Business Intelligence: Automatisch wissen, was läuft

Bastian Späth

Logistikketten bestehen aus einer Vielzahl von Partnern und deren Dienstleistungen. Wer darin die Effizienz seiner eigenen Prozesse bewerten will, muss heute enorme Datenmengen auswerten können. Kennzahlen werden dabei zum Ansatzpunkt für Verbesserungen und eine höhere Wirtschaftlichkeit. Je schneller deren Analyse gelingt, desto größeren Handlungsspielraum gewinnen die Unternehmen.


In der Rückschau auf vergangene Zeiträume werden bereits Zusammenhänge klar. Erst Echtzeitanalysen bieten dagegen die Möglichkeit, das Tagesgeschäft konkret zu steuern. Für beide Betrachtungen gilt: Business-Intelligence-Systeme (BI) erstellen Auswertungen mit höherer Datenqualität wesentlich schneller, als es mit manueller Datenrecherche – oft zusammengetragen in Excel-Tabellen – gelingt.

Wer ein BI-System gewinnbringend einsetzen will, sollte zunächst folgende Fragen klären:

  • Welche Zusammenhänge möchte ich betrachten?
  • In welcher Frequenz?
  • Aus welchen Datenquellen?
  • Welche Ergebnisse möchte ich durch die Auswertung erzielen?
  • Möchte ich in der Lage sein die Daten "explorativ" zu untersuchen?
  • Welche Informationen/Daten benötige ich dafür?
  • Wem sollen die Auswertungen zur Verfügung stehen? Und wann?

BI-Auswertungen

Wie lässt sich die Wirtschaftlichkeit verbessern?

Kernaufgabe von BI-Systemen ist es, ihren Nutzern regelmäßig Auswertungen anhand derselben Kriterien zur Verfügung zu stellen. So können sie über längere Zeiträume hinweg Entwicklungen erkennen und Vergleiche anstellen. Darüber hinaus lassen sich Daten auch explorativ erkunden, also punktuell in die Tiefe betrachten. Mit den daraus gewonnenen Erkenntnissen lassen sich anschließend strategische und operative Veränderungen vornehmen.


Speditionen

Wie rentabel ist der Nahverkehr?

Zum Beispiel können Speditionen die Effizienz ihrer Nahverkehrsflotte ermitteln: Wie viele Stopps schafft ein Zustellfahrzeug pro Tour? Wie lang ist die durchschnittliche Be- oder Entladedauer pro Stopp? Wie viele Minuten verbringt ein Lkw täglich im Stau auf seiner Tour? Statistische Auswertungen lassen die Geschäftsführung erkennen, ob die Wirtschaftlichkeit stimmt. Falls nicht, gewinnt sie Anhaltspunkte dafür, wo und was verbessert werden kann. So könnte ein Fahrer etwa die Zustelltour in umgekehrter Reihenfolge absolvieren, um Staus im morgendlichen Berufsverkehr zu vermeiden.


Verlader

Wie schnell werden Aufträge erledigt?

Für einen Verlader ist dagegen die Durchlaufzeit seiner Versandaufträge vom Auftragseingang bis zur Verladung auf den Lkw interessanter: Wie lange dauert es durchschnittlich, bis ein Kommissionierer mit dem Auftrag beginnt? Wie viele Pickpositionen muss ein Kommissionierer pro Auftrag bearbeiten? Wie lange dauert die Kommissionierung im Mittelwert? Welche Zeit vergeht für Transportbuchung und Erstellung der Versandpapiere je Auftrag? – Kennzahlen, die Rückschlüsse auf die Einrichtung des Lagers sowie die Effizienz der kaufmännischen Versandprozesse ermöglichen.


Einheitliche Datenbasis

Gleiches mit Gleichem vergleichen

Damit Analysen korrekt und aussagekräftig sind, müssen sie aus einer verlässlichen Datenquelle gespeist werden. Es empfiehlt sich, Informationen aus sämtlichen relevanten Produktivsystemen in einer verknüpften Datenbank zusammenzuführen. Sie wird zum „Single Point of Truth“ – also zu dem Ort, an dem sich immer die aktuellen und verlässlichen Daten befinden. Das ist die Grundvoraussetzung für Echtzeitauswertungen und verhindert Deutungsunschärfen. Wurden die Daten von Hand zu unterschiedlichen Zeitpunkten zusammengetragen, verzerrt sich das Analyseergebnis. Bislang ist es in vielen Speditionen und anderen mittelständischen Betrieben gelebte Praxis, etwa die Monatsauswertung aus Exceltabellen zusammenzustellen. Mit allen Risiken, die daraus für die Aussagekraft der Ergebnisse resultieren.

Ein ideales Vorgehen zur Einrichtung und Pflege eines BI-Systems sieht deshalb nicht nur eine zentrale Datenbasis vor. Diese muss auch regelmäßig befüllt werden. Mit so wenig Verzögerung wie möglich. Erst dann sind Auswertungen nahezu in Echtzeit möglich, was die Daten wiederum für die Steuerung des Tagesgeschäfts qualifiziert.

Reports

Viele Kurven – und was sie zu sagen haben

Bevor ein Firmenchef seinen Mitarbeitern neue Anweisungen gibt, muss er die Aussagen der Datenanalyse eindeutig verstehen. Die Systeme stellen vielfältige grafische Darstellungsweisen zur Verfügung. Aus diesen können Berichtsvorlagen erstellt werden. Balken- und Tortendiagramme oder Liniengrafen mit sogenannten Sparklines müssen allerdings interpretiert werden. Auch dafür gibt es inzwischen Softwaresysteme, die Daten in Text übersetzen. Solche Sprachgeneratoren nutzen Vorlagen, aus denen sie in Sekundenschnelle eine ausformulierte Beschreibung erstellen (Natural Language Generation). Das geschieht anhand der Zahlen und mit ihnen verknüpfter Regeln. Für den Leser eines Berichts wird so die steil nach unten weisende Linie zu einem „außergewöhnlich negativen Monatsabschluss“. Das steigert die Verständlichkeit der Auswertungen für Empfänger mit unterschiedlichen Präferenzen.

Je nach Betrachtungsperspektive können die Daten auch ganz unterschiedliche Bedeutungen haben. Zum Beispiel zieht ein Logistikdienstleister daraus andere Schlüsse als seine Kunden. Über ein rechtebasiert konfiguriertes System (als Single Point of Truth) ist es möglich, selbst Kunden einen Zugang zu den BI-Informationen zu gewähren. Sie sehen nur diejenigen Auszüge der Analysen, die aus ihrer Perspektive relevant sind: etwa alle Sendungen in einem bestimmten Zeitraum und ihre Zustellquote. Betriebsgeheimnisse des Dienstleisters bleiben ausgeblendet.

Wissensdurst noch nicht gestillt?


Bastian Späth
Bastian Späth
CEO / Vorstand

Als Diplom-Informatiker kennt sich Bastian Späth mit der Entwicklung von IT-Lösungen fachlich von der Pieke auf aus. Anforderungen erfassen, Ideen finden, Konzepte entwickeln, Projekte aufsetzen und sicher ins Ziel steuern – seit mehr als 15 Jahren täglich gelebte Praxis für den Unterfranken.


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