Die BI-Governance definiert alle Strukturen rund um Projektdurchführung, Inbetriebnahme und Betrieb Ihrer PM Initiative. Ziel ist die Projektdurchführung sowie der verlässliche und stabile Systembetrieb. Hierzu werden Best Practices Standards implementiert und deren Einhaltung überwacht. Hierzu gehören:

• Der Aufbau eines organisationsweiten Program Managements zur Ausrichtung sämtlicher PM Initiativen
• Organisatorische Verankerung relevanter Entwicklungs- und Betriebsaufgaben in einem BI Competence Center
• Gremien mit organisationsweiter Kompetenz der Beschlussfassung sowie abschließende Eskalationswege für Streitfälle
• Standardisierte Prozesse und Methoden für Projektdurchführung, Inbetriebnahme, Qualitätssicherung und Betrieb.
• Dokumentation von Prozessvereinbarungen und zu verwendender Dokument Templates im Rahmen der Prozessausführung
• Aufbau eines Service Repository

Der BI-Strategieentwicklungsprozess dient der methodischen Unterstützung der Formulierung und Implementierung von BI-Strategien. Er beschreibt ein (häufig formalisiertes) Vorgehen, dessen Ergebnis eine erfolgreich umgesetzte BI-Strategie sein sollte.

Ein Großteil der Manager in Führungsetagen messen den BI-Herausforderungen eine sehr hohe Bedeutung für die Aktivitäten ihres Unternehmens bei. Allerdings folgen nur sehr wenige Unternehmen aktuell einer dediziert aufgestellten BI-Strategie und dem darunterliegenden BI-Landscape Designs.

Aus diesem Grund laufen viele BI-Initativen an den verschiedenen Unternehmensbereichen vorbei und führen dazu, dass in vielen Betrieben heterogene Landschaften mit unterschiedlichen Reporting-Tools und nicht integrierten Datenquellen einen hohen Aufwand für Pflege und Wartung verursachen.

Um diesem Schicksal zu entgehen ist der Aufbau und die Implementierung einer vollständig definierten BI-Landscape mit allen architektonisch relevanten Komponenten unumgänglich.

Wir entwickeln gemeinsam mit Ihnen eine Roadmap um die gewünschten Meilensteine gezielte auf Ihre Bedürfnisse abgestimmt erfolgreich "in time" und "in budget" erreichen zu können. Diese Grobplanung bildet die Basis unseres gemeinsamen Projekterfolgs. Unterstützt von detaillierten Blueprintdefinitionen für Prozesse, Organisation und Technologien sowie von schnell implementierten Mock-Ups werden Sie in die Lage versetzt frühzeitig die Funktion der neu implementierten Berichtsstrukturen testen zu können.

Um die für Sie passenden Werkzeuge im BI-Umfeld zu identifizieren ist es empfehlenswert gestützt von einer Toolevaluierung die entsprechenden Werkzeuge auszuwählen.

Hierzu wird mit Hilfe eines vielfach bewährten Vorgehensmodells eine Bewertung er einzelnen Werkzeuge durchgeführt um das für Sie passende Produkt zu identifizieren.

Mit Hilfe von Key Performance Indikatoren können Sie den Erreichungsgrad Ihrer vorab festgelegten Ziele messen. Diese Indikatoren bilden die Basis für eine transparente Geschäftssteuerung und unterstützen Sie bei Ihrer Entscheidungsfindung.

Die richtig gewählten KPIs sind dabei erfolgsentscheidend, um Ihre strategische Ziele erreichen zu können.

Basierend auf unserem großen Erfahrungsschatz können wir Ihnen die wichtigsten KPIs zu den zugehörigen Prozessen vorschlagen, sowie gemeinsam neue KPIs erarbeiten und definieren um auf die individuellen Bedürfnisse Ihrer Prozesse zu reflektieren.

Ein Management Cockpit ist eine Übersicht, die den Entscheidern eines Unternehmens alle relevante Unternehmenskennzahlen zur Entscheidungsfindung auf aggregierter Ebene präsentiert.

