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Acht bewährte Erfolgsfaktoren bei der Einführung moderner Business Software

Business Software ErfolgsfaktorenUm bei der Digitalisierung Schritt zu halten, stehen in den meisten Unternehmen auch die klassischen Geschäftsanwendungen auf dem Prüfstand. In vielen Betrieben besteht hier Handlungsbedarf, um in Zukunft mit einer integrierten Lösung alle Unternehmensbereiche über die Wertschöpfungskette hinweg abzubilden.

Bei Microsoft wachsen unter der Dachmarke „Dynamics 365“ die traditionellen Bereiche ERP und CRM zusammen. Die integrierte Business Application Suite „Business Central“ (Dynamics NAV) ist dabei von wesentlicher Bedeutung. Die Nutzung einer solchen modernen Software bietet viele Chancen, jedoch sollte auch der Umfang des Einführungsprojekts für ein derartiges System nicht unterschätzt werden.

Wenn auch die Preismodelle der neuen Geschäftsanwendungen anders sind und mittlerweile sogar als Mietmodell angeboten werden, ist die ganzheitliche Einführung und Konzeption einer solchen Software noch immer eine Investition. Selbst wenn die Hersteller verstärkt von „Self-Service“ reden oder im Bereich der Bereitstellung gegebenenfalls gar nicht mehr auf eigene Hardware zurückgegriffen werden muss, wird man bei komplexen Geschäftsprozessen immer auch Berater mit einbeziehen müssen, die Erfahrung aus anderen Implementierungsprojekten mitbringen. In vielen Unternehmen müssen zudem gelebte Prozesse geprüft und auf die Rahmenparameter, die eine neue Software vorgibt, angepasst werden. Hierzu sind nach wie vor viele Gespräche und Planungen erforderlich, die letztendlich dafür sorgen, dass das Projekt auch zum Erfolg wird.

Es ist daher lohnenswert, sich die folgenden Aspekte vor dem Start eines neuen Projektes noch einmal in Erinnerung zu rufen. Schließlich kann auch bei der Einführungskonzeption neuer Systeme Erfahrungswissen nicht schaden.

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Modernes Business Intelligence für Produktionsunternehmen

BI für Produktionsunternehmen„Black Box“ Fertigung? – Der Kompetenzbereich „Production Intelligence“ ist in vielen Fertigungsbetrieben noch unerschlossenes Neuland. Die erforderlichen Daten zur Analyse von Produktionsprozessen liegen in der Regel zwar vor. Der Aufwand, um große Datenmengen in komplexen Produktionsumgebungen zu konsolidieren war in der Vergangenheit jedoch oftmals zu hoch.

Die für produzierende Unternehmen maßgeblichen Faktoren wie Verfügbarkeit, Effektivität und Qualität beeinflussen sich wechselseitig und können daher nur gesamthaft betrachtet werden. Für die Analyse der gesamten Produktionsanlage müssen dementsprechend sehr viele unterschiedliche Datenquellen und eine enorme Datenmenge erfasst werden, denn nur so können die vorhandenen Wirkzusammenhänge abgebildet werden. Planwerte aus der Enterprise Resource Planning-Welt (ERP), Maschinendaten aus dem Manufacturing Execution-System (MES) einschließlich der Echtzeiterfassung der Maschinen- und Betriebsdaten (MDE/BDE) und unterschiedlichste Qualitätskennzahlen sind nur Beispiele für zu integrierende Daten.

Weil aussagekräftige Auswertungen bislang zumeist teure IT-Projekte erforderten, kommen in vielen Produktionsunternehmen bis heute vorrangig Excel-Auswertungen zum Einsatz. Da die verwendeten Kennzahlen im Rahmen des Excel-Auswertungskonzeptes oftmals losgelöst voneinander betrachtet werden, sind die Wirkzusammenhänge innerhalb des Produktionsprozesses nur schwer ersichtlich.

Transparenz über die gesamte Wertschöpfungskette
Moderne Business Intelligence Lösungen liefern an dieser Stelle einen neuen Ansatz für Produktionscontrolling, indem sie die Integration der unterschiedlichsten Datenquellen ermöglichen. Dank flexibler Auswertungsmöglichkeiten kann die Effektivität und Qualität von Fertigungsabläufen und Produktionslogistik mittels transparenter Aussagen maßgeblich erhöht werden. Die intuitive Nutzung der Auswertungssysteme direkt durch den Fachbereich kommt den Anforderungen des Produktionsbereiches dabei sehr entgegen.

