Dieser Blogbeitrag bezieht sich auf Kapitel 4.2 – Techniken zur Analyse von Geschäftsdaten. Er ist Teil von Einheit 4 – Softwareentwicklung und Datenanalyse des Ausbildungsplans des Projekts. Die vollständige Struktur des Curriculums finden Sie hier. Darüber hinaus erfahren Sie mehr über das Projekt auf der Startseite.
ERP SW: Einführung in Enterprise Resource Planning (ERP) Software für Berufsbildungspersonal ist ein EU-gefördertes Projekt (Referenzcode: 2023-1-DE02-KA210-VET-000150687). Darüber hinaus koordiniert Xient GmbH das Projekt in Partnerschaft mit L4Y Learning For Youth GmbH und Hadımköy Mesleki ve Teknik Anadolu Lisesi.
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Techniken zur Analyse von Geschäftsdaten innerhalb von ERP-Systemen
Enterprise Resource Planning (ERP)-Systeme sind heute unverzichtbar für Unternehmen, insbesondere solche, die ihre Abläufe optimieren, die Effizienz steigern sowie bessere Entscheidungen treffen möchten. Durch die Integration verschiedener Geschäftsbereiche – wie Finanzen, Lieferkette, Personalwesen und Produktion – in ein einheitliches System, generieren ERP-Systeme große Datenmengen. Doch der wahre Nutzen von ERP liegt nicht allein in der Datenerfassung, sondern vor allem in deren Analyse zur Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse.
Dieser Artikel beleuchtet daher die wichtigsten Techniken und Methoden zur Analyse von Unternehmensdaten innerhalb von ERP-Systemen – mit Fokus auf Werkzeuge, Algorithmen und deren praktische Anwendung zur Berichtserstellung, Trendidentifikation und Ableitung von Handlungsempfehlungen.
Techniken zur Analyse von Geschäftsdaten: Die Bedeutung der Datenanalyse in ERP-Systemen
ERP-Systeme sind mehr als nur Datenspeicher – sie sind eine Quelle wertvoller Business Intelligence. Die Analyse der Daten aus unterschiedlichen Abteilungen erlaubt Einblicke in Abläufe, finanzielle Gesundheit sowie zukünftige Entwicklungen. Vorteile der Datenanalyse in ERP-Systemen:
- Prozesse optimieren: Engpässe identifizieren und Abläufe kosteneffizienter gestalten
- Bessere Entscheidungen treffen: Fundierte, datenbasierte Entscheidungen treffen
- Trends vorhersagen: Historische Daten nutzen, um auf Marktveränderungen vorbereitet zu sein
- Compliance verbessern: Gesetzliche Anforderungen in Echtzeit überwachen und dokumentieren
Techniken zur Analyse von Geschäftsdaten: Data Warehousing und ETL-Prozesse
Bevor Daten analysiert werden können, müssen sie bereinigt, organisiert und im passenden Format vorliegen. Hier kommen Data Warehousing und ETL (Extract, Transform, Load) ins Spiel.
Data Warehousing
Ein Data Warehouse ist ein zentrales Repository zur Speicherung von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich ERP-Systemen. Vorteile:
- Historische Daten speichern
- Daten konsolidieren
- Komplexe Anfragen unterstützen
ETL-Prozesse
ETL beschreibt den Ablauf des Extrahierens, Transformierens sowie Ladens von Daten in ein Warehouse. Werkzeuge wie Talend, Informatica oder Microsoft SSIS sorgen für Datenqualität sowie Bereitstellung für Analysen.
Techniken zur Analyse von Geschäftsdaten: Analysewerkzeuge in ERP-Systemen
Nach Speicherung der Daten kommen diverse Tools zur Anwendung:
1. Business Intelligence (BI)-Tools
Ermöglichen Dashboards, Berichte und Visualisierungen. Beliebte Tools:
- Tableau: Interaktive Dashboards
- Microsoft Power BI: Echtzeit-Analyse und KPI-Tracking
- QlikView: Datenmodellierung und Entdeckung
2. Predictive Analytics Tools
Zur Vorhersage zukünftiger Entwicklungen:
- IBM SPSS: Statistische Analyse und Data Mining
- SAS Predictive Analytics: Prognosealgorithmen
- Google Cloud AutoML: ML-Modelle für ERP-Daten
3. Big Data Analytics Tools
Für Echtzeitanalyse großer Datenmengen:
- Hadoop: Kosteneffiziente Analyse großer Datenmengen
- Apache Spark: Schnelle, skalierbare Datenverarbeitung
- Amazon Redshift: Cloudbasiertes Data Warehouse
Techniken zur Analyse von Geschäftsdaten: Datenanalysemethoden
1. Descriptive Analytics
Zusammenfassung historischer Daten zur Beschreibung vergangener Ereignisse:
- Datenaggregation: z. B. Durchschnittliche Lagerbestände
- Visualisierung: z. B. Trends in Diagrammen darstellen
2. Diagnostic Analytics
Geht der Frage nach dem „Warum“ nach, z. B. bei Umsatzrückgängen:
- Data Mining
- Korrelationsanalyse
3. Predictive Analytics
Vorhersage zukünftiger Entwicklungen:
- Umsatzprognosen
- Kundenverhalten analysieren
4. Prescriptive Analytics
Empfiehlt Handlungen zur Zielerreichung:
- Bestandsoptimierung
- Ressourcenzuweisung
Techniken zur Analyse von Geschäftsdaten: Herausforderungen bei der ERP-Datenanalyse
- Datenqualität: Ungenaue Daten verfälschen Analysen
- Integration: Systeme wie CRM/SCM können Datensilos erzeugen
- Datenvolumen: Erfordert skalierbare Tools wie Spark oder Hadoop
Empfehlung: Investitionen in Datenmanagement, Systemintegration sowie skalierbare Analyseplattformen.
Techniken zur Analyse von Geschäftsdaten: Fazit
Die Analyse von Unternehmensdaten innerhalb von ERP-Systemen ist ein entscheidender Erfolgsfaktor im modernen Business Intelligence-Umfeld. Durch die Anwendung verschiedener Methoden – deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv sowie präskriptiv – können Unternehmen tiefere Einblicke gewinnen und strategische Entscheidungen datenbasiert treffen.
Trotz technischer Herausforderungen wie Datenqualität oder Integration anderer Systeme können diese durch geeignete Strategien überwunden werden. So lässt sich das volle Potenzial der ERP-Datenanalyse ausschöpfen – für nachhaltigen Unternehmenserfolg sowie einen echten Wettbewerbsvorteil.
