Software und Strategien für den erfolgreichen Mittelstand

Visualisierung und Datenanalyse im Realtime-Umfeld

Visual BI verdeutlicht In-Memory-Datenbanken

Quelle: Camelot IT

Visual BI bietet durch die Verwendung von Visualisierungstechnologien wie HTML5 und durch den Einsatz von In-Memory-Datenbanken die Möglichkeit, Daten für verschiedene Fachbereiche zur Verfügung zu stellen. Dies war bisher mit erheblichem Zeitaufwand verbunden – wird aber durch Visual BI erheblich reduziert, so dass sich die Versorgung der Fachbereiche mit den notwendigen Informationen kostengünstiger und effektiver gestalten lässt. Gerade die Möglichkeit, Dokumente geräteunabhängig zu erstellen, bietet ein großes Analysepotenzial und ermöglicht den Endnutzern jederzeit Zugang zu geschäftskritischen Informationen. Insgesamt bietet die Kombination aus Visual BI zur Visualisierung der Daten und Visual Analytics zur Verarbeitung von Rohdaten neue Einsichten in Unternehmen.

Dynamische Visualisierung

Quelle: Camelot IT

Bisher steckten Unternehmen sehr viel Aufwand in die Erstellung nutzerspezifischer Auswertungen: Um fundierte Entscheidungen treffen zu können, müssen die Sachverhalte anforderungsgerecht visualisiert werden. Bisherige BI-Tools haben diese Anforderungen meist nicht vollständig erfüllen können. Mit Visual BI stehen Technologien zur Verfügung, die die dynamische Visualisierung von Daten mit echtzeitfähigen Anwendungen ermöglichen. Diese interaktive Analyse gilt als Grundlage für zentrale Entscheidungen des Managements.

Visual BI stützt sich auf Methoden zur Exploration von Daten unter Berücksichtigung visueller und interaktiver Nutzerschnittstellen. Die Rahmenbedingungen für die Auswertungen geben heute die Endanwender vor, denn ein nutzerspezifisches Analyseformat ist Grundlage für die interaktive Visualisierung. Zunächst sollten daher die individuellen Anforderungen der Endanwender im Fokus jeder Visual BI-Entwicklung stehen: Welche Fragen wollen die Nutzer mit den Auswertungen beantworten? Im nächsten Schritt gilt es zu klären, welche Inhalte dazu notwendig und wie diese Inhalte zu strukturieren sind.

Dann erfolgt die Auswahl der geeigneten Visualisierungsform und die Abstimmung mit den Endanwendern, ob sie damit einverstanden sind. Die Wahl der entsprechenden Technologie steht am Ende dieses Prozesses. Teilweise kann es auch sinnvoll sein, die einzelnen Schritte zu wiederholen, um durch die Iteration bessere Ergebnisse zu erzielen.

Grundsätzlich baut die Wahl der Visualisierung auf den abzubildenden Inhalten auf. Durch die technologische Weiterentwicklung allerdings spielt gerade die Interaktivität dieser Inhalte eine immer größere Rolle. Analysen, die via Heatmap (Diagramm zur Visualisierung von Daten und Aktivitätslevel durch farbliche Abstufung) oder Netzwerkdiagrammen durchgeführt und simultan mit zusätzlichen Datenquellen verknüpft werden (z.B. CRM, Social Media etc.), ermöglichen weit mehr als bisher möglich.

Durch die Erweiterung der visuellen Auswertungsmöglichkeiten, die über die üblichen Balkendiagramme hinausgehen, und durch flexiblere technische Optionen, wie in der Auswertungsmodellierung, stehen zahlreiche interagierende Analyselösungen zur Verfügung. Zudem kann das Zusammenspiel dieser Auswertungsmöglichkeiten durch einen „One Template Approach“ weiter verbessert werden.

Das heißt konkret: Jeder Endnutzer hat – je nach Ort – verschiedene Zugriffsmöglichkeiten, wie Desktop, Tablet oder Handy, muss aber nur auf ein Template zugreifen. Verschiedene Versionen sind nicht mehr notwendig, alle  Analysen stehen für jedes Medium uneingeschränkt zur Verfügung. Gleichzeitig wird der Instandhaltungsaufwand für den Endnutzer und technischen Support deutlich reduziert.

