen, die sich auch von Fachanwendern bedienen lassen, immer lauter.

Die Softwarehersteller haben darauf mit der Entwicklung von Lösungen reagiert, die sie als „Self Service BI“ anbieten.

Die unter diesem Schlagwort rangierenden Tools und Plattformen umfassen in der Regel ein fachanwenderfreundliches Frontend gepaart mit Funktionen für das Erledigen einfacher Datenmanagementaufgaben. Letztere erlauben es den Nutzern, mehrere Datenquellen zu verbinden oder lokale Daten aus Excel-Dokumenten direkt im Visualisierungstool zu integrieren. Auch können sie Quellen aus dem Internet sofort mit anzapfen.

Self-Service-BI-Werkzeuge eignen sich also aufgrund ihrer sehr guten und anwenderfreundlichen Funktionen bestens dafür, individuelle Lösungen zu realisieren. Sie erlauben einen deutlich weniger komplexen und zeitintensiven Prozess bei der Abstimmung, bei der direkten Umsetzung mithilfe der Datenmanagementfunktionen und bei der unmittelbaren Publikation der Ergebnisse durch anforderungsnahe Anwender.

Jedoch, die Antwort für eine nachhaltige BI-Lösung liegt nicht allein im Frontend

Was bei der Euphorie für Self Service BI in vielen Fällen vergessen wird: Das wirklich komplexe an BI-Lösungen ist nicht die Gestaltung der Berichte und Dashboards im Visualisierungstool. Die weitaus größere Herausforderung liegt in der Aufbereitung von aussagekräftigen und wahrheitsgetreuen Datenräumen als Basis für die Visualisierungen.

Zur Umsetzung der dafür notwendigen, teilweise sehr vielschichtigen Datenmanagementaufgaben verfügen professionelle Datenbanken für Enterprise Data Warehouses und Data Lakes über zahlreiche Spezialfunktionen. Sie ermöglichen die Transformation von Daten, das dauerhafte Monitoring der Datenqualität sowie den möglichst automatisierten Ablauf des Ladens der Daten in den großen Datenspeicher.

Die Frage, die sich nun für Unternehmen stellt, die sowohl Self Service BI ermöglichen als auch Enterprise BI realisieren wollen: Wie setzt man Self Service BI so auf, dass es Hand in Hand mit einer Enterprise-Strategie funktioniert? Zudem haben BI-Initiativen nicht selten zum Ziel, die über Jahre gewachsenen individuellen Reporting-Inseln zu integrieren und Inhalte zu harmonisieren.

Das Geheimnis liegt im Bewusstsein und im Datenmodell

BI-Initiativen können nur gewinnen, wenn Self-Service-BI-Funktionen nicht als eigenständiges Werkzeug gesehen werden, sondern als Speedbooster oder als Ergänzung zum Enterprise Data Warehouse und zum Data Lake. Über die erweiterten Möglichkeiten von Self Service BI in der Visualisierung hinaus sind vor allem die neu gewonnenen Optionen im Datenmanagement für viele Architekturen relevant.

Denn Anforderungen einfach, schnell und agil umzusetzen muss nicht immer heißen, dass dieses Projekt später zwangsläufig in einem gesonderten Werkzeug oder in einem langfristigen Datenchaos endet.

QUNIS bringt den Profi-Boost für Self-Service-BI-Architekturen

Um die Vorteile von Self Service BI und Enterprise BI gleichsam zu nutzen, hat QUNIS den Ansatz des „Scalable Self Service BI“ entwickelt. Dieser ermöglicht schnelle Ergebnisse gepaart mit einem sauber aufgebauten Datenmanagement – ganz bewusst flankiert von Wissenstransfer und Empowerment.

Innerhalb weniger Wochen und mit punktuellem Coaching entstehen per „QUNIS Scalable Self Service BI“ und mit dem Einsatz von Micosoft Power BI komplette BI-Apps. Mit professionellem Design, basierend auf klaren Strukturen und durchgängiger Automatisierung der Prozesse.

Ein Self-Service-BI-Projekt bei QUNIS startet stets mit einer kompakten Schulung. Die Vertreter der Fachabteilung lernen die Grundlagen des eingesetzten Tools kennen. Sie erfahren mehr zu den technischen Details und zur methodischen Vorgehensweise. Zudem bekommen sie beigebracht, wie man eine Datentransformation durchführt, wie man ein Datenmodell richtig aufgebaut und welche Best Practices es gibt.
Danach werden in einem meist halbtägigen Anforderungsworkshop die konkrete Problemstellung und die dafür gewünschte Lösung im Hinblick auf einen Self Service Use Case überprüft und der sinnvolle Umfang definiert.
Darauf aufbauend entsteht in einem Zeitraum von ca. drei bis zehn Tagen ein Modell, das für die gewünschte Datenmenge passt. Wichtig dabei: Dieses Modell entspricht in Bezug auf Qualität und Professionalität bereits den Kriterien eines Enterprise BI. So werden im Self-Service-BI-Modell etwa die gleichen Namensbezeichnungen und Schlüsselfelder wie in einem Enterprise-Data-Warehouse-Modell genutzt. Ebenso verfügt es über eine Schnittstelle zur Überführung in ein Enterprise BI inklusive einer automatisierten Dokumentation.
Anhand des aufgesetzten Self-Service-BI-Modells sehen die Beteiligten, worauf zu achten ist, welche Schritte notwendig sind und wie sich Berichte anfertigen lassen. Diese werden dann in einer Reporting-Mappe zusammengeführt.
Um die Lösung im Anschluss selbstständig zu erweitern, empfiehlt es sich zudem über eine Fokus-Schulung Know-how in der Formelsprache DAX (Data Analysis Expressions) anzueignen. So können Fachexperten wie Controller oder Produktionsleiter nachfolgend eigene Kennzahlen entwerfen und umsetzen.