Als eine der weltweit führenden BI-Plattformen bietet die Qlik-Produktfamilie mit QlikView und Qlik Sense nahezu uneingeschränkte Möglichkeiten zur Analyse und Auswertung von Unternehmensdaten. Zusätzlich zu individuellen, anwendergesteuerten Auswertungs- und Visualisierungsfunktionen liefern die Qlik-Lösungen daneben auch klassische, definierte Standardberichte und -abfragen. Als Datenquellen können neben ERP-Systemen wie Microsoft Dynamics NAV beliebige weitere Anwendungen angebunden werden.

Online-Handel im B2B – Neue Verkaufschancen für die Industrie

Produktion Fertigung Webshop Onlineshop integriert OXID Magento Shopware Dynamics NAVImmer mehr Fertigungsbetriebe nutzen neben den klassischen Absatzmärkten längst auch den elektronischen Handel für sich.

Verändertes Kundenverhalten, neue Online-Trends, intensiver Wettbewerb – diese und weitere Einflussfaktoren machen auch vor dem produzierenden Gewerbe nicht Halt und fordern einmal mehr flexibles Marktverhalten und die gezielte Schaffung von Wettbewerbsvorteilen.

Die Anforderungen an den B2B-Markt passen sich dabei den Gewohnheiten aus dem privaten Bereich immer mehr an und das Online-Einkaufserlebnis, welches man aus dem Privatleben kennt, wird zunehmend auch am Arbeitsplatz erwartet. Ein benötigtes Maschinenersatzteil wird dazu beispielsweise lieber schnell und unkompliziert mit einem Klick über ein Online-Portal bestellt, als viel Zeit für das Eintippen oder -schreiben von Seriennummern in ein Bestellformular aufzuwenden.

E-Commerce nimmt somit auch im B2B-Bereich eine immer größere Rolle ein und stellt für viele Unternehmen eine der wichtigsten Möglichkeiten dar, Waren und Produkte zu vertreiben. Von diesen Chancen können produzierende Unternehmen vor allem dann am besten profitieren, wenn auch die eigene IT-Infrastruktur auf E-Commerce-Prozesse ausgelegt ist.

Die hauseigene Unternehmenssoftware sollte in geeigneter Weise vor allem dabei unterstützen, die Herausforderungen rund um die optimale Ausgestaltung der Frontendsysteme und E-Commerce-Verkaufskanäle zu meistern. Zudem soll sie bei der Erschließung neuer Geschäftskunden und Zielgruppen, der effizienten Abwicklung aller Liefer-, Abrechnungs-, und Kundenserviceprozesse sowie einem reibungslosen Reklamations- und Retouren-Management helfen.

Damit neben den E-Commerce-Prozessen auch alle weiteren relevanten Unternehmensbereiche wie z.B. Produktionsplanung und -steuerung, PIM und Logistik, Warenwirtschaft und Kundendienst integriert und durchgängig in einer angebundenen Softwarelösung abgebildet werden können, sollte hierzu eine ganzheitliche Unternehmensplattform implementiert werden. Materialverfügbarkeiten werden beispielsweise nur in einem Webshop angezeigt, wenn dieser auch mit der Warenwirtschaft verknüpft ist.

prisma informatik besitzt langjährige Erfahrung, tiefes technisches Know-how und fundierte Kenntnisse von Produktionsprozessen sowie im Bereich Handel und E-Commerce.
Durch den hohen Funktionsumfang und die Ausrichtung auf E-Commerce-typische Vorgänge ermöglichen unsere Branchenlösungen Produktionsbetrieben einen strategischen Start in den Online-Handel und die volle Ausschöpfung ihres Wachstumspotentials.

Business Intelligence Software: Vielfältige Einsatzmöglichkeiten

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Neben der Verwendung als klassisches Auswertungs- und Analysewerkzeug gibt es zahlreiche weitere Einsatzmöglichkeiten für flexible Business Intelligence Lösungen.

