Grüne Erde - Business Intelligence Lösung
Herausforderung
Es stehen nicht ausreichend strukturierte Daten zur Verfügung. Langwierige/aufwändige Datenrecherchen sind nötig, um eine manuelle Aufbereitung mittels Tabellenkalkulation, die viel Zeit in Anspruch nimmt, durchführen zu können.
Lösungsansatz/Vorgehen
2014 haben wir bei Grüne Erde IBM Cognos Analytics eingeführt, ein zentrales Business Intelligence Tool, das es ermöglicht, jederzeit die Kontrolle zu haben – über die Stores in Deutschland und Österreich, das Outlet in Pettenbach, Versandlager, Online-Shop, Produktionsstätten und seit Herbst 2018 auch über die Grüne Erde-Welt im Almtal.
Um die verschiedenen Informationen aus diesen Bereichen übersichtlich darstellen zu können, haben wir im Vorfeld ein Data Warehouse aufgebaut. Die Daten wurden konsolidiert und anschließend ins Data Warehouse integriert, wo sie als einheitliche Datenbasis für automatisierte Auswerteprozesse zur Verfügung stehen. Voraussetzung war die Schaffung von einheitlichen Begriffsdefinitionen und Berechnungsregeln sowie Standardberichte. Auch Ad-hoc-Analysen wurden von Beginn an berücksichtigt.
Nutzen/Mehrwert
Dadurch ergeben sich für die Grüne Erde folgende Mehrwerte:
- Lageroptimierung: Durch verschiedene Auswertungen kann der Lagerbestand bzw. Produktion fehlender Produkte optimiert werden und somit werden Kosten eingespart
- Lagerbestandsanalyse: Dadurch konnten die Lagerbestände auf ein Minimum gehalten, sowie effektiveres Supply Chain Management betrieben werden.
- Sortimentsanalyse: Exakte Analyse des Sortiments.
- Verkaufsanalyse: Verbesserte Analysen der verkauften Produkte.
- Tagesaktuelle Kennzahlen und dadurch stets aktuelle Reports
- Eine Zeitersparnis, da langwierige Datenrecherchen und die manuelle Aufbereitung mittels Tabellenkalkulation nun entfallen.
- Die übersichtlichen und drillbaren Berichte bereiten die relevanten Informationen für die Ansprechpersonen jetzt so auf, dass in kurzer Zeit Probleme und Chancen erkannt und Entscheidungen getroffen werden können.
- Die schnelle Dimensions-Kombination von Zeit, Sortiment, Region und Vertriebswegen hat die Analyse-Geschwindigkeit um 90% reduziert.
Verwendete Werkzeuge und Technologien
- IBM Cognos Analytics
- PostgreSQL Datenbank
- SQL Server DB
- Veeam Backup
- Pentaho Data Integration
- Internet Information Server