Die mit dem QUNIS Scalable Self Service-Ansatz generierten Self-Service-BI-Lösungen bieten drei ganz zentrale Vorteile: Sie erfordern geringe Investitionskosten, weisen als managed Self-Service-BI eine hohe Qualität und Skalierbarkeit auf und vor allem, sie erfüllen bereits die Standards eines Enterprise Data Warehouse. Hinzu kommt, dass sich die User schon während des Self-Service-BI-Projektes dank entsprechender Schulungsanteile und intensivem Coaching ein umfassendes Prozess- und Technologie-Know-how aneignen.

Von Anfang an ist damit die Brücke für den späteren Transfer in die Enterprise-BI-Strategie gebaut. Sie sind bestens gerüstet, die Weiterentwicklung Ihrer BI-Applikation kompetent zu begleiten und gemeinsam mit den Experten weitere Lösungen aufzubauen. Interessiert? Sprechen Sie uns einfach an KONTAKT

Unser Tipp: Nutzen Sie unsere kostenfreien QUNIS-Webinare und Online-Power-Trainings sowie Schulungsangebote der QUNIS Academy rund um die Self Service BI Plattform „Microsoft Power BI“ und erfahren Sie von unseren Experten aus der Praxis, was für Sie drin steckt.

Data Governance: Schon mal drüber nachgedacht?

Erstellt am: Freitag, 5. Juni 2020 von Monika Düsterhöft

So wichtig für erfolgreiche Data & Analytics Projekte

Daten gelten als Herzstück jedes Unternehmens. Und so gut wie bei jedem steht, nicht zuletzt getrieben durch die aktuellen Entwicklungen, das Thema Digitalisierung ganz weit oben auf der Agenda. Das Regeln von Verfügbarkeit, Integrität und Sicherheit der verwendeten Daten, die sogenannten Data Governance, wird in diesem Zuge jedoch oftmals eher stiefmütterlich behandelt.

Dass dem so ist, mag zum einen daran liegen, dass es sich um ein vergleichsweises neues Thema handelt. Zum anderen ist Data Governancen sehr rechtslastig, wird mit Disziplin, Verwaltung und Aufwand konnotiert und gilt gemeinhin als „trocken und unattraktiv“. Und wie wir alle wissen: Um solche Themen kümmert man sich nicht wirklich gern.

Ein fehlerhafter Umgang mit Daten jedoch kann schnell zu erheblichen Wirtschafts- und Imageschäden führen. Rechtliche Konsequenzen, Bußgelder, Strafen und empfindliche Schadensersatzansprüchen drohen.

Wegducken gilt nicht – Data Governance geht jeden an!

Auf der Hand liegt, wo immer es zu Problemen mit Daten kommt, weißt sich die Gesamtverantwortung direkt der Geschäftsführung und dem Vorstand zu; unter Umständen greift deren Haftungsrisiko sogar bis aufs Privatvermögen durch. Schon allein deswegen sollten das Vorhandensein und konsequente Leben einer Data Governance ein ganz persönliches Anliegen des Top-Managements sein.

Im Gegensatz zur Top-Führungsriege steht der Mitarbeiter, der als ausführendes Organ nach bestem Wissen und Gewissen handelt, bei einer Datenpanne nicht in legaler Verantwortung. Nichtsdestotrotz ist auch sein Handeln oder Nichthandeln von unliebsamen persönlichen Konsequenzen bedroht. Denn selbst eine Panne, die auf Motivation und Engagement basiert kann zu Arbeitsplatzverlust oder zumindest internen Problemen führen. Um diesem Konflikt aus dem Weg zu gehen, kann es sein, dass Mitarbeiter lieber nichts tun bevor sie etwas tun, von dem sie nicht recht wissen, ob sie es dürfen oder nicht. Ineffizienz bis hin zum vollständigen Stillstand von Initiativen sind die Folge für das Unternehmen.

Unbenommen wäre es also förderlich zu wissen, was man am Arbeitsplatz mit welchen Daten tun darf und was nicht. Und zwar sowohl für den normalen Mitarbeiter, als auch für die Führungskräfte. Letzteren fällt in diesem Zusammenhang wohl der undankbarste Part zu: Sie stehen im Kreuzfeuer von Management und Mitarbeitern, müssen delegierte Aufgabenstellungen weitertragen und auf deren Umsetzung bedacht sein.

Kein Data & Analytics Projekt ohne Governance

Betrachtet man Chancen, Möglichkeiten, Risiken und in Zeiten des War of Talents und Fachkräftemangels auch die hohe Notwendigkeit im Hinblick auf Mitarbeiter-Sicherung und Motivation, so sollte keine Data & Analytics Initiative auf- bzw. umgesetzt werden ohne nicht parallel eine entsprechenden Data-Governance-Initiative zu betreiben.

