BI- und Advanced-Analytics-Lösungen für die Analyse von Lieferkettendaten

Data Analytics bietet Ihnen eine bessere Sicht auf Ihre Lieferkette, hilft Ihnen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen und ermöglicht es Ihnen, Ihre Supply Chain-Management-Strategien proaktiver zu gestalten. Ganz gleich, ob Ihr Unternehmen klein, mittelständisch oder groß ist, können Sie wertvolle Erkenntnisse aus jeder Menge Daten gewinnen. Sie müssen nur wissen, wie.

Laut einer Umfrage von Harvard Business Review Analytic Services Im Dezember 2020 gaben 191 Unternehmensvertreter aus verschiedenen Branchen an, dass die wichtigsten Vorteile, die Unternehmen durch Investitionen in Datenanalyse erzielen möchten, folgende sind:

• Verbesserte operative Effizienz (56 Prozent)
• Verbesserte Kundenerfahrung (50 Prozent)
• Neue Einnahmequellen oder Geschäftsmöglichkeiten (39 Prozent)
• Zunahme der Innovation (30 Prozent)

Laut derselben Umfrage war die operative Effizienz, die die Teilnehmer tatsächlich erzielten, 13 Prozent niedriger als erwartet. Für die Kundenzufriedenheit lag sie bei 22 Prozent; für die Einnahmequellen bei erschreckenden 51 Prozent; und für eine verstärkte Innovation bei noch beeindruckenderen 72 Prozent. Warum ist der Unterschied zwischen den Bedürfnissen und der tatsächlichen Realisierung so groß? Zum einen hat dies mit dem Ansatz jedes Unternehmens in Bezug auf Datenanalyse zu tun. Zum anderen beweisen solche Statistiken, dass die Datenanalyse in der Theorie gut verstanden wird, dass viele Organisationen jedoch weiterhin Unterstützung benötigen. Anbieter von Business Intelligence-Diensten um in der Praxis davon zu profitieren.

In diesem Blogbeitrag teilen wir praktische Wege, wie Sie Daten in Ihrer Organisation mithilfe von Business Intelligence- und/oder fortgeschrittenen Analysewerkzeugen und -techniken im Bereich der Lieferkette analysieren können.

Jede Art von Analyse setzt voraus, dass man sich kritische Fragen stellt. Wenn man dies weder im Leben noch im Geschäft tut, kommt man nirgendwo hin. Deshalb beginnen wir mit einer Reihe von Fragen, um einige wichtige Probleme zu erkennen, die man bei der Datenverwaltung haben könnte. Wenn man auf mindestens eine der unten genannten Fragen nein antwortet, wird es hilfreich sein, weiter zu lesen:

1. Wissen Sie, was Sie mit Datenanalyse erreichen möchten?

Definieren Sie die wichtigsten Engpässe in Ihrer Lieferkette, die mithilfe von Datenanalyse behoben werden können. Dies können manuell durchgeführte Bestands- und Lieferplanung sowie Verzögerungen beim Warentransport sein. Anschließend stellen Sie ein klares Ziel fest, z. B. “Ich möchte eine genauere Lieferplanung erreichen.”

2. Wissen Sie, welche Datenelemente entscheidend für die Lösung Ihrer Probleme sind?

Sobald Sie klare Ziele für die Datenanalyse in Ihrem Unternehmen festgelegt haben, ist es an der Zeit, die wichtigsten Kennzahlen zu identifizieren, die Sie analysieren müssen. Dazu können beispielsweise die prognostizierte Nachfrage, der verfügbare Bestand und die Liefertermine gehören. Die vollständige Liste der Datenelemente, die Sie analysieren sollten, hängt von Ihren Zielen ab. Fragen Sie sich daher stets, ob bestimmte Daten Erkenntnisse über das Thema liefern, das Sie angehen möchten.

