49. Congress der Controller: Aussteller geben Praxis-Einblick in ihre Lösungen

CHALLENGE: Planung mit mehreren Hundert Excel-Dateien

Die Telekom Deutschland nutzte bisher vorwiegend Excel für ihre Planungsprozesse. Hunderte Planer erstellten operative Detailpläne und Finanzplanungen in mehreren Hundert einzelnen Excel-Dateien. Diese bewährte Methode war jedoch ressourcenintensiv und es fehlte an Transparenz. Mit dem strategischen Projekt „Digital Planning“ setzte die Telekom Deutschland daher 2022 den Startschuss zur Einführung einer neuen, integrierten Planungsplattform.

In die Software-Evaluierung hat die Telekom Deutschland viel Zeit investiert. Rund 30 Controller der Fachbereiche waren als zukünftige Key User in den mehrstufigen Auswahlprozess involviert. Nach der Evaluierung mehrerer Anbieter entschieden sich die Controller für die Einführung von Jedox. Ausschlaggebend waren die einfache Handhabung und die Excel-Nähe der Software. Wichtig waren den Controllern auch die hohe Systemperformance, die Flexibilität der Planungsmodellierung und die No-Code-Umgebung, die keine Programmierkenntnisse erfordert.

SOLUTION: Umstieg der Planer von Excel auf Jedox

Statt einer Top-down-Implementierung verfolgt das Projekt „Digital Planning“ vorrangig eine Bottom-up-Strategie: Der Umstieg von Excel auf Jedox wird den Planern in großen Teilen freigestellt. Bewusst werden zunächst auch keine Vorgaben zu Datenmodellstrukturen gemacht. Die Controller können sich stattdessen ihre benötigten Modelle selbst in Jedox erstellen. Das zentrale Projektteam konsolidiert dann ähnliche Stammdaten im nächsten Schritt und stellt sie als Standard bereit.

Excel und Jedox sind bei dieser Umstiegs-Strategie parallel im Einsatz, und die Excel-Integration von Jedox eröffnet jederzeit die Möglichkeit, einfache Übergänge zwischen den Systemen zu schaffen. So können Nachfolgeprozesse der Jedox-Planung über das Jedox Excel Add-in bearbeitet werden, oder Daten von Excel werden einfach in Jedox importiert. Beim Datenmanagement übernimmt das Projektteam die Aufgabe, zentrale Vorsysteme zu identifizieren und die Schnittstellen einzurichten. Daneben haben die Fachbereiche die Möglichkeit, das Hochladen von Excel- und CSV-Dateien in Jedox zu automatisieren, falls noch keine Schnittstelle existiert.

OUTCOME: Jedox als Erfolgsfaktor im Digitalisierungsprojekt

Die Bottom-up-Strategie mit Jedox erweist sich als voller Erfolg. Inzwischen sind bereits 25 Use Cases live und 25 weitere in Arbeit. 500 Nutzer hatten sich Stand Juni 2024 in Jedox registriert – damit hat sich die Nutzerzahl seit Anfang 2024 verdoppelt.

Die Leiterin des Projekts Digital Planning, Susanne Neubauer, hält fest: „Die Zugkraft von Jedox wirkt. Wir erhalten ständig neue Anfragen von Teams, die mit Jedox arbeiten wollen.“ Die Vorteile durch die Standardisierung und Automatisierung wurden dabei schnell greifbar: „Wir verzeichnen einen großen Effizienzsprung durch Jedox, weil in der datenbankbasierten Plattform das manuelle Übertragen von Informationen entfällt. Die Planung wird in workflowgesteuerten Prozessen erheblich beschleunigt.“

Die Planer erhalten volle Transparenz über den Status der Planung, und der Administrationsaufwand wird erheblich gesenkt. Begeistert sind die Teams auch vom Automatisierungspotenzial des Jedox Integrator und von der hohen Performance der Datenkalkulation. Wichtig ist zudem, dass kurzfristige Änderungen der Planungsparameter in den zentralen Datenmodellen nun einfach und schnell möglich sind.

Die Telekom Deutschland wird ihre Unternehmensplanung stufenweise weiter digitalisieren. Ab 2025 steht die vollständige Integration der Use Cases auf der Agenda. In dieser Phase sollen zudem KI-gestützte Prognoseverfahren als Hilfe für die Planer implementiert werden.

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Adapt1Solution / Article: FP&A and EPM - improving analyzes by crossing indicators

It is well known that Enterprise Performance Management (EPM) solutions are designed to eliminate data silos and automate forecast calculations between functional areas of the company.

