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1 HMD Heft 275 Sonderdruck Praxis der Wirtschaftsinformatik +HUPLS )YH 9VSHUK APTTLYTHUU :VM[^HYL HZ H :LY]PJL HT )LPZWPLS LPULY )\ZPULZZ 0U[LSSPNLUJL 3 Z\UN PU KLY 3VNPZ[PR (OHNWURQLVFKHU 6RQGHUGUXFN dpunkt.verlag $ )33. )3".

2 Elektronischer Sonderdruck für Bissantz & Company GmbH und active logistics GmbH aus: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik Hans-Peter Fröschle Stefan Reinheimer (Hrsg.) Cloud Computing & SaaS 47. Jahrgang Heft 275 Oktober 2010 Seiten dpunkt.verlag GmbH ISSN ISBN

3 Daniel Braß, Roland Zimmermann Software as a Service am Beispiel einer Business-Intelligence-Lösung in der Logistik Software as a Service (SaaS) ist ein Konzept, das Dienstleistungen zur Unterstützung von Unternehmensprozessen flexibel über Web-Frontends bereitstellt; es wird auch im Logistikumfeld zunehmend eingesetzt. Gerade im Logistikbereich besteht ein besonders hoher Bedarf an flexiblen (und damit auch kostenseitig variablen) IT-Lösungen. Mithilfe einer innovativen Business-Intelligence-Lösung nach dem SaaS-Prinzip können mittelständische Speditionen Detailanalysen ihrer logistischen Wertschöpfungsprozesse durchführen. So wird auch kleineren Unternehmen der Zugang zu sehr fortschrittlichen IT-Lösungen geboten, und dies im Budgetrahmen eines typisch mittelständisch geprägten Logistikdienstleisters. Inhaltsübersicht 1 Software as a Service (SaaS) Vor- und Nachteile 2 SaaS Besonderheiten und Anwendungsfälle im Logistikbereich 3 Lösungsansatz Business Intelligence (BI) als SaaS 4 Wirtschaftlichkeitsbetrachtung einer SaaS-Lösung für BI in der Logistik 5 Anwendungsbeispiel active BIC 6 Bewertung von SaaS aus praktischer Sicht 7 Literatur 1 Software as a Service (SaaS) Vor- und Nachteile Das Grundprinzip einer SaaS-Lösung ist mit wenigen Worten skizziert: Eine IT-Lösung (Software + Hardware + Betrieb) wird gemietet anstatt gekauft, die Bereitstellung der Software erfolgt ortsunabhängig über Weboberflächen (d.h. Nutzung der Software über einen Webbrowser) und ohne Installationsaufwand. Eine SaaS-Lösung ist somit als eine spezielle Form des Application Service Providing (ASP) zu betrachten. Zahlreichen Vorteilen stehen jedoch je nach individueller Kundensituation auch Nachteile einer SaaS-Lösung im Vergleich zum klassischen Kauf und zur individualisierten Umsetzung einer IT-Lösung gegenüber. Beide Seiten werden kurz vergleichend betrachtet. Vorteile einer SaaS-Lösung In der Literatur werden zahlreiche charakteristische Vorteile von SaaS-Lösungen diskutiert (vgl. [Eriksdotter 2010], [Heistermann & Schmitt 2009]). So werden die Kosten für eine IT-Lösung und der damit verbundene zahlungswirksame Aufwand über die Laufzeit verteilt. Dies gilt sowohl für Software (Lizenz- und Wartungskosten bzw. Mietkosten vs. Lizenzkauf) als auch für Hardware (inklusive Wartung) sowie den kontinuierlichen Betrieb der IT-Lösung (Prozessänderungen, Updates etc.). Je nach Geschäftsmodell ist die Bezahlung nutzungsabhängig (»pay per use«) und damit vollkommen variabel hinsichtlich der Nutzungsintensität. Eine automatische Anpassung an Kapazitätsveränderungen beim Kunden ist damit gewährleistet. In der Realität finden sich jedoch sehr häufig Pauschalverträge (»flatrate«) für SaaS-Lösungen [Eriksdotter 2010]. SaaS-Lösungen sind zumeist vorkonfiguriert und damit schnell implementierbar. Zugleich wird damit Expertenwissen für bestimmte Wertschöpfungsprozesse eingekauft, das oftmals im Kundenunternehmen nicht in einer vergleichbaren Tiefe vorhanden ist. Von SaaS-Lösungen wird zudem eine Kostenreduktion durch geringere Total Cost of Ownership (TCO) erwartet. Damit verbunden ist oftmals ein kurzfristiger Return on Investment 42 HMD 275