3. Wissen Sie, welche Datenquellen Sie für verschiedene Analysemethoden verwenden sollten?

Um einen geeigneten Datenaggregierungsprozess in Ihrem Unternehmen einzurichten, sollten Sie zunächst alle Quellen kennen, aus denen wertvolle Daten stammen. Stellen Sie sich beispielsweise vor, Sie möchten ein umfassendes Verständnis Ihrer Beschaffungsabläufe erlangen. Dafür benötigen Sie möglicherweise relevante Daten nicht nur aus Supply Chain Management-Systemen, sondern auch aus den Vertriebs- und Finanzabteilungen. Die Vertriebsdaten sollten wiederum aus dem Vertriebssystem stammen und nicht aus einem Lagerverwaltungssystem.

4. Sammeln und speichern Sie nur qualitativ hochwertige Daten?

Sie könnten veraltete Systeme haben, die irrelevante und minderwertige Daten generieren, oder Sie könnten veraltete Daten speichern, die für Ihr Unternehmen nicht mehr nützlich sind. Sie können bestimmte Datensätze archivieren, um die Datenredundanz in Ihrer Organisation zu beseitigen und sich ausschließlich auf die Erhebung und Speicherung aktueller und qualitativ hochwertiger Daten konzentrieren. Sie können außerdem Datenqualitätssoftware einrichten, um wichtige Datenmerkmale zu validieren.

5. Hilft Ihre aktuelle Datenanalyse-Strategie Ihrem Supply-Chain-Geschäft?

Sie sollten Ihre derzeitige Vorgehensweise zur Datenanalyse überprüfen und deren Wirksamkeit für Ihr Unternehmen im Laufe der Zeit bewerten. Datenwissenschaftliche Dienstleistungen, Damit Sie neue Chancen erkennen und Ihre Analysestrategie verbessern können, um fundiertere Entscheidungen zu treffen. Der Hauptzweck der Datenanalyse besteht darin, Ihnen Einblicke zu geben, wie Sie Ihre aktuellen Dienstleistungen verbessern oder ändern können. Wenn ein Unternehmen im Supply Chain-Bereich aufgrund von Datenanalysen nicht kontinuierlich wächst, ist es notwendig, bestehende Analysetechniken auf modernere zu aktualisieren.

6. Verwenden Sie Software-Analysetools, die Ihre Geschäftsanalyse vereinfachen?

Softwarelösungen erleichtern Geschäftsprozesse und Datenanalysen und helfen Ihnen schließlich, viel bessere Geschäftsanalysen zu erzielen als mit manueller Datenanalyse.

7. Sind alle Daten Ihrer Lieferkette leicht verfügbar?

Das Fehlen einer Datenzentralisierung und der Integration verschiedener, isolierter Geschäftssysteme und Anwendungen erschwert die Durchführung umfassender Unternehmensanalysen.

Wenn Sie bei der Beantwortung der oben genannten Fragen eher Nein als Ja erhalten, empfehlen wir Ihnen, zunächst eine Business Intelligence-Lösung einzuführen. Sobald Sie mit der Analyse Ihrer Business Intelligence-Daten überzeugt sind, ist es an der Zeit, auf die Implementierung fortschrittlicher Analysen einzugehen. Wenn Sie jedoch bereits mit BI vertraut sind, können Sie sofort mit der Implementierung fortschrittlicher Analysen beginnen. Lassen Sie uns herausfinden, wie Business Intelligence sich von fortschrittlicher Analytik unterscheidet. 

Business Intelligence und Advanced Analytics werden manchmal synonym verwendet. Da sich BI-Lösungen im Laufe der Zeit weiterentwickeln, können sie an Advanced Analytics-Lösungen erinnern. In diesem Artikel unterscheiden wir diese beiden Konzepte jedoch, da sie im Kern unterschiedliche Zwecke verfolgen.

Business Intelligence-Tools Erlauben Sie die Erstellung von Berichten, Dashboards und anderen Datenvisualisierungen auf der Grundlage strukturierter Daten. Strukturierte Daten umfassen Daten wie Datum, Namen, Zahlen, Adressen und andere quantitativen Angaben, die sehr organisiert, kategorisiert und leicht zugänglich sind. Unternehmensanalysten nutzen BI-Tools, um historische Daten zu analysieren und Muster zu beschreiben, die das Unternehmen zu seinem aktuellen Zustand geführt haben.

