Problemstellung
Unser Kunde ist ein Hersteller und Zulieferer von Automobilkomponenten der ersten Ebene. Für die Datenverwaltung nutzte er ein internes SQL-Server-Data-Warehouse. Dafür war ein separates Analystenteam erforderlich, das Datenextraktionsskripte in SSIS erstellte, um die verschiedenen Quellsysteme anzubinden. Ein weiteres Team sammelte und konsolidierte die Umsatz- und Finanzdaten, die anschließend an die Zentrale weitergeleitet wurden. Angesichts der 600 Standorte und Transaktionen in über 100 Konzernunternehmen mit mehr als 250 Werken in rund 40 Ländern war dies ein erheblicher Aufwand.
Wichtigste Herausforderungen
- Fragmentierte Daten- und Berichtsinfrastruktur zur Verarbeitung massiver Datenmengen.
- Mangelnde unternehmensweite Transparenz und die Unfähigkeit, KPIs über alle Ebenen hinweg zu verfolgen.
- Verzögerte und fehleranfällige Berichterstattung aufgrund langsamer Datenerfassung und -analyse.
- Die übermäßige Nutzung von Tabellenkalkulationen für die Berichtserstellung führt auch zu Schwierigkeiten bei der Verwaltung komplexer Informationen wie Budgetlogik.
Lösung implementiert
- Datenextraktion, -bereinigung und Erstellung einer konsolidierten Datenebene in Qlik.
- Zur Optimierung des Berichtswesens wurde eine BI-Ebene über der Datenebene geschaffen.
- Unsere Analyseprojekte umfassten mehrere Themenbereiche: MIS, Budgetverwaltungssystem, PMS, Vertrieb, Einkauf & Ausgaben, Inventar, Debitorenbuchhaltung und Kreditorenbuchhaltung.
- Ich habe ein OEE-Projekt (Overall Equipment Effectiveness) durchgeführt, um die Gesamtanlageneffektivität (OEE) bei der Instandhaltung der Anlage zu verfolgen.
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