Schatzsuche im Datenmeer - Potentiale in Einkauf und Logistik mit BI entdecken

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1 Schatzsuche im Datenmeer - Potentiale in Einkauf und Logistik mit BI entdecken

2 BI Definition Business Intelligence ist die entscheidungsorientierte Sammlung, Aufbereitung und Darstellung geschäftsrelevanter Informationen. (H. Schrödl) Business Intelligence is the process of transforming data into information and through discovery into knowledge. (Howard Dresner) Mensch Kompetenz BI Daten Information + Bedeutung/ Vernetzung Wissen + Analyse Können + Anwendungsbezug/ Wertung Handeln + Wollen + richtig handeln

3 Steigende Relevanz von BI Aberdeen: Unternehmen versinken förmlich in der Datenflut Der Geschäftserfolg hängt davon ab, wie gut ein Unternehmen seine Daten und Informationen nutzen kann Kein Zugriff auf relevante Daten Bereitstellung der Informationen zu langsam Menge und Komplexität nicht handhabbar Qualität der Daten nicht vertrauenswürdig

4 Digitalisierte Daten der gesamten Menschheit im Jahre 2000 Heute wird diese Datenmengen alle 10 Minuten produziert

5 Vom Bit zum Yottabyte

6 Vom Bit zum Yottabyte

7 Vom Bit zum Yottabyte

8 Vom Bit zum Yottabyte

9 Vom Bit zum Yottabyte

10 Vom Bit zum Yottabyte

11 Vom Bit zum Yottabyte

12 Vom Bit zum Yottabyte

13 Vom Bit zum Yottabyte

14 Vom Bit zum Yottabyte

15 Zusammengefasst Exponentiell steigendes Datenvolumen Datenerfassung in allen Unternehmensbereichen in unterschiedlichsten Systemen Oftmals Dateninkonsistenzen Langsame Informationsaufbereitung Steigende Komplexität Mit dem richtigen Konzept kann BI diesen Herausforderungen Herr werden

16 BI Architektur Frontend ETL Prozess

17 Wir machen Datenwissenschaft zu einem Sport - Anthony Goldbloom

18

19 Kaggle contests Eurovision Song Contest 2009 Wo kauft welcher Kunde für wieviel ein Welcher Patient muss im nächsten Jahr wie lange ins Krankenhaus

20 Oder: THANK YOU BUSINESS INTELLIGENCE

21 Potentiale entdecken Problem einer optimalen Ressourcenallokation Rayid Ghani Obama s Geheimwaffe Chief Scientist der OfA-Kampagne Leiter des 45-köpfigen Teams von Datenanalytikern Wählerstimmen gewinnen ist unterschiedlich teuer. In Colorado kostete es 6 bis 7 Dollar, in Kalifornien nur wenige Cent Drei Kernfragen: 1. Wo lassen sich überhaupt Wähler überzeugen? 2. Was kostet es, sie zu überzeugen? 3. Wo investiere ich? Aufbau BI gestützte Datenanalyse

22 Wählerstimmen Daten beschaffen Daten aus der 2010er Wahl Öffentlich geführte Wählerlisten Datenbanken freiwilliger Helfer und Spender Mailings (5 Milliarden) 120 Mio. Telefonkontakte Facebook Profile Informationen der Neighbourhood Teams Bereinigung der Daten (Duplikate entfernen) Kontinuierliche Erweiterung des bestehenden Datahouse

23 Potentiale entdecken

24 Wählerstimmen Kennzahlen Grad Unterstützung für Obama Chance Meinungsänderung herbeizuführen Wahlbereitschaft Dimensionen Ethnie Alter Bundesstaat Schulabschluss Hobbies Waffenbesitzer Beruf Einkommen Familienstand Identifikation lohnender Kontakte Festlegen einer personalisierten Kommunikationsstrategie

25 Beispiele Bundesstaat: Ethnie: Waffenbesitzer: Alter: swing states weiß ja > 45 Jahre Grad Unterstützung: 10% Chance Änderung: 15% Wahlbereitschaft: 75% Keine spezielle Kommunikation für diese Gruppe!

26 Wählerstimmen Bundesstaat: swing states Bildung: Hochschulabschluss Geschlecht: weiblich Alter: Jahre Religionszugehörigkeit: nein Grad Unterstützung: 60% Chance Änderung: 65% Wahlbereitschaft: 65% mit Schwerpunkt Abtreibungsrecht und gleichgeschlechtliche Ehe

27 Wählerstimmen Bundesstaat: Bildung: Hobbies: Alter: swing states kein Schulabschluss 3D Shooter Jahre Grad Unterstützung: 40% Chance Änderung: 45% Wahlbereitschaft: 20% Keine spezielle Kommunikation für diese Gruppe!

28 Wählerstimmen Bundesstaat: Ethnie: Kinder: Alter: Einkommen: swing states nicht weiß ja Jahre gering Grad Unterstützung: 65% Chance Änderung: 70% Wahlbereitschaft: 55% Telefonkontakt & Hausbesuche: Reform Bildungssystem & Gesundheitswesen

29 Wählerstimmen Kontinuierliche Analyse der Wählerstimmung in den Swing States Permanente Erweiterung des Analysemodells Ständige Optimierung der Kommunikationsstrategie Ghani: Die Erfolgswahrscheinlichkeit lag ohne Datenanalyse bei 55 % Prozent, mit ihr bei 80 %."