Erweiterte Analysewerkzeuge ermöglicht die Analyse großer Mengen strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Daten (Big Data) sowie Echtzeitdaten. Beispielsweise:, Daten und BI in der Lebensmittelindustrie Sie kann genutzt werden, um die operative Effizienz und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Advanced Analytics nutzt fortschrittliche Technologien wie Machine Learning-Lösungen, künstliche Intelligenz und Deep Learning und ist mit IoT-Geräten integrierbar. Erweiterte Analyse-Services, Mit Datenwissenschaften können Data Scientists die Performance in jedem Geschäftsbereich prognostizieren.

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BI-Anwendungsfälle in der Supply Chain Management

Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie Business Intelligence für Ihre Supply Chain-Analysen nutzen können:

Erstellen Sie Erkenntnisse aus strukturierten Daten der Lieferkette

BI-Software kann Rohdaten in Excel-Tabellenkalkulationen nutzen, Verkehrsmanagement-Systeme (TMSs) und Bestellmanagement-Systeme (OMS), und kann Berichte erstellen – beispielsweise, um die Geschäftsergebnisse über die Zeit zu vergleichen, indem die Anzahl der Bestellungen und Lieferungen pro Monat analysiert wird.

Echtzeitbeispiel: Wascosa, ein Schweizer Anbieter von Eisenbahn-Güterwagen, hat ein selbstverwaltetes B2B-Kundenportal namens WASCOSA Net auf der Grundlage einer BI-Lösung entwickelt. Dieses Portal generiert Dashboards und Berichte für die Kunden von Wascosa, damit diese stets über den aktuellen Zustand ihrer Waggonflotte informiert sind. Die BI-Lösung hat die Kundenzufriedenheit erhöht und die Wettbewerbsfähigkeit von Wascosa in der Eisenbahnfrachtbranche verbessert. Sie können sich auch mit Yalantis’ Erfahrung bei der Entwicklung eines Logistik-Kundenportal.

Verwalten Sie den täglichen Betrieb und Ihre Arbeit besser

BI-Tools konzentrieren sich auf vergangene Daten und basieren darauf, um beschreibende Berichte und Dashboards zu erstellen. Diese Berichte und Dashboards können Ihnen dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und die täglichen Supply-Chain-Prozesse zu verbessern.

Echtzeitbeispiel: Arani, ein kanadischer Hersteller und Händler von LED-Beleuchtungsprodukten, hatte mit zahlreichen Fehlern in manuell verwalteten Excel- und Microsoft-Asset-Reports zu kämpfen, die Daten zu Nettomontagsumsätzen, Rücksendungen und Bruttomarge enthalten. Das Unternehmen implementierte ein BI-Software-System für Supply-Chain-Analysen, um automatisch präzise Berichte zu generieren, die dem Team für die Supply-Chain-Management das schnelle Erstellen fundierter Geschäftsentscheidungen ermöglichen.

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Anwendungsfälle der erweiterten Analytik im Supply Chain Management

Laut Gartner werden bis 2024 50 Prozent der Supply-Chain-Unternehmen Software mit erweiterten Analysefunktionen implementiert haben. Erweiterte Analysen bieten Ihnen buchstäblich Millionen von Kombinationen für die Datenanalyse. Wenn Sie diese Lösung implementieren möchten, benötigen Sie in Ihrem Unternehmen einen Data Scientist, der Ihnen die weitreichenden Möglichkeiten dieser Datenanalyse-Methode zeigt. Lassen Sie uns sehen, in welchen Bereichen der Supply-Chain die erweiterten Analysen angewendet werden:

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Management durch Ausnahme und Risiko

Fortgeschrittene Technologien für die Analyse der Lieferkette sind aufgrund der größeren Vielfalt der Daten, die sie verarbeiten können, und der Technologien, die Data-Scientists nutzen können, wie z. B. maschinelles Lernen (ML), eher präzise und normativ ausgerichtet.Anwendungsfälle im Bereich maschinellem Lernen). Daher können fortgeschrittene Analysewerkzeuge bessere Ergebnisse bei der Identifizierung von Risiken wie Unterbrechungen der Produktversorgung aufgrund von Wirtschaftsnews oder Wettervorhersagen liefern.

