Kosteneinsparung und Prozesseffizienz für Planung und Analyse durch Plattformvereinheitlichung

Seit über 20 Jahren sind die Gründer von Acterys sehr eng in die Entwicklung von Performance-Management-Prozessen eingebunden, und haben mit den meisten wesentlichen Technologien gearbeitet.

In diesem Blog befassen wir uns mit dem Potenzial für Effizienz und Kosteneinsparungen durch die Vereinheitlichung der Plattform fuer CPM Prozesse und die sehr unterschiedlichen Ansätzen, die wir bei Kunden sehen.

Unter Performance Management verstehen wir in diesem Zusammenhang die Rückkopplungsschleife zwischen:

1. Planung: Ziele und Treiber zu definieren
2. Überwachung: Ist- Plan und Abweichungsanalyse
3. Prognose: Zielanpassung und Adaptierung
4. Wissensmanagement: Dokumentation der Erfahrungen
5. Aufgabenverwaltung: Sicherstellung, dass Dinge erledigt werden

Momentane Situation

Was wir bei unseren Kunden immer noch als den vorherrschenden Status Quo sehen, ist eine unterschiedliche Mischung von Anwendungen, die im Performance-Management-Prozess verwendet werden:

Datenspeicherung und management

In den meisten Fällen ist die Kerntechnologie des Prozesses ein Data Warehouse oder ein zentrales Datenmodell, das häufig auf einer der wesentlichen RDBMS-Plattformen (Relational Database Management System) basiert z. B. Microsoft SQL Server, Oracle, Snowflake usw. Dies ist in fast allen Fällen eine “Lese Umgebung”. Daher müssen die Benutzer auf der Geschäftsanwenderseite (Finanzen, Marketing, Betrieb usw.) andere Anwendungen für ihre Anforderungen finden.

Tabellenkalkulation oder teure Spezialanwendung

Für die “weniger gut betuchten” ist der Standard eine mehr oder weniger manuelle Tabellenkalkulationslösung, deren Wartung normalerweise viel Aufwand erfordert. Unternehmen mit höheren Budgets verwenden in der Regel spezielle Anwendungen, die in den meisten Fällen nur bestimmte Aspekte des Prozesses abdecken: z.B eine Konsolidierungs-App, eine Analyselösung, ein Planungstool usw. mit unterschiedlichen, häufig sehr hohen Preisen abdecken (weitere Details in diesem Blog).

Es ist also nicht ungewöhnlich, dass ein Unternehmen, nachdem es einige Millionen Euro in ein Data Warehouse investiert hat, 2.000 Euro plus pro Power-User und Jahr für Planungssoftware ausgibt, um das Zurückschreiben in eine separate „Planungsdatenbank“ zu ermöglichen. In der Regel eine proprietäre Technologie, die sich von der im Data Warehouse verwendeten relationalen Datenbank unterscheidet.

Vor Standard-Self-Service-Lösungen wie Power BI und Tableau gaben Benutzer weitere 1.000 USD pro Jahr für Lizenzen für Datenanalysefunktionalitäten aus.

Und das ist nur der Software-Teil…

Teures, seltenes, spezialisiertes Wissen

All dies wird noch teurer wenn externe Berater mit Tagessätzen zwischen 1.500 und 4.000 US-Dollar eingesetzt werden, die häufig die Software-Investition vielfach überschreiten. Schnell sind sie bei einer Hunderttausenden von Euro Investition.

Die Klempnerarbeiten

Diese Berater müssen nicht nur die jeweilige Performance-Management-Komponente konfigurieren, sondern auch alles wieder zusammenführen.

Die Data Warehouse-Daten müssen geladen und mit der Planung, Konsolidierung oder anderen speziellen Anwendungen synchronisiert werden. Wenn sie fertig sind, müssen die Planungsresultate häufig wieder in das Data Warehouse zurückgeschrieben werden.

Die große Rechnung

Alles in allem führt dies zu übermäßigen Kosten und unnötigen Anstrengungen zur Aufrechterhaltung des Prozesses.

Ein besserer Ansatz

Unser Ansatz bei Acterys konzentriert sich auf die Vereinheitlichung aller Performance-Management-Prozesse auf einer einzigen Architektur mit einem einzigen Datenspeicher: „Das planungsfähige Data Warehouse“ basierend auf relationalen Datenbanken:

Relationale Datenbanken haben sich in den letzten Jahrzehnten aufgrund der elastischen Kapazität der Cloud und neuen Konzepten wie der in-memory Verarbeitung, Spaltenspeicherindizes usw. enorm weiterentwickelt.

Sie erfüllen perfekt alle erforderlichen Anforderungen: von detaillierten transaktionsorientierten Anforderungen (z. B. für die Personalplanung, mit denen ältere, proprietäre OLAP-Datenbanken nicht einfach umgehen können) bis hin zu hoch aggregierten, mehrdimensionalen Analysen.

Auf dieser Plattform fügt die Acterys-Engine folgendes hinzu:

• ERP / SaaS-Integration: Automatisierte Prozesse zum Generieren und Aktualisieren von Datenmodellen, die für Analyse und Planung optimiert sind
• Eine Engine für leistungsstarke Mehrbenutzer-Rückschreibvorgänge mit umfassenden Planungsfunktionen: treiberbasiert, von oben nach unten / von unten nach oben, KI / ML unterstützt.
• Benutzergesteuerte Geschäftsmodellierung: Benutzer ohne spezielle SQL- oder andere technische Kenntnisse können ihre Leistungsmanagementmodelle und -prozesse erstellen, aktualisieren und warten
• Vorgefertigte “Best-Practice”-Vorlagen für: Berichte, Planung, Konsolidierung und andere Workflows für das Performance Management

Die Vorteile

• Investitionen nutzen 
  Mit diesem Ansatz können Unternehmen in vielen Fällen die direkt die bestehende Architektur und Sicherheitsrichtlinien nutzen. Entweder in der Cloud auf der marktführenden Azure-Plattform oder vor Ort mit Standard-MS SQL Server.
• Wissen nutzen
  Bauen Sie auf Ihrem vorhandenen Wissen auf oder nutzen Sie allgemein verfügbare Wissenspools, ohne von spezialisierten Beratern von Anwendungsanbietern “abgezockt” zu werden.
• Prozesseffizienz und Vereinfachung
  Alle Ihre Daten befinden sich an einem Ort, ohne dass Daten zwischen verschiedenen Datenspeichern und Anwendungen verschoben werden müssen
• Integration in vorhandene Office-Produktivität
  Der Acterys-Ansatz lässt sich nativ in die Produktivitätslösungen integrieren, die die Benutzer im Prozess verwenden: von Power BI über Excel bis zu den neuesten Workflow-Automatisierungslösungen, die die Power Platform bietet.

Fazit

In den letzten 5 Jahren haben wir diesen Ansatz bei Hunderten von Kunden auf der ganzen Welt implementiert, die in der Lage waren, die Kosten auf allen Ebenen, bei Software, Service und Wartung mindestens um 50% zu senken.

Die folgende Tabelle zeigt eine vereinfachte Aufschlüsselung für ein 20-Planer-Benutzerszenario:

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