Tag Archive for: Reporting

Cloud Data Platform for Shopfloor Management
Benjamin Aunkofer

How Cloud Data Platforms improve Shopfloor Management

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In the era of Industry 4.0, linking data from MES (Manufacturing Execution System) with that from ERP, CRM and PLM systems plays an important role in creating integrated monitoring and control of business processes.

ERP (Enterprise Resource Planning) systems contain information about finance, supplier management, human resources and other operational processes, while CRM (Customer Relationship Management) systems provide data about customer relationships, marketing and sales activities. PLM (Product Lifecycle Management) systems contain information about products, development, design and engineering.

By linking this data with the data from MES, companies can obtain a more complete picture of their business operations and thus achieve better monitoring and control of their business processes. Of central importance here are the OEE (Overall Equipment Effectiveness) KPIs that are so important in production, as well as the key figures from financial controlling, such as contribution margins. The fusion of data in a central platform enables smooth analysis to optimize processes and increase business efficiency in the world of Industry 4.0 using methods from business intelligence, process mining and data science. Companies also significantly increase their enterprise value with the linking of this data, thanks to the data and information transparency gained.

Cloud Data Platform for shopfloor management and data sources such like MES, ERP, PLM and machine data.

Cloud Data Platform for shopfloor management and data sources such like MES, ERP, PLM and machine data. Copyright by DATANOMIQ.

If the data sources are additionally expanded to include the machines of production and logistics, much more in-depth analyses for error detection and prevention as well as for optimizing the factory in its dynamic environment become possible. The machine sensor data can be monitored directly in real time via respective data pipelines (real-time stream analytics) or brought into an overall picture of aggregated key figures (reporting). The readers of this data are not only people, but also individual machines or entire production plants that can react to this data.

As a central data architecture there are dozens of analytical applications which can be fed with data:

– OEE key figures for Shopfloor reporting
– Process Mining (e.g. material flow analysis) for manufacturing and supply chain.
– Detection of anomalies on the shopfloor or on individual machines.
– Predictive maintenance for individual machines or entire production lines.

This solution scales completely automatically in terms of both performance and cost. It looks beyond individual problems since it offers universal and flexible scope for action. In other words, it will result in a “god mode” for the management being able to drill-down from a specific client project to insights into single machines involved into each project.

Are you interested in scalable data architectures for your shopfloor management? Or would you like to discuss a specific problem with us? Or maybe you are interested in an individual data strategy? Then get in touch with me! 🙂

Seleha Shaikh

Control the visibility of the PowerBI visuals based on condition

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In PowerBI, there is no direct or functional mechanism to adjust the visibility (Show/Hide) of visualizations based on filter choices. There is, however, a workaround that enables us to show/hide visuals based on filter condition.

The fundamental concept behind this technique is to apply a mask to a visual and change its opacity based on a condition or filter selection.

Use Case:

I have detail table of orders. These orders are divided into Consumer, Home Office, and Corporation categories. I use segment as a filter. One of the requirements is to present a table of detail if the overall profit for the selected segment is less than $100,000. To do this, this task will be divided into two major parts. First, we will display the table if the filter is selected. Next, we will add a condition to the table.

Step 1: Show table only filter is selected

  • Place filter (Slicer) and visual on the Report Pane.

  • Create a measure that will determine if the filter is selected or not.

Filter_Selected = IF(ISFILTERED(Orders[Segment]),1,0)

  • Add this measure to the filter pane of the table visualization and select the show item when the value is 1 option. This will ensure that when no options are selected, only the header is displayed.

  • Set the mask down on the table. Make sure you only mask the table header with a border color that matches your background, or remove it entirely.

  • Create a measure to change the mask’s transparency. If two zeros are appended to the end of any HAX code, this represents complete transparency.

mask_transparency =IF([Filter_Selected],”#FFFFFF00″,”#FFFFFF”)

  • Keep this measure on the Fill of the mask and add conditional formatting to it.

If the mask transparency(measure) field is grayed out during the previous steps, you may need to modify the data type of mask transparency to text.

Step 2 : Add a condition to the solution

  • Create a new measure to determine if our condition is met.

condition_check = IF(CALCULATE(SUM(Orders[Profit]),filter(all(Orders), Orders[Segment] = SELECTEDVALUE(Orders[Segment]))) < 100000,1,0)

  • Now add this new measure to a table visual’s filter pane and pick the show item when the value is 1 option. This ensures that only if the condition meets the table will appear.