Echtzeitbeispiel: Im Jahr 2016 drohte ein Taifun einige der Transportzentren von Cisco zu beeinträchtigen. Dank einer Risikomanagementsoftware, die mit erweiterten Analysetechnologien ausgestattet war, konnten die Datenanalysten von Cisco feststellen, welche Sendungen Gefahr von Schäden oder Verzögerungen ausgesetzt waren. Infolgedessen konnten Kunden weit im Voraus über die Verzögerung informiert werden, während ihre Lieferungen während des Naturkatasters an einem sicheren Ort aufbewahrt wurden.

Voraussagen der Angebot und Nachfrage

Analog zu Risikomanagement eignet sich die fortgeschrittene Analyse auch zur Prognose und Planung von Angebot und Nachfrage. So können Datenwissenschaftler beispielsweise anhand saisonaler Zuwächse der Produktnachfrage das Angebotsvolumen für den gleichen Zeitraum im nächsten Jahr vorhersagen.

Eine detaillierte Datenanalyse kann Unternehmen auch dabei helfen, realistische Nachfragefluktuationen vorherzusagen und einen Bullwhip-Effekt zu vermeiden. Letzterer tritt auf, wenn Logistikunternehmen ihre Lagerbestände aufgrund eines unerwarteten und schnellen Anstiegs der Verbrauchernachfrage mit einem bestimmten Produkt füllen, das später ebenso schnell abnimmt und zu Überbeständen in den Lagern führt.

Echtzeitbeispiel: Das französische Einzelhandelsunternehmen Franprix hatte mit manueller Bestandsaufbau zu kämpfen, was oft zu Überbeständen oder Bestandsauslösungen in den Geschäften führte. Dank der Einführung von Bedarfsplanung auf Basis von KI- und maschinellen Lernalgorithmen konnte Franprix eine Reduzierung der Bestandsauslösungen um 67 Prozent und einen Rückgang der Abfallmengen an frischem Lebensmitteln um 30 Prozent erreichen.

Transparenz und Sichtbarkeit in der Lieferkette

Durch die Möglichkeit, große Datensätze zu analysieren, können Logistikmanager ihren Kunden außergewöhnliche Dienstleistungen bieten. Beispielsweise können GPS-Geräte in Fahrzeugen und Containern Echtzeitdaten über die genauen Standorte der Sendungen liefern. RFID-Tags oder IoT-Geräte können Daten über die aktuelle Ladungszustand liefern (z. B., ob die Temperatur in einem Container oder Lastwagen die Anforderungen für den Transport von verderblicher Ware erfüllt). 

Auf der Grundlage dieser Daten und mithilfe fortschrittlicher Analysen können Data Scientists die genaueste geschätzte Lieferzeit (ETD) für verschiedene Versandarten definieren und die Wahrscheinlichkeit von Störereignissen vorhersagen.

Echtzeitbeispiel: Ein großer deutscher Hersteller von Schneidwerkzeugmaschinen, DMG MORI, nutzt Daten aus IoT-Sensoren und einer fortschrittlichen Analyseplattform, die von IoT-Datenanalyse-Software, Um die Qualität ihrer Produkte zu überwachen und zeitgerecht Montageleistungen für ihre Kunden zu erbringen.

Je nach Unternehmenszielen können Sie entweder Business Intelligence- oder fortgeschrittene Analysetools auswählen. Alternativ können Sie auch beide Optionen nutzen, sofern sie Ihre aktuellen Anforderungen in Bezug auf die Analyse der Supply Chain Management erfüllen.

