DATANOMIQ im BITKOM Leitfaden über Big Data

Big Data ist das aktuelle Schlüsselthema in der Industrie. Der Mangel an Best-Practice-Beispielen und an Praxiserfahrungen für diesen neuen Trend gelten jedoch teils noch als Barriere für die verstärkte Nutzung von Big Data.

Hier wirkt der BITKOM (Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e. V.) mit dem kürzlich veröffentlichten dritten Leitfaden Leitfaden über Big Data Analytics entgegen. In diesem Leitfaden stellt der BITKOM über 40 Big-Data-Einsatzbeispiele aus der Praxis von Wirtschaft und Verwaltung vor. So sollen überzeugende Hinweise dafür geliefert werden, wie der Einsatz von Big Data bei Anwendern Möglichkeiten für Geschäftsmodell-Innovationen eröffnet.
Entscheider aus dem Mittelstand können aus den Praxisbeispielen Impulse und Anregungen erhalten, in ihren Unternehmen das innovative Potenzial von Big Data zu heben.

Auch wir von DATANOMIQ sind in diesem Leitfaden mit einem Fallbeispiel aus dem Bereich Dynamic Cost Analytics und der Revision von Preisschwankungsklauseln im strategischen Einkauf auf der Seite 49 des Leitfadens vertreten.

Der BITKOM Leitfaden Big Data und GeschäftsmodellInnovationen in der Praxis: 40+ Beispiele kann über folgenden Link heruntergeladen werden: BITKOM – Leitfaden für Big Data und Geschäftsmodellinnovationen (Download-Link)

 

 

Erste Praxisstudie „Procurement Analytics“

Daten sind für Unternehmen aller Branchen eine der wichtigsten Ressourcen – darüber herrscht in Wirtschaft und Wissenschaft seit langem allgemeiner Konsens. Der Siegeszug von Big Data & Analytics begann im Marketing und Vertrieb und setzt sich nun als Procurement Analytics im Einkauf mit ungeahnten Möglichkeiten durch. Dennoch ist der Rückstand aus Sicht des Einkaufs gegenüber vertrieblichen Anwendungen noch hoch: Lediglich jeder vierte Studienteilnehmer nutzt Procurement Analytics bereits aktiv oder im Rahmen eines Pilotprojekts. Dabei ist der Einkauf am Schnittpunkt interner und externer Datenquellen, vielfältigen Datenarten und zahlreichen datengetriebenen Herausforderungen geradezu für einkaufsbezogene Anwendungen prädestiniert. Einkaufsorganisationen, die aktuell nicht die richtigen technologischen Weichen stellen und sich nicht mit den Potenzialen auseinandersetzen, droht den Anschluss an den Wettbewerb zu verlieren. Vor diesem Hintergrund beleuchtet die erste Praxisstudie „Procurement Analytics“ den Themenkomplex „Big Data und Analytics“ speziell aus der Sicht des Einkaufs. Neben der Schaffung eines einheitlichen Verständnisses befasst sich die Studie vor allem mit möglichen Potenzialen und zeigt konkrete Anwendungsfelder auf.


Befragt wurden 98 Unternehmen unterschiedlichster Branchen und Größenordnungen.

Bitte füllen Sie zum Download der Praxisstudie das nebenstehende Kontaktformular aus – Sie werden dann direkt zur Studie im PDF-Dateiformat weitergeleitet.

 

Datenschutzbestimmung:

Als Big-Data-Unternehmen kennen wir uns mit Datenschutz genauso aus, wie mit der Verarbeitung von Daten. Auch deshalb schreiben wir Datenschutz und Datensicherheit groß und behandeln erfasste Daten stets streng sensibel. DATANOMIQ unterwirft sich darüber hinaus folgenden Grundsätzen beim Schutz Ihrer personenbezogenen Daten:

Personenbezogene Daten werden nur unter Einhaltung der Datenschutzgesetze der Bundesrepublik Deutschland und der Datenschutzbestimmungen der Europäischen Union verarbeitet und genutzt.

Die DATANOMIQ GmbH wird Ihre Daten, die wir über unsere Webseiten erfassen, ausschließlich intern und stets nur zur Abwicklung Ihrer Anfrage als Kunde oder Partner verarbeiten. In keinem Fall werden Ihre personenbezogenen Daten zu Werbe- oder Marketingzwecken oder unbefugt zu anderen Zwecken Dritten übermittelt (das heißt zum Beispiel zur Kenntnis geben oder weitergeben)

DATANOMIQ und ACELOT schließen Partnerschaft

München/Berlin, 08. Dezember 2014 – DATANOMIQ, ein führender Lösungs-Anbieter für Big Data Analytics und der Einkaufsdienstleister ACELOT geben Ihre Zusammenarbeit bekannt.