You can now display or hide visuals based on slicer selection and condition. If you know a better way to do this, please comment and let me know. For this article, I referred to this page.

 

Benjamin Aunkofer

Business Intelligence – 5 Tips for better Reporting & Visualization

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Data and BI Analysts often concentrate on learning a BI Tool, but the main thing to do is learn how to create good data visualization!

BI reporting has become an indispensable part of any company. In Business Intelligence, companies sometimes have to choose between tools such as PowerBI, QlikSense, Tableau, MikroStrategy, Looker or DataStudio (and others). Even if each of these tools has its own strengths and weaknesses, good reporting depends less on the respective tool but much more on the analyst and his skills in structured and appropriate visualization and text design.

Based on our experience at DATANOMIQ and the book “Storytelling with data” (see footnote in the pdf), we have created an infographic that conveys five tips for better design of BI reports – with self-reflective clarification.

Direct link to the PDF: https://data-science-blog.com/wp-content/uploads/2021/11/Infographic_Data_Visualization_Infographic_DATANOMIQ.pdf

About DATANOMIQ

DATANOMIQ is a platform-independent consulting- and service-partner for Business Intelligence and Data Science. We are opening up multiple possibilities for the first time in all areas of the value chain through Big Data and Artificial Intelligence. We rely on the best minds and the most comprehensive method and technology portfolio for the use of data for business optimization.

Contact

DATANOMIQ GmbH
Franklinstr. 11
D-10587 Berlin
I: www.datanomiq.de
E: info@datanomiq.de

Benjamin Aunkofer

Artikelserie: BI Tools im Vergleich – Qlik Sense

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Dies ist ein Artikel der Artikel-Serie “BI Tools im Vergleich – Einführung und Motivation“, zu der auch die vorab sehr lesenswerten einführenden Worte und die Ausführungen zur Datenbasis gehören. Auf Grundlage derselben Daten wurde analog zu diesem Artikel hier auch ein Artikel über Microsoft Power BI und einen zu Tableau.

Übrigens gibt es auch Erweiterungen für Qlik Sense, die Process Mining ermöglichen. Eine dieser Erweiterungen ist die von MEHRWERK Process Mining.

Lizenzmodell

Neben Qlik Sense gibt es auch das lang bewährte Qlik View, dass auf der gleichen In-Memory-Kerntechnologie basiert. Qlik Sense wurde im Jahr 2014 vom schwedischen Softwareunternehmen Qlik Tech herausgebracht und bei Qlik Sense liegt auch der Fokus der Weiterentwicklung. Es handelt sich um Self-Service-BI und eine Plattform für Visual Data Analysis. Dabei gibt es die Möglichkeit einer On Premise Server Version (interne Cloud) oder auf die Server von Qlik zu setzen und somit gänzlich auf die Qlik Sense Cloud zu setzen, also die Qlik Sense Cloud als SaaS-Lösung. Dazu gibt es noch Qlik Sense Desktop, das für kleinere Projekte ausreichen kann und ganz ohne die Cloud auskommt, jedoch Ergebnisse bei Bedarf in die Cloud publishen kann. Ähnlich wie bei Tableau und anders als derzeitig bei Power BI, wird für das Editieren von Apps/Dashboards jedoch kein Qlik Sense Desktop benötigt, denn das Erstellen, Bearbeiten und Verwalten von Qlik Sense Reports darf komplett in der Cloud (vom Browser aus) stattfinden.

Der Kunde hat die Wahl zwischen den Lizenzmodellen von Qlik Sense Business (SaaS) und Qlik Sense Enterprise (SaaS oder On Premise). Die Enterprise Variante ist dann noch mal in Enterprise Professional, Enterprise Analyzer und Enterprise Analyzer Capacity eingeteilt, es stehen also insgesamt drei Lizenzen zur Auswahl. Der Preis für Qlik Sense Business beträgt monatlich derzeitig $30 pro Anwender. Das offizielle Preismodell sieht für Enterprise Professionell $70 für einen Benutzer pro Monat vor und für Enterprise Analyzer $40 pro Benutzer pro Monat. Zum Kennenlernen der Business Version gibt eine kostenlose 30-Tage-Testversion.