4 (ROI) aufgrund vergleichsweise niedriger Nutzungsgebühren anstatt hoher Einmalinvestitionen (durch Lizenzkauf und eigene Infrastrukturmaßnahmen). Die Bereitstellung der Softwareservices über eine Webschnittstelle sichert dabei die globale Verfügbarkeit einer SaaS-Lösung, wodurch insbesondere räumlich verteilt agierende Unternehmen ihren Mitarbeitern rasch neue Lösungen ohne Installationsaufwand bereitstellen können. Auch dies verringert die tatsächliche Implementierungsdauer sowie die Bereitstellung von Updates, da diese sofort global verfügbar sind, sobald die Lösung auf dem Server des SaaS-Anbieters aktualisiert wurde. SaaS-Lösungen sind vom Ansatz her bereits mandantenfähig, d.h. dafür ausgelegt, von verschiedenen Kunden gleichzeitig genutzt zu werden. Damit können auch kundeninterne Mandanten (z.b. verschiedene Unternehmensteile) entsprechend leicht in der Lösung abgebildet werden. Aufgrund der leichten Update-Fähigkeit [Philipp 2008] und der serviceorientierten Architektur von SaaS-Lösungen lassen sich aufseiten des Anbieters neue Services (ggf. auch von Drittanbietern) in ein SaaS-Angebot integrieren und dem Kunden schon beim nächsten Update zur Verfügung stellen. Nachteile von SaaS-Lösungen Aus der Praxis heraus werden jedoch auch einige Gegenargumente angeführt, die zeigen, dass der Nutzen einer SaaS-Lösung nicht pauschal in jeder Situation garantiert ist. So ist die Abhängigkeit vom Anbieter bei einer SaaS- Lösung höher als beim Kauf einer Software, da der Nutzer kaum Einfluss auf die konkrete Konfiguration der Software bzw. auch nicht auf Updatezyklen nehmen kann. Dennoch ist auch beim Kauf faktisch eine relativ hohe Abhängigkeit zum Softwareanbieter durch Lockin-Effekte gegeben, da Softwarelösungen selten ohne großen Aufwand ausgetauscht werden können und außerdem zumeist tief in die wertschöpfenden Prozesse eines Unternehmens integriert sind. Gerade für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) kann SaaS aufgrund höherer Standardisierung ein breiteres Leistungsspektrum anbieten als vergleichbare Kaufsoftware. Doch je nach Unternehmensprozess und insbesondere auch bei größeren Unternehmungen kann die stärkere Individualisierbarkeit bei Kaufsoftware im Einzelfall gegen eine zu uniforme SaaS- Lösung sprechen. Datensicherheit und die Verfügbarkeit der Daten sind weitere kritische Themen, da zwar zum einen sehr hoch verfügbare Rechenzentren den Betrieb der Lösungen garantieren, auf der anderen Seite aber Datenbanken sich nicht mehr in der direkten Verfügbarkeit der Kundenunternehmen befinden bzw. Daten der Kundenunternehmen ausgelagert sind. Auch die Datenübertragung wird teilweise als kritisch erachtet, wobei hier über Verschlüsselungstechnologien relativ hohe Sicherheit erzielt wird. Je nach Kalkulation der SaaS-Preise kann sich durchaus aufgrund von Abschreibungen auf Kaufsoftware schon nach wenigen Jahren eine Vorteilsumkehr zugunsten einer Kaufsoftware ergeben [Eriksdotter 2010]. Es ist also auch eine Frage der geplanten Nutzungsdauer für eine Lösung und natürlich der Preiskalkulation, ob sich SaaS im Einzelfall rechnet. Im Ergebnis lässt sich aus Praxissicht als Fazit ziehen, dass SaaS zahlreiche neue