BI: 3 Fragen an Tobias Löwenthal

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Was genau steckt eigentlich hinter Business Intelligence in der Einkaufsoptimierung? Und wie gelangen Unternehmen zu ersten aussagekräftigen Analysen?


Unser Geschäftsführer Tobias Löwenthal liefert bei Journalistin, Autorin und Kommunikationsexpertin Sabine Ursel aufschlussreiche Einblicke in die BI und beantwortet drei spannende Fragen:


Tobias Löwenthal, was bedeutet eigentlich Business Intelligence genau?

„Einfach ausgedrückt: Gemeint ist ein ganzheitlicher Ansatz zur Integration von Strategien, Prozessen und Technologien mit dem Ziel, aus verteilten und inhomogenen Unternehmens-, Markt- und Wettbewerberdaten erfolgskritisches Wissen über Status, Potenziale und Perspektiven zu erzeugen. BI schafft erstmals Transparenz und Wissen über Abteilungsgrenzen und Standorte hinweg. Ein solches Tool spürt Inkonsistenzen auf. Auch bisher isoliert geführte Daten werden via Extraktion und Transformation nutzbar gemacht – selbst solche, die vorher nur auf Papierrechnungen zur Verfügung standen. Die auf digitalisiertem Weg kanalisierten und bereinigten Daten bzw. Informationen werden dem Nutzer via Dashboards zur weiteren standardisierten Nutzung zur Verfügung gestellt. BI verschafft – auch durch vordefinierte Handlungsanleitungen – Prozesssicherheit und sorgt für die Einhaltung von Compliance.“ 


Welche Schritte zur Informationsaufbereitung gibt es bereits jetzt?

„Zunächst gilt es, alle einkaufsspezifischen Daten – wie gesagt auch die unzureichenden oder intransparenten – zu klassifizieren und zu spezifizieren, um dann im nächsten Schritt zu aussagekräftigen Analysen zu gelangen. Viele Unternehmen befinden sich allerdings noch immer in der ersten Phase der ‚Descriptive Analytics‘ – das heißt, sie erfassen Daten manuell im fehleranfälligen Excel und beschreiben den Ist-Zustand. Tabellen und Diagramme geben aber lediglich die Betrachtung im Rückblick wieder. Inkonsistenzen und falsche Weichenstellungen werden so aber nicht sichtbar. Sie werden ungeprüft durchgewunken und in der Folge somit quasi fortgeschrieben. Zu fragen ist aber: Warum ist etwas passiert? Dabei hilft die zweite Phase der ‚Diagnostics Analytics‘. Durch Funktionen wie Drill-down, Data Discovery, Data Mining und Korrelationsbildung lassen sich Ereignisse und Dimensionen belastbar analysieren. Dritter Schritt: Aus den gewonnenen Erkenntnissen müssen sich nun Vorhersage-Trends und Verhaltensmuster ableiten lassen: Wir sprechen hier von der ‚Predictive Analytics‘-Phase. Zur Anwendung kommen Techniken wie Datenmodellierung, maschinelles Lernen, KI, Deep-Learning-Algorithmen und wieder Data Mining. In Phase vier heißt es dann von Rohdaten über Datenanalyse zu besseren Entscheidungen zu gelangen. ‚Prescriptive Analytics‘ erlaubt einen auch auf Simulationen beruhenden vorausschauenden Blick. Wer auf Knopfdruck derartige Brücken schlagen und Fäden spinnen kann, macht sein Unternehmen wesentlich resilienter.“


Lässt sich eine BI-Datenanalyse auch direkt in eine Einkaufsplattform einbetten?

„Ja, und genau das ist spannend. Ziel ist Transparenz über Preise, Produkte und Anbieter, über das Verhalten der internen Bedarfsträger und diverse Korrelationen. Konkret ist das nun bei Mercateo Unite der Fall. Als ganzheitliche Beschaffungslösung sind hier der transaktionale Einkauf sowie die persönlichen 1:1-Beziehungen zu Lieferanten digital in einer Infrastruktur abbildbar, mit vorintegriertem Content und erweiterbarem Netzwerk mit nur einem Kreditor.  

Das Tool ‚4EBIT on Unite‘ greift auf den Content des Mercateo-Marktplatzes, auf Exklusivkataloge, Business Shops und kundeneigene Quellen zu. Der User generiert Transparenz, klare Analysen und Handlungsempfehlungen zu Einsparpotenzialen. Das Tool ist als Zusatzservice gegen geringe monatliche Gebühr direkt über den Unite-App Store freischaltbar. Der Nutzer hat keinen manuellen Aufwand. Und was wichtig ist für seine Argumentation im Unternehmen: Er braucht kein IT-Projekt anzuschieben. Die dortigen Kollegen wissen das außerordentlich zu schätzen.“

 

Autorin: Sabine Ursel