Der Kern der Partnerschaft liegt auf innovativen Leistungen und Technologien, die neue Möglichkeiten im Einkauf und Supply Chain Management erschließen und das Leistungsniveau von Beschaffungsorganisationen deutlich verbessern. ACELOT setzt die Lösungen künftig bei Einkaufsprogrammen bei mittelständischen und großen Kunden ein und kann damit seine ergebnisorientierte Projektarbeit auf ein neues Leistungsniveau heben. Die Lösungen von DATANOMIQ tragen dazu bei, ungeahnte Potenziale im Einkauf aufzudecken und den Arbeitsalltag auf allen Ebenen zu vereinfachen.

„Big Data ist inzwischen ein Schlüsselfaktor im Einkauf und Supply Chain Management geworden. Die stetig wachsenden Datenmengen aus verschiedenen Fachabteilungen, globalen Beschaffungsmärkten und von Lieferanten sind Fundgruben für Erkenntnisse, mit denen unsere Ergebnisse zusätzlich verbessert werden können. Mit Big Data eröffnen wir unseren Kunden beispiellose Chancen, die vor wenigen Jahren noch undenkbar gewesen wären. Durch die Partnerschaft sind wir nun in der Lage, unseren Kunden ein umfassendes Lösungsportfolio im Bereich Business Analytics zu bieten“, erklärt Christoph Gabath, Geschäftsführer von ACELOT.

Wir freuen uns über die Partnerschaft mit ACELOT und dass wir künftig gemeinsam vielen Unternehmen den hohen Mehrwert von Big Data Analytics im Einkauf und Supply Chain Management weitergeben können“, so Benjamin Aunkofer, Geschäftsführer von DATAONIMIQ. „Die Lösungen von DATANOMIQ und das Spektrum von ACELOT ergänzen sich optimal.“

DATANOMIQ entwickelt mit den modernsten Technologien Lösungen zur Verbesserung der Kosten-, Liquiditäts- und Risikosituation, die von ERP-Systemen nicht abgedeckt werden. Die Analytics Plattform bezieht dabei Daten aus unterschiedlichsten Vorsystemen innerhalb und außerhalb des eigenen Unternehmens ein.

Über DATANOMIQ

DATANOMIQ ist der führende Anbieter von Big Data Lösungen speziell für Einkauf und Supply Chain Management. Das Unternehmen trägt dazu bei, neue Möglichkeiten zu erschließen und den Arbeitsalltag einfacher und erfolgreicher zu machen. Die Lösungen von DATANOMIQ zeichnen sich durch Alleinstellungsmerkmale aus und decken ungeahnte Potenziale zur Erreichung der betrieblichen Zielsetzungen auf. DATANOMIQ nutzt dazu modernste Technologien wie Process Analytics, Predictive Modelling sowie Machine Learning.

Über ACELOT

ACELOT bietet als integrierter Umsetzungspartner ein umfassendes Lösungsspektrum für die Herausforderungen in Einkauf und Materialwirtschaft. Durch ein einmaliges Leistungsspektrum ist ACELOT in der Lage, alles aus einer Hand anzubieten – von der Umsetzung anspruchsvoller Programme über individuelle Weiterbildung bis hin zur Übernahme ausgewählter Einkaufsprozesse (Managed Services). ACELOT ist damit in den vergangenen Jahren zu einer unverzichtbaren Größe im deutschsprachigen Mittelstand geworden.

DATANOMIQ-Leitartikel in All about Sourcing

DATANOMIQ-Leitartikel in All about Sourcing

Ausgabe 8-9/14 Nov./Dez. 2014, S. 1

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Die Herausforderung

Der Begriff Big Data ist in aller Munde. Die Datenflut im Einkauf nimmt unaufhaltsam zu. Unternehmen können entweder darin untergehen oder auf der Welle zum Erfolg surfen. Big Data umschreibt dabei das Zusammenführen und Auswerten von Daten aus verschiedensten internen und externen Quellen, um einen möglichst umfassenden und konsistenten Datenbestand zu erhalten und ungeahnte Zusatzpotenziale zu erschließen. Aus den neuen und gerade erst entstehenden Daten- und Inhaltstypen lassen sich Erkenntnisse gewinnen, die zuvor als außerhalb der Reichweite angesehen wurden. Standen in den vergangenen Jahren vor allem absatzorientierte Herausforderungen im Fokus, so konzentrieren sich die heutigen Anwendungen insbesondere auf Einkauf und Supply Chain Management. Gerade hier – am Schnittpunkt interner und externer Datenströme – können Unternehmen jeglicher Größenordnung Vorteile aufbauen und gegenüber dem Wettbewerb ausspielen.
Big Data Analytics macht weiter, wo ERP-Systeme aufhören
Vorhandene ERP-Systeme erfassen Daten über Einkaufsprozesse nahezu vollständig und steuern den Workflow. Hinsichtlich der Nutzung der Daten durch Auswertung stoßen sie jedoch schnell an ihre Grenzen und müssen künftig um spezielle Lösungen rund um Big Data Analytics für den Einkauf erweitert werden. Darüber hinaus liegen parallel zum ERP-System weitere isolierte Systeme unterschiedlicher Anbieter mit relevanten Daten und Informationen für den Einkauf vor, so z.B. Daten aus eigenständigen CRM-, SRM-, PLM- und Buchungs-Systemen sowie Word- und Excel-Dokumente. Konventionelle Abfragen führen hier nicht zum Ziel. Da diese Daten mit vorliegenden Tools zumeist nicht in Auswertungen und Reporting einbezogen werden können, bleiben resultierende Potenziale ungenutzt. Hier setzt Big Data Analytics an: Spezielle Lösungen harmonisieren relevante Einkaufsdaten unterschiedlichster Quellen innerhalb und außerhalb des Unternehmens auf einer zentralen Plattform und leiten daraus Handlungsempfehlungen ab. Darüber hinaus sind weitere externe Datenquellen, z.B. Rohstoffindizes, statistische Daten oder Produkt- und Lieferantendiskussionen in Social Media einzubeziehen. Nur: Diese Daten liegen nicht in ERP-Systemen vor und sind in hohem Maße unstrukturiert. Die größte Hürde zum durchgängigen „Procure-to-Pay“-Prozess ist die oft vorliegende heterogene Systemlandschaft.

