Aufbau eines Datenmodells sowie unternehmens- und nutzerspezifischer Eingabeansichten zur konzernweiten Vertriebsplanung mit SAP-BW- und Azure-Cloud-Plattform-Integration
Der Konzern nutzt hybride Daten- und BI-Strukturen: SAP BW und SAP Analytics Cloud (SAC) für überwiegend Finanzdaten sowie Azure und MS Power BI für anonymisierte Vertriebsdaten. Forecast- und Planungsdaten werden durch dynamische Algorithmen (Machine Learning) auf einem Linux-Server ergänzt. Der Input für die Vertriebsplanung wird hierfür in konzernweiter Zusammenarbeit mit Excel-Dateien erzeugt. Zielsetzung des Projektes ist teilweise Automatisierung der Excel-Routinen, Integration in die Datenlandschaft und Ermöglichung von Self-Service-Analysen der unterschiedlichen Forecast- und Planungsstände.
Meilensteine & Leistungen
Konzept Systemintegration und Tool-Auswahl: fachliche Anforderungserhebung, unabhängige Beratung zu möglichen Systemintegrationen und Frontend-Tools, Umsetzungsplanung
MVP Neukundenplanung: Aufbau Datenmodell, Datenharmonisierung, manuelles Einladen verschiedener Planungsstände als Forecast-/Planungsaufsatz, Erstellung unternehmens- und nutzerspezifischer Eingabeansichten, Systemdemonstration inklusive erster Analysemöglichkeiten, Testing, Go-Live, Begleitung der ersten Planungsprozesse
Funktionserweiterung: Ergänzung Bestandskunden- und Vertriebskostenplanung, SAP-BW-Anbindung, Automatisierung Data Load, Datenbezüge aus Azure, Datenübergabe an Linux-Server
Reporting & Self Service Analytics: Erarbeitung Standardreporting für Forecast-/Planungsversionen (zur internen Präsentation und Beschlussfassung), Erstellung von Self-Service-Vorlagen, Demonstration Self Service Analytics / Schulung
Release 2: fachliche Anforderungserhebung für weitere Elemente der Vertriebsplanung, Umsetzungskonzeption, Erweiterung Datenmodell und Planungsstories
Kundennutzen
Systemintegration durch unabhängige System- und Toolberatung mit Expertise hinsichtlich der Stärken und Schwächen von Planungs- und BI-Tools sowie deren Einbindung in die bestehende Systemlandschaft
Schnelle MVP-Nutzung nach acht Wochen ab Projektbeginn ermöglichte eine Live-Demonstration, hohe Identifizierung der Nutzer mit dem System und den neuen Planungsprozessen sowie erstes Testing
Effizienzgewinn durch Entfall händischer Datenpflege in Excel, Automatisierung der Planungsaufsätze und Einführung eines automatisierten Standardreportings
Kürzere Forecastzyklen durch Effizienzgewinn (siehe zuvor), bessere konzernweite Kollaboration bei der Forecast-/Planerstellung und Systemvollintegration.