Hierbei ist auf eine Fokussierung auf die relevanten Unternehmenskennziffern und eine einfache, übersichtliche Darstellung der Daten zu achten. Ein Management Cockpit steht und fällt natürlich mit der Aktualität der Daten. Somit muss eine schnelle und einfache Datenaktualisierung sowie ein einfacher und sicherer Zugriff für alle relevanten Entscheider gewährleistet werden.

Der Einsatz eines solchen Dashboards präsentiert Ihnen auf einfachste Art und Weise alle relevanten Kennzahlen Ihres Unternehmens auf einen Blick. Somit werden Sie in die Lage versetzt die richtigen strategischen Entscheidungen auf Basis fundierter Kennzahlen zu treffen.

Ein leistungsstarkes operatives Echtzeitreporting ist das zentrale Medium zur Überwachung und Optimierung Ihrer Unternehmensprozesse. Das operative Reporting unterstützt alle Unternehmensbereiche wie das Finanzwesen, Controlling, Vertrieb, Einkauf und Logistik im täglichen Betrieb. Die Berichte fassen Informationen über alle wesentlichen operativen Abläufe zusammen und ermöglichen ein aktuelles, anwenderfreundliches Reporting mit leistungsstarken Analysefunktionalitäten.

Im Gegensatz zu dem operativen Reporting steht das strategische Reporting. Es soll das Management bei strategischen Entscheidungen unterstützen und umfasst neben einem herkömmlichen KPI basierten Reporting auch Verfahren wie Six Sigma, Scorecards oder Dashboards.

Die inflationär steigenden Datenmengen, die in jedem Unternehmen auf Grund der fortschreitenden Digitalisierung entstehen sind oftmals nicht nutzbar, da zu große Mengen an zu vielen unterschiedlicher Quellen entstehen. Es sind aber nicht allein die gigantischen Datenmengen, die das Big-Data-Problem ausmachen. Auch die fehlende Struktur und die unterschiedlichen Formate erschweren die Datenanalyse.

Abhilfe schafft hier das Big Data Analytics was sich mit der systematischen Auswertung/Analyse großer Datenmengen mit Hilfe speziell entwickelter Software beschäftigt. Big Data Software umfasst im Gegensatz zu herkömmlichen Software Lösungen besondere Funktionen und Techniken, die die parallele Verarbeitung vieler Daten ermöglicht und somit schnelle Suchen und Abfragen ermöglicht.

Durch die sinkenden Kosten für Arbeitsspeicher wurde in den letzten Jahren für immer mehr Unternehmen die Möglichkeit geschaffen Ihre BI- und Analyseanwendungen "In-Memory" auszuführen was bedeutet, dass die Zwischenspeicherung und Auswertung von Daten im Arbeitsspeicher erfolgt. Damit grenzt es sich von Datenzugriffen auf physischen Datenträgern ab. Die dadurch verkürzten Reaktionszeiten ermöglichen es den Anwendern von analytischen Anwendungen schneller Ergebnisse zu erzielen und komplexere Auswertungen auf größeren Datenmengen zu generieren.

Neben der Beschleunigung des Datenzugriffs kann In-Memory-Analytics auch die Notwendigkeit zur Datenindizierung sowie die Notwendigkeit der Speicherung von voraggregierter Daten verringern oder beseitigen. Dies reduziert die IT-Kosten und ermöglicht oftmals auch eine schnellere Umsetzung von BI- und Analyseanwendungen.

Cloud Analytics umfasst die Bereitstellung von BI-Anwendungen für Endanwender via Hosting. Dieses Service-Modell, bei dem Teile des Datenanalyse-Prozesses in einer Public oder Private Cloud bereitgestellt werden ermöglichen Ihnen ein vollkommen skalierbares Reporting mit dem ein einfacher und kostengünstiger Einstieg in die Welt des Performance Management geboten werden kann. Laut Gartner werden verschiedene Schlüsselelemente dem Begriff zugeordnet. Dabei spricht man von Cloud Analytics wenn dieser Service als Datenquelle, zur Datenmodellierung, zur Datenverarbeitung, als Rechenleistung oder als Analysemodell zum Teilen und Speichern von Ergebnissen verwendet wird. Cloud Analytics sind demnach alle Analyse-Vorgänge, "bei denen eines oder mehrere dieser Elemente in der Cloud implementiert ist."

