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Datenanalyse statt Prophetenlehrgang dank Business Intelligence

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Wenn man doch nur wüsste, was auf einen zukommt. Wer kann schon in die Zukunft blicken? Trotzdem ist es aber nicht so, als lebten wir so, als gäbe es kein Morgen. Es gibt – trotz der Emotionen, die in jede unserer Entscheidungen hineinspielt – stets reichlich Anhaltspunkte für uns, um innerhalb eines bestimmten Korridors vorausplanen zu können. Das gilt privat wie beruflich. Sicher gibt es in der Rechnung viele Variablen, die wir nicht beeinflussen können, aber trotzdem bilden valide und belastbare Informationen eine unverzichtbare Entscheidungsgrundlage für uns. Warum sonst betreiben alle großen Unternehmen so viel Aufwand, um an Daten zu gelangen? Und woher nehmen Sie nun die notwendigen Informationen? Einen alttestamentarischen Prophetenlehrgang habe ich jedenfalls noch bei keinem Bildungsträger im Angebot gesehen. Für folgende Erkenntnis müssen Sie allerdings kein Hellseher oder Prophet sein: Wenn Sie eine Business-Intelligence-Lösung (BI) einsetzen, können Sie systematisch mehr Geld verdienen. Wie Sie auch ohne Prophetenlehrgang schnelle Informationen erhalten, durch die sich die Effizienz verbessert und Automatisierung möglich wird, erkläre ich in diesem Blogbeitrag.

Aus dem Hut gezaubert: Business Intelligence als Software-Kaninchen

Magier hinterlassen oft ungläubiges Staunen. Etwa, wenn aus einem leeren Zauberhut ein weißes Kaninchen hervorlugt. Business Intelligence mag aus der Ferne etwas von Zauberei haben, ist bei genauerer Betrachtung aber reine Mathematik. Viele Speditionsgeschäftsführer und Logistikmanager setzen nach wie vor auf altgediente Informationsbeschaffungen, denen Vollständigkeit und Klarheit fehlen und die meist nur bereits Vergangenes zeigen. Business Intelligence liefert dagegen ausführliche Diagramme und Datenvisualisierungen mit eindeutig ableitbaren Handlungsempfehlungen. Und zwar nicht einmal im Monat, sondern jederzeit auf Knopfdruck tagesaktuell. Ein Aha-Effekt durch Data Analytics, der manchen spontan verzaubert. In jedem Fall vergrößern Berichte und Dashboards in den Anwendungen das Wissen der Führungskräfte. Sie erkennen Zusammenhänge und erhalten neue Handlungsoptionen für ihre Geschäftsentscheidungen. So wirkt es sich aus, wenn durch die Analyse Businessfakten in einem automatischen Prozess konsolidiert, aggregiert und aufbereitet werden. In einem sogenannten ETL-Prozess (extract, transform, load) werden die Daten aufbereitet, damit sich wichtige Zusammenhänge visualisieren lassen. Möglich wird das durch ein multidimensionales Datenbankmodell, das vielfältige Verknüpfungen und Abhängigkeiten abbilden kann. Wer sich mit diesen Systemen auskennt, kann deshalb eigentlich fast nur ein Mitglied im magischen Zirkel sein.

Perfekter Trick: Mit Business Intelligence automatisch steuern

Alle Einflussgrößen rechtzeitig kennen und berücksichtigen: Daraus entsteht der Zauber, den wir Effizienz nennen. Wenn sie automatisch überwacht sind, können Speditionen ihre Abläufe rechtzeitig anpassen, sobald im Tagesgeschäft Abweichungen von den Plänen entstehen. Damit gelingt es ihnen, die eigenen Kosten kontinuierlich zu optimieren. In Anbetracht ihrer vertraglichen Verpflichtungen eine wirklich wichtige Aufgabe, denn ohne Glaskugel oder übernatürliche Kräfte sind Verkäufer, Speditionsleiter und Disponenten nicht dazu in der Lage, die tatsächlichen Kosten für Monate im Voraus zu prognostizieren. Das müssten sie jedoch, um vorab einzuschätzen, ob Angebote und Verträge mit Kunden auskömmliche Ergebnisse ermöglichen. Deshalb ist es umso wichtiger, mit Business Intelligence Tools in Echtzeit zu prüfen, ob die Spedition immer den kostengünstigsten Produktionsweg nutzt. Eine Möglichkeit dazu ist es, das vorgesehene Routing bis zum Ziel beim Eintreffen einer Sendung im Speditionsterminal zu überprüfen:

