Probleemstelling
Onze klant is een fabrikant en leverancier van Tier 1-onderdelen voor de auto-industrie. Ze gebruikten een eigen SQL Server-datawarehouse voor databeheer, waarvoor een apart team van analisten nodig was om data-extractiescripts in SSIS te maken voor de verbinding met hun verschillende bronsystemen. Daarnaast was er een apart team dat verkoop- en financiële cijfers verzamelde en consolideerde, die vervolgens met het kantoor werden gedeeld. Gezien het feit dat ze 600 locaties betrokken hadden bij transacties binnen meer dan 100 groepsmaatschappijen met meer dan 250 fabrieken in ongeveer 40 landen, was dit een behoorlijke klus.
Belangrijkste uitdagingen
- Infrastructuur voor gefragmenteerde data en rapportage voor het verwerken van enorme hoeveelheden data.
- Gebrek aan inzicht op bedrijfsniveau en het onvermogen om KPI's op alle niveaus te volgen.
- Vertraagde en foutgevoelige rapportage als gevolg van trage data-extractie en -analyse.
- Overmatig gebruik van spreadsheets voor rapportage leidt ook tot problemen bij het beheren van complexe informatie, zoals budgettaire gegevens.
Oplossing geïmplementeerd
- Gegevens geëxtraheerd, opgeschoond en een geconsolideerde gegevenslaag in Qlik gecreëerd.
- Een BI-laag boven de datalaag gecreëerd voor gestroomlijnde rapportage.
- Onze analyseprojecten bestreken meerdere vakgebieden: MIS, budgetbeheersysteem, PMS, verkoop, inkoop en uitgaven, voorraadbeheer, debiteurenbeheer en crediteurenbeheer.
- Een OEE-project (Overall Equipment Effectiveness) uitgevoerd om de OEE (Overall Equipment Effectiveness) voor plantonderhoud te volgen.
Architectuur bouwen met de beste technologie-stack
Zijn er uitdagingen?
Onze branche-experts kunnen uw probleem oplossen.