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Falls Sie sich für Business Intelligence entscheiden, helfen wir Ihnen dabei, den richtigen Weg zu finden. Wie bereits erwähnt, verarbeiten BI-Tools für die Lieferkette strukturierte Daten. Um das Beste daraus zu machen, benötigen Sie eine Lösung, die alle strukturierten Daten in Ihrer Organisation aggregieren kann. Es ist auch möglich, Daten manuell in die BI-Plattform hochzuladen, doch das ist zeitaufwändig und Sie könnten dabei vergessen, einige wichtige Daten hinzuzufügen.

Deshalb empfehlen wir Ihnen, eine Datenbanken (DW). Ein DW ist ein Datenrepository, das in Kombination mit einem ETL- (Extrahieren, Übertragen, Laden)-Modul alle strukturierten Daten aus internen und externen Quellen sammeln und als einzige Quelle der Wahrheit fungieren kann. Die Daten in einem DW sind gut kategorisiert und leicht zugänglich für weitere Analyse. Wenn Sie eine Datenwarehouse-Softwarearchitektur erstellen, müssen Sie strukturierten Daten nicht manuell sammeln oder in den Datenbanken Ihrer Organisation suchen, um sie für die Analyse abzurufen.

Nach der Implementierung einer Data-Warehouse-Lösung können Sie diese mit Ihrer BI-Plattform integrieren und Daten automatisch hochladen. Dafür stehen zwei Möglichkeiten zur Verfügung: Sie können eine eigene Business-Intelligence-Lösung entwickeln oder eine bereits existierende Lösung auswählen.

Option #1. Fertige Lösung

Lassen Sie uns zunächst die handelsüblichen BI-Plattformen besprechen. Die folgende Grafik von Statista zeigt die fünf beliebtesten Business-Intelligence-Lösungen. Wir werden uns zwei davon genauer ansehen: Mode und Tableau. Wir haben diese Plattformen ausgewählt, da Mode den Marktanteil anführt, während Yalantis Business Analysten eine bewährte Erfahrung mit Tableau haben.

Modus

Mode ist eine moderne BI-Lösung, mit der Business- und Data-Analysten Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse verwandeln können. Mode bietet Analysten Folgendes: 

• Ein SQL- (gestructureter Abfrage-Sprach-)Editor, um strukturierte Daten abzurufen, zu verwalten oder zu ändern, die sie zur Analyse benötigen
• Ein HTML-, CSS- und JavaScript-Editor zur Anpassung von Berichten und Dashboards

Vorteile:

• Vorlagen mit berechneten Formeln, die in mehreren Berichten wiederverwendet werden können
• Anpassbare Datenvisualisierungswerkzeuge (Datenvisualisierung als Dienstleistung)
• Eine breite Palette an Visualisierungsvorlagen, darunter Diagrammhöhen, Histogramme, Trichterdiagramme und horizontale Balkendiagramme 
• Die Möglichkeit, Analysen in jede Anwendung einzubinden
• Planmäßige gemeinsame Nutzung von Berichten innerhalb der Organisation, sogar in Slack
• Grundversion kostenlos für den privaten Gebrauch
• Schulungsmaterialien (aber nur für Geschäftskunden und Unternehmen)

Nachteile basierend auf Kundenbewertungen:

• Die grundlegende kostenlose Version ist eingeschränkt und ermöglicht nicht einmal die einfachsten Manipulationen in Bezug auf Reporting und Dashboarding.
• Wenn ein Bericht viele Abfragen, Grafiken und Diagramme enthält, dauert es der Plattform lange, ihn zu generieren.
• Um Berichte und Dashboards erstellen zu können, ist eine vertiefte Schulung erforderlich.
• Nicht reaktionsschnell und intuitiv

Tabelle

Tableau ist eine fortschrittliche Plattform für Unternehmensintelligenz. Neben den Funktionen zur Datenvisualisierung bietet Tableau seinen Kunden eine breite Palette an Lösungen, die sie auf eine effiziente Datenanalyse vorbereiten. So gibt es beispielsweise Tools wie Tableau Data Management und Tableau Catalog, die sicherstellen, dass Analysten relevante und aktuelle Daten für ihre Analysen verwenden.

