embedded BI in Trade ERP

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Ein BI-Projekt beginnt in den meisten Handelsunternehmen mit derselben Aufgabe:

‍Tage oder gar wochenlang Daten aus dem ERP holen, bereinigen, mühsam in ein Data Warehouse überführen. Erst im Anschluss lassen sich Berichte bauen, meist mit viel Aufwand. Wer im SHK-, Stahl- oder Produktionsverbindungshandel nach einer ERP-BI-Lösung sucht, stößt meist zuerst auf genau dieses Problem, und auf die Frage, wer diesen Aufbau eigentlich leisten soll: die eigene IT, ein externer Berater, oder gar keiner.

Genau hier setzt die embedded BI-Lösung von enventa an.

‍Die Datenpools für Vertrieb, Einkauf, Lager und Finanzbuchhaltung sind bereits angelegt und an die enventa Trade ERP-Datenstruktur angebunden. Wer mit Trade ERP arbeitet, kann daher direkt direkt mit Auswertungen starten, statt zuerst ein Datenmodell aufzubauen.

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"Normalerweise stecken 70 % der Arbeit in einem BI-Projekt im Datenmanagement, nur 30 % bleiben für die eigentliche Auswertung. Mit dem Starterset im enventa trade ERP ist das schon zum Projektstart umgekehrt, der Großteil der Arbeit ist bereits getan." Lukas Motzer, BI Sales Experte für Trade ERP

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Was im Starterset für Trade ERP bereits steckt

Das Trade-Starterset ist ein bewährtes BI-Starterset im enventa Portfolio und deckt vier Bereiche mit vorgefertigten Berichten ab:

1. Vertrieb: Marge zum Vertreter, Umsätze nach Lagerort und Artikelgruppen, Angebotsquote nach Jahren, Auftragsbestand nach Lagerort, Liefertreue nach Monaten
2. Einkauf: Durchlaufzeiten, Lieferantenbewertung, offene Rechnungsprüfungen
3. Finanzbuchhaltung: Bilanz, GuV, offene Posten, Cashflow-Rechnung, Rückstellungsspiegel
4. Lager: Lagerreichweite, Umschlagshäufigkeit, Lagerwarenbewegungen, Forecast der Lagerbewegungen

Diese Berichte greifen auf Echtdaten aus dem laufenden ERP-Betrieb zu. Ein Einkaufsleiter, der wissen will, bei welchem Lieferanten sich Lieferzeiten zuletzt verschlechtert haben, öffnet das Einkaufsdashboard und sieht die Abweichung zum Vorjahr nach Lieferant. Verlässliche Daten statt Bauchgefühl.

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Vom Dashboard zurück ins ERP

Der Unterschied zwischen einer BI-Lösung, die neben dem ERP steht, und einer, die darin eingebettet ist, zeigt sich im Detail: Aus jedem Bericht führt ein Drill-down von der Gesamtübersicht bis zur einzelnen Kundenzeile, und aus der Kundenzeile per Rechtsklick direkt zurück in die Kundenmaske im ERP. Wer in der ABC-Analyse einen auffälligen Kunden sieht, muss ihn nicht in einem zweiten System suchen.

Die Berichte selbst lassen sich im Zeilen- und Spaltenaufbau frei anpassen, mandantenübergreifend auswerten und ad hoc erweitern, ohne dass dafür ein Entwicklungsauftrag nötig ist.

Woher die Daten kommen

Die Auswertungen basieren auf ERP-Daten. Was tagsüber im ERP erfasst wird, wird über Nacht aufbereitet und steht am Folgetag im BI-Portal zur Verfügung. Für die meisten Kennzahlen im Handel, von Umsatz bis Lagerreichweite, reicht das, da diese ohnehin auf Tagesbasis betrachtet werden. Echtzeitdaten spielen bei enventa BI vor allem für IIoT-Anwendungsfälle eine Rolle, etwa Maschinentracking in der Produktion – für den klassischen Handelsbetrieb in der Regel nicht der relevante Fall.