Möglichkeiten für die Servicebereitstellung bietet und dies insbesondere für den Mittelstand von Interesse sein kann. Jedoch handelt es sich wieder einmal nicht um ein Allheilmittel, und es ersetzt nicht die Auseinandersetzung mit den unternehmenskritischen Fragen nach Kernprozessen, Wertschöpfungstiefe und damit verbunden der unternehmenseigenen IT-Strategie mit daraus resultierender IT-Architektur. Lediglich vergröbernd lässt sich feststellen: Je geringer der Wertschöpfungsanteil im Vergleich zum personellen Aufwand eines Standardablaufs ist, desto interessanter ist seine Auslagerung [Meier 2005]. HMD

5 2 SaaS Besonderheiten und Anwendungsfälle im Logistikbereich Das Logistikumfeld ist von jeher eine Domäne, in der unternehmensübergreifende Prozesse eine besonders große Rolle spielen, da das Leistungsversprechen zumeist den Transport von Gütern zwischen Lieferanten und Kunden umfasst, die unterschiedlichen Unternehmen angehören. Die Dienstleistung kann zusätzlich eine zeitliche Überbrückung im Lager zwischen Bereitstellung und Bedarf von Gütern enthalten. Der Nutzen der Logistikdienstleister für ein Wertschöpfungssystem liegt dabei in der Vernetzung zwischen Marktteilnehmern, die durch den Dienstleister ermöglicht wird. An dieser Stelle setzt das Argument zugunsten von SaaS in der Logistik an [Heistermann & Schmitt 2009]: Je mehr Teilnehmer vernetzt werden müssen, desto wichtiger werden einheitliche und wenn möglich zentrale Koordinationsmechanismen. Durch die globale Verfügbarkeit und leichte Aktualisierbarkeit von SaaS-Anwendungen besteht hier einer der großen Vorteile gegenüber individuellen Lösungen, die jeder Logistikdienstleister ggf. intern bereitstellt. Dabei ist zweierlei von Bedeutung: Zunächst lassen sich viele Prozesse in der Logistik gut standardisieren, angefangen von Bestellvorgängen (d.h. der Nachfragekommunikation) über die Erbringung von im Kern sehr ähnlichen Dienstleistungen (Transport/Lagerung) bis hin zur Abrechnung (Finanztransaktionen/Zahlungsströme). Daneben sind viele dieser Prozesse unternehmensübergreifend, d.h., Daten zu diesen Prozessen werden zwischen den Akteuren (Kunden/Lieferanten) ausgetauscht, sodass sich in viel geringerem Umfang die Frage nach der Sicherheit extern gespeicherter Daten in SaaS-Lösungen stellt und stärker die inhärente Einheitlichkeit von Prozessen und leichte Nutzbarmachung in SaaS-Lösungen in den Vordergrund treten. Da die Informationstechnologie in vielen Logistikunternehmen nicht als eigentliche Kernkompetenz betrachtet wird und damit die Tendenz zum Outsourcing besonders hoch ist (vgl. [Semmann 2007]), werden gerade in der IT schon häufig externe Partner für die IT-Serviceerbringung eingesetzt, beispielsweise bei der Serveradministration, sodass hier bereits Erfahrungen mit externen Servicedienstleistern vorliegen. Dabei dann auf komplett ausgelagerte IT-Lösungen zu bauen, ist ein logischer nächster Schritt. Gleichzeitig werden die Logistikketten immer komplexer. Sie sind selbst im Mittelstand oft nicht mehr nur lokal oder regional begrenzt, sondern bereits global ausgeprägt. So entsteht ein großer Koordinationsaufwand, der mithilfe wartungsarmer, leicht zu verteilender SaaS-Anwendungen in der Tendenz leichter bewältigt werden kann als mittels individuell konzipierter und ausgerollter IT-Lösungen, die im jeweiligen Unternehmen Know-how und Kapazitäten für die Bereitstellung erfordern. Vor diesem Hintergrund ist es nur konsequent, dass z.b. die