  • Ist die Sendung pünktlich eingetroffen?
  • Wurden alle Packstücke vollständig entladen?
  • Werden alle vorgesehenen Abfahrten rechtzeitig erreicht?
  • Genügen die Umschlagzeiten für die Verladung?
  • Steht auf jeder Teilstrecke ausreichend freier Laderaum zu Verfügung?
  • …

Wenn der Check auf eine dieser Fragen eine negative Antwort ergibt, wird er für die nächstgünstige Route wiederholt. So sichert der Logistiker eine wirtschaftliche Produktion. Sind Anpassungen im Routing erforderlich, veranlasst die BI-Software die nötigen Umstellungen: Umschlag auf einen anderen Verkehr, Entladung auf abweichende Relationsplätze, Verladung zu einem neuen Termin und gegebenenfalls den Druck eines neuen Labels.

 

Wie Business Intelligence Aberglauben und Flaschengeister entzaubert

Wenn Transportprozesse nicht rund laufen, sind die Beteiligten fast immer überrascht von ihrem Scheitern. Sie ahnen nicht voraus, wenn Mengen unangekündigt explodieren. Schleichend steigende Nachlaufzeiten erkennen sie oft erst, wenn sie schon längst nicht mehr wirtschaftlich sind. Und wenn sich die geografische Verteilung der Aufträge eines einzelnen Kunden vollständig verändert, bemerken sie es erst, wenn ihre Linien nicht mehr wirtschaftlich ausgelastet sind. Der Effekt von BI-Lösungen wird deshalb extrem schnell spürbar: Sie fungieren als Frühwarnsystem für Abweichungen, zeigen Veränderungen auf, bevor sie offensichtlich werden und geben Impulse dafür, Einkauf und Vertrieb wirtschaftlicher aufzustellen. Sie machen den Einfluss von Wochentagen auf Transportpreise transparent, analysieren Muster bei der Auftragsvergabe und zeigen sofort auf, wenn einzelne Teilstrecken von Transporten nicht mehr wirtschaftlich sind. Das alles leisten sie anhand bereits vorhandener Daten, die sie entlang relevanter Verknüpfungen intensiv auswerten. Dabei kommt es den Logistikdienstleistern entgegen, dass sich Kennzahlen und Berichte äußerst individuell definieren lassen. Den Mythos von spontan schwankenden Mengen und einer unvorhersagbaren Volatilität entkräften solche Lösungen außerdem.

Zauberbuch enthüllt die Illusion: Business Intelligence schafft Eingeweihte

Kein Zauberer würde jemals seine Tricks verraten. Denn nur wenn diese unsichtbar bleiben, kann er den Eindruck wahren, übernatürliche Kräfte zu besitzen. Auch an dieser Stelle gibt es Parallelen zwischen dem magischen Zirkel und modernen Business-Intelligence-Lösungen. Beide müssen eine gewisse Exklusivität wahren. Ein Zauberkünstler macht nur einige Wenige, die ihn unterstützen, zu Eingeweihten, denen die Inhalte seines Zauberbuchs bekannt werden. Diesem Prinzip folgt auch die Software, denn BI-Dashboards und Berichte sind nur für autorisierte Nutzer zugänglich. Diese wiederum werden in einem streng geführten Rechtemanagement festgelegt. Schließlich ist ihr Detailwissen eng mit den Geschäftsgeheimnissen der Spedition und ihren Kunden verbunden. Wer sie erfährt, findet den Schlüssel zum Erfolg.