Die Version Qlik Sense Desktop ist in der Funktionalität an der SaaS Lösung Qlik Sense Enterprise angepasst und steht ihr in nichts Essenziellem nach. Die Desktop Version kann nur auf Windows-Computern ausgeführt werden und die Verwendung mehrerer Bildschirme oder Tablets wird nicht unterstützt. Außerdem werden Sicherheitsfunktionen nicht unterstützt und es gibt keine Funktion zum automatischen Speichern. Mehr zu den Unterschieden hier.

Community & Features von anderen Entwicklern

Wie relevant die Community für Visualisierungstools ist, wurde bereits in den vorherigen Blogartikeln zu Power BI und Tableau beschrieben. Auch Qlik besitzt eine offizielle Community Seite, in der u. a. Diskussionen, Blogs und Support angeboten werden. Auch hier finden sich zu den meisten Problemstellungen eine Menge Lösungsansätze. Zudem bietet Qlik auf den offiziellen Webseiten auch sehr viele Lernvideos an, mit denen sich Neulinge einarbeiten und fortgeschrittene Anwender auch noch einiges erfahren können.

Neben den zahlreichen Visualisierungen können auch weitere Diagramme hinzugefügt werden. Im Qlik Sense Desktop werden bei Arbeitsblatt im Reiter Benutzerdefinierte Objekte zwei Bundles mitgeliefert. Hier können auch Erweiterungen importiert werden. Ein bekanntes Bundle ist die Vizlib, welches hier unterschiedliche Packages zur Verfügung stellt. Diese Erweiterungen können einfach importiert werden, indem die heruntergeladenen Verzeichnisse in den Qlik Sense Extensions Ordner eingefügt werden. Wem auch die Erweiterungen nicht ausreichen, der kann sogenannte Widgets erstellen. Diese werden in HTML und CSS geschrieben, daher ist ein gewisses Grundverständnis vorausgesetzt. Diese Widgets können auf Qlik Sense Funktionalitäten zugreifen und diese per Klick ausführen. So kann bspw. ein Button zum Entfernen aller gesetzten Filter erstellt werden.

Erstellung von Filtern in Qlik Sense

Daten laden & transformieren

Flexibler als die meisten Vergleichstools ist Qlik in der Verknüpfung von Datenquellen. Es werden Hunderte von Datenquellen angeboten, durch die der Anwender Zugriff auf seine Daten erhalten kann. Die von Qlik entwickelte Associate Engine beschleunig die Verarbeitung von verknüpften Daten. Die Anbindung von Cloudanwendungen steht hier im Vordergrund, aber es werden natürlich auch klassische Datenbanken, Textfiles usw. angeboten.

Nachdem die Daten geladen sind, befindet sich im Dateneditor unter dem Reiter auto generated selection eine automatisch generierte Query für den Ladevorgang. Dieses „Datenladeskript“ kann angelegt, bearbeitet und ausgeführt werden. Im Reiter „Main“ befinden sich hier vordefinierte Variableneinstellungen, wie z. B. SET ThousandSep=’.’; wobei auch diese angepasst und erweitert werden können. Zudem gibt es die Möglichkeit, das Datenmodell mit allen Tabellenverbindungen anzeigen zu lassen. Die große Qlik-Community und die Tutorials ermöglicht es jedem Nutzer, die vielen Möglichkeiten mit Qlik Script zügig aus dem Internet zu erlernen.

Daten laden & transformieren: AdventureWorks2017Dataset

Im Reiter Datenmanager werden die empfohlenen Verknüpfungen angezeigt. Diese sind für Einsteiger sehr nützlich. Im Verlauf der Analysen musste jedoch nachjustiert werden. Wenn die ID-Spalten zum Verknüpfen z. B. unterschiedliche Bezeichnungen haben, tut sich der Algorithmus schon mal schwer.

Abbildung eines Datenmodels in Qlik Sense. Zusehen sind die Verbindungen zwischen den Tabellen der Datenbank “AdventureWorks2016”.

Eine vom Tool vordefinierte Detailansicht in Form einer Visualisierung (siehe Screenshot) ermöglicht einen schnellen und einfachen Qualitätscheck der gerade erst geladenen Daten. Hier können die Verbindungen angepasst und neue erstellt werden. Hier können erste Datentransformation durchgeführt werden, z. B. die Ersetzung von Daten oder NULL-Werten.

Datentransformationen mit einfachen Eingabemasken – Hier: Ersetzen von Werten in Tabellen-Spalten.