Sendungsdatenerfassung schon lange webbasiert, oftmals auch bereits als echte SaaS-Lösung etabliert ist. Das Gleiche gilt für Tracking-Applikationen, deren Nutzen insbesondere durch die Vernetzung vieler Teilnehmer über eine zentrale Lösung erzielt wird. Als Fazit ist festzuhalten, dass im Logistikumfeld diejenigen Prozesse für eine SaaS-Lösung in besonderer Weise geeignet sind, die stark nach außen gerichtet sind und an denen viele Beteiligte mitwirken. Dazu zählen auch administrative und überwachende Prozesse, die derartige Logistikprozesse unterstützen. Aus diesem Grund wird im Folgenden ein konkretes Beispiel aus dem Bereich Überwachung von Transportdienstleistern mithilfe einer SaaS-basierten Business-Intelligence-Lösung vorgestellt. Damit wird bestehenden Kunden einer Transportmanagementlösung ein ergänzender Service für die Unternehmenssteuerung bereitgestellt, der in diesem Umfang von einzelnen Transportunternehmen nicht zu tragbaren wirtschaftlichen Bedingungen durch individuelle Lösungen angeboten werden könnte. 44 HMD 275

6 3 Lösungsansatz Business Intelligence (BI) als SaaS Wie im Abschnitt zuvor erläutert, sind Standardprozesse wie das Transportmanagement oder das Lagermanagement heute schon vielfach in SaaS-Angeboten verfügbar. So bietet z.b. die active logistics ihre Systeme für das Transport- und Warehouse-Management bereits seit 1990 über ein Rechenzentrum an und versorgt damit mehr als Anwender an über Standorten in Europa. In diesem System erfolgt der Datenaustausch mit über 800 Logistikdienstleistern und Verladern inklusive Datenkonvertierungen für mehr als 20 Millionen Sammelgutsendungen pro Jahr. Hochverfügbarkeit der Anwendungen durch entsprechend ausgestattete redundante Rechenzentren gehört ebenso zum Serviceumfang wie standardisierte Service Level Agreements und kontinuierliche Updates der Systeme hinsichtlich neuer Technologien, aber auch bei geänderten gesetzlichen Rahmenbedingungen, die z.b. im Transportwesen berücksichtigt werden müssen (Zoll u.ä.). Bis 2008 lag der Fokus der Dienstleistungen primär auf der operativen IT-seitigen Abwicklung der Transport- und Lagerprozesse. Die dabei anfallenden umfangreichen Daten wurden jedoch nur rudimentär für Monitoring- und Analysezwecke genutzt. So gab es relativ wenige und zugleich auch nur starre Standardberichte in Listenformat. Der Bedarf der Kunden ging aber zunehmend in Richtung professioneller Business-Intelligence-(BI-)Technologien, sodass sich die active logistics mit dem Nürnberger Softwarehaus Bissantz & Company in einer Kooperation zusammenschloss. Ziel der Zusammenarbeit ist es, den Kunden der active logistics einen stark erweiterten Service für Analyseund Reportingzwecke auf Basis der ohnehin anfallenden operativen Daten zu bieten. Mithilfe der BI-Software DeltaMaster und einer Data- Warehouse-Lösung werden den Kunden der active logistics unter dem Service»active BIC (Business Intelligence Center)«seit 2008 Analysen und Berichte via Web zur Verfügung gestellt, die auf den derzeit aktuellsten BI-Technologien beruhen (vgl. Beispiele in Abschnitt 5). Da die Kunden der active logistics stark mittelständisch geprägt sind, bietet sich in diesem Umfeld eine SaaS-Lösung für Business Intelligence in besonderem Maße an:! Die Kunden nutzen bereits die Rechenzentrumslösung, sodass die operativ gesammelten Daten schon beim Serviceprovider active logistics vorhanden sind.! Das vorhandene Rechenzentrum muss nur marginal