Business Intelligence professionalisiert die Magie der Zahlen

Mut, Selbstvertrauen, genaue Prozesskenntnisse und eine ausgeprägte Fähigkeit dazu, belastbare Beziehungen aufzubauen: Magier und Speditionen kommen über eine ganze Reihe ähnlicher Faktoren zum Erfolg. Mit zunehmender Digitalisierung führt ihr Weg aber immer weiter auseinander. Denn Business Intelligence, also Softwarelösungen zur umfangreichen Datenanalyse, professionalisiert die Entscheidungsfindung bei Logistikdienstleistern. Paradoxerweise, indem sie die Magie der Zahlen greifbar macht: Die Software bereitet Daten zu Informationen auf, die Wissen schaffen und so die entscheidenden Erkenntnisse vermitteln. Damit entspricht ihr Vorgehen exakt dem altpersischen Ursprung des Begriffs Magier (magus). Denn dieser ist ein Wissender oder Erkennender.

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Live und in Farbe: Warum Logistiker mit Power BI schneller agieren

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Felix Samu, Tristan Boehmke 

Logistikdienstleister arbeiten naturgemäß sehr datenlastig. Von der Abholung bis zur Zustellung fallen in jedem Zwischenschritt Informationen an, die in ein oder mehrere Systeme einfließen. Auftragsdaten, Kundendaten, Statusinformationen oder Tourenpläne: Viele Daten zu sammeln war nie das Problem für Logistiker. Darum sind Datenbanken und Tabellen eine gelernte Tradition für Speditionen. Aber selbst, wenn sich mit deren Ausdrucken ganze Büros tapezieren ließen, halten viele Unternehmen an ihren gewohnten Programmen fest. Für das bloße Erfassen von Daten reichen die alten und bewährten Tools zum Teil vielleicht noch aus. Aber die eigentliche Herausforderung ist, diese Daten in Beziehung zueinander zu setzen und entsprechend auszuwerten. Und an dieser Stelle liefern moderne Business Intelligence-Lösungen wie Microsofts Power BI entscheidende Vorteile. 

 

 

Abweichungen schneller erkennen 

Power BI bietet zuallererst dank seines Dashboards mit starken Visualisierungsfunktionen einen schnellen Überblick über die aktuelle Ist-Situation. Damit sind Ausreißer auf einem Kurvendiagramm schnell zu identifizieren. Um sie muss es bei der Analyse der Daten gehen, denn hinter ihnen steckt stets eine Geschichte, die Tabellenkalkulationen nicht preisgeben können. Power BI setzt dort mit einer zentralen Funktion an: Der Anomaly Detection. Sie zeigt Ausreißer von der Norm nicht nur an, sondern liefert per Klick sogar Klartext-Erklärungen dafür. Diese werden nach den plausibelsten Begründungen in absteigender Reihenfolge aufgelistet. Die Sensibilität des Algorithmus zur Erkennung von Ausreißern lässt sich freilich nach Kundenwünschen feintunen. Außerdem sorgen einstellbare Alerts dafür, dass diese Meldungen als Push-Benachrichtigungen des Systems schneller bei den Nutzern ankommen. 

 

Power BI begründet Schwankungen und warnt frühzeitig 

Dafür, dass die Erkennung solcher Anomalien überhaupt möglich ist, sorgt ein weiteres zentrales Feature der Power BI: die Key Influencer, also die größten Einflussfaktoren. Wenn beispielsweise auf einer Ausgangsrelation eines Logistikers normalerweise X Sendungen anliegen und nun plötzlich dramatisch viel mehr Sendungen der Menge Y anstehen, kann das System herleiten, woher dieser Peak stammt. Womöglich war es ein Kunde oder Partner, der extrem viel geliefert hat. Womöglich lag es aber auch am vorigen Feiertag und es konnte nicht verladen werden, weswegen sich die Menge am Folgetag entsprechend erhöht. Ein Klick auf den entsprechenden Punkt im Kurvendiagramm genügt für eine Erklärung. Und Power BI geht noch einen Schritt weiter: Mit der Funktion Summarize wird sogar das ganze Diagramm in einem kurzen Fließtext zusammengefasst, der eine zusätzliche Unterstützung bei der Interpretation des Verlaufs geben kann. 