Zudem können Felder hinzugefügt, also berechnet werden (ähnlich wie in Power BI und Tableau als neues Measure). Z. B. können Textwerte mit dem Operator „&“ verbunden und somit z. B. Vor- und Nachname ganz intuitiv in eine Spalte zusammengefügt werden. Außerdem gibt es mathematische Operatoren für Berechnungen und ein SQL-artiges „like“, um Zeichenfolgen mit Mustern zu vergleichen. Auch an dieser Stelle können Formeln eingegeben werden. Die Formeln umfassen hier: String-, Datums-, numerische, Bedingungs-, mathematische, Verteilungsfunktionen usw. Zu beachten ist hier, dass die Daten neu geladen werden müssen, um die berechneten Spalten zu updaten. Der Umgang mit den Formeln aber erscheint mir einfacher als z. B. mit DAX in Power BI.

Daten visualisieren

Dank einer benutzerfreundlichen Oberfläche sind auch Analysen ohne großes Vorwissen und per Drag and Drop möglich. Individuelle Dashboards sind in wenigen Schritten möglich und erfordern keine besonderen Tricks oder Kniffe um gleich zum Erfolg zu kommen. Die Datenvisualisierung erfolgt in sogenannten Apps, in denen die Dashboards (Seiten in der App) liegen. Diese können von Qlik Sense Desktop nach Qlik Cloud hochgeladen werden und von dort aus mit anderen Usern geteilt werden.

Qlik Sense enthält von Hause aus eine große Anzahl an Visualisierungsmöglichkeiten. „Entdecken Sie neue Einblicke in ihre Daten“ heißt es bei der Funktion namens Einblicke (Insights), denn hier wird der Zugriff auf die Qlik Cognitive Engine gewährt. Dabei kann der Anwender eine Frage an den sogenannten Insight Advisor in natürlicher Sprache formulieren, woraus dann AI-gestützte Dashboard-Vorschläge generiert werden. Auch wenn diese Funktion noch nicht vollkommen ausgereift erscheint, ist dies sicherlich ein Schritt in die Business Intelligence der Zukunft.

Qlik Sense Insights – Einblicke gewinnen mit Stichworten in menschlicher Sprache. Funktioniert mal besser, mal schlechter. Die Titel der Diagramme sind (in Qlik Sense stets per default) die Formeln der Darstellung. Diese lassen sich leicht umbenennen.

Diese Diagrammvorschläge können einen guten ersten Eindruck über verschiedene Dimensionen und Kennzahlen geben und die Diagramme können direkt zu den Arbeitsblättern hinzugefügt werden. Es können auch Fragen gestellt werden, die Berechnungen zur Grundlage haben. So wird im folgenden Beispiel die Korrelation zwischen zwei Kennzahlen ermittelt.

Qlik Sense Insights – Korrelation erstellt mit Anweisung auf Englisch

Den ersten Auftritt hatte die Cognitive Engine im April 2018 und der Insight Advisor im Juni 2018. Über den Insight Adviser werden auch die empfohlenen Verknüpfungen im Datenmanager generiert, diese sollten jedoch vom Anwender (z. B. BI-Developer, Data Analyst oder Data Engineer) jedoch nochmal überblickt werden, da diese nicht unbedingt fehlerfrei abläuft. Gerade in vielen Geschäftsdaten verstecken sich viele “falsche Freunde” unter den ID-Spalten-Benennungen, die einen Zusammenhang herzustellen scheinen – aber es nicht immer tun.

Diagramme können ansonsten auf übliche Weise über eine Paletten ausgewählt werden, um sie dann mit Kennzahlen und Dimensionen zu befüllen. Die Charts können mit vordefinierten Optionen in den Kategorien Daten, Sortieren, Darstellung usw. bearbeitet werden. Unter Darstellung können ggf. verschiedene Designs ausgewählt werden und Beschriftungen, Titel etc. angepasst werden. Die Felder zur Auswahl der Kennzahlen und Dimensionen können nach Tabelle ausgewählt werden, sie sind ansonsten alle in einer Liste und können über eine Suchfunktion schnell gefunden werden, vorausgesetzt die genaue Bezeichnung ist bekannt. Diese Suchfunktion wird auch an anderen Stellen angewandt, immer dann, wenn Felder ausgewählt werden.

Es gibt außerdem die Option „Master-Elemente“, um wieder verwendbare Dimensionen oder Kennzahlen (Measures) zu erstellen.

