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Ausführlicher Projektsteckbrief Business Intelligence

Business Intelligence im Vertrieb

Ausgangs- und Problemsituation:
In der heutigen Zeit ist der vertriebliche Wettbewerb in der Energiewirtschaft eine fortwährende Herausforderung. Um sich dieser Herausforderung stellen zu können, muss man als Beteiligter kontinuierlich steuern, (re)agieren, bewerten, planen, optimieren, reflektieren und organisieren.Das A und O dafür ist, die definierten Unternehmensprozesse messbar zu machen. Für die Ermittlung von Kennzahlen wird Wissen – mit Erfahrungskontext getränkte Informationen – benötigt. Häufig weisen allerdings die bereitgestellten Informationen kein Wissen auf.

Ziele und Aufgabenstellung:
Unser Kunde, ein großer Energieversorger, plante daher eine starke Reporting Offensive.

Die strategischen Ziele der Reporting Offensive waren:

  • Erhöhte Marktreaktionsfähigkeit
  • Höhere Kampagneneffektivität
  • Bedürfnisgerechte Kundenansprache
  • Verringerte IT Kosten
  • Reduzierte Kundenirritation

Wir wurden vom Kunden mit folgender Aufgabenstellung zur Erreichung der o. g. strategischen Ziele betraut:

  • Gemeinsam mit dem Kunden aus seinen vorhandenen Informationen vertriebliches Wissen zu generieren.
  • Dieses Wissen in allgemein verständlichen Steuerungs-Cockpits und Analyse-Dashboards abzubilden, um dem Kunden eine umfassende Beurteilung der Effizienz seiner Unternehmensprozesse zu ermöglichen.

Nutzen und Ergebnis für unseren Kunden:
Der Kunde erhält eine Informationsgrundlage mit sichergestellter Datenintegration und Datenqualität (eine Wahrheit) in Form eines Data Warehouse. Das BI Frontend ermöglicht eine hohe Benutzerfreundlichkeit bei der Darstellung der definierten Kennzahlen im Wissenskontext. Der Vertrieb erhält somit eine 360-Grad-Kundensicht auf seine Unternehmensprozesse.

Vorgehensweise:
Zuerst erfolgte der Informationsaufbau:
In der Konzeptionsphase wurden Workshops mit dem Fachbereich und der IT zur Schaffung eines gemeinsamen Verständnisses für den Aufbau eines eigenen vertrieblichen Data Warehouse durchgeführt.

In der Umsetzungsphase wurde durch kontinuierliche Qualitätssicherung sichergestellt, dass in diesem neuen vertrieblichen Data Warehouse alle relevanten, aggregierten und strukturierten Daten aus den verschiedenen Quellsystemen als Basis für die Informationsgrundlage gespeichert wurden.

Dann erfolgte der Wissensaufbau:
In der Konzeptionsphase wurden, in Workshops mit dem Fachbereich, Kennzahlen und Dimensionen – durch Schaffung eines intelligenten Netzwerks in der Informationsgrundlage – definiert.

In der Umsetzungsphase wurde dieses geschaffene intelligente Netzwerk, in einem BI Frontend, in Form eines eigenen BI Datenmodells verwirklicht. Anschließend wurden die Informationsgrundlagen aus dem Data Warehouse ins BI Frontend geladen.

Zuletzt erfolgte der Berichtsaufbau:
In Abstimmung mit dem Fachbereich erfolgte die Erstellung von Steuerungs-Cockpits und Analyse-Dashboards – durch die soptim business consult – zur benutzerfreundlichen Visualisierung der definierten Kennzahlen mit dem BI Frontend.

Zeitgleich erfolgte in allen Phasen der Wissenstransfer an den Fachbereich:
Zur Ertüchtigung des Fachbereichs im Umgang mit dem BI Frontend und zur Erstellung eigener Reports wurde dieser in allen Projektphasen von uns gecoacht.

Eingesetzte Tools/Methoden:
Im Projekt wurde das Vorgehensmodell der soptim business consult für die Implementierung einer Business Intelligence Lösung angewendet. Dieses Vorgehensmodell umfasst die vier Phasen Projektdefinition, Schaffung der Analysevoraussetzungen, Realisierung und Abnahme sowie Produktivsetzung. Auf Oracle Basis wurde ein vertriebliches Data Warehouse geschaffen. Als BI Frontend wurde QlikView, von der Firma Qlik, eingesetzt, da es Konzernstandard gewesen ist. Workshops und Interviews wurden im Rahmen der Analyse in allen Projektphasen durchgeführt.

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