Ausreißer und die zugehörigen Alerts lassen sich allerdings nicht nur für Sendungsmengen einrichten. Sinkt etwa der Deckungsbeitrag für einen Kunden von zum Beispiel bislang 20 auf nunmehr 15 Prozent, lässt sich auch dafür eine warnende Push-Nachricht ausgeben. Und auch diese Meldung lässt sich per Klick analysieren und schnell die entsprechenden Ursachen finden. Der große Vorteil: Es handelt sich hierbei um Live-Daten, die eine schnelle Reaktion ermöglichen – statt, wie bislang oft genug noch üblich, auf historische Auswertungen einige Wochen im Nachgang zu den tatsächlichen Ereignissen zu setzen. 

 

 

Mit dem Analysebaum den Ursachen an die Wurzel 

Wer sich tiefergehend mit Ursachenanalysen beschäftigen oder ad hoc bestimmte Daten per Drilldown-Menü erkunden möchte, findet mit dem Analysebaum ein weiteres mächtiges Werkzeug der Power BI. So lässt sich beispielsweise der Erlös zu einem beliebigen Transportauftrag bis auf die unterste Ebene aufklappen und nachvollziehen – ein wichtiges Tool für jeden Logistiker. Mittels der sogenannten KI-Teilung werden zudem automatisch hohe und niedrige Werte in den Daten ermittelt und ausgegeben, oder auch ein Wechsel von Höchstwert zu Tiefstwert und zurück zu Höchstwert. Beispielsweise, wenn Sie Mengenschwankungen nach Standorten mit den höchsten Abweichungen aufschlüsseln lassen, dann nach Kundentyp und folgend nach Produktart. So erhalten Sie rasch ein tiefgehendes Verständnis über die Strukturen innerhalb des Unternehmens, die weit über das hinausgehen, was simple Datenbanken und Tabellenkalkulationen liefern können. 

Abweichungen dank Live-Daten schneller erkennen und früher reagieren können – das sind die zentralen Vorteile der Power BI. Preislich ist diese Lösung auch schon für kleine und mittlere Unternehmen umsetzbar. Höchste Zeit also, sich von den tapetenartigen Tabellenausdrucken der Vergangenheit zu verabschieden. 

 

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Big Data? Na klar, meine Excel-Datei ist schon 15 MB groß!

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Big Data hier, Big Data da. Jeder spricht darüber, es ist das ganz große Ding, das keiner verpassen will. Keine Konferenz zum Thema Digitalisierung ohne nicht wenigstens einen Vortrag im Zusammenhang mit Big Data. Auch im speditionellen Umfeld geistert das griffige Schlagwort herum und man hat das Gefühl: Alle arbeiten entweder schon daran, etwas damit zu machen, oder setzen es in irgendeiner Form bereits ein. An dieser Stelle möchte ich Sie zwar nicht desillusionieren, aber ich sage es mal so: Nur weil Ihre Exceldatei 15 Megabyte groß ist, nutzen Sie noch lange nicht Big Data. Spoiler Alarm: Wahrscheinlich brauchen Sie es in den nächsten Jahren nicht einmal.

Big Data als Blackbox

Aber fangen wir einmal vorne an. Big Data wird häufig als Sammelbegriff für viele weitere Trends benutzt, die durchaus damit kombinierbar sind, aber nicht dasselbe meinen. Künstliche Intelligenz (KI) gehört zum Beispiel dazu. Sie kann dabei helfen, die Big-Data aufzubereiten, zu analysieren, schließlich zu interpretieren und auf dieser Grundlage bestimmte Probleme lösen. Sie hilft bei ergebnisoffenen Analysen, wie zum Beispiel Prognosen. Aber dazu brauchen Sie zunächst einmal jene großen Datenmengen. Und das sind überwiegend unstrukturierte Massendaten, die sozusagen wie durch einen Trichter in eine Blackbox laufen. Das beste Beispiel dafür, wo solche Informationen anfallen, sind soziale Medien. Nehmen wir zum Beispiel Twitter: Auf der Plattform posten User pro Tag etwa 500 Millionen Tweets. Diese haben zwar einen Zeitstempel und sind eindeutig Benutzern zuzuordnen. Aber diese Datenmenge strukturiert auszuwerten – zum Beispiel, um bestimmte Trends oder Stimmungen erkennen zu wollen – ist eine enorme Herausforderung. Hashtags helfen ein wenig dabei, aber sie kommen längst nicht in allen Tweets vor. Hier geht es darum, Millionen und Milliarden von Datensätzen schnell zu analysieren.