Kapazitäten ausbauen, da viele der BI-Anwendungen auf virtualisierten Servern betrieben werden können (jeder Kunde erhält einen eigenen virtualisierten Server), was die Systemkosten reduziert, die von den Kunden getragen werden.! Alle Kunden nutzen ein identisches Datenmodell, sodass Skalenvorteile beim Design des Data Warehouse von active logistics an die Kunden weitergegeben werden können, was zu deutlich geringeren Setup-Kosten für das Data Warehouse führt. Weiterhin ist die Wartung und Erweiterung der Data-Warehouse- Strukturen vereinheitlicht und damit für den einzelnen Kunden deutlich günstiger.! Das Experten-Know-how aus dem Bereich Business Intelligence wird zentral bei der active logistics aufgebaut und dann den mittelständischen Kunden zur Verfügung gestellt. Ein eigener Know-how-Aufbau in diesem Umfang wäre für mittelständische Kunden im Normalfall nicht möglich. Mithilfe der SaaS-Lösung können sich die Kunden jedoch insbesondere auf die inhaltliche Analyse ihrer Daten konzentrieren, anstatt Ressourcen für die Datenbewirtschaftung der BI-Lösung zu allokieren.! Der Zugriff auf die Berichte erfolgt für die Empfänger über das Web, sodass auch für die Einführung der Lösung so gut wie kein Integrationsaufwand anfällt, zumal der Berichts- HMD

7 abruf kaum Schulungsbedarf verursacht. Sowohl um zyklische Aktualisierungen der BI- Software DeltaMaster als auch um Wartungen am Data Warehouse kümmert sich die active logistics, während der Kunde unterbrechungsfrei Zugriff auf seine Berichte und Analysen hat. 4 Wirtschaftlichkeitsbetrachtung einer SaaS-Lösung für BI in der Logistik Inwiefern sich nicht nur qualitativ, sondern auch quantitativ das SaaS-Angebot active BIC für mittelständische Logistikdienstleister lohnt, wird im Folgenden anhand einer exemplarischen Wirtschaftlichkeitsbetrachtung beleuchtet. 1 Für die Kaufvariante müssen aus Kundensicht die folgenden Aufwandsarten berücksichtigt werden: 1. Hardware für Datenbankserver (einmalig) und Datenbanksoftware (einmalig, ggf. Wartungsvertrag jährlich) 2. Lizenzen für BI-Software (hier Bissantz Delta- Master einmalig) und Wartungsvertrag für Support und Updates (jährlich) 1. Die folgenden Berechnungen sind der Höhe nach anonymisiert, sie spiegeln jedoch realistisch die Relationen zwischen SaaS- und Kaufvariante für die Lösung active BIC wider. 3. Initiale Datenmodellierung und kontinuierliche Datenbewirtschaftung für das Data Warehouse (intern oder durch externen Dienstleister, monatlich) 4. Sonstige Betriebskosten, wie z.b. Datensicherung (monatlich) 5. Kosten für Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit (monatlich) Bei der SaaS-Lösung werden auf der Kostenseite für den Kunden lediglich die folgenden Aufwandsarten relevant: 1. Initiale Bereitstellung der SaaS-Lösung (einmalig) 2. Monatlicher Mietbetrag für BI-Lösung bei definierter Nutzeranzahl, bei Bedarf anpassbar (monatlich) Abbildung 1 zeigt in der linken Grafik einen typischen Verlauf der kumulierten Kosten über neun Jahre für eine SaaS-Lösung im Vergleich zu einer Kauflösung, die inhaltlich (auch bezüglich Nutzeranzahl und Lizenzstufen) vollständig mit der SaaS-Variante vergleichbar ist. Die absoluten Werte in Euro auf der Y-Achse sind hier von untergeordneter Bedeutung, relevant sind vielmehr die Verläufe der Kurven in Relation zueinander, die aus Erfahrungswerten von active logistics abgeleitet sind. Die Differenz zwischen Kauf und Miete ist in der rechten Grafik nochmals explizit ausgewiesen; es zeigt sich, dass in diesem Beispiel die Mietlösung selbst bei einer sehr langen Nutzungsdauer der Kaufoption überlegen bleibt. Abb. 1: Kostenvergleich Kauflösung versus SaaS 46 HMD 275