In this way, for example, a sales forecast can directly influence production, which in turn influences labor requirements. The data generated (actual or predicted) is analyzed by the same reporting tools, simplifying both training and management.

A less frequently mentioned skill is the ability to analyze financial and non-financial metrics from different functional areas in a single report.

Isolated indicators provide a completely different interpretation when viewed together. For example, quantity to be produced has much greater significance when considered together with inventory and units sold. In addition, comparisons with a benchmark, another scenario or the previous year's result provide useful insights.

Whether it is a dashboard, cross-report, or reporting in Excel, a user should have the ability to select the indicators to display for their own analysis without having to worry about the underlying technical aspects.

How does a solution like Workday Adaptive Planning facilitate this type of analysis?

Common database

The only requirement is that the data has been loaded with a common database that applies to all relevant areas. In our example above, sales, inventory, and production must be based on the same item database, even if the data comes from different systems.

Other dimensions are of course added to enable specific analyzes for the respective area (item type, customer, production location, sales office, etc.).

Assign data on this basis

To obtain this data on the same database, it may be necessary to apply a mapping table that converts the source database into the shared database. This is made possible by the Load and Transform (ETL) functions.

The actual or forecasted data is stored with the same database according to its functional area. For example, salaries are loaded or recorded by individual, assets by asset type, and IT expenses by project. All are assigned at least at one level of the organizational hierarchy (unit or cost center) and per period.

Automatic linking

When creating a report, all that is required is to select the indicators and areas of analysis. The “linkage” between the data occurs automatically at the common analysis levels. Workday Adaptive Planning does not require any settings in the data model to combine all indicators into one report.

For example, as units are sold, stored, and produced, and the items are placed in the columns, the system displays the complete table without the need to define the join conditions, even though this data is likely stored in different areas of the database.

Calculations can also be made directly in the reports between these indicators (e.g. inventory / production) or compared to other forecast versions or the actual result. These calculations can of course be defined centrally, in advance, to provide a catalog of predefined KPIs.

What are the benefits for customers?

For a user, the advantage of this working mode is that they have no restrictions on the types of analyzes that they wants to carry out independently. All data is available and navigable without the intervention of administrators. Here are some examples of what you can do by yourself:

• combine a single report (purchases, sales, deliveries, sales, inventory location, etc.) (per item), and another that shows the total by a different area (country "Germany", color "Pink", etc.) (% Var N-1, Deliveries/Sales)
• understand the origin of the amounts
• or combine calculated indicators (monthly inventory, cumulative sales)

All technical considerations disappear; Access to relevant data is opened to a larger number of users, depending on their permissions. Everyone can conduct their own analysis, share it and draw informed conclusions from it.

Herausforderung

Ein international tätiges Industrieunternehmen stand vor der Herausforderung, seine vorhandene BI Plattform um einen KI-Assistenten zu erweitern.

Das Unternehmen suchte nach einer Lösung, um Reporting, Planung und Forecasting durch klassisches Machine Learning zu erweitern sowie das Wissen des Unternehmens zusätzlich zu den Fakten für Endanwender verfügbar zu machen. Die Kommunikation mit der KI sollte über natürliche Sprache als Chat-Funktion direkt in die Reports und Analysen eingebettet werden, um eine intelligente Entscheidungsfindung auf Basis von Echtzeit-Daten zu ermöglichen.

Lösung durch Next Vision

Die Next Vision GmbH führte ihren AI Assistant passgenau in die vorhandene Infrastruktur des Unternehmens ein, um IBM watsonx und Microsoft Power BI miteinander zu verbinden.

• Automatisierte Berichterstattung & Analyse: Mithilfe von Microsoft Power BI wurden Dashboards entwickelt, die Daten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit integrieren und visualisieren.
• KI-gestützte Prognosen: IBM watsonx analysierte historische Unternehmensdaten und ermöglichte präzise Forecasts für Umsatz, Absatz, Preis und Deckungsbeitrag.
• AI Assistant for Business Solutions: Die Integration eines KI-gestützten Assistenten erleichtert Endanwendern und Controllern die Arbeit durch die Kombination von Fakten und Wissen sowie die Bereitstellung von intelligenten Handlungsempfehlungen.

Ergebnis

Die Lösung führte zu einer besseren Integration von Unternehmenswissen, einer signifikanten Reduzierung manueller Controlling-Prozesse und einer genaueren Prognose. Führungskräfte hatten jederzeit transparente und fundierte Entscheidungsgrundlagen, wodurch das Unternehmen flexibler auf Marktveränderungen reagieren konnte.