Hier können Berechnungen für Kennzahlen und Dimensionen hinterlegt und in jedem Arbeitsblatt wiederverwendet werden. Dies gilt auch für Visualisierungen und die damit verbundenen Dateninputs und Einstellungen.

Mit Drag and Drop stößt der Anwender hier schon mal an seine Grenzen, aber dann helfen die Formeln von Qlik Sense Script weiter. Wenn bspw. das Diagramm namens KPI eine Kennzahl mit Filterung nach einer Dimension anzeigen soll, hilft die Formel: Sum({<DimensionName={‘Value’}>} MeasureName. Eine Qlik Sense Formelsammlung ist hier zu finden. Jede Kennzahl und Dimension kann als Formel eingegeben werden. Im Formel bearbeiten – Editor werden auch schon gebräuchliche Berechnungen wie Aggregierungsfunktionen (Sum, Avg, Max usw.) und Distinct, vorgegeben und können auf Knopfdruck und ohne Coding generiert werden, ähnliche wie ein Quick Measure in Power BI.

Fazit

Das Finanzmodell ist auf jede Unternehmensgröße ausgerichtet. Wenn die Datenbereinigung im Vorfeld stattgefunden hat, sind Visualisierungen in wenigen Schritten möglich. Es gibt dabei die Möglichkeit, die Daten in gewissem Rahmen zu transformieren. Für die gewünschte Darstellung der Kennzahlen ist die Verwendung von Qlik Sense Script oftmals erforderlich, jedoch kommen Anfänger auch lange ohne Coding aus. Insgesamt bewerte ich die Nutzerfreundlichkeit auf Grund der intuitiveren Bedienung subjektiv höher als bei Tableau oder Power BI.

Es können Erweiterungen und Widgets zur tiefgründigen Dashboard Erstellung und Analyse genutzt werden. Es gibt viele Drag and Drop Funktionen, um die Dashboards zusammen zu ziehen. Die Erstellung einfacher Berichte erfordert keinen Entwickler oder einen gut ausgebildeten Data Analyst, dennoch werden Unternehmen bei größeren Vorhaben auf Grund der Komplexität von Unternehmensprozessen, die in der Business Intelligence darzustellen versucht werden, nicht um geschultes Personal herum kommen, wofür es viele Angebote an Trainings auch von Qlik-Partnern gibt. Die Schnelligkeit der Datenverarbeitung liegt dank der Associative Engine im Vergleich zu den anderen beiden Tools vorne. AI-gestützte Vorschläge können bei der Dashboard-Erstellung zusätzliche Unterstützung leisten. Die Kombination beider Komponenten, Schnelligkeit und Ai-gestützte Vorschläge des Insight Advisors, grenzt das Qlik Sense Tool zwar nicht so sehr von den anderen Anbietern ab, wie Qlik gerne hätte…. Dennoch ist Qlik Sense auch heute noch ein Tool, dass für Ad-Hoc-Analytics wie Business Intelligence mit Standard Reporting in Erwägung gezogen werden sollte.

Benjamin Aunkofer

Six properties of modern Business Intelligence

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Regardless of the industry in which you operate, you need information systems that evaluate your business data in order to provide you with a basis for decision-making. These systems are commonly referred to as so-called business intelligence (BI). In fact, most BI systems suffer from deficiencies that can be eliminated. In addition, modern BI can partially automate decisions and enable comprehensive analyzes with a high degree of flexibility in use.

Read this article in German:
“Sechs Eigenschaften einer modernen Business Intelligence“

Let us discuss the six characteristics that distinguish modern business intelligence, which mean taking technical tricks into account in detail, but always in the context of a great vision for your own company BI:

1. Uniform database of high quality

Every managing director certainly knows the situation that his managers do not agree on how many costs and revenues actually arise in detail and what the margins per category look like. And if they do, this information is often only available months too late.

Every company has to make hundreds or even thousands of decisions at the operational level every day, which can be made much more well-founded if there is good information and thus increase sales and save costs. However, there are many source systems from the company’s internal IT system landscape as well as other external data sources. The gathering and consolidation of information often takes up entire groups of employees and offers plenty of room for human error.

A system that provides at least the most relevant data for business management at the right time and in good quality in a trusted data zone as a single source of truth (SPOT). SPOT is the core of modern business intelligence.

In addition, other data on BI may also be made available which can be useful for qualified analysts and data scientists. For all decision-makers, the particularly trustworthy zone is the one through which all decision-makers across the company can synchronize.