30 Wahlspenden

31 Wahlspenden Verlosung für Teilnahme an Spendendinner

32 Wählerstimmen

33 Wahlspenden Über 50 Mio. $ Spendeneinnahmen

34 Mikromarketing bei Porsche

35 Mikromarketing bei Porsche Auslieferungen Adressen Zulassungszahlen Einkommensstufen Mietspiegel Berufe

36 Geoanalyse

37 Geoanalyse

38 Mikromarketing bei Porsche Zahnarzt Meyer hat 911er gekauft

39 Mikromarketing bei Porsche Rechtsanwalt Müller

40 Mikromarketing bei Porsche Exklusives Angebot an Müller: Kostenlos ein WE einen Porsche Gutschein

41 Start Schatzsuche

42

43 Losgrößenermittlung Klassische Verfahren: Verbrauch Rüstzeit Rüstkosten Kapazitäten Lager & Behältnisse werden nicht berücksichtigt Verbrauch St p.a. Rüstzeit 90 min Rüstkosten 45 Losgröße St = Reichweite 6 Monate

44 50 St. in eine Box 100 belegte Boxen St. in eine Box 1 belegte Box

45 Losgrößenermittlung Verbrauch St p.a. Rüstzeit 90 min Rüstkosten 45 Lagerkosten Los Losgröße St = Reichweite 1 Monate Verbrauch St p.a. Rüstzeit 90 min Rüstkosten 45 Lagerkosten Los Losgröße St = Reichweite 12 Monate

46 Datenqualität

47 Datenqualität Orbiter-Team in Colorado Marssonde Climate Orbiter (125 Mio $) Absturz am beim Anflug auf den Mars Orbiter-Team in Kalifornien

48 Datenqualität Bruttogewicht (Messing): 10 g Verbrauch -10 Cent Nettogewicht (Kontakt): 4g Zugang + 4 Cent Kuppelprodukt: Messingschrott 6 g Zugang + 5 Cent

49 Datenqualität Fehlerhafte Stückliste (kg statt g) Bruttogewicht (Messing): 10 g Verbrauch -10 Cent Nettogewicht (Kontakt): 4g Zugang + 4 Cent Kuppelprodukt: Messingschrott 6 kg Zugang Cent Mit jedem Hub werden ca. 5 GuV relevantes Ergebnis produziert Produktionsmenge St in 6 Monaten Ergebnisausweis

50 Der Wert Ihrer Daten hängt von der Reinheit ab

51 Datenqualität Start als Projekt 1. Definition der relevanten Daten Felder aus Materialstamm Materialstatus Beschaffungsart Arbeitsplandaten Stücklisten Kundenstammdaten Verpackungseinheiten Lieferantenstammdaten EK Preise.. Festlegung im Projektteam Projektteam muss fachübergreifend zusammengesetzt werden und über gutes Prozess Knowhow verfügen

52 Datenqualität 2. Definition von Prüfroutinen zur Identifikation von fehlerhaften Daten Eigenfertigung, aber kein Arbeitsplan vorhanden Keine Verpackungseinheit hinterlegt Wiederbeschaffungszeit IST >< SOLL Mindestbestellmenge > real bestellte Menge Keine freigegebene Kalkulation 3. ABC Analyse durchführen (Zeitraum Monate) Produkte (nach Umsatz) Produkte (nach Absatz) Kunden (nach Umsatz). 4. Bei Produkten Stücklistenauflösung des A Segments Bereitstellen aller relevanten Daten aus Step 1 für die Materialien der Auflösung

53 Datenqualität 5. Datenbereinigung Fehlende Daten anlegen Fehlerhafte Daten korrigieren Kennzeichnung der Bearbeitung 6. Prozessanalyse Wie kam der Datenschiefstand ins System Festlegen eines zukünftigen Prozesses inkl. Verantwortung 7. Aufbau Exception reporting Automatische Identifikation fehlender Daten Automatische Identifikation fehlerhafter Daten Automatische Information an Verantwortlichen zur Korrektur 8. B und C Cluster bearbeiten 9. Alle 6 Monate mit Punkt 3 neu starten

54 Datenqualität Ergebnisse: Sehr hohes Datenqualitätsniveau Prozesse laufen effizienter Potentiale für Prozessoptimierungen werden entdeckt Mitarbeiter entwickeln abteilungsübergreifendes Prozessverständnis - Abteilungsdenke wird eliminiert

55 Ganzheitlicher BI-Ansatz AHAG Optimierungssysteme mit Delta Master Produktion/Logistik Finanzen/CO Vertrieb F & E Einkauf Marketing Qualität Produktion Bestand Lager Lieferungen Werkzeuge Profit Center Buchhaltung Investitionen Forderung Projekte Einkauf Lieferantenbewertung Gemeinkosten Ergebnisrechnung Bestellverhalten Werbematerial Reklamationen Produktivität Servicegrad Ausschussquoten OEE Komm. Daten Reichweiten Picks Etc. Kosten/Umsätze Margen Obligo GUV-Quoten Etc. Ford. Bestand DB Lieferungen Bestelllose Etc. Termine Kapazität. Prioris. Kosten Etc. PPE Servicegrad Reklamationen Anz.Bestell. Verbrauch Reichweiten Etc. Kosten WK-Effizienz Budget Etc. Reklamationen Quoten (PPM) Etc.

56 Beratungsfelder Geschäftsprozessoptimierung Controlling- und Kennzahlensysteme für Produktion, Logistik, Einkauf, Vertrieb BI-Lösungen und Data Warehousing Datenqualitätsoptimierung Projektmanagement Ressourcenmanagement Entdecken Sie die Potentiale in Ihren Daten Kostenloser Workshop

57 Beratungsfelder AHAG Unternehmensberatung Buldernweg 52a Münster

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