Die gute Nachricht: Das Ganze hört sich schlimmer an als es ist. Vielmehr, eine Data & Analytics Governance ist in überschaubaren und leicht verdaubaren Schritten machbar. Einzige Voraussetzung, die Etappenziele müssen sauber definiert und ein dazu passender Methoden- und Maßnahmenkatalog erstellt worden sein. Auf diesem soliden Fundament lässt sich eine passende Data & Analytics Governance in die Organisation und Prozesse integrieren und die letztlich nachhaltige Umsetzung wird möglich.

QUNIS-Vorgehenskonzept bringt Durchblick, Struktur und Effizienz

Basierend auf Praxis-Erfahrung und Know-how hat QUNIS ein dreistufiges Framework mit insgesamt acht Handlungsfeldern entwickelt, das für Business-Intelligence- und Andvanced-Analytics-Initiativen eine verlässliche Orientierungshilfe für den Aufbau und die Etablierung einer Data Governance stellt.

Auf der ersten Stufe geht es darum, die Zielsetzung festzulegen: Welche Daten gibt es und in welchem Bezug stehen diese zu den rechtlichen Vorgaben bzw. welche Maßnahmen sind konkret daraus abzuleiten? Hier geht es um so wichtige Dinge wie ein gut funktionierendes Risikomanagement und den Blick auf sensible Datenschnittstellen zu Externen. Zudem werden aber auch ganz generell Fragen etwa zur Gewährleistung der Datenqualität behandelt.

Im darauf aufbauenden Bereich von Methoden und Maßnahmen werden rechtliche Vorgaben geklärt: Welche Daten und Prozesse korrespondieren mit welchen rechtlichen Normen wie GDPdU oder DSGVO? Im Fokus stehen Datenzugriffs- und Datenberechtigungskonzepte oder Back-Up-Strategien zur durchgängigen Gewährleistung der Datenverfügbarkeit. Im Sinne des Projektmanagements werden zudem die Vorgehensweisen erarbeitet, also beispielsweise Dokumentationsrichtlinien festgelegt, Guidelines für die Mitarbeiter erarbeitet, Recovery-Pläne und Definition von Messpunkten.

Zu guter Letzt geht es darum, das Erarbeitete in die Organisation und die laufenden Prozesse zu integrieren. Um klare Verantwortlichkeiten definieren zu können, wird das bewährte QUNIS-Rollenmodell herangezogen als Basis für den individuellen Zuschnitt auf konkrete Rahmenbedingungen und Bedürfnisse des jeweiligen Unternehmens. Darauf aufbauend lassen sich schließlich trennscharfe Strukturen herausarbeiten, die jedem betroffenen Teilbereich Verantwortlichkeiten und Zuständigkeiten zuordnen

Denken Sie die Data Governance immer gleich mit!

Es gibt viele gute Gründe dafür, seine Daten im Unternehmen zu schützen bzw. zu sichern und dabei rechtskonform und werteorientiert zu handeln. QUNIS unterstützt Sie dabei, eine ganz individuelle Governance für die Data & Analytics Initiativen in Ihrem Unternehmen umzusetzen und erfolgreich zu steuern. Alles was Sie tun müssen ist uns kontaktieren. Beim Rest begleiten wir Sie kompetent.

Mein Tipp: Besuchen Sie unser kostenfreies QUNIS-Webinar „Data Governance – so machen Sie Ihre BI-, Big-Data- und Advanced-Analytics-Lösung rechtlich und organisatorisch sicher.“ TERMINE UND ANMELDUNG

the factlights 2020: Die zentrale Erhebung zum Stand von Data & Analytics

Erstellt am: Mittwoch, 18. März 2020 von Monika Düsterhöft

Die Digitalisierung verändert unsere Arbeitswelt in einer rasanten Geschwindigkeit. Und auch die aktuelle Krise zeigt, was Digitalisierung und Datenarbeit zu leisten vermögen. Doch wo stehen wir aktuell? Welche Prozesse und Geschäftsmodelle wandeln sich im Unternehmen? Was bedeutet dies für unseren Arbeitsalltag? Digitalisierung ohne Wenn und Aber? Diese und weitere Fragen möchten wir im Rahmen einer Studie klären und die daraus resultierenden Erkenntnisse und Empfehlungen mit Ihnen teilen.

Machen Sie mit bei the factlights 2020 – die zentrale Erhebung zum Stand von Data & Analytics im deutschsprachigen Raum.

Alle Teilnehmer der ONLINE-UMFRAGE erhalten ein exklusives Management Summary und die Möglichkeit auf attraktive Gewinne, wie einen E-Scooter, Taschen von ‚The North Face‘ oder einen 10 Euro Amazon-Gutschein als Sofort-Dankeschön.

Die Studie hinterfragt: Welche Prozesse und Geschäftsmodelle wurden umgestaltet? Was ist noch pure Vision, was in der Planung und was bereits gelebte Praxis? Was passiert bewusst und was eher unterbewusst? Welche Umstände halten Unternehmen und Mitarbeiter davon ab, die Möglichkeiten moderner Datenarbeit auszuschöpfen? Wo liegen Ängste, Sorgen und Nöte? Wie wird diesen begegnet? Was wird vorausgesetzt und was erwartet? Und wie soll es idealerweise weitergehen?

the factlights 2020 ist eine Initiative der QUNIS

Gemeinsam mit den Partnern CA Controller Akademie, HEUSSEN, Liebich & Partner, QUNIS und WTS ITAX wird im Zeitraum von März bis Mitte Juni 2020 die großangelegte Online-Umfrage the factlights 2020 – About Datat & Analytics Reality durchgeführt. Es geht um eine Bestandsaufnahme dazu, ob und wo Digitalisierung & Co. im Arbeitsalltag der Fachbereiche angekommen sind. In mittelständischen und Großunternehmen. Befragt werden sowohl Leitungsebene als auch Mitarbeiter aus allen Branchen und Bereichen. Angefangen von Finance, Accounting, Controlling, Sales und Marketing bis hin zu IT, Logistik und HR.