2. Flexible use by different stakeholders

Even if all employees across the company should be able to access central, trustworthy data, with a clever architecture this does not exclude that each department receives its own views of this data. Many BI systems fail due to company-wide inacceptance because certain departments or technically defined employee groups are largely excluded from BI.

Modern BI systems enable views and the necessary data integration for all stakeholders in the company who rely on information and benefit equally from the SPOT approach.

3. Efficient ways to expand (time to market)

The core users of a BI system are particularly dissatisfied when the expansion or partial redesign of the information system requires too much of patience. Historically grown, incorrectly designed and not particularly adaptable BI systems often employ a whole team of IT staff and tickets with requests for change requests.

Good BI is a service for stakeholders with a short time to market. The correct design, selection of software and the implementation of data flows / models ensures significantly shorter development and implementation times for improvements and new features.

Furthermore, it is not only the technology that is decisive, but also the choice of organizational form, including the design of roles and responsibilities – from the technical system connection to data preparation, pre-analysis and support for the end users.

4. Integrated skills for Data Science and AI

Business intelligence and data science are often viewed and managed separately from each other. Firstly, because data scientists are often unmotivated to work with – from their point of view – boring data models and prepared data. On the other hand, because BI is usually already established as a traditional system in the company, despite the many problems that BI still has today.

Data science, often referred to as advanced analytics, deals with deep immersion in data using exploratory statistics and methods of data mining (unsupervised machine learning) as well as predictive analytics (supervised machine learning). Deep learning is a sub-area of ​​machine learning and is used for data mining or predictive analytics. Machine learning is a sub-area of ​​artificial intelligence (AI).

In the future, BI and data science or AI will continue to grow together, because at the latest after going live, the prediction models flow back into business intelligence. BI will probably develop into ABI (Artificial Business Intelligence). However, many companies are already using data mining and predictive analytics in the company, using uniform or different platforms with or without BI integration.

Modern BI systems also offer data scientists a platform to access high-quality and more granular raw data.

5. Sufficiently high performance

Most readers of these six points will probably have had experience with slow BI before. It takes several minutes to load a daily report to be used in many classic BI systems. If loading a dashboard can be combined with a little coffee break, it may still be acceptable for certain reports from time to time. At the latest, however, with frequent use, long loading times and unreliable reports are no longer acceptable.

One reason for poor performance is the hardware, which can be almost linearly scaled to higher data volumes and more analysis complexity using cloud systems. The use of cloud also enables the modular separation of storage and computing power from data and applications and is therefore generally recommended, but not necessarily the right choice for all companies.

In fact, performance is not only dependent on the hardware, the right choice of software and the right choice of design for data models and data flows also play a crucial role. Because while hardware can be changed or upgraded relatively easily, changing the architecture is associated with much more effort and BI competence. Unsuitable data models or data flows will certainly bring the latest hardware to its knees in its maximum configuration.

6. Cost-effective use and conclusion

Professional cloud systems that can be used for BI systems offer total cost calculators, such as Microsoft Azure, Amazon Web Services and Google Cloud. With these computers – with instruction from an experienced BI expert – not only can costs for the use of hardware be estimated, but ideas for cost optimization can also be calculated. Nevertheless, the cloud is still not the right solution for every company and classic calculations for on-premise solutions are necessary.

Incidentally, cost efficiency can also be increased with a good selection of the right software. Because proprietary solutions are tied to different license models and can only be compared using application scenarios. Apart from that, there are also good open source solutions that can be used largely free of charge and can be used for many applications without compromises.

However, it is wrong to assess the cost of a BI only according to its hardware and software costs. A significant part of cost efficiency is complementary to the aspects for the performance of the BI system, because suboptimal architectures work wastefully and require more expensive hardware than neatly coordinated architectures. The production of the central data supply in adequate quality can save many unnecessary processes of data preparation and many flexible analysis options also make redundant systems unnecessary and lead to indirect savings.

In any case, a BI for companies with many operational processes is always cheaper than no BI. However, if you take a closer look with BI expertise, cost efficiency is often possible.

Signavio

Treffen Sie bessere Entscheidungen

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Entscheidungen prägen unseren Alltag, dies beginnt schon bei der Frage, was man anziehen oder essen soll. Andere hingegen mögen auf den ersten Blick unbedeutend erscheinen, können das Leben aber gravierend verändern, wie beispielsweise die Entscheidung, ob die Überquerung einer Straße sicher ist. Je größer die relative Macht eines Entscheidungsträgers ist, desto größer ist natürlich auch die Auswirkung seiner Entscheidungen.