8 Für den Kurvenverlauf hauptsächlich verantwortlich sind die sehr viel geringeren Startkosten für die SaaS-Lösung, da auf virtualisierte Hardware im Rechenzentrum sowie auf ein standardisiertes Datenmodell für alle Kunden aufgesetzt werden kann. Der Kurvenverlauf in den Jahren zwei bis neun wird erfahrungsgemäß je nach Betriebskosten und Preismodell für die SaaS-Dienstleistung variieren. Jedoch wurden für das hier dargestellte Modell konservative Annahmen für den Eigenbetrieb (Kaufmodell) getroffen, die realen Betriebskosten sind tendenziell höher, sodass sich für die Kaufoption eher noch höhere kumulierte Kosten ergeben würden. Mit dieser Kalkulation wird deutlich, dass SaaS nicht in jedem Fall die optimale Lösung hinsichtlich Kosten ist, denn wenn insbesondere die Option eines mehrfach von zahlreichen Kunden zu nutzenden Datenmodells entfällt, so wird ein deutlich höherer Einstandspreis für die initiale Lösung zu fordern sein, sodass dann bereits nach wenigen Jahren die Kaufoption kostenseitig der SaaS-Variante überlegen sein wird. SaaS im konkreten Beispiel rechnet sich insbesondere aufgrund der realisierbaren Bündelungseffekte in der Datenbewirtschaftung. Allerdings treten neben die rein monetären Argumente weitere qualitative Argumente, die im Fall einer BI-Lösung für mittelständische Logistikdienstleister stark für eine SaaS-Lösung sprechen: 1. Personal zum Betrieb einer tief gehenden BI- Lösung muss beim Serviceprovider aufgebaut werden und nicht beim Endkunden. 2. Die Datensicherheit ist im Rechenzentrumsumfeld tendenziell höher als in eigenbetriebenen Serverinstallationen. 3. Qualitätskriterien wie Zertifizierungen, umfangreicher Support und zugleich eine garantierte sehr hohe Verfügbarkeit sind weitere Pluspunkte für eine SaaS-Lösung. 4. Die Einführung einer BI-Lösung im individuellen Projekt verbraucht deutlich mehr Zeit als die Nutzung eines umfangreich vorkonfigurierten Standard-Data-Warehouse. Außerdem profitieren alle Nutzer durch regelmäßige Updates von Verbesserungen in den globalen Data-Warehouse-Strukturen, die im individuellen Projektumfeld aus Kostengründen oftmals gar nicht umgesetzt würden. 5 Anwendungsbeispiel active BIC In der Vergangenheit waren primär einfache tabellarische Auswertungen über active-logistics-anwendungen verfügbar. So stellt z.b. der in Abbildung 2 gezeigte Bericht eine Übersicht zu allen Transporten eines Zeitraums nach Fahrzeugnummern, Tag und Tour (Rollkarte) gestaffelt dar. In active BIC werden dem Anwender standardmäßig aussagekräftige Berichte mit viel Detailinformation angeboten. So wird z.b. ein Verspätungsbericht nach Kunden bereitgestellt (vgl. Abb. 3 auf S. 49). Der Berichtsempfänger erfährt zeitnah, welcher Kunde im letzten Berichtszeitraum die meisten Verspätungen in der Zustellung zu beklagen hatte, wie viele Sendungen mit welchem Gewicht in Kilogramm (»Gew. Effektiv«) dieser Kunde im Berichtszeitraum versandt hat und wie sich der Anteil der pünktlichen Zustellungen (»%Zustellung pünktl.