Trend-Artikel, Fachbeiträge, Tipps, Studien, Downloads und mehr

Auf the factlights informieren führende Unternehmen verschiedenster Disziplinen und Branchen zu aktuellen Herausforderungen, Stand von Forschung, Lehre, Markt und Technologie. Ganzjährig und aus den verschiedensten Blickwinkeln des Marktes. Hier geht‘s zu WWW.THE-FACTLIGHTS.DE

PUREN Pharma: Effiziente Prozesse und Datenanalysen im Web-Portal mit QUNIS

Erstellt am: Donnerstag, 12. März 2020 von Monika Düsterhöft

Das erfolgreiche Pharmaunternehmen PUREN Pharma hat mit Hilfe der QUNIS digitale End-to-End Geschäftsprozesse umgesetzt, zu denen auch fortgeschrittene Analysen mit zahlreichen internen und externen Datenarten gehören. Das spart viel Zeit und sichert die hohe Qualität von Prozessen und Informationen.

Wir haben mit QUNIS unsere komplexen Geschäftsprozesse unternehmensweit standardisiert und automatisiert. Basis ist ein zentrales Informations- und Analyse-Portal, in das wir jederzeit weitere Nutzer und Datenquellen oder neue On-Premise- und Cloud-Technologien einbinden können.

Christoph Gmeiner,
Teamlead Data Science & Business Intelligence,
PUREN Pharma GmbH & Co. KG

Die Anforderung: Umfangreiche Rechnungsbearbeitung

Generika von PUREN tragen entscheidend dazu bei, dass hochwertige Arzneimittel für jeden bezahlbar bleiben. In diesem Rahmen hat PUREN zudem zahlreiche Rabattverträge mit Krankenkassen abgeschlossen. Die Verwaltung der Verträge und der einzelnen Abschlagszahlungen an die Krankenkassen wurde für das erfolgreiche Pharmaunternehmen jedoch immer komplizierter.

Problematisch war vor allem, dass in einzeln geführten Excel-Listen der direkte Bezug zwischen den in den Apotheken getätigten Umsätzen und den monatlich, quartalsweise oder jährlich verrechneten Abschlagszahlungen an die Krankenkassen fehlte. Bei bundesweiten Verträgen mit rund 150 Krankenkassen, in denen u.a. unterschiedliche Abrechnungs-Zyklen, Rabatte und Dateiformate der Kassen zu berücksichtigen waren, entstand erheblicher manueller Aufwand für die Erfassung und Bearbeitung der Daten in einer Vielzahl von Excel-Dateien.

Das zuständige Team Data Science & Business Intelligence wollte den Prozess daher automatisieren und suchte nach einer Lösung, die einen einfach steuerbaren Freigabeworkflow für die Rechnungsbearbeitung mit einer zentralen Datenhaltung und Rechnungsprüfung im Backend verbindet. Die Systemlösung sollte flexibel und nach Bedarf skalierbar sein, um die wachsenden Anforderungen des Pharmaunternehmens dauerhaft abdecken zu können.

Die Lösung: Einfach steuerbare Prozess und Analyseplattform

Mit der Unterstützung von QUNIS hat PUREN seine ideale Lösung für anspruchsvolle Geschäftsprozesse gefunden und implementiert. Das Projektteam hat im ersten Schritt eine prozessorientierte BI-Plattform für die Bearbeitung der Abschlagsrechnungen realisiert und diese dann in Folgeprojekten systematisch zum umfassenden Portal für alle Fachbereiche ausgebaut.

Grundlage der umgesetzten Informations- und Analyseprozesse ist ein zentrales Data Warehouse auf Basis des Microsoft SQL Servers. Für die Auswertung der Daten werden je nach Bedarf OLAP-Analysen mit den Microsoft Analysis Services und Power BI sowie ML-Funktionalität (Machine Learning) aus der Cloud genutzt.

Als wesentlicher Erfolgsfaktor des Projekts hat sich der Einsatz eines anwenderfreundlichen Web-Frontends basierend auf GAPTEQ erwiesen. Durch das einfache Handling der Software konnte das interne Projektteam von PUREN nach der anfänglichen Unterstützung durch QUNIS schnell eigenständig weitere Module umsetzen. Inzwischen sind neben einigen Detail-Anwendungen vor allem drei zentrale Geschäftsprozesse in GAPTEQ abgebildet:

1. Transparenter Prüf- und Freigabeworkflow für Abschlagsrechnungen

Was die Sachbearbeiter in der Buchhaltung früher einzeln in Excel und auf Papier erledigen mussten, läuft heute größtenteils automatisiert. Abschlagsrechnungen der Krankenkassen in verschiedensten Dateiformaten werden maschinell in GAPTEQ eingelesen und vom System geprüft. Die integrierte Power BI-Datenbank gleicht dafür Umsatz- und Absatzdaten sowie bereits geleistete Abschlagszahlungen, die per Schnittstelle aus dem ERP-System importiert werden, mit den Rechnungsdaten ab.

