Wie kann man schneller Entscheidungen treffen, die zu besseren Geschäftsergebnissen führen? Abläufe und Planung durch den gezielten Einsatz unternehmensinterner und -externer Daten optimieren.

Sämtliche Aktivitäten eines Unternehmens basieren auf Daten und Informationen unterschiedlicher Form und Wertigkeit. Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, diese Daten effizient verwenden zu können, um damit den Unternehmenserfolg zu steigern und für die Zukunft abzusichern.

Betrachtet man nun die vorhandenen Informationen und die damit verbundenen Prozesse genauer, treten häufig Optimierungspotentiale ans Licht. Besonders oft ist dies der Fall in den Bereichen Planung und Reporting. Nicht selten lassen sich auch die Ansätze zur Ableitung verbesserter Prognosen und Analysen für den Geschäftsverlauf und deren Geschäftsprozesse optimieren.

Planung, Predictive Analytics, Reporting

Optimierung von Planung & Reporting

Planungsprozesse werden in vielen Unternehmen in einer klassischen Form umgesetzt: auf Basis der Daten vergangener Monate, Quartale bzw. Jahre. Dazu werden anhand vorgegebener Zielwerte zu Kosten- oder Umsatzentwicklungen die Planungsdaten pro Geschäftseinheit abgefragt und anschließend konsolidiert. Eines der meist genutzten Werkzeuge dazu ist nach wie vor Microsoft Excel mit Makro-unterstützter Zusammenführung.

Sobald der Planungsprozess in eine weitere Iteration geführt wird, startet der Vorgang erneut. Die Gefahr von Versions- und Datenkonflikten steigt dabei stetig. Der Zeitaufwand für alle Beteiligten sowie die Gesamtlaufzeit einer Planung sind immens. Zudem werden am Ende des Prozesses die Plan-Zahlen nicht selten manuell in operative Systeme überführt. Das Reporting erfolgt dann mit anderen Lösungen oder auch in Microsoft Excel – oft ebenfalls unter zeitaufwändigen Prozessen für Erstellung, Konsolidierung und Auswertung. Änderungswünsche führen meist zu deutlichen Anpassungsaufwänden.

Doch es geht auch anders. Durch den Einsatz einer integrierten Lösung für Planung und Reporting kann dieser Prozess signifikant optimiert werden. Ein klares Plus dabei: Die Planung erfolgt auf Basis einer systemgestützten Aufbereitung, Verteilung und Zusammenführung von Daten. Hierfür können zudem weitergehende Daten und Analysen eingebunden werden, so dass fundierte Aussagen zu Entwicklungschancen und Risiken einzelner Produkte und Märkte berücksichtigt werden können. Die Rückmeldungen und Ergebnisse eines solchen Vorgehens wiederum stehen sofort und ohne manuelle oder makrobasierte Tätigkeiten zur Verfügung.

Erwähnenswert sind ebenfalls die dynamische Simulation und hohe Flexibilität zu Variantenbildungen und Iterationen der Planung, die solch eine Vorgehensweise erlaubt. Im gleichen Zuge erhöht sich übrigens auch die Transparenz und Vergleichbarkeit von Zielerreichung und Analyse des Geschäftsverlaufes. Wünscht man ein optimierte, bzw. individualisierte Informationsbasis für Entscheidungsfindungen, so bieten Self-Service Angebote weitere Optionen.

Anwendungsmodernisierung und Migration

Ein verlässlicher Blick in die Zukunft mit Predictive & Analytics

Die Ansätze zu Planung und Reporting basieren meist auf einem ‚Blick in den Rückspiegel‘, auf Basis dessen die Ableitung von zukünftigen Entwicklungen erfolgt. Doch viele Branchen und Geschäftsbereiche sehen sich mit steigender Dynamik und Komplexität konfrontiert. Einige der häufigen Fragen in diesem Kontext:

  • Wie wird ein neuer Anbieter den Markt beeinflussen?
  • Wie werden meine Kunden auf neue Technologien und Trends reagieren?
  • Wie wirken sich Veränderungen meiner Zulieferer aus?
  • Worin liegt die Ursache eines Produktionsausfalles und wie kann ich dies vorhersehen?

Die Antworten darauf können freilich nicht rein aus der Betrachtung historischer Daten abgeleitet werden. Doch mittels Predictive & Analytics Lösungen können Prognosen ein gangbarer und verlässlicher Weg sein.

Auf Basis interner und ggfls. externer Daten werden analytische Modelle entwickelt, welche es erlauben auch komplexe und dynamische Konstellationen zu beschreiben. So kann z.B. unter Nutzung der Daten aus einem Normalbetrieb ein Modell für die Fertigung in einer bestimmten Produktionslinie entwickelt werden, aus welchem potentielle und sich anbahnende Abweichungen und Anomalitäten frühzeitig erkannt werden.

Anwendungsmodernisierung und Migration

Die Antizipation einer bestimmten Kundenreaktion oder auch eines neuen, sich entwickelnden Trends im Kundenverhalten kann beispielsweise durch die Analyse interner und externer Kommunikation erfolgen – oder ergänzend auch der Nutzung sozialer Plattformen. Die Ergebnisse können dann sowohl für systemgestützte Ableitungen („next best offer“ oder „next best step“) genutzt werden, wie auch weiterführend für manuelle, aber systemunterstützte Analysen.

Wohin führt der Weg?

Im Ergebnis helfen die datenbasierten Lösungen von CENIT unseren Kunden bei der Gewinnung von Erkenntnissen, die in Hinsicht auf die Unternehmensziele bessere operative und strategische Entscheidungen ermöglichen. Dies unterstützen wir durch Konzepte, Software und Lösungen, entlang eines erprobten Vorgehensmodells.

Um Kunden eine kosten- und aufwandsoptimierte Nutzung zu ermöglichen, bieten wir unsere Lösungen neben traditionellen Projektumsetzungen auch als CENIT Managed Service an – in der Cloud oder auch onPremises. So können Unternehmen ihre Geschäftsabläufe, sowie Kunden- und Lieferantenbeziehungen profitabler machen, Kosten senken, Risiken minimieren und die Wertschöpfung vergrößern.
Und das ist doch eine gute Prognose.