Der No Code Ansatz: endlich BI ohne eigene Entwickler

Ein weiterer Unterschied zu einem klassischen BI-Projekt zeigt sich ebenfalls bereits im Aufbau: Es muss niemand aus der eigenen IT oder ein externer Berater ein Datenmodell für die ERP-Datenbank aufbauen, mit allem, was das an Mengeneinheiten, Währungen und Einkaufspreisstufen mit sich bringt. Dieses Modell liegt mit dem Starterpaket bereits vor.

Für die Fachabteilung heißt das Self-Service BI im eigentlichen Sinn: Power-User passen Berichte selbst an, filtern um, erweitern Spalten oder bauen aus den bestehenden Datenpools eigene Auswertungen, ohne dafür jedes Mal eine Entwicklungsanfrage zu stellen. Die interne IT wird dadurch nicht gebunden, und ein Projekt, das sonst über Monate an Entwicklungskapazität hängt, startet stattdessen mit Schulung und Konfiguration.

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Erweiterung per Drag & Drop:
Wenn eine Datenquelle nicht mehr reicht

Das Starterset deckt die ERP- und Finance-Daten ab. Sobald weitere Quellen dazukommen sollen, etwa ein CRM-System, HR-Daten oder externe Tabellen, übernimmt der Enterprise Query Manager (EQM) die Anbindung im Self-Service. Wieder ohne dass die IT oder ein externer Berater eingebunden werden muss. Das ist der Übergang von einer Datenquelle dem ERP (embedded BI) zu mehreren Datenquellen (engineered BI-Lösung) und macht aus dem Starterset bei Bedarf eine unternehmensweite Single Source of Truth.

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BARC Studie bestätigt enventa BI:
Platz 1 für die kurze Projektlänge

In der BARC BI & Analytics Survey 26 lag enventa BI im Vergleich zu anderen BI-Anbietern auf Platz 1 bei der Projektlänge. Doch auch in weiteren Kategorien wurde die BI-Lösung bestätigt.

Lesen Sie hier mehr zu der Studie und den Ergebnissen: BARC BI & Analytics Survey 26

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Erfolgsstory aus der Praxis: Fischer Kälte-Klima-Gruppe

Die Fischer Kälte-Klima-Gruppe, technischer Großhändler für Kälte- und Klimatechnik mit über 500 Mitarbeitenden und rund 250 Millionen Euro Außenumsatz, ist seit 2021 Kunde und hat enventa trade ERP samt BI in allen Unternehmensstrukturen ausgerollt.

Ausschlaggebend für die Entscheidung war laut dem für BI verantwortlichen Mitarbeiter im Unternehmen genau dieser Punkt: ein bereits belastbares Datenmodell mit vorbereiteten Standardpools, statt ein eigenes für die komplexe ERP-Datenstruktur aufzubauen. Im Unternehmen selbst sagt man dazu:

"Das ist für uns ein riesengroßes Pfund in unserer Größe, in unserer Struktur, dass es in dem System so gut wie nichts gibt, was wir nicht selber machen können, komplett in Eigenregie und in unserem eigenen Tempo, ohne auf technische Dienstleistung oder Groß-Consulting angewiesen zu sein." Christian Brachvogel, Fischer Kälte-Klima Technik

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Heute arbeiten rund 35 bis 40 Personen im BI-Portal, davon nutzt der Großteil aktiv Drill-downs und passt Auswertungen selbst an, bis zum einzelnen Beleg. Über die Standardpools hinaus hat das Unternehmen eigene Auswertungen ergänzt, etwa für den Außendienst, für Bonusprognosen und für Retouren, und automatisiert inzwischen auch wiederkehrende externe Meldungen per Taskmanager, die vorher manuell erstellt wurden.

Lesen Sie hier den gesamten Referenzbericht: Referenz Christoph Fischer

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