Automatisierte Datenströme sorgen für zuverlässige Ergebnisse, auf deren Basis dann der Workflow in GAPTEQ angesteuert wird. Gemäß der hinterlegten Matrix, z.B. je nach Höhe der Zahlungssumme, gelangt die Rechnung nach Freigabe durch die Sachbearbeiter oder ihre Vorgesetzten zur Zahlung an die Abteilungen Customer Service und die Finanzbuchahltung. Das Tracking und die Bearbeitung der zahlreichen Rabattverträge konnte PUREN so in einem übersichtlichen Standard-Workflow mit den Aktionen „Eingabe, Prüfung, Signatur, Zahlung“ umsetzen. Die Mitarbeiter der verschiedenen Abteilungen werden im anwenderfreundlichen Web-Portal sicher durch ihr Tagesgeschäft geführt, während aufwändige Arbeitsroutinen wie Datenimport, Berechnungen, Datenabgleich und Validierung automatisch im leistungsstarken Backend ablaufen.

2. Präziser Forecast für langwierige Bestell- und Lieferketten

Arzneimittel müssen für die Patienten jederzeit in ausreichender Menge verfügbar sein – in der globalisierten Pharmabranche sind jedoch lange Bestell- und Lieferketten üblich. So sind für Produkte, die PUREN Pharma von seiner indischen Muttergesellschaft bezieht, Vorlaufzeiten von bis zu sechs Monaten einzuplanen. Ein möglichst präziser Forecast der erwarteten Absatzzahlen als Grundlage für punktgenaue Besellungen ist daher erfolgsentscheidend.

Im Rahmen des „Tender Managements“ hat das interne BI-Team dafür eine Plattform für Planung und Forecast realisiert, die sich vom Vertrieb über das Bestands und Produkmanagement bis zum Einkauf durchzieht. Durch maschinell erzeugte Vorschlagswerte erreicht PUREN dabei eine sehr hohe Forecast-Genauigkeit. Die Vorschlagswerte werden mit Machine-Learning-Funktionalität aus der Cloud in drei verschiedenen Algorithmen berechnet.

Neben den historischen ERP-Daten fließen u.a. auch externe Marktdaten aus den Apotheken in die Kalkulationen ein. Die Planer können die Vorschlagswerte in ihren Planmasken dann übernehmen oder manuell anpassen. Durch übersichtlich visualierte Berichte, die z.B. die Entwicklung der Umsatzdaten und Marktanteile zeigen, werden sie bei ihrer Entscheidungsfindung unterstützt und können gegebenfalls Abweichungen vom Vorschlag fundiert herleiten und begründen.

Während früher Produktprognosen in Tausenden von Excel-Dateien gepflegt wurden, wird der Forecast heute in der leistungsfähigen Systemumgebung effizient und zuverlässig erstellt und täglich aktualisiert. Das Supply Chain Management kann für seine monatlichen Bestellungen auf sehr präzise Verkaufsprognosen im Portal zugreifen.

3. Strategische und operative Steuerung der Produktlaunches

Die Lösung unterstützt zudem sämtliche Prozesse rund um die Portfolio-Planung und die Einführung neuer Produkte. Sowohl die Entscheidungsfindung als auch die Umsetzung von Produkt-Launches wird dabei mit allen involvierten Fachbereichen in der einheitlichen Systemumgebung gesteuert. Da es sich um langfristige Projekte handelt, sind hier vor allem der hohe Standardisierungsgrad und die nachvollziehbare systemgestützte Dokumentation entscheidende Vorteile. Die Systemlösung reduziert damit die Risiken durch Spezialwissen, das an einzelne Mitarbeiter gebunden ist, und fördert
stattdessen die unternehmensweite Zusammenarbeit im mehrjährigen Projekt durch standardisierte Prozesse und klar definierte Workflows.

Der Launching-Prozess startet bei PUREN mit dem Monitoring auslaufender Patente. Der Zeithorizont bis zum Patent-Verfall der überwachten Produkte beträgt im Schnitt fünf bis sechs Jahre. Um erfolgsversprechende Kandidaten für die eigene Generika-Produktpalette zu ermitteln, werden dabei im System Business Cases durchgespielt und Szenarien mit vielfältigen Annahmen gebildet. Typische Parameter sind beispielsweise Marktdaten zu Absatz und Umsatz in den Apotheken, mögliche Verpackungsgrößen, verschiedene Rabattverträge, Zertifizierungs- und QM-Kosten, usw. Durch die mächtige Analyse-Power im Backend können die Fachanwender im Verlauf der Zeit auch jederzeit Szenarien mit veränderten Rahmenbedingungen oder Auswertungen der „Pipeline“ auf Knopfdruck erstellen.

Die Entscheidung für einen Produktlaunch fällt so auf der Basis genauer Zahlen und Fakten. Die operative Umsetzung eines Launches, der sich wiederum über rund 18 Monate ziehen kann, wird dann ebenfalls in der Systemlösung gesteuert und dokumentiert. Ab diesen Zeitpunkt wird das Projekt zu einem unternehmensweiten Workflow- Thema. GAPTEQ sorgt als Arbeitsumgebung mit transparenten Abläufen und Alerts für die sichere und effiziente Abwicklung des komplexen Prozesses. Alle Abteilungen arbeiten dabei mit einheitlichen Material- Stammdaten aus dem zugrundeliegenden Data Warehouse.