Laut der aktuellen BARC BI Survey 2014 gewinnt mit „Self-Service Business Intelligence“  weltweit ein mächtiger Trend bei der Bereitstellung und Nutzung von BI-Software an Bedeutung. Ziel ist es, aus Kosten- und Zeitgründen Endanwendern anders als bisher ihre eigenen Berichte und Datenanalysen erstellen zu lassen, statt hierfür wie bislang IT-Support beantragen zu müssen.

In großen Unternehmen und Konzernen ist diese Vorgehensweise bereits gängige Praxis. Im Mittelstand dagegen erfolgt eine flächendeckende Einführung von modernen, flexiblen BI-Lösungen erst allmählich – dieser Trend verstärkt sich in den vergangenen Jahren jedoch auch hier spürbar.

Hinderungsgründe für BI-Projekte

Hinderungsgründe für die Realisierung vieler BI-Projekte sind oftmals deren vergleichsweise niedrige Priorisierung gegenüber anderen IT-Themen. In der Praxis liegen die gefühlten „Kernprobleme“ vieler Unternehmen eher in anderen Bereichen, wie beispielsweise einem längst überfälligen Update der bestehenden ERP-Landschaft, der Einführung spezieller Expertensysteme (wie einem externen LVS oder weiteren Drittsystemen), einer langen Liste aus zu klärenden und offenen Punkten, oder schlichtweg der Bewältigung des Tagesgeschäfts.

Frühzeitiger Einsatz zahlt sich aus

Die Erfahrung in zahlreichen Praxisbeispielen hat jedoch gezeigt, dass sich der frühzeitige Einsatz einer flexiblen Business Intelligence Lösung – neben der späteren Verwendung als klassisches BI-Tool –  zur Unterstützung und Vorbereitung verschiedenster Projekte bereits sehr früh auszahlt.

Beispielsweise lassen sich klassische Migrationsprojekte von Microsoft Dynamics NAV auf diese Weise effizient vorbereiten. Die oftmals mit den Jahren ihres Fortbestands immer stärker individualisierten ERP-Systeme vergrößern die Komplexität der Updateprojekte noch zusätzlich.

Die jahrelange Verwendung des Altsystems erzeugt in den meisten Fällen inkonsistente Datenbestände. Im Idealfall sollte bereits vor der eigentlichen Datenübernahme eine umfangreiche Datenanalyse durchführt werden, um inkonsistente oder gar falsche Daten ausfindig zu machen und zu korrigieren.

Bereits im Vorfeld implementiert, ist eine Business Intelligence Lösung optimales Analysewerkzeug für fehlerhafte, inkonsistente oder schlicht nicht mehr benötigte Datenbestände aus dem Altsystem.

Viele weitere Anwendungsmöglichkeiten

Neben dem „klassischen Einsatzgebiet“ und den bereits geschilderten Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältige weitere Szenarien für die Verwendung von Business Intelligence Systemen:

  • Zur Anbindung von Drittsystemen: Direkte Integration anstatt umfangreiche Replikation
  • Zur Steigerung der Datenqualität: Erkennung von fehlerhaften oder unvollständigen Einrichtungen
  • Bei Datenübernahmen aus Fremdsystemen: Frühzeitige Beurteilung der bereitgestellten Daten
  • Zur Bewertung geplanter Erweiterungen: Komplexitätsgrad und Datenvielfalt im Vorfeld analysieren
  • Erfassung technischer Maschinendaten
  • Performance-Tuning und Sicherheit

Letzten Endes…

…sind gewissenhaft gepflegte und stets aktuelle Daten für den reibungslosen Ablauf vieler Geschäftsprozesse in Unternehmen unabdingbar. Spätestens bei der tatsächlichen Umsetzung eines BI-Projektes und der Erstellung erster Dashboards werden vorhandenen Inkonsistenzen in den Datenbeständen aufgedeckt.