Unter dem Begriff Data Visualization verstehen wir nicht nur die Darstellung von Berichtsinhalten. Data Visulaization erleichtert Ihnen die Analyse komplexer Inhalte mit Hilfe von Grafiken, Diagrammen, Karten und Tabellen kombiniert in Dashboards, sodass Sie in der Lage sind schnell die wesentlichen steuerungsrelevanten Informationen ablesen und notwenige Handlungsempfehlungen ableiten zu können.

Self-Service Analytics ermöglicht Ihren Mitarbeitern innerhalb von vordefinierten Rahmenbedingungen die benötigten Auswertungen selbst auf Basis einer fundierten Datenbasis mit Hilfe von neuen Werkzeugen zu erstellen.

Self-Service Analytics ermöglicht den Anwender ein autarkes Arbeiten sowie ein flexibler, schneller Zugriff auf die Unternehmensdaten.

Die Vielfalt der Einsatzmöglichkeiten und großen Freiräume im Bereich des Self-Service Analytics bergen jedoch auch Gefahren, welche Sie als Unternehmen dazu zwingen zu entscheiden, wie die Systeme, die Sie einsetzen, am besten eingesetzt werden. Denn allzu oft verrennen sich Anwender in zeitaufwendigen, ineffizienten selbstgebauten Auswertungen.

Um dem entgegen zu wirken sollten bestimmte Tasks in den Händen von Experten bleiben und unabhängig von den definierten Rahmenbedingungen bedarf es einer soliden konsistenten Datenbasis als Grundstock für Ihre Self-Service Auswertungen.

Mit Hilfe einer kurzfristigen Erfolgsrechnung werden Sie die Lage versetzt den Betriebserfolg ohne finalen Periodenabschluss in von Ihnen definierten Intervallen zu errechnen und somit wird es Ihnen ermöglicht Probleme frühzeitig erkennen und gegensteuern zu können. Die kurzfristige Erfolgsrechnung verwendet anstelle der exakten Aufwände Kosten aus der Kostenrechnung. Die kurzfristige Erfolgsrechnung wird in kürzeren Abständen als die Erfolgsrechnung des externen Rechnungswesens erstellt. Heute gilt die Erstellung einer kurzfristigen Erfolgsrechnung auf Monatsbasis bereits als Standard. Oftmals ist jedoch auch hilfreich die kurzfristige Erfolgsrechnungen auf Wochen- oder Tagesbasis auszuwerten.

Die Verwendung von kalkulatorischen Kosten wird notwendig, da es vor allem bei einer kurzfristigen Erfolgsrechnungen (zum Beispiel auf Wochen oder Tagesbasis) keine entsprechend abgegrenzten Aufwandspositionen gibt, mit denen der Periodenbezug hergestellt werden kann. In der Regel wird die kurzfristige Erfolgsrechnung hier mit kalkulatorischen Sätzen je Stück angesetzt.

Management Reporting ist heutzutage ein zentraler Begriff in fast allen Unternehmen. Das interne Berichtswesen ist die wichtigste Informationsquelle für alle mit Führungsaufgaben befassten Personen im Unternehmen. Je komplexer die Unternehmensumwelt, desto höher der Informationsbedarf, um sich in dieser Komplexität zurechtzufinden. Und je höher der Informationsbedarf, desto wichtiger wird ein gutes internes Berichtswesen. Wer sein Berichtswesen im Griff hat, der kann die Entscheider im Unternehmen besser mit Information versorgen – und damit die Qualität der Entscheidungen und Managementhandlungen verbessern. Management Reporting ist deshalb – gerade in großen Unternehmen – ein Erfolgsfaktor geworden!

