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<\/a><\/div><\/div>\nWenn wir uns den Aufbau eines Unternehmens ansehen, stellen wir fest, dass die verschiedenen Unternehmensebenen unterschiedliche Informationen ben\u00f6tigen.<\/p>\n
Auf h\u00f6herer Managementebene werden Soll- bzw. Plandaten mit Ist- oder historischen Daten in Aggregationen verglichen. Diese Informationsbedarfe werden in der Regel durch klassische BI-Implementierungen abgedeckt.<\/p>\n
Auf operativer Ebene hingegen findet sich oft ein ganzer Zoo an Excel-Dateien, Access-Datenbanken oder spezifischen Reports. Sowohl die klassischen BI-Implementierungen als auch das Mosaik an Teil-L\u00f6sungen auf operativer Ebene messen in der Regel die Performance der Vergangenheit.<\/p>\n
Das ist f\u00fcr die heutige, schnelllebige Zeit nicht mehr ad\u00e4quat, brauchen wir doch eher eine Prognose f\u00fcr zuk\u00fcnftige Geschehnisse als einen Blick in den R\u00fcckspiegel.<\/p>\n
Betrachtet man die Informationsbedarfe des mittleren Managements bzw. die auf operativer Ebene genauer, stellt man fest, dass diese eher horizontal \u00fcber die komplette Wertsch\u00f6pfungskette hinweg verlaufen.<\/p>\n
Sie sind au\u00dferdem extrem variabel und oftmals auf unterster granularer Ebene angesiedelt \u2013 z. B. auf Positions- oder sogar Einteilungsebene im SAP-System.<\/p>\n
Diese komplexen Informationsbedarfe werden von heutigen Systemen selten, und wenn, dann nur unter extrem hohem Aufwand abgedeckt. Die Schwierigkeit dabei liegt unter anderem in der Komplexit\u00e4t der Supply Chain in Verbindung mit sich st\u00e4ndig \u00e4ndernden Anforderungen.<\/p>\n
Statische Reports sind nicht ausreichend, denn kaum ist eine Information ermittelt, ergibt sich daraus die n\u00e4chste Fragestellung. Daher muss ein solches Informationssystem extrem schnell und flexibel sein.<\/p>\n
Der Teufel steckt im Detail<\/h3>\n
Analysen auf historischen Daten erlauben einen Blick zur\u00fcck. Near-Realtime-Daten auf unterster granularer Ebene erm\u00f6glichen zus\u00e4tzlich proaktive Ad-hoc-Entscheidungen, die auch Daten horizontal \u00fcber die Wertsch\u00f6pfungskette hinweg einbeziehen.<\/p>\n
Um jedoch das volle Potenzial der Daten auszusch\u00f6pfen, muss man sie intelligent verkn\u00fcpfen, um sie anschlie\u00dfend f\u00fcr Vorhersagen nutzen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n
Ein Beispiel: T\u00e4glich gibt es im Unternehmen neue unvorhergesehene Ereignisse wie z. B. versp\u00e4tete Lieferungen durch den n\u00e4chsten Bahnstreik. Die Frage ist, ob und welche Auswirkung die versp\u00e4tete Lieferung auf die Value Chain (Fertigung, Verkauf) haben wird.<\/p>\n
Hierzu muss man in der Lage sein, z. B. anhand des Lieferavis und der Bestellnummer direkt die entsprechenden Engp\u00e4sse zu ermitteln; seien es Fertigungsauftr\u00e4ge, die auf das versp\u00e4tete Material angewiesen sind, Verkaufsauftr\u00e4ge oder \u00c4hnliches. Und dies unter Ber\u00fccksichtigung der ggf. mehrstufigen Supply Chain mit all den Intercompany-Prozessen.<\/p>\n
Korrelation reicht nicht, Kausalit\u00e4t ist gefragt<\/h3>\n
An dem oben genannten Beispiel wird deutlich, dass ein Blick in den R\u00fcckspiegel heutzutage nicht mehr ausreicht. Das bedeutet aber auch, dass man alle Belege auf unterster granularer Ebene (in SAP: Einteilungsebene) miteinander in einen kausalen Zusammenhang bringen muss.<\/p>\n
Man kann ggf. ein Ereignis noch durch Korrelation vorhersagen, aber sp\u00e4testens bei der Ursachenanalyse und der Vorhersage der Auswirkung \u00fcber die komplette Wertsch\u00f6pfungskette hinweg ben\u00f6tigt man den kausalen Zusammenhang.<\/p>\n
F\u00fcr eine End-to-End-Prozessanalyse in dieser Komplexit\u00e4t und mit diesem Datenvolumen ist eine \u201eIn-memory\u201c-Momentaufnahme unverzichtbar.<\/p>\n
IT hat oft nicht die Kapazit\u00e4t, die Informationsbedarfe der Fachbereiche schnell zu erf\u00fcllen. Dort gibt es oft nicht das entsprechende Know-how oder auch die Berechtigung, sich diese Informationen aus den Systemen zu beschaffen.<\/p>\n
