Bigler AG – Self-Service Business Intelligence: Unterschied zwischen den Versionen

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Für die Zukunft ist geplant weitere, externe Datenquellen in das System zu integrieren. Dies ist mit eine Voraussetzung, um im Endausbau Predictive Analytics betreiben zu können. Weiter ist es unabdingbar, dass die Anwender vertiefter im Umgang mit SSBI geschult werden und keine Schattensysteme ausserhalb des SSBI aufgebaut werden.
Für die Zukunft ist geplant weitere, externe Datenquellen in das System zu integrieren. Dies ist mit eine Voraussetzung, um im Endausbau [[Predictive Analytics]] betreiben zu können. Weiter ist es unabdingbar, dass die Anwender vertiefter im Umgang mit SSBI geschult werden und keine Schattensysteme ausserhalb des SSBI aufgebaut werden.


[[Kategorie:Fallstudien]]
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Version vom 21. Januar 2019, 21:37 Uhr

Vorstellung der Bigler AG Fleischwaren

Die Bigler AG, 1946 gegründet, ist ein unabhängiges, traditionsreiches Familienunternehmen auf dem Sprung in die 4. Generation. Unter den rund 700 Mitarbeitenden befinden sich zurzeit auch 10 Mitglieder der Familie Bigler. Der Hauptsitz ist in Büren an der Aare mit weiteren Produktionsstandorten in Lyss und Lugano. Die Bigler AG verarbeitet Schweine-, Kalb-, Rind- & Lammfleisch zu einer breiten Produktpalette, welche von Frischfleisch in Grosspackungen über Charcuterie bis hin zu Convenience Produkten reicht. Abgesetzt werden die Artikel schweizweit in allen Retailkanälen.

Voraussetzung zur Einführung von SSBI

SSBI wurde aufgrund eines konkreten Business-Needs eingeführt. Historisch gewachsen verfügt die Unternehmung über verschiedene, voneinander losgelöste IT-Systeme. Im Jahr 2015 stand man vor der Herausforderung, dass die gearbeiteten Stunden der Chauffeure und Chauffeurinnen bei gleichbleibender Leistung stark angestiegen sind. Um die Gründe dafür analysieren zu können, mussten die Daten aus drei Systemen verdichtet werden: Die Arbeitszeiten werden im Zeitwirtschaftssystem erfasst, die Zuordnung der Mitarbeitenden auf die Tour im ERP und die Einsatzzeiten der Fahrzeuge über das System der Fahrtenschreiber. Dies geschah jeweils pro Abfrage manuell, was mit grossem personellem Aufwand verbunden ist. Aus diesem Grund hat man sich entschieden, die Daten aus den unterschiedlichen Systemen in einer zentralen SQL Datenbank zusammenzuführen, abzustimmen und zu verdichten. Aus dieser SQL Datenbank (bei der Bigler AG Datamart genannt) konnte die IT die Analysen mit bedeutend geringerem Aufwand abrufen. Mit diesem Datamart wurde die Grundlage für ein BI und somit auch ein SSBI geschaffen. Im 2016 wurde mit Microsoft PowerBI ein SSBI Frontend über die gesamte Unternehmung schrittweise ausgerollt.

Anwendungsbereiche SSBI

Das SSBI wird bei der Bigler AG über alle Abteilungen hinweg eingesetzt. Dies ist möglich, da alle wichtigen operativen Systeme an den Datamart angeschlossen sind. Den Anwendenden wird über das SSBI-Frontend, je nach Berechtigung eingeschränkt, Zugriff auf die Informationen im Datamart gewährt. Abhängig von der Ausgestaltung greifen die Mitarbeitenden vordefinierte Standardreports ab, welche über Filter- oder Drilldown-Funktionen verfeinert werden können oder erstellen sich als Poweruser eigene Auswertungen. Folgende Anwendungen werden in den einzelnen Abteilungen ausgeführt. Aufgrund der Flexibilität des Systems erweitert sich der Anwendungsbereich ständig.

Abteilung Anwendungen (nicht abschliessend)
Geschäftsleitung Dashboards, Absatzzahlen je Woche, YTD, VJ, Tiergattung, Sortimente
Buchhaltung Debitorenausstände
Controlling Kostenkontrolle, Cockpits
Verkaufs Innendienst Kundenzahlen (Absatz, Zahlungsmoral)
Aussendienst Kundenzahlen (Absatz, Zahlungsmoral)
Qualitätssicherung Reklamationen, Testresultate
Produktion Abverkäufe in der Vergangenheit zur Produktionsplanung, Lagerentnahmen
Logistik Stempeldaten mit Touren, Bestand Fremdgebinde

Abhängig von den Bedürfnissen und den persönlichen Präferenzen der Abteilungen und Personen werden die Daten entweder als Tabelle wie bspw. bei den Lagerentnahmen oder grafisch wie bspw. bei den Reklamationen dargestellt. Aus der Erfahrung zeigt sich, dass viele Personen lieber mit Tabellen arbeiten. Dies weil diese optisch den altbekannten ERP Auswertungen ähnlicher sind.