Es empfiehlt sich daher, eine leistungsfähige und flexible BI-Lösung, welche fortan u.a. auch als Datenmanagement-Tool eingesetzt werden kann, bereits frühzeitig zu implementieren.

prisma informatik GmbH begleitet mittelständische Unternehmen bei der Konzeption und Realisierung von ERP-Systemen basierend auf Microsoft Dynamics NAV™. Im Bereich BI-Plattformen setzen wir die Anforderungen unserer Kunden mit den innovativen Self Service BI-Lösungen QlikView und Qlik Sense um. Die tiefe Integration beider Lösungen schafft die für Dynamics NAV konzipierte Qlik-Toolbox „NAVdiscovery“.

Self Service Business Intelligence vs. Expertenwissen

Weil ein funktionierendes Berichts- und Analysewesen aus modernen ERP-Systemen nicht mehr wegzudenken ist, zählen viele Unternehmen heutzutage auf BI-Lösungen, die neben einer einfachen Handhabung für den Benutzer auch hohe Kosten- und Zeiteinsparungen versprechen. Aber Vorsicht: Expertenwissen wird dadurch noch lange nicht überflüssig.

Self Service Business IntelligenceViele der neuen Programme bieten dem Endanwender die Möglichkeit, ohne Hilfe der IT-Abteilung mit unternehmensinternen Daten zu arbeiten sowie selbstständig Reports und Analysen zu erstellen. Die Ressourcen-, Kosten- und Zeiteinsparungen dadurch sind zwar enorm, aber trotz der zahlreichen Vorteile der flexiblen Systeme sollte für die Aufbereitung und Anbindung der nötigen Datenquellen im Voraus allerdings weiterhin ein Experte hinzugezogen werden.

Der verstärkte Wunsch nach mehr Flexibilität und Eigenverantwortung für die Mitarbeiter hat in der vergangenen Zeit in vielen Unternehmen zur Anschaffung moderner Self Service BI-Lösungen (z.B. QlikView) geführt. Die Programme helfen dabei, den zeitlichen und personellen Mehraufwand bei der Erstellung von Berichten und Analysen einzudämmen, der, bei der Verwendung konventioneller BI-Tools zwangsläufig, durch die permanent erforderliche Abstimmung zwischen Endbenutzern und der IT-Abteilung entsteht.

Wer allerdings denkt, Self Service Business Intelligence Software macht den Einsatz von Expertenwissen zu jeder Zeit hinfällig, hat sich getäuscht. Vor allem die vorangehende Datenaufbereitung und –anbindung erfordert weiterhin einen geschulten und erfahrenen Profi. Hierbei kommt es nämlich immer wieder zu Grundproblematiken, bei deren Lösung der Endanwender schnell an seine Grenzen stoßen kann.

Gefordert ist beispielsweise tiefgreifendes Prozessverständnis und die Systemkenntnis, um die komplexen ERP-Systeme und deren Datenstrukturen überhaupt erst korrekt erfassen und die nötigen Tabellen und Informationen daraus filtern zu können. Auch sollten im Voraus die unternehmensspezifischen Anforderungen bezüglich der gewünschten Auswertungen und deren optimale technische Umsetzung durch einen Experten abgeklärt werden.

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Business Intelligence im Zeitalter von Apps und Social Media: Data Discovery und Self Service BI

Data Discovery Self Service-BI

 

Klassische Business Intelligence Systeme leisten einen wertvollen Beitrag zur Steuerung des Unternehmens. Vielen Anwender wünschen sich dennoch einfachere Handhabung und mehr Flexibilität

Datenanalyse so einfach wie Google?
Die Erwartungen an Unternehmenssoftware sind in mittlerweile deutlich gestiegen: Benutzer sind es im Zeitalter von Google gewohnt, sich gewünschte Informationen schnell und eigenständig beschaffen zu können und zeigen zunehmend Unverständnis dafür, wenn es seitens der IT-Abteilung beispielsweise mehrere Tage oder Wochen dauert, einen angefragten Report oder Cube zu erstellen. Viele Anwender wünschen sich für ein effizientes Arbeiten auch im Bereich Business Intelligence Anwendungen, die sich ebenso intuitiv und einfach bedienen lassen, wie die Apps des eigenen Smartphones.
Eine neue Generation von BI-Werkzeugen verfolgt nun eben diesen Ansatz: „Data Discovery Systeme“ grenzen sich von klassischen BI-Plattformen deutlich durch ihre Bedienfreundlichkeit und die flexiblen Möglichkeiten in der Datenanalyse ab.

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