Das technische Reporting wird eingesetzt, um zum Beispiel Auswertungen zur Systemverfügbarkeit, zu Service-Desk-Meldungen oder zur Verwaltung von Änderungsanträgen durchzuführen.

Somit bietet ein technisches Reporting die Möglichkeit, zu Ihren Projekten pro Phase oder Projektaktivität Informationen zu hinterlegen um eine komplette Projektsteuerung basierend auf den definierten Stati, Terminen und Ressourcen durchzuführen. Je ausführlicher Informationen zu den laufenden Projekten erfasst werden, desto vielfältiger sind die Möglichkeiten für die Auswertung.

Neben den strategisch relevanten Berichten im Controlling Umfeld benötigt jedes Unternehmen auch ein operatives Reporting mit dem der täglich benötigte Informationsbedarf zur Steuerung der Warenflüsse befriedigt werden kann. Werten Sie alle relevanten Daten im Umfeld des Einkaufs- und Materialmanagements aus und optimieren Sie Ihre Prozesse basierend auf dem neu gewonnen Wissen. Nutzen Sie hierzu insbesondere Daten basierend auf ABC-Analysen auf Lieferanten- und Materialbasis, Wertanalysen, ABC-Dispo-Verfahren, Kennzahlen zur Planung und Analyse der Lieferanten-, Material- und Gemeinkostenstruktur, Einkaufsbudgetierungs-rechnung ( Plan- / Ist-Vergleiche) und Bonusrechnungen.

Nutzen Sie Ihre Daten um die Märtke und das Verhalten Ihrer Kunden sowie deren Bedürfnisse, Interessen, Präferenzen und Potenziale zu verstehen.

Customer Analytics beschreibt Prozesse und Technologien, die Ihnen helfen, mit diesen Anforderungen umzugehen. Das verschafft Ihnen wichtige Erkenntnisse über Kunden, die Sie in Form relevanter und zeitnaher Angebote im Dialog nutzen können.

Die Bandbreite der technologischen Möglichkeiten entspricht der Vielfalt des heutigen Erkenntnisbedarfs im Marketing. Als Rückgrat aller Entscheidungen im Marketing umfasst Customer Analytics Disziplinen wie Datenvisualisierung, prädiktive Modellierung, Segmentierung, Datenmanagement und vieles mehr.

Die Basis für ein modernes, zeitgemäßes Warehouse Management sind einerseits die durchgängige Unterstützung von Logistikprozessen sowie andererseits die volle Transparenz über Bestände und Geschäftsprozesse.

Aus diesem Grund sind Reporting-Lösungen rund um Ihre Lagerprozesse unabdingbar um eine integrierte und durchgängige Logistikabwicklung gewährleisten zu können.

Das Ziel sollte sein, dass alle Materialien und Produkte über eine zentrale Plattform geplant, beschafft, gelagert, transportiert und ausgeliefert werden können und alle Kennzahlen entlang Ihrer logistischen Prozess-Strecken integriert überwacht und berichtet werden können.

Einer der wichtigsten Bestandteile im Reporting im Handelsumfeld ist die Nutzung von POS-Berichten. Das Analysieren von Verkaufsdaten, Verkäufen von Mitarbeitern und der Bestandsleistung ist hier ein zentraler Aspekt.

POS-Berichte (Point of Sale) sind Berichte, die auf der Grundlage der von einem Kassensystem erfassten Daten erstellt werden. Die Registerdaten und Aktivitäten werden am Kassenterminal verfolgt und diese Daten werden über POS-Berichte für zukünftige Analysen zur Verfügung gestellt. Die Berichte enthalten detaillierte Informationen und helfen Ihnen dabei, Umsätze zu verfolgen, Verkäufe zu analysieren, die Leistung ihrer Mitarbeiter zu bewerten und die aktuellen Bestände auszuwerten.