Unbegrenzte Möglichkeiten für zusätzliche Einkaufspotenziale

Mit Big Data Lösungen erhält der strategische Einkauf die komplette Datenkonsistenz und zentrale Kennzahlen mit direktem Einfluss auf das Ergebnis. Die Einsatzmöglichkeiten sind dabei nahezu unbegrenzt.
» Identifikation von Preisabweichungen auf Sachnummernebene,
» Erkennung und Bereinigung von Dateninkonsistenzen,
» Aufdeckung von Doppelzahlungen,
» Verbesserung des Bestelltimings,
» Optimierung von Vergabeentscheidungen durch Nutzung digitaler Informationskanäle,
» Abgleich von Kostenentwicklungen mit korrespondierenden Rohstoffpreisen,
» Monitoring und Auswertung von Einkaufsprozessen,
» Erkennung von Maverick Spend,
» Trendanalysen von Preis- und Nachfrageentwicklungen,
» präventive Aufdeckung von Betrugsmöglichkeiten,
» Abbau von Lieferrisiken,
» Abgleich mit Benchmarks, Budget- oder sonstigen Zielwerten,
» und vielen weiteren unternehmensindividuellen Kontrollgrößen.

Big Data Management wird somit zu einem der wichtigsten Wettbewerbsfaktoren für die Einkaufsorganisation und macht sich schnell bezahlt: Anwender erzielen nach Einführung von Big Data und Analytics eine Performance-Steigerung von über 30% bei den relevanten Steuerungsgrößen. Angesichts der steigenden Datenmengen aus externen Quellen dürfte das Potential künftig sogar noch höher sein. Data Analytics ist somit bereits heute für den Einkauf unverzichtbar.

Eingedenk manch teurer IT-Systeme, deren Anschaffung sich nicht ausgezahlt hat, sollten Unternehmen auf eine flexible Managed Service-Lösung setzen, um finanzielle und personelle Aufwendungen so gering wie möglich zu halten. Externe Big Data-Kapazitäten, die analytische Expertise mit operativer Einkaufserfahrung kombinieren, verstehen dabei, die Werkzeuge so einzusetzen und in praxiserprobte Einkaufsmaßnahmen zu übertragen, um sich einen schnellen Vorsprung im Einkauf zu verschaffen. Big Data Analytics ist kein käufliches Tool, auch wenn einige Technologieanbieter dies so vermarkten mögen, sondern eine Sammlung von nutzen- bzw. anwendungsorientierten Lösungen und Methoden, mit denen völlig unterschiedliche Datenformate zusammengeführt und analysiert werden können, falls erforderlich auch in Echtzeit. In jedem Fall müssen jedoch Einkaufsmitarbeiter bereit sein, Verbesserungspotenzial umzusetzen und Korrekturen vorzunehmen, denn durch Big Data Analytics wird schnell Einsparungspotenzial identifiziert und Prozesse transparent.

Fazit

Big Data Analytics gehört zu den wichtigsten Instrumenten mit denen Einkaufsorganisationen zusätzliche Potenziale realisieren und ein völlig neues Leistungsniveau erreichen können. Daher sollten Sie sich nicht fragen, ob, sondern wie Sie sich Big Data zunutze machen und heute die Weichen dafür richtig stellen. Big Data und deren leistungsfähige Analysen stellen dabei eine Ergänzung zu bestehenden ERP- und IT-Systemen dar, da diese im Gegensatz zu traditionellen Business Intelligence Systemen leistungsfähiger sind und deutlich mehr verwertbare Informationen aus unterschiedlichsten Quellen inner- und außerhalb des Unternehmens zusammenführen und als Auswertungsgrundlage nutzen können. Richtig eingesetzt, erzeugen Big Data Initiativen einen Mehrwert, der den Investitionsaufwand bereits in kurzer Zeit mehr als wettmacht. Big Data Analytics ist somit zum Game Changer im Einkauf geworden.

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