Und selbst wenn, wird dann 90 Prozent der Zeit f\u00fcr die Informationsbeschaffung und nur zehn Prozent f\u00fcr die Probleml\u00f6sung aufgewendet.<\/p>\n
Gefragt ist also ein echter Self-Service f\u00fcr den Fachbereich, bei dem ein Anwender nur zehn Prozent der Zeit f\u00fcr die Informationsbeschaffung ben\u00f6tigt und 90 Prozent seiner Zeit auf die L\u00f6sung des Problems verwenden kann. Hierzu sind zwei Dinge notwendig:<\/p>\n
1. Dass ein solches Informationssystem klassische KPIs (wie Servicequalit\u00e4t, Liefertreue, OTIF) sowie Hunderte integrierte, kalkulierte Berechnungen (z. B. der Bedarf in\/im der letzten Woche\/Monat\/Quartal oder den Wert des \u00dcberbestands) auf aktueller Datenbasis vorab erstellt.<\/p>\n
2. Dass die Fachbereichsanwender diese Analysen schnell und einfach anpassen sowie komplexe Berechnungen \u00fcber die gesamte Wertsch\u00f6pfungskette durchf\u00fchren k\u00f6nnen (z. B. den Prozentsatz der zugeordneten oder abh\u00e4ngigen Auftr\u00e4ge).<\/p>\n
Fazit<\/h3>\n
Operative Business-Analysen richten sich an die Fachbereiche, die mithilfe von Ad-hoc-Analysen z. B. Lagerbest\u00e4nde senken und gleichzeitig das Service Level zum Endkunden steigern wollen.<\/p>\n
Der Name verr\u00e4t, dass die operative Ebene Entscheidungsgrundlagen erh\u00e4lt, auf deren Basis sie sofort in jeden beliebigen Ablauf eingreifen kann. Engp\u00e4sse in der Wertsch\u00f6pfungskette werden erkannt, bevor sie in der Praxis entstehen, Prozesse lahmlegen oder Verz\u00f6gerungen bei Lieferungen auftreten.<\/p>\n
Near-Realtime-Analysen bef\u00e4higen Mitarbeiter, auf granularster Ebene schnell Entscheidungen in ihrem Wirkungsbereich zu treffen und Prozessengp\u00e4sse zu verhindern.<\/p>\n
Damit gelingt die Suche nach der Nadel im Heuhaufen: Unter Tausenden Datens\u00e4tze finden Mitarbeiter die f\u00fcr ihren Aufgabenbereich ma\u00dfgeblichen Datens\u00e4tze sekundenschnell.<\/p>\n
Every Angle bietet hierzu eine Plug-and-Play-L\u00f6sung f\u00fcr Kunden, die SAP im Einsatz haben. Dadurch, dass die L\u00f6sung das Customizing des SAP-Systems interpretiert, ist keine Modellierung n\u00f6tig und das System ist in zwei Tagen einsatzbereit.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Im Arbeitsalltag treffen wir t\u00e4glich Dutzende von Entscheidungen. Viele davon auf Basis von Informationen wie Zeit oder Ort, oft aus dem Bauch heraus \u2013 schon allein, weil wir die Menge an Informationen nicht mehr sinnvoll verarbeiten k\u00f6nnen. Unternehmen implementieren f\u00fcr solche F\u00e4lle Informationssysteme. Doch auch diese decken die immer komplexeren Informationsbedarfe immer seltener ab.<\/p>\n","protected":false},"author":1839,"featured_media":61274,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[4,1583],"tags":[6173,1508,138,963],"coauthors":[34234],"class_list":["post-61371","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-management","category-1583","tag-bi","tag-bw","tag-sap-erp","tag-supply-chain","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",400,155,false],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-768x297.jpg",768,297,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-100x39.jpg",100,39,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-480x186.jpg",480,186,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-640x248.jpg",640,248,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-720x279.jpg",720,279,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-960x372.jpg",960,372,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",18,7,false],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",1000,387,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",600,232,false],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015.jpg",600,232,false],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2015-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":"
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