Konsolidierung der Daten und CxO-Dashboard

Gesch?ftsführer, Abteilungs- und Teamleiter wollen einen permanenten?überblick über die Leistung?der ihnen anvertrauten Unternehmenseinheit haben. Das gilt sowohl für klassische Beratungsteams in einem?Beratungsunternehmen?als auch zum Beispiel für?Vertriebsteams?in anderen Branchen. Das wird heute eigentlich auch meistens gemacht, die Umsetzung ist aber oft noch weit von einer?praktikablen L?sung?entfernt:

• Man nutzt die?Reports, die die operativen Systeme?wie Zeiterfassungssysteme, CRM, etc. heute anbieten.
• Man macht?manuelle Datenexporte?aus solchen Tools und verarbeitet sie dann in riesigen Excel-Tabellen.
• Man führt?eigene CSV-Dateien, die die funktionalen Lücken ?zwischen“ den bestehenden operativen Systemen schlie?en sollen und einige Sichten aus den betroffenen Systemen zeigen.

Herausforderung der Kunden

In der Praxis führt dies dazu, dass Manager verschiedener Ebenen Daten manuell aus 3-5 Systemen ziehen, in Excel-Dateien zusammenführen und diese dann manuell immer wieder harmonisieren müssen. Das Problem dabei ist, dass diese?Routine 1-2 Wochen Aufwand pro Monat?bedeuten kann, immer wieder zu?Copy-Paste- und Formatierungsfehlern?führt und die?Ergebnisse nicht konsistent?und nachhaltig sind. Dies wiederum führt zu Frustration und abnehmendem Vertrauen in die resultierenden Daten und KPIs.

L?sungsweg

Die L?sung liegt auf der Hand:?Automatisierung des Prozesses. Eigentlich wei? das jeder, aber nicht jeder packt diese Aufgabe ernsthaft an. Die Gründe sind immer die gleichen:

1. Man wei? nicht, wo man anfangen soll,
2. Mangel an Ansprechpartnern und Experten für die Datenwelt,
3. Furcht vor hohen Kosten.

Wir gehen das Thema pragmatisch an und beginnen in der Regel mit diesen vier Schritten:

1. Wir richten eine neue?Cloud-Umgebung?für den Kunden ein, in der Regel Microsoft Azure. Wenn eine vorhanden ist, setzen wir unsere Arbeit natürlich dort fort.
2. Wir identifizieren, integrieren und konsolidieren (im ersten Schritt)?die wichtigsten Daten?für das Controlling-Team im neuen Cloud-basierten DWH.
3. Auf Basis dieser Daten bauen wir ein einfaches?Dashboard?(z.B. mit Microsoft PowerBI) mit 3 Sichten auf die Daten. In der Regel handelt es sich um Leistungsinformationen pro Person, pro Team, pro Abteilung, und ein paar allgemeine Statistiken.
4. Für Kunden, die über SQL-Grundkenntnisse verfügen, schaffen wir mit einem DB-Viewer die M?glichkeit, auf Basis des DWH weitere Reports und Sichten auf die Daten selbst?ndig erstellen zu k?nnen.

Natürlich ist die L?sung leicht erweiterbar, sowohl für weitere Datenentit?ten, die im DWH harmonisiert werden sollen. Auch die Entwicklung von komplexeren, aber auch sehr leistungsf?higen?KI-basierten L?sungen?– wie z.B. Verkaufsprognosen – ist problemlos m?glich.

Grunds?tzlich verfolgen wir in unseren Projekten die?Self-Service-Philosophie. Wir versetzen unsere Kunden in die Lage, selbst?ndig mit Daten zu arbeiten und weniger abh?ngig von anderen zu sein.

Laufzeit und Struktur der Projekte

In der Regel schlie?en wir ein solches Projekt innerhalb von?1,5-2 Monaten?ab, mit?2-3 Wochen Vorlaufzeit. üblicherweise besteht das Entwicklungsteam aus einem?Data-Science-Experten?(der auch für das Projekt verantwortlich ist) und einem / zwei?Cloud-Architekten?bzw. Data Engineers (verantwortlich für Architektur, Cloud, Datenmodellierung und Entwicklung).

Natürlich gehen wir im Projekt agil vor. Der Kunde hat immer die?Kontrolle und kann die Priorit?ten und den Umfang des Projekts jederzeit anpassen. Ein Sprint dauert bei uns in der Regel eine Woche. Nach jedem Sprint machen wir eine Demo und berichten über den Fortschritt und Aufw?nde.

Kosten

Die Kosten kann man nicht pauschal nennen. Jedoch je nach den Wünschen für die Gestaltung des Dashboards, der Anzahl der anzubindenden Datenquellen sowie der Anzahl der zu harmonisierenden Entit?ten (?Kunde?, ?Projekt?, ?Mitarbeiter?, ?Buchungszeit?, etc.) im DWH, muss man mit Kosten von?35.000 – 45.000 Eurorechnen.

Die Frage der?Datenqualit?t?wird in der Regel gesondert betrachtet.

Zusammenfassung

Die Welt der Daten kann beliebig kompliziert werden, aber sie bietet ein enormes Potenzial zur Risikominimierung, Kostensenkung und Ertragssteigerung. Das Wichtigste ist –?einfach anfangen!

Wir streben ein Umdenken bei unseren Kunden an. Wir m?chten, dass sie unsere Zusammenarbeit als eine Investition in die Datenkompetenz ihres eigenen Unternehmens sehen und nicht nur als eine Delegation von einmaligen Aufgaben an uns.

Technologien

Microsoft Azure, Microsoft Power BI oder Superset, Azure Data Factory oder dbt, GitHub, Python & SQL

Haben Sie Fragen oder Anmerkungen zu diesem Case? Oder haben Sie andere Erfahrungen gemacht und m?chten diese mit uns teilen??Dann kontaktieren Sie uns?oder besuchen Sie auf unserer Webseite –?www.qurix.tech.