Fazit

Diese Case Study zeigt, dass moderne Technologien wie IBM watsonx und Microsoft Power BI das Controlling revolutionieren können. Unternehmen haben die Möglichkeit durch KI-gestützte Lösungen effizienter zu arbeiten, schnelle Entscheidungen zu treffen und eine zukunftssichere Steuerung ihres Unternehmens zu gewährleisten.

QUNIS hat bei Melitta Single Portions ein Data Warehouse implementiert und betreut seitdem den Betrieb und die Weiterentwicklung der Cloud-Lösung. Mit „QUNIS Care & Run“ erhält das junge Unternehmen professionellen Rundum-Service und kann sich verstärkt auf den Ausbau seines innovativen Geschäftsmodells konzentrieren.

Seit 2019 hat sich Melitta Single Portions mit seiner Marke Avoury® am Markt für einzelportionierten Tee positioniert. Parallel hat das Unternehmen seine IT-Landschaft komplett neu „auf der grünen Wiese“ aufgesetzt, inklusive Data Warehouse als Grundlage für das Reporting und die Unternehmenssteuerung.

Die BI-Leiterin Angela Musić-Siedler, die das Thema anfangs allein bearbeitete, holte sich im Jahr 2019 QUNIS als erfahrenen Beratungs- und Implementierungspartner zur Seite. Schon im Jahr darauf ging das neue Data Warehouse mit den ersten Reports für das Management und alle Fachbereiche live.

Seitdem begleitet QUNIS das interne BI-Team in einer partnerschaftlichen Zusammenarbeit: Ein QUNIS Berater unterstützt die weiterlaufende Entwicklung des Data Warehouse und des Reportings. Mit dem Servicepaket Care & Run sorgen die IT-Experten von QUNIS außerdem für einen stabilen, effizienten Betrieb der Systemumgebung und leisten kompetenten Support. 

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Die ROSEN Group ist ein weltweit führender Anbieter von hochentwickelten technischen Lösungen. Aktiv in über 120 Ländern realisiert die Gruppe innovative technologische Lösungen für die Inspektion industrieller Anlagen der Energiewirtschaft, um den sicheren und verlässlichen Betrieb nach höchsten Standards zum Schutz von Mensch und Umwelt zu gewährleisten.

AUSGANGSLAGE

• Zeitaufwendiges und mühsames Zusammenführen und Pflegen von großen Excel Sheets.
• Die Gewährleistung einer guten Datenqualität und Datenaktualität war herausfordernd.
• Unterschiedliche Teilpläne führten kontinuierlich zu Abstimmungsaufwand.
• Der Fokus lag auf dem Abgleich von Teilplänen und der Analyse von Abweichungen.
• Die Analyse kam zu kurz, die Ableitung von Managemententscheidungen war herausfordernd, weil über Dateninterpretation anstatt Analysen und Handlungsempfehlungen diskutiert wurde.
• Die Planungszyklen waren lang. Es fehlte an Flexibilität und Reaktionsschnelligkeit.
• Der Ruf nach einem professionellen, integrierten System mit hoher User Acceptance war laut.

PROJEKTZIELE

• Ein vollintegriertes System mit Anbindung aller Datenquellen und Vernetzung aller Teilpläne mit Auswirkung auf die Finanzplanung (Absatz/Vertrieb, Beschaffung, Produktion, Auslieferung/ Leistungserbringung) für die gesamte Gruppe.
• Beschleunigung des Budgetprozesses: Eine kontinuierliche Planung mit der Möglichkeit, Anpassungen direkt einfließen zu lassen. Dadurch können Management-Entscheidungen optimal unterstützt werden.
• Verbesserung der Datenqualität und -aktualität.
• Schnelle Reaktion auf sich ändernde Teilpläne inklusive unterjährige Anpassung und flexibler, leicht konfigurierbarer Szenarien-/Bandbreitenplanung mit Wertreibern.
• Abbildung & Zusammenführung unterschiedlicher Planungsdimensionen: Vertriebssicht vs. Geschäftsführungssicht der legalen Einheiten.

Den kompletten Beitrag mit SOFTWAREAUSWAHL UND PROJEKTUMSETZUNG, VOLLINTEGRIERTE PLANUNG BEI DER ROSEN GROUP, FAZIT & LEARNINGS sowie ABSCHLIESSENDE MEINUNG ZUM PROJEKT VON ROSEN Group lesen Sie hier.