Planung, Budgetierung und Performance Management in Sale ... / 3 Umstellung: Von der Planung mit Excel-Dateien zur cloudbasierten Web-Lösung

3.1 Einstieg: Ein Start-Workshop mit Best-Practice-Ansatz

Der Start des Umstellungsprojekts erfolgte bei Zimmer Biomet mit Unterstützung eines Jedox-Beraters in einem zweitägigen Start-Workshop. Im Team von Zimmer Biomet waren das Controlling, der Vertrieb und die IT beteiligt. Der Workshop sollte die Machbarkeit klären, die Anforderungen von Zimmer Biomet mit dem Reporting- und Planungssystem abgleichen und, daraus folgend, den Anpassungsbedarf definieren.

Das Workshop-Konzept basiert auf einem Best-Practice-Ansatz unter Nutzung von Beispielanwendungen, Methoden, Templates und den Vertriebsdaten von Zimmer aus dem Salesforce-CRM. Das Datenmodel von Salesforce ist transparent und die Feldnamen sind sprechend und einfach zuzuordnen. Die Vertriebsdaten für Bereiche wie Kontakte, Opportunities, Vertriebskanäle oder Regionen sind Standardfelder. Der Zugriff über den Salesforce-Konnektor auf die CRM-Daten funktionierte auf Anhieb problemlos.

Der Best-Practice-Ansatz umfasst außerdem einen Standardentwurf für ein Datenmodell im OLAP-Datenwürfel, der sich schnell um weitere unternehmensspezifische Felder erweitern lässt. Diese erste Datenmodellierung nach den Bedürfnissen von Zimmer erfolgte mithilfe des Jedox-Beraters und den Praxiserfahrungen des Zimmer-Teams. So konnten die aktuellen Vertriebsdaten aus Salesforce via ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) praktisch per Knopfdruck in den vorbereiteten OLAP-Server eingespielt werden.

Als Ergebnis des Workshops lag nach zwei Tagen bereits ein einsatzbereiter Prototyp mit allen Schnittstellen und ersten nutzbaren Reports vor. Mit dem Prototyp konnten auch die Möglichkeiten hochperformanter Abfragen getestet werden.

3.2 Integration weiterer Datenquellen und Abbildung der Geschäftslogik im Datenmodell

Neben Salesforce mussten bei Zimmer Biomet auch Daten aus SAP-ERP und SAP BW übernommen werden. Auch hier wurde ein Standard-Konnektor von Jedox für den Zugriff auf die Daten im SAP-System genutzt. Der Konnektor verwendet dafür vordefinierte Extraktionstypen zum automatisierten Laden von Stammdaten, inklusive Hierarchien und Attributen, wie Name und Bezeichnung. Des Weiteren ist jede SAP-Tabelle, jeder View und jeder RFC-fähige Funktionsbaustein extrahierbar. Bei Zimmer Biomet wurden zusätzlich noch externe Marktdaten aus Excel- und CSV-Dateien integriert.

Hinweis

Konnektor kann gängige Datenbanken und -formate problemlos verarbeiten

Nach den Erfahrungen von Jedox ist die Übernahme von Daten aus den gängigen Datenbanken und Datenformaten dank verfügbarer Konnektoren und einer langjährigen Projektroutine ohne Probleme durchführbar. Die Besonderheiten der jeweiligen Datenquellen sind in den Konnektoren bereits berücksichtigt. Als wesentliche Herausforderung zeigt sich in den Projekten allerdings die Frage der Datenqualität bzw. Pflege der Datenfelder.

Abb. 3: Die Übernahme von Daten aus den gängigen Datenbanken und Datenformaten ist durch Konnektoren ohne Probleme durchführbar. Die Besonderheiten der jeweiligen Datenquellen sind in den Konnektoren bereits berücksichtigt.

Zimmer Biomet hatte im SAP-System Datenfelder individuell angepasst. Deshalb war die Erwartung, dass es hier ebenfalls etliche Herausforderungen geben könnte. So hatte Zimmer Biomet die Kunden-Nr. mit einem Code ergänzt, um mehrere Kunden zusammenzuführen und darüber Hierarchien abzubilden. Bei der Übernahme der Daten zeigte sich jedoch, dass die strukturiert gefüllten Datenfelder ohne Probleme auch in Jedox richtig abgebildet wurden.

Die für jede Datenquelle einmal festgelegte Importlogik musste nur einmalig angelegt werden. Für alle weiteren Auswertungen erfolgt der Datenimport komplett automatisiert und ohne manuellen Anpassungsbedarf.

Im Datenmodell von Jedox orientieren sich die Inhalte und die Verknüpfung der Daten daran, was berichtet werden soll, welche Kennzahlen ausgewählt werden und aus welchen Datenquellen die Informationen jeweils stammen sollen. Durch die Modellierung des Datenmodells kann exakt die Planungslogik umgesetzt werden, die bisher in einer Vielzahl von Excel-Formeln abgebildet wurde. Für den Aufbau des von Zimmer gewünschten Reportings und zur Vorbereitung der nächsten Planungsrunde wurde das Datenmodell deshalb schrittweise weiter auf die Geschäftslogik von Zimmer angepasst.