Abb. 1: Lagerentnahmen in KW 39
Abb. 2: Reklamationen nach Kundengruppen



Nutzen und Herausforderungen

Für die Bigler AG sind verschiedene Nutzen und Herausforderungen entstanden. Die wichtigsten sind:

Nutzen Herausforderungen
Die heterogene Systemlandschaft wird in einem Tool zusammengefasst Die Benutzer müssen willens und fähig sein, SSBI zu bedienen
Die Unternehmung spricht eine gemeinsame Sprache aufgrund einer gemeinsamen, zugänglichen Datenbasis Es müssen klare Spielregeln definiert werden, welche Auswertungen für Entscheidungen berücksichtigt werden
Ad-hoc- und Detailauswertungen können von den Anwendern selbst durchgeführt werden Aufgrund der vielen Möglichkeiten geht schnell etwas vergessen
Berechtigungen können nach Belieben gesteuert werden SSBI bedingt konstant sauber gepflegte Daten

Die Bigler AG hat bis jetzt sehr gute Erfahrungen mit dem SSBI gemacht – der Nutzen des SSBI übersteigen die Herausforderungen, die mit der Einführung einhergehen, deutlich. Der bedeutendste Nutzen ist, dass Informationen, welche bis anhin sporadisch und punktuell den Abteilungen zugänglich waren, von diesen quasi real-time abgerufen werden können. Durch das leistungsfähige Frontend können sich Anwendende die Daten so darstellen lassen, wie sie subjektiv am besten lesbar sind – es ist nicht mehr nötig, dass alle nach denselben Kriterien arbeiten müssen. Aufgrund der Flexibilität und der Individualität, welche mit SSBI einher geht war die Einführung von Spielregeln im Sinne einer Governance zentral. Diese Spielregeln definieren bspw. welche Berichte und Analysen in Meetings berücksichtigt werden. So dürfen nur SSBI Anwendungen als Diskussionsgrundlage dienen, welche vorgängig von der Finanzabteilung oder der IT abgesegnet wurden.

Im Bereich der Zugriffsrechte handhabt die Bigler AG einen offenen Umgang. Abgesehen von wenigen sensiblen Daten können grundsätzlich alle Mitarbeitenden mit Zugang zum SSBI auf alle Daten zugreifen. Die Beschränkung von Zugriffsrechten richtet sich in erster Linie nach den Fähigkeiten und dem Tätigkeitsbereich der jeweiligen Personen. Für die wenigen Superuser, welche den Umgang mit grösseren Datenmengen beherrschen und regelmässig praktizieren, sind die Zugriffseinschränkungen minim. Für weniger geübte Mitarbeitende hat sich gezeigt, dass es oft zu Verwirrung führt, wenn Daten über die eigene Abteilung hinaus zur Verfügung gestellt werden. Dasselbe gilt für die möglichen Anwendungsbereiche, wenn es bspw. um die Erstellung eigener Analysen geht.

Rolle der Finanzabteilung im Bereich SSBI

Bei der Einführung des SSBI hat die Finanzabteilung in erster Linie die Rolle als Sparring-Partner für die IT übernommen. Die Auswertungen und Analysen, welche heute über SSBI zugänglich sind wurden vorher jeweils zu grossen Teilen von der Finanzabteilung erstellt. Somit war es die Aufgabe ebendieser die Qualität der Reports des SSBI zu verifizieren und freizugeben. Weiter betriebt die Finanzabteilung zusammen mit der IT Überzeugungsarbeit, um die anfänglichen Vorbehalte und Skepsis unter den Mitarbeitenden auszuräumen.

Die nächsten geplanten Schritte

Für die Zukunft ist geplant weitere, externe Datenquellen in das System zu integrieren. Dies ist mit eine Voraussetzung, um im Endausbau Predictive Analytics betreiben zu können. Weiter ist es unabdingbar, dass die Anwender vertiefter im Umgang mit SSBI geschult werden und keine Schattensysteme ausserhalb des SSBI aufgebaut werden.