Visual Analytics

Neben der Verwendung von strukturierten Daten zu Visualisierung und Auswertung in Dashboards ist die Verknüpfung von Rohdaten und deren Analyse („Visual Analytics“) ein wichtiges Thema. Während die Analysemöglichkeiten im Bereich Visual BI bei bereits vorbereiteten Daten eingeschränkt sind, kann mit Rohdaten deutlich explorativer gearbeitet werden:

Die mangelnde Strukturierung bietet viele zusätzliche Auswertungsmöglichkeiten, die bisher ignoriert wurden. Visual BI birgt gerade durch die visuelle Interaktivität – die Verknüpfung verschiedener Quellen – und den technischen Fortschritt (z.B. One Template Approach) ein enormes Potenzial, um den Endnutzer im Tagesgeschäft zu unterstützen und neue Blickwinkel zu offenbaren. Für die nahe Zukunft ist es jedoch wichtig, dieses Potenzial durch die Integration von Rohdaten-Analysen zu erweitern.

Ein Beispiel, um die Vorteile zu verdeutlichen, stellt der Einkauf in Unternehmen dar. Hier sind tagesaktuelle Daten notwendig, da das Einkaufscontrolling auf die Durchgängigkeit der Einzeldaten angewiesen ist: von der Kennzahlen- bis zur Einzelbelegebene. Mit den Erkenntnissen des Visual BI können auf mehreren Ebenen leicht Optimierungen erzielt und Leistungsstörungen auf Detailebene identifiziert werden.

Der Einkauf erhält damit Unterstützung sowohl bei der Beurteilung von Lieferanten als auch bei Vertragsverhandlungen. Vor allem aber werden durch eine bessere Analyse der Lieferanten Schwachstellen aufgedeckt und optimierte Leistungsketten gewährleistet: Das Supplier Relationship Management (SRM) profitiert davon, dass es seine Prozesse anpassen und Partnerunternehmen besser vergleichen kann.

Darüber hinaus erschließt Visual BI bereichsübergreifende Potenziale, zum Beispiel für das Customer Relationship Management (CRM). Liegen dem Einkauf etwa Informationen der Lieferanten über Qualitätsprobleme mit zugelieferten Produkten vor, kann Visual BI als Frühwarnsystem dienen und zur Reduktion von Leistungsstörungen, zur Verkürzung von Reaktionszyklen (z.B. für Reklamationen) und zur Steigerung der Kundenzufriedenheit beitragen.

Neben der Tagesaktualität ist eine weitere zentrale Anforderung, dass Einkaufsabteilungen in ihrem Tagesgeschäft eine große Menge von Bestellungen und zugehörigen Einkaufsbelegen auswerten müssen. Hinzu kommen Rahmenverträge, die bei Bestellungen zu berücksichtigen sind. Damit die Einkaufsabteilungen den Überblick behalten, sollte eine Art Analysecockpit genutzt werden. Camelot ITLab hat auf Basis von SAP Design Studio und SAP BW eine Lösung hierfür entwickelt. Dieses Einkaufscockpit ermöglicht die Analyse von Daten in den Bereichen Bestellanforderungen, Einkaufsbelegdaten, Rahmenverträge und Lieferanten.

Die Berichte der Bestellanforderungen ermöglichen eine Analyse sowohl der noch zu bearbeitenden als auch der bereits erledigten Bestellanforderungen. Die Auswertungen erstrecken sich über die Abweichungsanalyse der Anforderungs- und tatsächlich bestellten Menge bis hin zur zeitlichen Betrachtung des gewünschten und tatsächlichen Lieferdatums.

Durch die Analyse der Einkaufsbelegdaten entsteht ein Überblick über aktuelle und historische Belege. Diese Analyse erfolgt sowohl auf aggregierter als auch auf detaillierter Positionsebene. Dadurch können zum einen strategisch bedeutsame Materialien und Lieferanten adressiert, zum anderen die Einkaufsaktivitäten verbessert werden. Die Berichte innerhalb der Kontrakte zielen auf eine Analyse der getätigten Rahmenverträge mit Lieferanten. Diese umfassen sowohl eine Übersicht der Top-Performer als auch eine detaillierte Analyse der bereits getätigten Abrufe der Kontrakte.

Diese Übersicht ermöglicht die Überwachung kritischer Faktoren, wie Zielmenge und Laufzeitende. Die Lieferantenanalyse beinhaltet einen Bericht der Top-Lieferanten, die bezüglich ihrer Termin- und Mengentreue bewertet werden. Mit diesem Bericht kann auf die Detailanalyse referenziert werden, die genaue Analysen auf Belegebene ermöglicht.