Vorteile:

• Allseitige Unterstützung bei der Datenverarbeitung und -analyse, zusätzlich zu BI-Funktionen
• Datenextraktion entweder aus On-Premises- oder Cloud-Datenbanken
• Die Möglichkeit, Tableau als SaaS-Lösung für die Self-Service-Analytik zu nutzen, die für alle Mitarbeiter und auf allen Geräten im gesamten Unternehmen verfügbar ist.
• Intuitiver und benutzerfreundlicher Drag-and-Drop-Benutzerinterface zur Erstellung benutzerdefinierter Diagramme und Dashboards ohne Programmierkenntnisse
• Den Austausch von Wissen innerhalb der Tableau-Community von Datenanalysten

Nachteile basierend auf Kundenbewertungen:

• Für viele Analysten ist die Lernkurve beim Einstieg in die Plattform steil, da sie viele BI-Funktionen bietet.
• Langsame Reaktionszeit bei der Analyse großer Datensätze
• Bei jedem Öffnen einer gemeinsam genutzten Datei durch einen Mitarbeiter eines Unternehmens ist ein Login erforderlich.
• Es kann schwierig sein, Tableau-Dashboards mit neuen Informationen zu aktualisieren.
• Die Anordnung der Komponenten auf einem Armaturenbrett ist ein überwältigender und komplizierter Vorgang.

Option #2. Individuelle Lösung

Wenn Sie nicht bereit sind, eine Integration mit einer bereits vorhandenen BI-Plattform zu vereinbaren, können Sie immer eine eigene entwickeln. Bei der Entwicklung einer eigenen BI-Lösung profitieren Sie von den folgenden Vorteilen:

• Schnelle und reibungslose Integration mit Ihrem Data Warehouse, um alle benötigten Daten abzurufen
• UI/UX, speziell für Business-Analysten in Ihrem Unternehmen entwickelt
• Individualisierter Funktionsumfang bereits von Anfang an und keine Notwendigkeit, das System an Ihre Bedürfnisse anzupassen
• Skalierbarkeit bis ins erforderliche Maß und die Möglichkeit, im Laufe der Zeit weitere erweiterte Funktionen hinzuzufügen

Wenn Business Intelligence-Lösungen nicht ausreichen, um alle Ihre Anforderungen im Bereich der Digitalisierung des Supply Chain Managements abzudecken, lesen Sie weiter, um herauszufinden, wie Sie einen erweiterten Datenanalysetools-Workflow einrichten können.

Analog zu Business Intelligence ist der erste Schritt, um ein erweitertes Analyse-Toolset zu erwerben und optimal zu nutzen, die Erstellung einer erweiterten Dateninfrastruktur wie z. B. Data Lake (DL). Ein Data Lake extrahiert, lädt und transformiert alle Datentypen, einschließlich strukturierten, semistrukturierten, unstrukturierten und binären Daten. Damit bietet es einen viel größeren Datensatz als ein Data Warehouse.

Eine DL eignet sich perfekt für Unternehmen, die viele interne und externe Datenquellen haben und nicht in der Lage sind, alle Daten ordnungsgemäß zu organisieren und sie in eine einzige Quelle der Wahrheit zu überführen. Eine DL kann somit zu einem einzigen Speicherort für Daten innerhalb eines Unternehmens werden. Eine DL-Infrastruktur eignet sich zudem hervorragend zur Erfassung und Speicherung von Daten. IoT-Sensoren. Advanced Analytics-Lösungen integrieren sich mit einer DL, um die notwendigen Rohdaten für die Analyse zu erhalten.

