Welchen Mehrwert bringt mir Advanced Analytics?
Der Wettbewerbsdruck steigt, das Marktumfeld wird immer agiler, Unternehmen wollen mehr aus ihren Daten machen. Je mehr Informationen zur Verfügung stehen, desto besser können Entscheidungen vorbereitet werden.
Mit den Methoden aus dem Bereich Advanced Analytics können ganz neue Anwendungsfälle umgesetzt werden. Wir beziehen in Advanced Analytics die strukturierte Datenwelt aus SAP ein, aber ebenso Big & Diverse Data und vor allen Dingen auch Funktionen aus Data Science, also Machine Learning-Algorithmen, die bei der Automatisierung von Prozessen und Auswertungen hilfreiche Erkenntnisse hervorbringen.
Dabei kann Advanced Analytics in verschiedenen Bereichen einen Mehrwert bringen. Dazu drei Beispiele:
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Automatisierter Umsatz-Forecast: Für das Controlling haben wir einen Umsatz-Forecast automatisiert und dabei Risikofaktoren integriert. Dadurch sind valide “Was-wäre-wenn-Szenarien” entstanden. Wir haben hierfür Umsatzdaten aus einem SAP-System, Kundendaten wie Opportunities aus einem CRM-System, aber auch Marktdaten einfließen lassen, die eine Aussage über die Konjunktur von verschiedenen Kundengruppen zulässt.
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Vorhersage Lagerbestand: In der Produktion haben wir den Lagerbestand vorhergesagt, um zu wissen, wie lange noch produziert werden kann, wenn beispielsweise ein bestimmter Lieferant oder ähnliches ausfällt. Die Implementierung erfolgte pro Lager, aber auch übergreifend. Das bietet die Möglichkeit, Rohstoffe sinnvoll zwischen verschiedenen Produktionsstandorten umzulagern und so bei einem Ausfall weiterhin handlungsfähig zu bleiben.
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Predictive Quality Assurance: Ebenfalls in der Produktion haben wir einen Prozess implementiert, der für bestimmte Anlagen die Qualität von Bohr-Prozessen vorhersagt, und zwar vor der Bohrung. Die Daten, die dort einfließen, kommen aus der Wartung, den Produktionsaufträgen aber auch aus Sensoren der Maschinen.
Wie starte ich mit einem Advanced Analytics-Anwendungsfall?
Wie Sie mit einer Plattform oder auch mit der Umsetzung von Adavanced Analytics-Anwendungsfällen starten, hängt davon ab, wo Sie stehen. Wir sehen grundsätzlich den folgenden Ablauf derartiger Projekte:
Sie beginnen bei der Identifikation der Anwendungsfälle und erarbeiten ein Zielbild. Anschließend setzen Sie Ihren Anwendungsfall um. Entweder direkt in einer produktiven Umgebung oder - das empfehlen wir - in einem Prototyp. So sammeln Sie Erfahrung und können Ihre Vorgehensweise schnell und einfach anpassen.
Entwickeln Sie eine individuelle Datenstrategie. Dort beleuchten Sie verschiedene Themen und Inhalte und legen Ihre eigene Vorgehensweise fest. Dazu gehört unter anderem eine Tool-Auswahl, aber auch Data Governance-Grundsätze - idealerweise orientiert an Ihren Anwendungsfällen und den zur Verfügung stehenden Daten.
Unsere Angebote für Ihre Advanced Analytics-Umgebung
Wir unterstützen Sie genau dort, wo Sie es benötigen:
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Data Thinking Workshops zur Identifikation von Use Cases für die Data Landscape und den Einstieg in Ihre Datenstrategie. (Download Flyer)
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Rapid Prototyping: In zwei Tagen zum Advanced Analytics-Prototypen.
Wir stellen die Infrastruktur bereit und setzen einen Anwendungsfall in einem gemeinsamen „Hackathon“ mit Ihnen um. (Download Flyer)
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Implementierung: Sie sind bereits auf dem Weg, aber noch auf der Suche nach einem geeigneten Implementierungspartner? Dann haben Sie diesen in Five1 gefunden!
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