Jede Analyse lässt sich bei Bedarf einfach anpassen und kann Endnutzer-spezifisch bereitgestellt werden. Da die Daten in einem Dashboard sowohl in Echtzeit als auch im Offline-Modus zur Verfügung stehen, sind Auswertungen auch unterwegs auf mobilen Endgeräten möglich: Anwender rufen den Bericht einfach auf und treffen per Knopfdruck die gewünschte Auswahl. Im Vordergrund der Anwendungen steht die einfache und klare Aufbereitung der Daten für die Entscheidungsträger in den Einkaufsabteilungen.

Erträge und Kosten

Die Analyse einer Gewinn- und Verlustrechnung (GuV) dient vornehmlich dazu, die Erlös- und Kostenpositionen zueinander in Verbindung zu setzen. Die Aussagekraft wird weiter verbessert, wenn die Entwicklung dieses Verhältnisses über mehrere Jahre hinweg betrachtet werden kann. Im Ergebnis lassen sich aus den Veränderungen der einzelnen Posten Schlussfolgerungen zu den potenziellen Ursachen ermitteln, zum Beispiel Absatzmengen, Ressourceneinsatz oder Preissteigerungen. Neben der reinen Ursachenforschung ermöglicht diese Trendanalyse wichtige Einblicke, inwieweit es dem Management gelungen ist, Einnahmen und Ausgaben in Einklang zu bringen.

Flexible Adhoc-Analyse

Bis jetzt stand dem Management in den seltensten Fällen eine flexible Adhoc-Analyse zur Verfügung, da die GuV in der Regel nur als Dokument (PDF, Excel, Word etc.) aufbereitet wird. Anwendungen auf Basis von SAP Design Studio hingegen ermöglichen Entscheidungsträger geschäftsrelevante Informationen jederzeit am Arbeitsplatz oder auch mobil bedarfsgerecht aufzubereiten und zu analysieren. Mit Hilfe einer „Net Margin Analysis“ werden die Einnahmen- und Kostenpositionen flexibel auf Jahres- oder Monatsebene für verschiedene Geschäftsbereiche analysiert.

Eine einfache Navigation erlaubt es, jederzeit auf Detailebene oder in andere Berichte abzuspringen und diese visuell ansprechend aufzubereiten. Spezielle Zeiträume auf Monats- oder Jahresebene sind damit auf einen Blick vergleichbar.

Die angesprochenen Analysen hat Camelot ITLab bereits in eine Lösung integriert. Diese lassen sich je nach Anwendungsfall anpassen und ebenfalls auf den Endnutzer abstimmen. Die Daten stehen für die Analysen in Echtzeit und offline bereit. Dementsprechend sind Auswertungen auch unterwegs mit mobilen Endgeräten kein Problem mehr.

Visual BI im Vertrieb

Auch im Vertrieb helfen Visual BI-Initiativen, selbst sehr große Datenmengen ansprechend aufzubereiten und darzustellen. Gerade der Vergleich von Bestellwert und Rechnungswert ist von Bedeutung um zu sehen, wie sich bestimmte Produkte oder Kunden über die Zeit hinweg entwickeln. Diese Analyse wird durch ein Vertriebsmanagement-Dashboard bereitgestellt.

Im Vordergrund steht das Ziel, einen einfachen Überblick über die Daten zu gewinnen und die Daten für die Vertriebsmitarbeiter schnell und übersichtlich grafisch darzustellen. Gerade im Sales-Bereich ist die mobile Datennutzung relevant, da ein Vertriebsmitarbeiter vor Ort beim Kunden schnelle Entscheidungen treffen muss, zum Beispiel wenn es um individuelle Verkaufskonditionen geht.

Mobile Endgeräte bieten mit geeigneten Applikationen die relevanten Daten, um Vertriebsmitarbeitern schnelle Entscheidungen zu ermöglichen. Eine Aufbereitung der Daten in HTML5 auf Basis von SAP Design Studio ermöglicht die Endgeräte-unabhängige Verwendung. Der Einsatz einer In-Memory-Datenbank bietet zusätzlich die Möglichkeit, auf große Datenmengen performant zuzugreifen. Camelot ITLab hat dafür SAP HANA im Einsatz. Die Vertriebsmitarbeiter schließen durch Offline-Nutzung der Daten Kundengespräche effizienter und effektiver ab.

Dr. Torben Hügens, Kevin Straub, Camelot ITLab