 

Excel: Nur die Größe zählt?

Kaum mit dem speditionellen Umfeld zu vergleichen, richtig? Große Stückgutkooperationen bewegen pro Tag vielleicht 20.000 bis 40.000 Sendungen. Die in diesem Zusammenhang anfallenden Datensätze fallen also längst nicht unter Big Data. Aber nicht nur aufgrund der Menge von Informationen, sondern auch wegen ihrer Struktur. Denn als Logistiker sammeln sie so gut wie keine unstrukturierten Massendaten. Sie haben genaue Informationen über Verlader, Empfänger, Zustelltermine, Kapazitäten, Mengen und so weiter. Weil diese Daten so gut strukturiert sind, nutzen vor allem mittelständische Logistiker nach wie vor relationale Datenbanken, die mit Tabellen funktionieren. Und damit sind wir auch schon bei den nach wie vor unglaublich beliebten Excel-Dateien, die gerade bei mittelständischen Speditionen das Maß aller Dinge sind. Generell kann man sagen: Je größer die Exceldatei, desto besser fühlen sich alle Beteiligten. „Wow, meine Excel ist schon 15 MB groß, nicht schlecht!“ Da stecken fraglos viele Daten drin, aber mit Big Data hat das ungefähr so viel gemeinsam wie eine Diskette mit den Anforderungen der Digitalisierung im 21. Jahrhundert.

 

Excel ist außerdem recht begrenzt. Nicht nur, dass die Software nicht mehr als 1,04 Millionen Zeilen verwalten kann. Hinzu kommt, dass selbst das schon eine reichlich theoretische Größe ist. Denn lange bevor Sie an diese Grenze stoßen, wird die Datei auf eine derartige Größe angeschwollen sein, dass Sie sie kaum noch vernünftig bearbeiten und auswerten können. Spätestens bei Dateien von 100 MB ist dann endgültig Schluss, ganz egal, wie leistungsfähig Ihr Computer ist. Und auch mit der besten Tabellenkalkulation lässt sich dank Formeln und Funktionen nur ermitteln, was ist. Prognosen sind damit nicht möglich.

BI statt BD!

Fassen wir also zusammen: Per Definition passt Big Data im Moment noch nicht so recht in die Speditionswelt, weil es dabei um (teilweise unstrukturierte) Massendaten geht. Speditionen hingegen sammeln und verarbeiten zahlreiche strukturierte Daten, die sich auch im Jahre 2020 noch in einem überschaubaren Rahmen bewegen. Und weil im Mittelstand nach wie vor häufig genug noch Excel zur Auswertung benutzt wird und die Datenmengen auch in Zukunft nicht auf hunderte Millionen oder gar Milliarden Datensätze pro Tag anschwellen werden, wird Big Data auch in einigen Jahren für die insgesamt mittelständisch geprägte Branche keine große Rolle spielen. Was hingegen tatsächlich statt BD wichtiger wird, ist BI – Business Intelligence.

Intelligente, automatisierte und schnell verfügbare Auswertungen sind das zentrale Thema jeder Spedition. Die Basis dafür bilden moderne relationale Datenbanken wie SQL, die tatsächlich auf die stetig steigenden Mengen an strukturierten Daten ausgelegt sind. Jede klassische BI-Lösung fußt auf einer solchen Datenbank, die zudem auch ohne künstliche Intelligenz fähig ist, Prognosen zu erstellen. Auch wenn damit zum Beispiel im Hinblick auf Mengenschwankungen keine absolute Planungssicherheit möglich ist, kann man sich doch zumindest annähern. Aber auch das beste Prognosemodell wäre an Sonderfällen wie der aktuellen SARS-CoV-2-Pandemie gescheitert.

Big Data ist also nicht gleichbedeutend mit much Data, Prognosen bereiten nicht auf jede Eventualität vor und eine KI ersetzt keine BI. Für Speditionen sind die klassischen, historischen Auswertungen noch immer das Beste, weil sie so exakte Ergebnisse auf eindeutige Abfragen liefern. Business Intelligence macht es möglich. Wenn es also um die Zukunft der Speditionen geht, ist der nächste Schritt erst einmal der, von Excel zu einer echten Business Intelligence zu wechseln. Erst danach lohnt sich ein Blick in die Glaskugel.

