Kundenreferenz
Zusammenfassung des Anwendungsfalls
Siemens wurde 1847 in Berlin, Deutschland, gegründet. Das Unternehmen beschäftigt weltweit insgesamt 380.000 Personen. In diesem Anwenderbericht erfahren Sie, wie Siemens die Datenaufbereitungs- und Ladeprozesse mit Alteryx für die gesamte intelligente Betriebsinfrastruktur automatisiert hat. Es konnten signifikante Zeiteinsparungen bei der Aufbereitung der Daten für Produktivitätsberichte erzielt werden. Mit Alteryx können Fachleute mit und ohne IT-Kenntnisse schneller Berichte erhalten. Darüber hinaus konnte Siemens einen vollständig integrierten Prozess für ein großes und komplexes Unternehmens-Finanzdatenmodell auf codefreie, schnelle und flexible Weise implementieren.
Beschreiben Sie die geschäftlichen Herausforderungen oder Probleme, die Sie lösen mussten.
Siemens ist in 85 Ländern tätig, daher ist die Konsolidierung der Finanzdaten des gesamten Unternehmens ein komplexer Vorgang, in den alle Mitarbeiter der Finanzabteilungen involviert sind. Sie integrieren Finanzdaten mit externen Marktdaten, Produktivitätsdaten sowie Detaildaten zu Kunden oder Produkten. Die Finanzabteilung berechnet zahlreiche KPIs, Wachstumsraten und Margen, die in einer regionalen Hierarchie durch eine Geschäftssegmentierung aggregiert werden. Und all das erfolgte mithilfe von Tabellenkalkulationen. Sie können sich vorstellen, dass das keine kleinen und einfachen Tabellenkalkulationen waren!
Finanzorganisationen nutzen häufig Tabellenkalkulationsvorlagen und Excel-Tabellenkalkulationen mit zahlreichen Formeln, die normalerweise mit einem hohen Modellrisiko einhergehen. Beispielsweise werden anhand einer komplexen Formel wichtige KPIs berechnet, die anschließend an eine Person auf Führungsebene gehen, die dann Entscheidungen trifft, die auf in der Formel enthaltenen Fehlern basieren. Selbst bei einer geringfügigen Änderung der Analysefrage ist der Controller häufig gezwungen, an den Computer zurückzukehren und die gesamte Analyse in der Tabellenkalkulation erneut durchzuführen, um die Antwort zu liefern. Dies erfordert üblicherweise einen sehr hohen Zeit- und Arbeitsaufwand.
Beschreiben Sie Ihre aktuelle Lösung
Jon und Tony nutzen Alteryx, um verschiedene Datenquellen miteinander zu verbinden, umzuwandeln und an Tableau zu übergeben. Anschließend stehen diese Datenquellen auf dem Tableau-Server zur Verfügung, um als Grundlage für die Erstellung beliebiger Analyseinhalte zu dienen. Sie können Unternehmensanalysten oder wichtigen Nutzern innerhalb der Organisation problemlos Zugriff auf diese aufbereiteten, standardisierten und kontrollierten Datenquellen ermöglichen. So können sämtliche Beteiligten ihre eigenen Analyseinhalte basierend auf diesen standardisierten Datenquellen erstellen und innerhalb des Unternehmens verteilen.
All ihre Alteryx Workflows werden mit Alteryx Server gehostet und können so geplant werden, dass sie ausgeführt werden, wann immer sie es möchten. Und das auf vollständig integrierte Weise. Das bedeutet, die Daten werden direkt aus den Quellen extrahiert, durchlaufen den Workflow und werden anschließend direkt an Tableau Server übermittelt.
Siemens nutzt Alteryx nun hauptsächlich für die Datenaufbereitung. Sie erstellen ihren Workflow mit Alteryx Designer und veröffentlichen ihn anschließend an Alteryx Server, auch Gallery genannt. Sobald sich der Workflow in der Gallery befindet, wird seine Ausführung alle x Stunden geplant. Während der Workflow auf dem Server ausgeführt wird, werden die Daten extrahiert und anschließend direkt an Tableau übergeben. Mit den Reporting-Tools von Alteryx können sie die Prozesse kontrollieren und sicherstellen, dass sie reibungslos funktionieren. So wird beispielsweise ein E-Mail-Tool eingesetzt, das bei Fehlern innerhalb dieses Workflows umgehend eine Benachrichtigung versendet. Falls etwas nicht ordnungsgemäß funktioniert, kann die zuständige Person entsprechend eingreifen. Dieser Prozess wird alle zwei Stunden ausgeführt und verarbeitet ein Datenvolumen von etwa 50 Millionen Datenzeilen.