Analysieren Sie Ihre Datenbasis mit Data Mining Werkzeugen um neue Muster, Trends oder Zusammenhänge zu finden. Die im Data Mining eingesetzte Algorithmen basieren zum Großteil auf statistischen Methoden. Das Data Mining nutzt Erkenntnisse aus Informatik, Mathematik und Statistik zur rechnergestützten Analyse von Daten. Es kommen unterschiedlichste Verfahren zum Einsatz, um große Datenbestände hinsichtlich neuer Querverbindungen, Trends oder Muster zu untersuchen, welche dazu beitragen, die Entscheidungsfindung bei bestimmten Problemen in Ihrem Unternehmen zu erleichtern.

Data Mining ist insbesondere dann sinnvoll und zielführend wenn Sie Prognosen, Abhängigkeits-analysen oder Abweichungsanalysen erstellen wollen.

Predictive Analytics beschäftigt sich mit der Vorhersage zukünftiger Entwicklungen. Hierzu werden historische Daten aus den verschiedensten Bereichen herangezogen und verknüpft um mit Hilfe mathematischer Modelle Trends ableiten zu können, welche wiederum auf aktuelle Daten projiziert werden um vorherzusagen, was als Nächstes passieren wird, oder um Aktionen zu erarbeiten, mit denen eine Optimierung der Ergebnisse erreicht werden kann.

Die Genauigkeit der Prognosen wird durch die Verwendung sogenannter Prädiktoren bestimmt, die dazu dienen, das zukünftige Verhalten vorherzusagen. Durch die Verwendung mehrerer Prädiktoren kann ein Vorhersagemodell erstellt werden das recht genaue Vorhersagen über die Zukunft liefern kann. Mit diesen Vorhersagen werden Sie in die Lage versetzt frühzeitig Maßnahmen ergreifen und gegensteuern zu können bevor gravierende Probleme auf Ihr Unternehmen zukommen.

Machine Learning beschreibt die "künstliche" Generierung von Wissen aus Erfahrung. In Business Intelligence Umfeld beschreibt dies die Generierung von neuem Wissen das für neue Auswertungen verwendet werden kann auf Basis neuer Datenmodelle welche auf Basis der bestehenden Daten abgeleitet werden können.

Ähnlich wie beim Data Mining werden hierzu mathematische Algorithmen verwendet, die beim maschinellen Lernen ein statistisches Modell generieren, welches auf der vorgegebenen Datenbasis beruht (Lerndaten). Somit können an Hand der sogenannten "Lerndaten" Muster und Gesetzmäßigkeiten erkannt werden deren Ableitung neue Parameter für die Unternehmenssteuerung darstellen können.

Somit ist Machine Learning eng verwandt mit dem "Data-Mining", bei dem es jedoch vorwiegend um das Finden von neuen Mustern und Gesetzmäßigkeiten geht.

Unternehmen stehen oft vor der Herausforderung den weltweit verteilten Nutzern performante, durchgängige, einheitliche Auswertungsanwendungen zur Verfügung zu stellen.

Aus diesem Grund stellt die Überwachung von Performance und sowie die Umsetzung von Performance-Verbesserungsmaßnahmen eine große Herausforderung dar. Mit unserem Wissen können wir Sie im Bereich der Application Optimization bestens unterstützen damit Sie effektive Prozesse etablieren und die Anwendungs-Performance steigern sowie eine maximierte Verfügbarkeit für den Endnutzer gewährleisten können.

Ziele dabei sind eine optimierte Kostenkontrolle, die Einhaltung aller Metriken und die Bereitstellung einer positiven Anwendererfahrung, die zu einer verbesserten Akzeptanz der Anwendungen führt und somit den Unternehmenswert steigert.

Unter dem Begriff Schnittstellenmanagement verstehen wir eine nicht standardisierte Implementierung einer Service orientierten Architektur in Form von Software (in der Regel Middleware), die den Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemlandschaften ermöglicht und die Unternehmensprozesse End-to-End unterstützt und visualisiert.

Ziel des Schnittstellenmanagement ist es die Middleware so einzusetzen, dass diese als unternehmensweite Applikations Integrations Plattform verwendet werden kann, um alle Informationen austauschen und sichern und zusammenziehen zu können.