«) über die letzten Wochen entwickelt hat. Die historische Darstellung dieses Prozentwertes erfolgt mithilfe sogenannter»sparklines«: Das sind Miniaturgrafiken in der Größe eines Wortes [Tufte 2006; Bissantz 2008], die eine miniaturisierte Zeitreihe darstellen (in der Abbildung links vom Zahlenwert). Sie bieten dem Berichtsleser wichtigen Kontext zu einer Kennzahl: So war z.b. beim zweiten Kunden der Wert von 87,26 % im Vergleich seiner historischen Daten im unteren Drittel der Pünktlichkeitswerte anzusetzen, obwohl er in der Vergangenheit schon deutlich höher war. Der Zahlenwert repräsentiert den letzten Wert der Zeitreihe, symbolisiert durch den Punkt am Ende der Linie. Die historische Einordnung des aktuellen Wertes wird zudem mithilfe der Skala rechts vom Zahlenwert nochmals verdeutlicht. Die kleine senkrechte HMD

9 Abb. 2: Auswertung aus dem bisherigen active-logistics-berichtssystem Nadel zeigt den aktuellen Wert in Relation zu dem Minimum und dem Maximum der historisch erreichten Werte des jeweiligen Kunden an. Zusätzlich wird die Zielabweichung für die Zustellbewertung für jeden Kunden dargestellt und, sofern diese negativ ist, nach links abgetragen. Optisch fallen durch eine zusätzliche Akzentuierung der Farbintensität je Balken in Abhängigkeit von der Balkenlänge sofort einige Kunden in der Mitte der Liste negativ auf. Mithilfe dieses Berichts kann z.b. ein Key- Account-Manager gezielt Kunden ansprechen, die zuletzt mit Zustellproblemen zu kämpfen hatten, und er kann damit evtl. negative Folgen für sein zukünftiges Speditionsgeschäft abmildern. Ein ganz anderes Ergebnis liefert eine Data- Mining-Ursachenanalyse für die Abweichung des Deckungsbeitrags im Vergleich zum Vorjahr. Ein mehrdimensionales Rangfolgeverfahren [Bissantz et al. 2009] zeigt in Abbildung 4 (auf S. 50) auf, dass offenbar die A-Kunden im aktuellen Jahr um unter dem Deckungsbeitrag des Vorjahres liegen. Das Analyseverfahren erkennt gleichzeitig, dass aus der Perspektive der»relationen«die Relation 40 um unter dem Vorjahreswert liegt und für die Perspektive»Frankatur«für die Frankatur 60 der Wert immerhin um unter dem Vorjahreswert liegt. Es ist rechnerisch nicht erlaubt, diese Zeilen zu addieren, da die Analyse gleichzeitig aus diversen Datenperspektiven erfolgt. Vielmehr erhält der Berichtsempfänger eine umfängliche Treiberanalyse seiner Deckungsbeitragsveränderung im Vergleich zum Vorjahr, indem das Verfahren auf Basis der vorhandenen Datendimensionen Erklärungsansätze herausfiltert. Inhaltlich kann dies als eine Art von»datengetriebener To-do-Liste«für das Management betrachtet werden, wenn Veränderungen im Deckungsbeitrag hinterfragt werden sollen. In jedem 2 der Beispiele werden die Berichte entweder als wiederverwendbare Vorlagen von active logistics für den Abruf durch Berichtsempfänger vordefiniert oder es können ergänzend 48 HMD 275

10 Abb. 3: Verspätungsbericht in active BIC HMD

11 Abb. 4: Ursachenanalyse für eine Deckungsbeitragsabweichung mit active BIC 2 Sonderanalysen auch durch geschulte Anwender der Kunden direkt auf dem jeweiligen Kunden-Data-Warehouse erfolgen. Diese Qualität des Reportings basierend auf professioneller BI-Methodik und -Software ist normalerweise für mittelständische Logistikdienstleister nicht erreichbar. 6 Bewertung von SaaS aus praktischer Sicht Als externer IT-Dienstleister hat active logistics für die IT-Abwicklung operativer Logistikprozesse seit Jahren einen großen Erfahrungsschatz sammeln und diesen in das Design einer SaaS- BI-Lösung einfließen lassen können. Um ein für mittelständische Logistikkunden attraktives Angebot zu entwickeln, wurde der Fokus der SaaS-Lösung auf solche Kunden gelegt, die ihre IT-Prozesse ohnehin bereits ausgelagert haben und die zugleich auf einer einheitlichen Datenstruktur aufbauen. Dies gilt insbesondere für die mittelständischen Speditionskooperationen, die den Transportdatenaustausch über das Rechenzentrum der active logistics nutzen, 2. In der Spalte»Diff.