In wettbewerbsintensiven und volatilen Märkten müssen Unternehmen stets in Bewegung bleiben, um kostenschonend und damit wettbewerbsfähig zu wirtschaften. Die Nutzung innovativer Methoden wie Business Intelligence (BI) kann ein wertvoller Ansatz sein, diesen Ansprüchen gerecht zu werden. Chris Hartmann, Teamlead Business Intelligence bei Hermes International erklärt, wie Sie auf Basis von BI Ihre Lieferkette optimieren.
Business Intelligence in der Supply Chain
In unserem Beitrag „Datenschätze heben – mit Business Intelligence“ haben wir bereits erläutert, dass Business Intelligence Ihnen im Supply Chain Management die Möglichkeit bietet, sämtliche im Liefernetzwerk verfügbaren Daten zusammenzuführen, zu visualisieren und zu interpretieren. Aus der unüberschaubaren Ressource „Big Data“ entstehen durch BI transparente und praxisrelevante Informationen, die Verantwortlichen dabei helfen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Chris Hartmann, Teamlead Business Intelligence bei Hermes International.
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BI & Reporting: Handlungsempfehlungen für das Business ableiten
Generell ist es wichtig zu wissen, dass unter dem Begriff Business Intelligence je nach Unternehmen verschiedenste Anwendungen verstanden werden. Häufig werden diese mit dem Begriff Reporting oder operativen Funktionen vermischt. Dabei fokussiert sich BI & Reporting auf aggregierte Kennzahlen oder Metriken, die für bestimmte Geschäftsbereiche, Kunden etc. ausgewertet werden. Hierbei werden Entwicklungen, Muster, Trends oder andere steuerungsrelevante Informationen transparent dargestellt und so Handlungsempfehlungen für das Business abgeleitet. Das ist nicht zu verwechseln mit der Analyse von Einzelaufträgen oder Fällen, die idealerweise direkt im operativen Supply Chain Management System getrackt werden.
Wollen Sie also wissen, ob sich ein dedizierter Container verspätet, so liefert diese Information das SCM.
Wollen Sie hingegen prüfen, ob bestimmte Tradelanes pünktlich oder unpünktlich laufen, können Sie diese Daten aggregiert in dem entsprechenden Report analysieren. Der Business Intelligence Part verknüpft die zur Verfügung stehenden Daten aus diversen Quellen oder Systemen und unterstützt neben angereicherter Businesslogik auch bei der Klärung der Frage, ob Sie beispielsweise bestimmte Verspätungen bei künftigen Sendungen erwarten müssen.
Ausbau in Richtung Data Science und Machine Learning
Besonders spannend wird es, wenn wir für eine Prognose nicht nur die historischen internen Daten aus unseren Abwicklungsprozessen nutzen, sondern diese um weitere Einflussfaktoren wie Wetterlage, Wirtschaftsentwicklung oder andere Parameter ergänzen. So sind wir imstande, noch exaktere Vorhersagen zu treffen. Ein Ausbau in Richtung Data Science und Machine Learning ist hierbei in aller Munde. Hierzu benötigt man das erwähnte Fundament aus einer stabilen und vor allem sehr guten Datenqualität innerhalb der eigenen Systeme.
Dabei mangelt es selten an Informationen und Daten – die Kunst ist es, die richtigen Daten an der richtigen Stelle zu nutzen und daraus Handlungen abzuleiten. Um dies zu schaffen, wird der Trend mehr dezentrale Arbeit mit Daten erfordern. Beispielsweise durch den Wechsel von „Self-Service Reporting“ zu „Self-Service BI“ in Unternehmen, wo aus performanten, konsistenten Datenmodellen die richtigen Auswertungen und Analysen entstehen.
Sie fragen – wir antworten
Sie haben auch Fragen an die Kolleg*innen von Hermes International oder Beitragswünsche an die Redaktion? Dann senden Sie uns gerne eine E-Mail an fragen@hermes-supply-chain-blog.com. Die Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten erfolgt im Einklang mit unseren Datenschutzhinweisen.
In unserem Beitrag „Business Intelligence: Clevere Tools für die Supply Chain“ gehen wir auf konkrete BI-Anwendungsbeispiele und Tools für Ihr SCM ein. Hier kommen Sie direkt zum Beitrag!