Um diese komplizierte, aber lohnende Datenanalyse-Lösung umzusetzen, können Sie mit Amazon QuickSight, Azure Machine Learning, der Google Cloud Prediction API oder RapidMiner integrieren. Diese Liste ist noch lange nicht vollständig, da es viele fortschrittliche Analyse-Lösungen gibt und es frustrierend sein kann, die richtigen Wege zu finden. Es ist am besten, Unterstützung bei der Auswahl des besten Entwicklung- und Bereitstellungspfads zu erhalten, insbesondere von einem Anbieter, der das Angebot hat. Big Data-Dienste Um die Verarbeitung großer Datenmengen effizient zu gestalten.

Erweiterte Analysen umfassen drei Haupttypen: Big Data, Predictive und Prescriptive.

Big Data-Analysen

Da die Einführung digitaler Lösungen zunimmt und die Anzahl der Datenquellen in der Supply Chain Management-Bereich nur weiter wächst, hilft die Analyse großer Datenmengen dabei, diese großen Datensätze zu interpretieren. Analyse großer Datenmengen bezeichnet jede Analyse (beschreibende, diagnostische, präzise, normierende), aber nur mit großen Datensätzen.

Yalantis hat ein Big Data- und Advanced-Analytics-Lösung für ein 3PL-Unternehmen basierend auf einer schichtweisen, komponentenorientierten Architektur mit einem Data Lake als zentralen Source of Truth (Vorteile von Data Lakes). Unsere Lösung sammelt und speichert alle Arten von Daten im Unternehmen und ermöglicht Data Scientists, erweiterte Businessanalysen mithilfe von Amazon QuickSight und Amazon SageMaker durchzuführen.

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Prädiktive Analytik

Diese Art der Analyse nutzt Modellierungstechniken und Algorithmen aus der künstlichen Intelligenz, dem maschinellen Lernen und der statistischen Analyse, um die Wahrscheinlichkeit von Ereignissen und deren möglichen Folgen vorherzusagen. So können Analysten beispielsweise auf Basis von Echtzeitdaten von IoT-Geräten Vorausschau zur Instandhaltung von Anlagen in der Fertigungsindustrie. Oder pharmazeutische Unternehmen können ihre Lagerbestände an die variierende Nachfrage anpassen, unter Berücksichtigung historischer Daten und transaktionsbezogener Daten zur Verbrauchernachfrage oder Echtzeitdaten zu Krankheitsausbrüchen.

Prädiktive Analytik

Die präskriptive Analyse bietet Ihnen Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um bestimmte Risiken zu vermeiden oder sich besser auf Änderungen vorzubereiten. Die präskriptive Analyse berücksichtigt Erkenntnisse aus der deskriptiven (BI-Ebene) und der prädiktiven Analyse, um prägnante Empfehlungen zur Optimierung der Supply-Chain-Prozesse zu formulieren.

Um präzise Ergebnisse zu liefern, nutzen Datenanalysten maschinelles Lernen, Bildverarbeitung, Computer Vision und Simulationsmethoden. Die Simulationstechnologie kann beispielsweise Analysten dabei helfen, eine detaillierte „What-if“-Analyse durchzuführen, wenn ein Unternehmen plant, seine Lieferkettendienstleistungen in andere Länder auszuweiten.

Die Datenanalyse hat zum Ziel, die Rohdaten Ihrer Organisation sinnvoll zu machen, damit diese für Ihr Unternehmen profitabel sein können. Ohne qualifizierte Mitarbeiter wie Business-Analysten und Data Scientists ist es jedoch schwierig zu unterscheiden, welche Daten analysiert werden sollten und welche nicht einmal gesammelt werden sollten. Daher sollten Sie erwägen, Business-Analysten oder Data Scientists mit umfangreicher Erfahrung in der Datenanalyse einzustellen.

Es lohnt sich außerdem, mit einem erfahrenen Software-Entwicklungspartner zusammenzuarbeiten, um einen funktionierenden Datenmanagement-Workflow zu implementieren, der einen effizienten Datenanalysenprozess ermöglicht. Unsere Big-Data- und Analyselösungen Um zu sehen, wie wir Ihnen helfen können, das Supply Chain-Management zu optimieren und die Effizienz der Supply Chain zu maximieren.