Bei Siemens Gas and Power bedeutet Produktivität, dass entweder mehr mit denselben Ressourcen oder dasselbe mit weniger Ressourcen erreicht wird. Das Unternehmen setzt ein Tracking-Tool namens PUMA zur globalen Produktivitätsüberwachung ein. Um den Produktivitäts-Tracker zu implementieren, wurde das Ziel definiert, ein Brainstorming der potenziellen Auswirkungen gemacht und ein konkreter Plan etabliert, der die finanziellen Auswirkungen verdeutlichen konnte. Mithilfe dieser Schritte, die auch für das Reporting wichtig sind, wird die Produktivität überwacht. Als Tony 2016 ins Team kam, nutzte es statische Quartalsberichte im PowerPoint-Format, für die sie ThinkCell auf Basis von Excel verwendeten.
2017 wurde Tableau eingeführt, die Datenaufbereitung erfolgte jedoch weiterhin mit einem hochgradig manuellen Prozess in Excel. Tony benötigte bis zu vier Stunden, um den Prozess zu durchlaufen, da er in das PUMA-Tool gehen, Excel-Dateien herunterladen und diese durch eine Reihe von VBA-Maktros laufen lassen musste, um schließlich Tableau zu öffnen, die Datenquellen zu aktualisieren und sie danach erneut nach Tableau Server zu veröffentlichen. Es handelte sich um etwa 3.000 Zeilen VBA-Code, die schwer zu pflegen waren, auch, wenn er sie selbst geschrieben hatte. In der Regel musste spätestens nach einem Jahr etwas geändert werden, wenn das neue Geschäftsjahr begann. Es war schlicht ein Albtraum. Außerdem war es wirklich schwer, das Ganze an jemand anderen zu übergeben. Und durch manuelle Aktualisierungen war der Prozess darüber hinaus fehleranfällig. Sie befanden sich in einer regelrechten Excel-Hölle, der sie unbedingt entkommen wollten. Mit Alteryx verfügen sie nun über eine automatische Aktualisierung, die alle drei Stunden ausgeführt wird und für die Alteryx lediglich fünf Minuten benötigt.
Das PUMA-System liefert nicht alle Informationen, die sie benötigen. So sind beispielsweise die Ziele getrennt und die Verlaufsdaten sind kein Bestandteil des Outputs. Daher führen sie einige Informationen zusammen, die in Alteryx Datenbankdateien im Cloud-File-Share gespeichert sind. Diese Verbindung ist wirklich schnell und einfach. Mit den Alteryx Workflows und dem Veröffentlichen auf Tableau Server-Tool veröffentlichen sie direkt an die Tableau Server. Und da das PUMA-System bei Siemens von 380.000 Beschäftigten genutzt wird, kann diese Lösung mühelos für das gesamte Unternehmen skaliert werden, indem die Alteryx Workflows für andere Benutzer:innen freigegeben werden.
Beschreiben Sie Ihre erreichten Vorteile
Die Kombination aus Alteryx und Tableau ermöglicht Siemens ausgesprochen schnelle Resultate. So können komplexe Fragen sehr schnell beantwortet und ein großer Teil des manuellen Aufwands reduziert werden. Weniger Beteiligte müssen Daten herunterladen und durch die Tabellenkalkulation schicken. Damit können sich diese Personen jetzt den eigentlichen Analysen widmen, die zu besseren Erkenntnissen führen.
Alteryx und Tableau unterstützen sie gemeinsam bei der Definition von Geschäftsanforderungen. Sie brauchen diese Anforderung nicht an einen technischen Experten weiterleiten, sondern können sie selbst implementieren. Das hilft ihnen, eine Trennung zwischen Geschäftsexperten und technischen Experten zu vermeiden. Jetzt können sie die End-to-End Geschäftslösung in nur wenigen Wochen statt Monaten selbst implementieren. Die Self-Service-Funktionen von Alteryx bieten Teams die Möglichkeit einer sehr schnellen Durchführung von Analytics-Projekten sowie der vollständigen Kontrolle von Prozessen und Updates.
Die Plattform ermöglicht auch den Austausch von Ideen zu Produktivitätsmaßnahmen, da sie nun für alle Beteiligten innerhalb des Unternehmens transparent ist und die Alteryx Workflows mühelos zu pflegen sind. Die meisten Daten von Siemens befinden sich in ERP-Systemen, daher ist die Fähigkeit zur Datenverbindung von Alteryx Server ein entscheidender Faktor. Der SAP HANA-Konnektor ermöglicht den Teams einen einfachen Zugriff auf sämtliche SAP-Daten, die alle betrieblichen Informationen enthalten, die für die Business Intelligence benötigt werden. Die interne Alteryx Community von Siemens wächst ebenfalls sehr schnell und unterstützt den Aufbau von Datenkompetenz innerhalb der Organisation.
Von Jon Cajacob und Tony Adam, Project Manager Data & Analytics in Finance / Global Business Improvement Manager, Siemens
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