GoodMills: Datenanalyse für sieben Länder und 25 Mühlen – mit QlikView GoodMills: Datenanalyse für sieben Länder und 25 Mühlen – mit QlikView - Computerwelt

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GoodMills: Datenanalyse für sieben Länder und 25 Mühlen – mit QlikView

Die GoodMills Group hat ihren Sitz in Wien und führt sieben Länderorganisationen mit insgesamt 25 Standorten in Österreich, Deutschland, Polen, Tschechien, Ungarn, Rumänien und Bulgarien.

Das rasante geschäftliche Tempo, in dem sich Goodmills entwickelt hat, stellte das Unternehmen vor ganz neue Herausforderungen.

Das rasante geschäftliche Tempo, in dem sich Goodmills entwickelt hat, stellte das Unternehmen vor ganz neue Herausforderungen.

© Goodmills

Verarbeitet werden jährlich etwa 2,8 Millionen Tonnen Getreide, der jährliche Umsatz des Konzerns mit seinen 2150 Mitarbeitern beträgt 850 Millionen Euro. Damit handelt es sich um das führende Mühlenunternehmen in Europa. Kunden sind Bäcker, Industriebäcker sowie der Einzelhandel.

Das rasante geschäftliche Tempo, in dem sich Goodmills entwickelt hat, stellte das Unternehmen vor ganz neue Herausforderungen. „Die Gruppe ist durch Zukäufe sehr rasch gewachsen. Dadurch befinden sich in den sieben europäischen Standorten auch die unterschiedlichsten ERP-Systeme im Einsatz. Diese Situation war keineswegs optimal, denn so erzeugte die Datenauswertung einen hohen Aufwand“, weiß Jürgen Morawitz, Director International Controlling bei der GoodMills Group.

Das Reporting des größten europäischen Getreidemühlen-Konzerns erfolgte über Excel, was die Verantwortlichen als wenig ideal empfanden – aufgrund gesteigerter Fehleranfälligkeit durch falsche Verknüpfungen und der mangelnden Transparenz von Daten. In Österreich, Heimat der populären Mehl-Marke „Fini´s Feinstes“ wurde daher die Entscheidung getroffen, dass die Mühlen anders mahlen müssen, um aus den Daten des Unternehmens verlässliche und verwertbare Informationen zu bekommen.

Angestrebt wurde eine Homogenisierung quer über alle Länder durch eine leistungsfähige Business Intelligence-Lösung. Best Practice innerhalb der Gruppe Die Wahl fiel dann nach Prüfung diversester Analysen auf die Data-Discovery- Lösung QlikView damit auf jenes Produkt, das sich schon in der rumänischen Niederlassung bewährt hatte. Die Erwartungen des Konzerns waren von Beginn klar definiert: Alle Datensysteme der einzelnen Standorte sollten schnell und unkompliziert an das zentrale BI-Werkzeug angebunden werden – mit dem Ziel, Analysen und Reports auf eine neue Stufe zu heben.

Rasche Plattform-Anbindung

Für die entsprechende Umsetzung reiste ein Team, bestehend aus einem externen Berater und einem QlikView-erfahrenen rumänischen Kollegen nach Polen, Tschechien, Ungarn, Rumänien und Bulgarien. Die Würze lag dabei auch in der Kürze: „Das hat alles einen gewissen Charme. Nach nur drei Tagen waren am jeweiligen Standort die lokalen Datensysteme an QlikView angebunden, am vierten Tag konnten schon die ersten Analysen erstellt werden“, erinnert sich Morawitz. Für diesen Zweck erhielten auch etwa 40 Key User in den 25 Niederlassungen ein eigenes Training für den QlikView-Alltag. Diese konnten anschließend ihr Know-how im Betrieb weitergeben. Nach rund neun Monaten war jene Ländertour finalisiert und die IT-Mühle konnte ihren Dienst aufnehmen. Mit Erfolg: Die Holding der GoodMills Group verfügt heute über eine Plattform für den zentralen Zugriff auf die verschiedenen ERP-Systeme aller Standorte. Der Vorteil für 54 Anwender aus den Bereichen Controlling, Finanzwesen und Vertrieb: Der Konzern kann mit länderübergreifenden Analysen agieren und so die Qualität der Unternehmens-Steuerung auf einem Top- Level halten.

Die Harmonisierung lieferte der Chefetage eine transparente 360 Grad-Perspektive auf Abläufe, Entwicklungen und Trends. Eine gemeinsame Sicht der Dinge und die Vergleichbarkeit von Daten bilden eine solide Basis für Entscheidungen und Reaktionen auf aktuelle Anforderungen. Morawitz: „Wir sprechen jetzt innerhalb der Gruppe eine Sprache und verfügen über verlässliche Benchmarks wie etwa bei der Getreideausbeute oder dem Energieaufwand. Das war vor QlikView gar nicht möglich.“ Das Vertrauen in die generierten Daten geht auch einher mit der Reduktion des Aufwandes. Wo früher das kompakte Monats-Reporting im Excel-Format mit vielen Eckdaten wie Cash Flow, Auslastung der Mühlen oder Kosteneffizienz bei der Produktion zehn Tage in Anspruch nahm, schaltet die Ampel in der QlikViewÄra deutlich früher auf Grün: Nach fünf Tagen ist der Bericht fertig, die gewonnene Zeit lässt sich für das Kerngeschäft nutzen.

Für diesen Zweck musste eine atemberaubend anmutende Quantität in den Griff bekommen werden. Eine Charakteristik von GoodMills bildet die Kombination aus den Datensätzen sowie deren „Breite“ aufgrund der hohen Zahl an Feldern. Die Holding produziert dabei etwa 12 Millionen Datensätze, plus der Länderinformationen steigt die Summe auf etwa 25 Millionen. Der Knackpunkt dabei ist, dass die Faktentabelle etwa 300 Felder breit ist. Unter dem Strich entsteht aus den Datensätzen und eben jener Breite die beeindruckende Summe von rund 3,6 Milliarden Datenzellen. Es dürfte wenig Fantasie nötig sein für die Einsicht, dass hier ohne Business Intelligence ein Analyse--Marathon warten dürfte. „Einen konkreten Wert aus der Masse zu filtern, würde auf traditionelle Weise viel Zeit in Anspruch nehmen. Hier schafft QlikView Abhilfe. Eine Voraussetzung bleibt aber, dass die Datenbasis für die Lösung sauber aufgesetzt sein muss“, erläutert Ulrich Track, International ITManager bei der GoodMills Group. Diese Mühe lohnt sich. Schließlich sind im Konzern durch QlikView selbst Analysen möglich, die früher zur Kategorie Wunschdenken zählten. So wie die präzise Feststellung des B2C-Umsatzes an den Standorten oder der Beitrag einzelner Marken zu den Einnahmen der Gruppe. „Die Holding verfügt durch QlikView über Sales Reports, die auf Knopfdruck zeigen, ob in Ländern Handlungsbedarf herrscht, weil vielleicht ein Kunde weggebrochen ist. Das erhöht die Reaktionsgeschwindigkeit und sorgt dafür, dass wir wettbewerbsfähig bleiben“, erklärt Morawitz. Um aufgrund der ständig zunehmenden Datenmenge Performanceeinbußen frühzeitig zu verhindern, wird während des Betriebes ein Optimierungsprojekt durchgeführt. Dieses beinhaltet die Neuordnung der Datenstruktur und Anpassung der bestehenden Reports.

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