Fünf Merkmale für die ideale BI-Berichtsanforderung 

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Mit diesen fünf Punkten vermeiden sie unnötigen Klärungsaufwand bei der Anforderungsanalyse für BI-Berichte. 

Wir haben bereits einen Blick auf die fünf häufigsten Fehler bei der BI-Einführung geworfen. Lassen Sie uns diesmal konkret betrachten, wie die ideale Berichtsanforderung im Rahmen einer Business-Intelligence-Einführung aussieht.

1. Die Form folgt der Funktion

Eine kurze Zusammenfassung der bereits existierenden oder neu zu erstellenden Berichte. Dabei steht der Inhalt, nicht das Format oder das Layout im Vordergrund. Aussagekraft und Nutzen der Auswertungen sind entscheidend, nicht die zwingende Fortführung von bestehenden Formaten. Dabei sollten folgende Fragen beantwortet werden:

  • Was beinhaltet der Bericht?
  • Wer nutzt den Bericht und wer darf ihn (nicht) sehen?
  • Wie oft wird der Bericht verwendet?
  • Welche Aussagen und Erkenntnisse liefert der Bericht und für welche Entscheidungen dient er als Grundlage?

Der Aufwand, um veraltete Strukturen mühsam nachzubauen, ist in der Regel höher als einen neuen Bericht mit gewünschten Inhalten aufzusetzen. Am Ende geht es schließlich um den Informationsgehalt.

 

2. Den Filterwechsel beachten

Nach welchen Kriterien müssen Nutzer ein Berichtsergebnis einschränken können? Dabei sollte bedacht werden, dass eine Mehrfachauswahl durchaus erwünscht sein kann. Diese Information hilft dabei, gleich von Beginn an die nötigen Filteroptionen einzurichten und sofort möglichst aussagekräftige Auswertungen zu erhalten.

  • Beispiel: Ein Bericht soll nach Leistungsdatum, Debitor, Kostenstelle und Abteilung gefiltert werden können, um einen schnellen Überblick für das Controlling zu erlauben.

 

3. Die Felder bestellen

Ist erst einmal festgelegt, welche Informationen der Bericht liefern soll, geht es ins Feintuning. Sprich: Welche Detailinformationen werden im Bericht benötigt? Dazu hilft eine Auflistung aller benötigten Berichtsfelder. In der Regel wissen Unternehmen zumindest grob, auf welche Details es ihnen ankommt – auch dann, wenn es hierzu noch keine Vorlagen aus dem neuen TMS geben sollte.

Möchte ein Spediteur beispielsweise die Leistung seines Nahverkehrsunternehmers überwachen, ist es wichtig zu wissen, welche Kennzahlen und Berichtsfelder aus seiner Sicht dafür in Frage kommen.

  • Beispiel Unternehmerbericht: Anzahl der Einsatztage je Fahrzeug, Abhol- bzw. Zustellkosten je 100 Kilogramm Effektivgewicht, Anzahl der Abhol- und Zustellstopps, Anzahl der nicht zugestellten oder unzustellbaren und somit retournierten Sendungen.

 

4. Anforderungen präzise formulieren

Verwenden Sie eindeutige Definitionen und präzise Formulierungen ohne Abkürzungen. Diese orientieren sich idealerweise stark an den Begrifflichkeiten der zugrundeliegenden TMS-Lösung.

  • Negativbeispiel: Monat, Rel. und Gewicht.
  • Positivbeispiel 1: Leistungsmonat des Transportauftrags, Ausgangsrelation des Transportauftrags und Effektivgewicht des Transportauftrags in Kilogramm.
  • Positivbeispiel 2: Monat des Abfahrtsdatums der Hauptlauftour, Ausgangsrelation des Transportauftrags und kundenseitiges Frachtgewicht des Transportauftrags in Kilogramm.