«wird die Differenz der Deckungsbeitragsabweichung für das in einer Zeile betrachtete Dimensionselement (also die in dieser Zeile ausgewählte Datenperspektive) im Vergleich zum Gesamtmittelwert der Deckungsbeitragsabweichungen ausgewiesen. sodass sich über die SaaS-BI-Lösung ein Zugriff sowohl für die Kooperationszentrale als auch auf Partnerebene anbietet. Dadurch realisiert active logistics Skalenvorteile, die erst den Mehrwert der SaaS-Lösung gegenüber einer Kauflösung begründen. Interessant aus Sicht der SaaS-Anwender ist aber zusätzlich die Schnelligkeit der Umsetzung: Da auf standardisierten Datenstrukturen aufgesetzt wird, bietet active logistics den Kunden in einem ersten Schritt einen nur zweitägigen Workshop an, in dessen Verlauf die BI-Funktionen aktiviert und konfiguriert werden. Daraufhin kann der Kunde bereits produktiv das System zu Testzwecken nutzen. Es kann also tatsächlich eine sehr kurze Einführungsphase realisiert werden, die als ein wesentlicher Vorteil von SaaS-Lösungen zu sehen ist. Dies ist wiederum in besonderem Maße für KMU-Kunden von Interesse, die sich damit sehr schnell und kostengünstig ein großes analytisches Potenzial zur Prozessverbesserung und Unternehmenssteuerung eröffnen. Abschließend lässt sich ein weiterer Anwendungsfall skizzieren, der für SaaS-Anwender von Interesse sein kann: Da der Servicebetreiber über vielfältige Daten von verschiedenen Kunden verfügt, könnte er, die explizite Zustimmung der Kunden vorausgesetzt, einen anonymisierten Benchmarking-Service anbieten. Darin könnten sich Kunden hinsichtlich 50 HMD 275

12 Key-Performance-Indikatoren mit anderen Kunden(gruppen) vergleichen lassen und somit auf ihre Wettbewerbsfähigkeit schließen. Damit würden konkrete Ansatzpunkte für Verbesserungspotenziale identifiziert und zugleich quantifiziert. Derartige Auswertungen werden aber bei active logistics derzeit nicht durchgeführt und auch nicht angeboten. 7 Literatur [Bissantz 2008] Bissantz, N.: Industriereporting mit Grafischen Tabellen Wider die Unkultur von Ampeln, Dashboards und Tachometern. In: Journal of Performance Management 2 (2008), 4, S [Bissantz et al. 2009] Bissantz, N.; Köhnken, A.; Rössel, M.; Zimmermann, R.: Datennavigation bei Nordsee und Telmex. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 46 (2009), 268, S [Eriksdotter 2010] Eriksdotter, H.: Unsicheres Einsparpotential, Zugriff am [Heistermann & Schmitt 2009] Heistermann, F.; Schmitt, H.: Finanzkrise wird SaaS Einsatz in der Logistik beschleunigen. Fachbeitrag veröffentlicht auf am [Meier 2005] Meier, K.: Erfolgreiches IT-Outsourcing. Manager-Magazin, it/itdirector/0,2828,357220,00.html; Zugriff am [Philipp 2008] Philipp, S.: IT-Outsourcing, telstandswiki.de/it-outsourcing; Zugriff am [Semmann 2007] Semmann, C.: IT-Outsourcing ist in. Whitepaper der active logistics GmbH, , erschienen in der DVZ, Deutsche Logistik-Zeitung o. Jg. (2007), 141. [Tufte 2006] Tufte, E.: Beautiful Evidence. Graphics Press, Cheshire, Dipl.-Ing. (FH) Daniel Braß active logistics GmbH Gahlenfeldstr Herdecke daniel.brass@active-logistics.com Dr. Roland Zimmermann Bissantz & Company GmbH Nordring Nürnberg roland.zimmermann@bissantz.de HMD