Die Vorteile: Transparenz, Effizienz und Qualität gesteigert

PUREN Pharma hat mit seiner flexiblen BI-Lösung zentrale Geschäftsprozesse automatisiert. Durch die Gestaltung digitalisierter End-to-End-Prozesse und die Integration unterschiedlichster Datenformen wurden die Effizienz und Qualität von Abläufen und Informationen erheblich gesteigert. Individuelle Anforderungen des Pharmaunternehmens konnten dabei flexibel in einem standardisierten Microsoft-Umfeld abgebildet werden. Entstanden ist ein unternehmensweites Portal für alle Nutzergruppen und verschiedene Themen.

Ein wesentlicher Vorteil ist die anwenderorientierte Nutzeroberfläche. GAPTEQ dient sowohl als einfach bedienbares Web-Frontend für die leistungsstarke Analyse-Architektur und unterstützt zugleich mit dezidierter Workflow- Funktionalität die unternehmensweite Zusammenarbeit und Kommunikation. Sämtliche Nutzer arbeiten dabei auf einer zentralen Datenbasis, und sämtliche Eingaben sind nachvollziehbar im System dokumentiert.

Das Projektteam von PUREN kann die Systemlösung jederzeit selbst weiter ausbauen, verschiedenste Daten integrieren, Eingabe-Formulare und Reports gestalten und Workflows mit dezidierten User-Berechtigungen definieren. Im nächsten Schritt sollen Pozesse für die Vertragsverwaltung, die Einkaufspreis-Steuerung und das Qualitätsmanagement umgesetzt werden. Die Microsoft Standardlösung, die bereits heute On-premise- und Cloud-Produkte in einer Hybrid-Architektur kombiniert, gewährleistet dabei einen jederzeit bedarfsgerecht skalierbaren und kosteneffizienten Systemausbau.

Die Projekt-Highlights

Komplexe Geschäftsprozesse digitalisiert, automatisiert und standardisiert
Transparente Workflows, aktive Nutzerführung mit Warnfunktionen
Anwenderfreundliche Nutzeroberfläche für ausgefeilte BI- und MLArchitektur
Schnelle Analyse und übersichtliche Visualisierung von Daten
Flexible Integration diverser Vorsysteme und Dateiformen
Effiziente und sichere Rechnungsprüfung und -Bearbeitung
Präziser Forecast mit maschinellen Vorschlagswerten
Sichere stragische und operative Steuerung mehrjähriger Launching-Projekte
Einheitliches Web-Portal mit zentraler Datenbasis für alle Fachbereiche
Valide Daten und Ergebnisse durch Automatisierung
Excel-Insellösungen reduziert
Investitionssichere, einfach skalierbare Standardsoftware

Mehr zu PUREN Pharma: Als deutsches Traditionsunternehmen mit einem über Jahrzehnte gewachsenen Produktportfolio für Praxis, Klinik und Selbstmedikation stellt PUREN die Weichen als ein zukunftsorientierter Partner im Gesundheitswesen. Mit über 120 kostengünstigen Produkten in Topqualität für den Einsatz in der Praxis, Klinik und Selbstmedikation bietet PUREN ein umfassendes, etabliertes Spektrum für fast alle relevanten Therapieoptionen. Durch umfassende Rabattverträge ist PUREN dabei ein starker Partner für Ärzte, Apotheken, Krankenkassen und Patienten zum Erhalt der Ökonomie im Gesundheitswesen. Es ist das erklärte Ziel von PUREN, durch hochwertige, preisgünstige Arzneimittel zur Gesunderhaltung aller Menschen beizutragen.

Hilfe im Dschungel der Analytics Tools. Wir haben den Markt für Sie sondiert.

Erstellt am: Dienstag, 16. Juli 2019 von Monika Düsterhöft

Kaum ein Segment im Softwaremarkt unterliegt derzeit so vielen Veränderungen wie das der analytischen Werkzeuge.

Jedes Jahr sprudeln neue Produkte auf den Markt: branchenspezifische Nischenprodukte, Produkte für spezielle Aufgabenstellungen wie Textanalysen, Produkte für spezielle Fachabteilungen wie das Marketing, und, und, und…. Hinzu kommen noch umfangreiche Analytics-Plattformen, die versuchen, viele Anwendungsbereiche abzudecken oder Nutzer verschiedenster Kompetenzstufen anzusprechen.

Manche Tools setzen zudem auf einfache Zusammenarbeit in Teams, andere auf automatisiertes Reporting oder auf gute Visualisierungsmöglichkeiten. Jedes Produkt hat seine Vor- und Nachteile und ist beim heutigen Entwicklungs- und Innovationsdruck sicher noch nicht am Ende seiner Fähigkeiten angekommen. Nicht alle Produkte werden sich auf Dauer am Markt durchsetzen können – alle Produkte werden sich aber mit Sicherheit weiterentwickeln.

Man muss nicht zwingend Data-Science-Profi sein.

Der derzeitige Markttrend geht in Richtung Augmented Analytics. Dies bedeutet, mit den entsprechenden Werkzeugen können auch mathematisch und statistisch versierte Fachanwender und Citizen Data Scientisten Künstliche Intelligenz für Ihre Datenauswertung nutzen. Denn mittels Artificial Intelligence (AI) und Machine Learning werden Analyseschritte wie die Auswahl des richtigen Algorithmus von den Tools automatisiert, so dass der Nutzer kein Data-Science-Profi sein muss, um bestimmte Data-Science-Analysen durchführen zu können.

