Erweiterte Intelligenz ist eine auf den Menschen ausgerichtete Entscheidungsfindung – unterstützt durch Erkenntnisse, die durch maschinelle Lernalgorithmen gewonnen werden. Die Gewinnung kontextbezogener Erkenntnisse aus Daten sowie deren Bereitstellung zum richtigen Zeitpunkt an die richtigen Personen führt zu einer datengestützten Entscheidungsfindung.
Herausforderung
Die Herausforderung bestand in der Optimierung der Ausgaben für die Lieferantenbeschaffung. Ziel des Projektes war es, die Daten aus dem SAP-Modul Ariba aufzubereiten und zu analysieren, um die Abteilung „Einkauf“ bei der Optimierung der Wertschöpfung und Kostenkontrolle mit den Lieferanten zu unterstützen.
Lösung
Es wurde ein Drill-Down-Dashboard entwickelt, das die Daten für externe Ressourcen nach Qualifikationsniveau, Projekten und Partnern in Echtzeit auswertet und eine Analyse der Marktpreise gegenüber den Einkaufspreisen ermöglicht. Darüber hinaus wurde eine Ausgabenprognose auf der Grundlage der vergangenen Jahre für den Rest des Haushaltsjahres berechnet. Das Dashboard basiert auf deskriptiven statistischen Modellen in R und d3.js. Die Vorhersage der Ausgaben basiert auf dem in R implementierten Zeitreihenanalyse-Modell ARIMA. Die Entwicklung des Dashboards wurde innerhalb von 6 Wochen mit einem zusätzlichen Mitarbeiter auf der Grundlage von RStudio und RStudio Connect Server durchgeführt.
Ergebnis
Mit Hilfe des Dashboards konnte die Abteilung Einsparungen von bis zu 30 % ermitteln. Darüber hinaus ermöglicht das Dashboard der Abteilung die Analyse der Ausgaben ohne Programmierkenntnisse und fortgeschrittene Analysefähigkeiten, was eine kontinuierliche datengestützte Ausgabenverwaltung ermöglicht.
Unendliche Möglichkeiten mit Data Science
Siloartig aufgebaute, heterogene und geschlossene Systeme führen oft zu einer unvollständigen Sicht und einem nicht realisierten Wert der Daten. Ohne einen vollständigen Überblick über die Daten werden die Vorteile datengestützter Entscheidungsfindung, Produktivitätssteigerungen, Kosteneinsparungen, Automatisierung und umsatzsteigernde Aktivitäten behindert.
Eine Datenstrategie bildet die Grundlage für die Entwicklung von Systemen zur Gewinnung von Erkenntnissen. Sammeln, Extrahieren, Laden und Umwandeln von Daten in anwendbare Schemata, die dann analysiert werden können