Read this article in English: 
“How to Make Better Decisions”

Auch der Unternehmensalltag ist geprägt durch Entscheidungen. Tatsächlich kann man ein Unternehmen als die Summe großer und kleiner Entscheidungen betrachten: Welche neuen Märkte erschlossen werden sollen, über die nächste große Werbekampagne bis hin zur Wandfarbe für das neue Büro. Im Idealfall wäre jede einzelne Entscheidung innerhalb einer Organisation Teil einer konsistenten, kohärenten Unternehmensstrategie.

Leider ist eine derartige Konsistenz für viele Unternehmen schwer umsetzbar. Den Überblick darüber zu behalten, was in der gestrigen Sitzung beschlossen wurde, geschweige denn vor Wochen, Monaten oder gar Jahren, kann schwierig sein. Die Erkennung, Kategorisierung und Standardisierung der Entscheidungsfindung kann daher eine Möglichkeit sein, diese Herausforderung zu meistern.

Strategische, taktische und operative Entscheidungen

Grundsätzlich gibt es in einem Unternehmen drei Entscheidungsebenen: Strategische Entscheidungen haben einen großen Einfluss auf das gesamte Unternehmen, wie bspw. Fusionen und Übernahmen oder die Aufgabe eines leistungsschwachen Geschäftsbereichs. Taktische Entscheidungen werden zu bestimmten Themen getroffen, z. B. wo und wie eine Marketingkampagne durchgeführt werden soll.

Und schließlich gibt es noch die operativen Entscheidungen, auf die jeder Mitarbeiter täglich in jedem Unternehmen trifft: Beispielsweise wie viele Treuepunkte ein Kunde erhält, bei welchem ​​Lieferanten Materialien und Dienstleistungen gekauft werden oder ob ein Kunde einen Kredit erhält. Millionen dieser Entscheidungen werden jeden Tag getroffen.

Der kumulative Effekt dieser operativen Entscheidungen hat einen enormen Einfluss auf die geschäftliche Leistung eines Unternehmens. Nicht unbedingt in dem Maße wie sich strategische oder taktische Entscheidungen auswirken, aber sie nehmen Einfluss darauf, wie reibungslos und effektiv die Dinge innerhalb des Unternehmens tatsächlich erledigt werden.

Risiken einer schlechten Entscheidungsfindung

Auf operativer Ebene können sich selbst kleine Entscheidungen erheblich auf das gesamte Unternehmen auswirken – vor allem dann, wenn sich diese Entscheidungen wiederholen. In vielen Fällen bedeutet dies:

  • Compliance-Verstöße: Mitarbeiter und Systeme wissen nicht, was das Management erwartet, oder welches das richtige Verfahren ist. Mit der Zeit kann dies dazu führen, dass Richtlinien generell nicht eingehalten werden.
  • Weniger Agilität: Unkontrolliert oder unstrukturiert getroffene Entscheidungen lassen sich nur schwer ändern, um schnell auf neue interne oder externe Umstände reagieren zu können.
  • Reduzierte Genauigkeit: Ohne einen klaren Entscheidungsrahmen können sich unklar und unpräzise ausgerichtete Prozesse und Praktiken weiterverbreiten.
  • Mangelnde Transparenz: Mitarbeiter und Management können möglicherweise die Faktoren nicht erkennen und verstehen, die jedoch für eine effektive Entscheidungsfindung zu berücksichtigen sind.
  • Zunehmende Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften: Viele Entscheidungen betreffen Themen wie Steuern, Finanzen und Umwelt, sodass falsch getroffene Entscheidungen zu potenziellen Verstößen gegen Gesetze und Vorschriften und damit letztlich zu Straf- und Rechtskosten führen können.

Diese Risiken können sich wiederholen, wenn Entscheidungen nicht prozessbasiert, sondern aus dem Bauch heraus getroffen werden oder wenn Entscheidungsträger erst Anwendungsfälle, Berichte und Prozesse durchsuchen müssen.

Treffen Sie bessere Entscheidungen

Die richtige Entscheidung zur richtigen Zeit zu treffen, ist für den Geschäftserfolg entscheidend; doch nur wenige Unternehmen verwalten ihre Entscheidungen als separate Instanzen. Die meisten Unternehmen nutzen KPIs oder Ähnliches, um die Auswirkungen ihrer Entscheidungen zu messen, statt die eigentlichen Entscheidungsprozesse im Vorfeld zu definieren.