Es werden zum Beispiel Daten mit einer Clusteranalyse gruppiert, ohne dass der Nutzer verstehen muss, was im Hintergrund passiert. Ebenso können mit einem Klick Umsätze oder ähnliche geschäftsrelevante Daten mittels Zeitreihenanalysen vorhergesagt werden. In manchen Tools kann zudem durch die Einbettung von AI die Suche nach relevanten Daten mittels Sprachsteuerung oder Google-ähnlicher Suchfunktionen erleichtert werden. All das rangiert unter Augmented Analytics und gibt einen Eindruck davon, wie sich der Markt an Analytics-Werkzeugen weiter wandeln wird.

Welches Tool passt zu mir?

Bei der Vielzahl an Produkten und dem stetigen Wandel ist es schwer, den Überblick zu behalten. Wir haben den Markt gescannt und die Tools anhand typischer Nutzeranforderungen segmentiert.

Marktsegment 1: Reportingwerkzeuge
Marktsegment 2: BI & Analytics Suiten
Marktsegment 3: Machine Learning (ML) & Data Science (DS) Plattformen
Marktsegment 4: Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) und Notebooks

Diese Segmentierung soll Ihnen helfen, das für Sie passende Tool zu finden. Um nun die für Sie passende Zuordnung zu identifizieren machen Sie sich bewusst, was Sie von dem Analysewerkzeug erwarten. Folgende Fragen unterstützen Sie dabei:

Reichen starre und einfache Visualisierungen von Daten, die sich als Bilddatei oder Tabelle abspeichern können?
Sollen mehrere Nutzer in einer explorativen Analyse zusammenarbeiten können?
Wenn ja, inwiefern soll die Zusammenarbeit unterstützt werden?
Nutzer welcher Fähigkeitsstufen sollen kollaborieren?
Wie ist deren Aufgabenverteilung?
Welche Anforderungen bestehen bezüglich Visualisierungen, statistischen und Machine-Learning-Funktionalitäten?
Inwiefern soll das Tool Data-Science-Prozesse wie das Trainieren von ML-Modellen unterstützen?

Mit Antworten auf diese Fragen sehen Sie schnell, in welchem Marktsegment sich das zu Ihren Anforderungen passende Tool befindet. Reicht Ihnen ein Reportingwerkzeug (Marktsegment 1) oder suchen Sie eher ein Tool für einen Power User (Marktsegment 2)? Oder gehen die Nutzer schon einen Schritt weiter in Richtung Data Science (Marktsegment 3)? Oder wollen Ihre Nutzer vollste Flexibilität und scheuen sich nicht vor anspruchsvoller Programmierung in Entwicklungsumgebungen (Marktsegment 4).

Marktsegmentierung von Analyse-Werkzeugen

Sie fallen in mehrere Segmente? Kein Problem.

Die Anforderungen und Fähigkeiten der Nutzer in Ihrem Unternehmen gehen weit auseinander, so dass Sie nicht nur EIN relevantes Marktsegment für sich identifizieren? Keine Angst, das ist normal. Mit der richtigen Strategie und einem durchdachten Datenmanagementkonzept können diverse Tools auch problemlos miteinander kombiniert werden. Gerne unterstützen wir Sie hier bei der Auswahl und Implementierung, so dass Sie in Ihrem Unternehmen die datenbasierte Entscheidungsfindung mit Technologie der neuesten Generation schnellstens vorantreiben können.

Mein Tipp: Denken Sie zudem daran, dass die Nutzer mit dem Werkzeug gerne arbeiten und beziehen Sie diese in die Auswahl mit ein. Ich als Data Scientistin kann Ihnen sagen: „Nichts erschwert die Kreativität bei der explorativen Analyse mehr als eine Software, mit der man sich nicht wohl fühlt.“

In diesem Sinne, nutzen Sie unsere Segmentierung zur Orientierung und sprechen Sie uns gerne an. Ich freue mich auf den Austausch mit Ihnen!

Übrigens – unsere beliebtesten Data Science Algorithmen haben wir ebenfalls übersichtlich für Sie zusammengestellt. Sie finden diese direkt hier auf unserem kostenfreien QUNIS MACHINE LEARNING CHEAT SHEET

CDS – der Citizen Data Scientist als Weg aus dem Analytics-Ressourcen-Engpass

Erstellt am: Montag, 18. März 2019 von Monika Düsterhöft

Für die Umsetzung von Advanced-Analytics-Vorhaben ist eine durchdachte Datenstrategie unverzichtbar. Sie regelt alle Fragen rund um die technische Systemintegration, die Data Governance und das unternehmensweite Data Quality Management (DQM).

Darüber hinaus gibt es neue fachliche Anforderungen und Aufgabenfelder wie die Definition komplexer Algorithmen für das Heben wirtschaftlicher Potenziale oder das Deployment der entstandenen Data-Science-Services. Der Data Scientist nimmt bei diesen Aufgaben eine der zentralen Schlüsselrollen ein.

Neue Advanced-Analytics-Aufgaben benötigen Data Scientisten mit vielfältigen mathematischen, technischen und prozessualen Skills.

Mit seinem tiefen Einblick in die Fachbereiche formuliert der Data Scientist die Projektanforderungen, kümmert sich um die Themen Datenmanagement und Data Quality Management unter Beachtung der Data Governance und übernimmt die Definition von Datenmodellen und Algorithmen. Er hat tiefe mathematisch-statistische Kenntnisse, kann programmieren, kennt sich mit Datenschutz und sonstigen Compliance-Regeln aus und verfügt über umfangreiches Business-Know-how.

