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Technologieunabhängige Strategieberatung: Mit SAP und Microsoft-Technologie zur modernen Analytics-Landschaft

Rote Felsformationen und riesige Palmlilien, sandige Strände und türkisblaues Wasser oder dichte Wälder und tiefgrüne Farne – die Erde ist reich an unterschiedlichen Landschaften. Ähnlich vielfältig sind die IT- und Analytics-Landschaften in unterschiedlichen Unternehmen. Manche davon sind bereits perfekt an die Gegebenheiten angepasst, bei anderen ergibt sich jedoch noch großes Potenzial zur Kultivierung, Umstrukturierung und Erneuerung, um langfristig gesehen wettbewerbsfähig zu bleiben. Und genau das ist unser Metier.

Wir bieten eine technologieunabhängige Analytics-Strategieberatung, die sich nicht auf ein System wie SAP oder Microsoft festlegt, sondern wir betrachten das große Ganze, den gesamten Landstrich, wenn man so will. Mit all seinen Besonderheiten und Eigenheiten, aber auch Chancen und Möglichkeiten. Dabei ergründen wir, welche Maßnahmen und Ziele sinnvoll und machbar sind und gehen, wenn Sie möchten, danach gleich in die Umsetzung.

Wenn Sie also beispielsweise eine Umstellung auf SAP S/4HANA geplant haben bzw. Ihr ERP-System digitalisieren wollen und dabei auch den wichtigen Punkt Analytics einbeziehen möchten, sind wir Ihr perfekter Ansprechpartner. Wir durchleuchten und analysieren Ihre bestehende Analytics-Landschaft, um auch diesbezüglich den für Sie passenden, strategischen Weg festzulegen und gemeinsam einzuschlagen.

Im Blogbeitrag erzählen wir mehr über unsere Methode:

 

 

Drei Schritte zum Erfolg

Unsere Vorgehensweise gliedert sich in drei Schritte, die wir nachstehend genauer erläutern:
1
Ist-Analyse der Analytics-Architektur
2
Soll-Konzeption der künftigen Analytics-Architektur
3
Analytics-Roadmap

1.) Ist-Analyse der Analytics-Architektur

Unsere technologieunabhängige Analytics-Strategieberatung startet stets mit einer Ist-Analyse. Wir analysieren also Ihre bisherige Landschaft und norden diese ein. Ziel dieser ersten Phase ist es, eine Systemlandkarte zu entwerfen, die sowohl Schnittstellen berücksichtigt als auch Pain Points aufzeigt und es uns ermöglicht, die Analytics-Landschaft zu bewerten und zu kategorisieren. Dabei stützen wir uns auf unser neunstufiges Reifegradmodell:

1
Stufe 1:
Befindet sich ein Unternehmen auf Stufe 1, verwendet es noch überhaupt kein analytisches Reporting, sondern greift auf ein losgelöstes System zurück. Das kann sein, wenn der Betrieb sehr klein ist oder die Firma gerade erst anfängt, Prozesse in einem operationalen System abzubilden. Die Auswertung erfolgt durch operative Anwendungen.
2
Stufe 9:
Unternehmen, die wir der 9. Stufe zuordnen, besitzen bereits eine Governed Dataplatform bzw. eine unternehmensweite Datenstrategie und verfolgen diese schon erfolgreich. Hier macht es Sinn, über Themen aus dem Bereich „Advanced Analytics“ zu sprechen bzw. die Datenstrategie, wenn möglich, in Nuancen weiter zu optimieren.
3
Dazwischen:
Dazwischen liegen allerlei Unternehmen, die etwa SAP als primäre Datenbasis verwenden und mit einzelne Powerlisten arbeiten, solche, die bereits über ein eigenes Datawarehouse verfügen oder solche, die schon ein analytisches Reportingsystem integriert haben, daneben aber noch davon losgelöste Excel-Listen nutzen. Fortgeschrittener sind wiederum Unternehmen, die bereits zwischen strategischem und operativem Reporting unterscheiden und Kennzahlen sowie klare Verantwortlichkeiten definiert haben oder solche, die darüber hinaus den analytischen Anforderungsprozess für das KPI-Management abgesteckt haben.
4
Advanced
Analytics:
Die meisten unserer Kunden befinden sich irgendwo in der Mitte und wollen sich, abgestimmt auf einen persönlichen Zeithorizont, vorhandene Ressourcen und Möglichkeiten, verbessern. Ab Stufe 8 sprechen wir jedenfalls von Advanced Analytics. Und in Stufe 8 und 9 macht es auch erst Sinn, über das Thema AI oder KI zu sprechen bzw. dieses Thema aktiv anzugehen. Denn das A und O einer sinnvollen KI-Strategie ist eine definierte, saubere, unternehmensweite Datenbasis, auf die man sich verlassen kann. Hier gilt also die Devise: Ohne Datenmanagement bzw. Datenstrategie kein sinnvoller bzw. mehrwertbringender Einsatz von KI.

2.) Soll-Konzeption der künftigen Analytics-Architektur

Im nächsten Schritt unserer technologieunabhängigen Strategieberatung, die sowohl SAP- als auch Microsoft-Tools berücksichtigt, geht es darum, festzulegen, wohin die Reise in puncto Analytics-Architektur mittel- bis langfristig gehen soll. Dazu werden verschiedene Ziele und strategische Anforderungen, etwa die Integration von KI oder mehr Schnelligkeit, mit Zeithorizont, Ressourcen, Budget und Co. abgestimmt. Es folgen eine genauere Analyse und Verdichtung und daraus resultiert die Soll-Architektur.

3.) Analytics-Roadmap

Schließlich wird der Weg bis zum Ziel genauer aufgeschlüsselt – mit Maßnahmen, Aufgaben, Zuständigkeiten und Ressourcen. So entsteht eine Analytics-Roadmap, die bereits konkrete Handlungsaufforderungen beinhaltet.

Wir begleiten Sie

Und wenn Sie sich für uns als strategischen Partner entscheiden, geht es danach direkt los. Kurs Richtung moderne, digitale Zukunft. Wir freuen uns, wenn wir Sie mithilfe unserer technologieunabhängigen Strategieberatung auf diesem Weg begleiten dürfen.

Ein wichtiger Faktor für den Erfolg einer modernen BI-Strategie, der oft vergessen wird, jedoch klar im Fokus stehen sollte, ist: Data Culture und Change-Management. Es gilt also, die Bereiche Data Culture und analytisches Denken zu institutionalisieren, sonst bringt auch die beste BI- bzw. Analytics-Strategie nichts. Erst damit gelingt eine ganzheitliche Transition.
Clemens Stadler
LoB Manager Analytics & Planning

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