Hier kommt Business Decision Management (BDM) ins Spiel, mit dem Entscheidungen identifiziert, katalogisiert und modelliert werden können – insbesondere die bereits genannten operativen Entscheidungen. BDM kann zudem ihre Auswirkungen auf die Leistung quantifizieren und Metriken und Schlüsselindikatoren für die Entscheidungen erstellen.

Mit einem effektiven BDM-Ansatz und der Decision Model and Notation (DMN) können Unternehmen Modelle zur Entscheidungsfindung erstellen. DMN bietet ein klares, benutzerfreundliches Notationssystem, das Geschäftsentscheidungen einschließlich der zugrunde liegenden Richtlinien und Daten beschreibt.

Bessere Entscheidungen mit Signavio

Die Signavio Business Transformation Suite unterstützt nicht nur den DMN-Standard, sondern auch den Aufbau einer umfassenden Umgebung zur kollaborativen Ermittlung, Verwaltung und Verbesserung Ihrer Entscheidungen.

Mit dem Signavio Process Manager können Sie Entscheidungen über mehrere Geschäftsbereiche hinweg standardisieren, replizieren und wiederverwenden und diese Entscheidungen mit Ihren Geschäftsprozessen verknüpfen. Der Signavio Process Manager ermöglicht es Ihren Mitarbeitern, stets die beste Entscheidung für ihre Arbeit zu treffen – egal, wie komplex die Aufgaben sind.

Profitieren Sie von den vielen Vorteilen wie verbesserte Leistung und geringere Risiken und trennen Sie die Entscheidungsfindung von unklaren Prozessen und unsicheren Technologien. Registrieren Sie sich noch heute für eine kostenlose 30-Tage-Testversion und lernen Sie die Signavio Business Transformation Suite und ihre Vorteile kennen. Mehr zum Thema lesen Sie in unserem kostenlosen Whitepaper.

Sven Galonska

Von Rohdaten zu entscheidungsrelevanten Informationen mit Microsoft Self Service BI

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Ganz still und leise, ja fast geräuschlos führte Microsoft in Office 2010 „by the backdoor“ eine Reihe von kostenlosen AddIns ein. Diese AddIns unterstützen die Anbindung von heterogenen Datenquellen, deren Kombination, Anreicherung, Modellierung und Visualisierung. Microsoft faßt diese AddIns unter dem Begriff Power BI zusammen: Excel Power Query, Excel Power Pivot, Excel Power View, Excel Power Map. Diese Power BI Tools können sich durchaus mit anderen am Markt verfügbaren BI Tools messen. Die Vorteile liegen auf der Hand, sie sind kostenlos und die Akzeptanz von Excel in Unternehmen kann als gegeben vorausgesetzt werden. Geschäftsrelevante Daten können mit Hilfe dieses tool sets effizient in entscheidungsrelevante Informationen „in Form“ gebracht werden: ETL (Einlesen, Transformieren, Laden), DI (Daten Integration), DQ (Datenqualität), Data Visualization, BI Themen, welche ausreichend abgedeckt werden. Ein kostenloses Tool Set, wie gemacht für den Fachanwender. Unter Self Service BI versteht man die Bereitstellung einer IT Umgebung für den Fachanwender, durch deren Hilfe er oder sie weitestgehend unabhängig von der IT Daten beschaffen, Analysen erstellen und Berichte erzeugen kann. Dieses agile Business Intelligence Konzept ermöglicht dem Fachanwender schnelles und effizientes Agieren auf sich ändernde Anforderungen steuerungsrelevante Kennzahlen betreffend. Ein probates Mittel ist Self Service BI bei regelmäßig wiederkehrenden Entscheidungen. Im Folgenden soll das Prinzip der Selbstbedienung anhand eines konkreten Beispiels aus dem Einkauf näher beleuchtet werden. Dabei werden die einzelnen Phasen (ETL, Modellierung, interaktive Auswertung) und Funktionen (DAX Funktionen) eines typischen Self Service Prozesses von Excel Power Pivot dargestellt. Das Datenmodell wurde mit Excel 2013 erstellt. Ab Office 2013 ist Power BI bereits im Auslieferungszustand vorhanden. Read more