Kurzum, der Data Scientist ist ein Allrounder mit viel Spezialwissen und umfassender Erfahrung. Kein Wunder daher, dass diese Fachkräfte äußerst gefragt und ziemlich rar sind und dass viele Digitalisierungsvorhaben schlichtweg wegen dieser fehlenden Skills und Ressourcen stagnieren.

Arbeitsteilung, Tools und das Konzept des Citizen Data Scientist (CDS) können Abhilfe aus dem Ressourcen-Dilemma schaffen.

Ein Ansatzpunkt ist die Entlastung des Data Scientists von Routinen im Datenmanagement. Speziell bei der Datenakquisition können technisch versierte Experten, die sogenannten Data Engineers, den Data Scientist gut unterstützen. Ein zweiter Ansatzpunkt, der sich derzeit am Markt für analytische Applikationen abzeichnet, ist die zunehmende Verlagerung von analytischem Know-how in die Systemwelt.

Etablierte BI-Anbieter beispielsweise erweitern ihr Portfolio um Datenvisualisierungstools, die Visual Analytics ohne Programmieraufwand unterstützen. Per Drag-and-drop können hier Datenströme hinzugefügt, verbunden und analysiert werden, und im Hintergrund laufen die neuesten Algorithmen für die fortgeschrittene Datenanalyse. Auch die Branche der AI-Spezialisten liefert unter der Bezeichnung „Augmented Analytics“ anwenderorientierte Werkzeuge, die Funktionen zur Automatisierung der Datenaufbereitung, Erkenntnisfindung und Datenanalyse enthalten.

Mithilfe solcher anwenderorientierten Frontends können geübte BI Power User, die ein mathematisch-statistisches Grundverständnis sowie Interesse an Analytics mitbringen, bestimmte Aufgabenfelder der Data Science übernehmen und so neben den Data Engineers ebenfalls ihren Teil dazu beitragen, das begehrte Skillset des Data Scientists zu erfüllen. Es kristallisiert sich ein neues Rollenbild heraus. Wir sprechen vom Citizen Data Scientist (CDS), der mit den richtigen Tools in der Lage ist, analytische Aufgaben auszuführen und auch selbst Modelle zu erstellen, die fortgeschrittene Analysen, Vorhersagen und präskriptive Funktionen enthalten.

Die Ausbildung von CDS ist ein aussichtsreicher Ansatzpunkt, um analytische Kompetenzen im Unternehmen aufzubauen.

Im Grunde kann jeder Fachanwender oder IT-Spezialist, der ein Grundverständnis für Datenarbeit sowie statistisches und mathematisches Know-how mitbringt, den Umgang mit Self-Service-Data-Science-Werkzeugen erlernen. Besonders geeignet sind BI Power User, die lernbereit und neugierig darauf sind, Data Science und vorhersagende Algorithmen für ihre Geschäftsprozesse zu erkunden.

Im Gegensatz zum klassischen BI-Anwender, der auf der Basis vorgefertigter Daten-Cubes arbeitet, bewegt sich der CDS dabei jedoch auch auf der Ebene der Rohdaten, um explorativ neue Erkenntnisse zu generieren. Weitere aussichtsreiche Kandidaten für Citizen Data Science sind Ingenieure mit Hintergrundwissen aus Mathematik, Statistik und Modellierung.

Die neuen Data-Science-Experten benötigen Rückendeckung und Unterstützung für ihr Tätigkeitsfeld.

Für ihre Aufgabenfelder bringen unternehmensintern ausgebildete CDS neben ihren analytischen Fähigkeiten auch ihr bereits vorhandenes Markt- und Branchen-Know-how sowie das Wissen um interne Prozessen in die Datenanalysen mit ein. Ein wesentlicher und nicht zu unterschätzender Vorteil. Sie brauchen aber auch Rückendeckung durch das Management sowie Unterstützung durch die interne IT.

CDS benötigen mehr Daten, zum Teil auch mehr ungefilterte Daten und sie brauchen IT-Umgebungen, in denen sie mithilfe aktueller Tools und Technologien experimentieren und Prototypen von Modellen und Applikationen bauen können. Zudem müssen sie den zeitlichen Freiraum für ihre Datenrecherchen erhalten.

Ein versierter Partner an der Seite, der neben der expliziten Data-Science-Expertise auch Erfahrung aus anderen Projekten mit einbringt und die neuen CDS auf ihrem Weg begleitet, ist eine weitere äußerst wertvolle Hilfe und ein wichtiger Baustein für den Erfolg einer Advanced-Analytics-Initiative.

Wenn die Rahmenbedingungen stimmen, können sich Unternehmen auf diese Weise pragmatisch wertvolle Personalressourcen aus den eigenen Reihen erschließen und richtig Schubkraft in ihre Digitalisierungsprojekte bringen.

Mein Tipp: Besuchen Sie das CA-Seminar – Deep Dive Advanced Analytics – Machine Learning in der Praxis mit „R“ – und lernen Sie das Tagesgeschäft eines Data Scientist besser kennen. Das Seminar wird von und mit QUNIS Experten durchgeführt und findet im Rahmen der Kooperation mit der CA Controller Akademie und des Ausbildungsprogramms zum Information Manager statt. Mehr zu allen CA-Seminaren finden Sie hier.

Data-Science-Services einfach und stabil bereitstellen mit dem AHUB Deployment Framework.