Werden TMS- und BI-System gleichzeitig neu eingeführt, haben viele User noch nicht die nötige Zeit gehabt, sich detailliert mit dem neuen TMS-System auseinanderzusetzen. Daher kennen sie den gesamten Leistungs- und Funktionsumfang noch nicht so präzise, wie es die BI-Anforderung voraussetzt. Hier ist es von Vorteil, wenn beide Systeme aus einem Haus kommen. Kunden können von unserer Expertise und Erfahrung profitieren, weil wir als BI-Berater beispielsweise auch die Anforderungen unseres TMS sehr gut kennen und entsprechend beraten können.

 

5. Auf Vertraulichkeit achten

Falls es berichtsspezifisch vertrauliche oder abteilungsspezifische Inhalte gibt, sollte dies schon bei der Anforderungsbeschreibung vermerkt werden. Denn sie haben unmittelbaren Einfluss auf den Berichtsaufbau und allen darunterliegenden Datenbankstrukturen und Auswertungsprozeduren. Je nach interner Organisationsstruktur kann es notwendig sein, Berechtigungen bis auf kleinste Datensatz-Ebenen zu vergeben. Zum Beispiel, weil der Zugriff auf Erlöse und Kosten nicht für alle Abteilungen erlaubt werden soll.

DVZ – digitale Konferenz – das richtige TMS als Schlüssel zu Spedition 4.0

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Die dritte DVZ Konferenz zum Thema Transportmanagement fand dieses Jahr nicht wie ursprünglich geplant in der Frankfurter Messe statt. Die aktuelle Situation …

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Business Intelligence – aktuelle Veränderungen schnell erkennen.

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Nicht nur die Historie ist interessant. Zeitnah reagieren wenn sich das Geschäft verändert!

Was gestern noch eingespielte Praxis war, ist heute schon Makulatur. Solche Erfahrungen machen in der aktuellen Corona-Krise nahezu alle Unternehmen: Manchen bricht ein profitables Geschäftsmodell von heute auf morgen fast vollständig weg – wie der Reisebranche. Andere, wie die Hersteller von medizinischem Mund-Nasen-Schutz oder Handwaschseife, machen urplötzlich das Geschäft ihres Lebens. Bei allem mittendrin: die Logistik. Denn wenn fast keine Passagierflugzeuge mehr unterwegs sind, müssen auch Luftfrachten andere Wege nehmen. Und wo Produktionsbetriebe urplötzlich die zehnfache Warenmenge verkaufen, sind auch deutlich mehr Transportfahrzeuge erforderlich. Wen diese Entwicklungen treffen, der muss Veränderungen so schnell wie möglich erkennen, um sich optimal darauf einstellen zu können. Eine Aufgabe wie gemacht für Business-Intelligence-Systeme (BI) und ihre vielfältigen Datenauswertungen.

Viele Speditionen nutzen bereits tagesaktuelle Auswertungen und verfügen für ihr Controlling über eine ganze Bandbreite von Berichten, die Effizienz und Ertrag aus diversen Blickwinkeln unter die Lupe nehmen. Mit zunehmender Volatilität und immer unsicherer werdenden Geschäftsverläufen wird es gleichzeitig deutlich wichtiger, noch früher von den Erkenntnissen der Datenauswertung zu profitieren. Hier setzt das Management Dashboard des Anaxco-BI-Teams für die Anaxco CargoSuite an. Es bereitet die für Sie wichtigsten speditionellen Daten zu einem Ad-hoc-Überblick auf. Und es macht Sie gezielt auf negative Entwicklungen aufmerksam – überall dort, wo Verläufe und Prozesse vom gewohnten Durchschnitt abweichen und deshalb Ihre Aufmerksamkeit benötigen. Zum Beispiel bei pünktlichen Abfahrten, der Zahl der Stopps oder Sendungen und den Gewichten.

Mit diesen Daten erkennt Ihr Führungsteam schnell die aktuellen Trends und kann Personaleinsatz sowie Ressourcen anpassen oder Tagespreise darauf abgestimmt kalkulieren. Um die neuesten technologischen Fortschritte im BI-Umfeld auszuschöpfen, stellen wir Ihnen das Dashboard als interaktiven Microsoft Power-BI-Bericht zur Verfügung.
Nutzen Sie Ihr Wissen, um Ihre Erlöse jederzeit zu optimieren!