Grüne, gelbe und blaue Legosteine
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Stein auf Stein: So skaliert die LEGO Group Analytics

Bill Shube, Senior Manager Decision Support Tools bei der LEGO Group, berichtet über Datenherausforderungen bei der LEGO Group und deren Lösungen.

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Anmerkung der Redaktion: Dieser Blog enthält ein Interview mit Bill Shube, Senior Manager Decision Support Tools bei der LEGO Group. Sie können das vollständige Gespräch hier als Live-Aufzeichnung abspielen.

Wie ist Analytics in der LEGO Group organisiert?

Shube: Aus organisatorischer Sicht sind IT und BI sehr globale Organisationen und in unserem Hauptsitz in Dänemark zentral organisiert. Aus lokaler Sicht haben wir hier in Amerika nicht sehr viele Ressourcen für BI oder IT, sondern arbeiten immer mit Beschäftigten in Dänemark zusammen. Diese haben tendenziell globale Prioritäten, und diese Prioritäten sind oft nicht hinreichend auf lokale Anforderungen abgestimmt. Daraus haben wir gelernt, dass wir uns manchmal selbst zu helfen wissen müssen.

Wir waren zwei Bedarfsplaner und ein Angebotsplaner. Wir mussten wirklich einiges über den Rest des Unternehmens lernen, um die Bedürfnisse der Mitarbeiter zu verstehen. Aber ich würde sagen, der Vorteil, den wir hatten, ist, dass wir schon lange im Lieferkettenbetrieb arbeiten und alle wichtigen Leute kennen.
Wir verbrachten Stunden damit, Menschen virtuell über die Schulter zu schauen, um zu verstehen, was sie tun und was sie brauchen.

Mit welchen Analytics-Herausforderungen sehen Sie sich konfrontiert?

Shube: Ich würde sagen, dass zwei der größten Analytics-Herausforderungen bei der LEGO Group die Datenzugänglichkeit und die Datenlatenz sind.
Datenzugänglichkeit
Wir nutzen aus Gründen der Erreichbarkeit ein Business Warehouse (BW). Es wurde vor vielen Jahren eingerichtet und war zum Zeitpunkt der Implementierung etwas ganz Neuartiges. Wir hatten nie eine wirklich klare Vorstellung davon, wie die Beschäftigten es letztendlich verwenden würden. Und so wuchs es im Laufe der Jahre organisch an. Eines der wichtigsten Probleme, die dieses organische Wachstum verursacht hat, ist, dass die Daten, die wir benötigen, um unsere tagtäglichen Aufgaben zu erledigen, nicht alle an einem Ort liegen. Ich kenne niemanden im Unternehmen, der mit einer einzigen Abfrage alle Antworten erhält, die er benötigt. Wir müssen immer mehrere Abfragen machen. Die fügen wir dann zusammen und führen eine ganze Reihe von Bearbeitungen durch.
Datenlatenz
Eine weitere Herausforderung bei unseren aktuellen Systemen ist, dass sie auf Excel basieren. Das heißt, bis vor Kurzem konnten wir nur über Excel auf diese Daten zugreifen. Es gibt also viele Einschränkungen, die damit verbunden sind, allein schon aufgrund der Größe des Datasets und der Flexibilität, die man erhält.
Excel ist für viele Dinge hervorragend geeignet. Aber zum jetzigen Zeitpunkt haben wir ein Sammelsurium an Excel-Dateien, die per E-Mail durch die Gegend gesendet werden. Und je größer unser Unternehmen geworden ist, desto größer sind auch diese Dateien geworden. Sie werden zunehmend größer, komplizierter und stürzen regelmäßig ab. Und keine einzige Datei kann alles enthalten, was alle brauchen. Und was man letzten Endes hat, ist eine Menge Leute, die auf eine Menge verschiedener Excel-Dateien schauen und versuchen, damit ihre Arbeit zu erledigen. Sie können nicht einfach nur an einem Ort nachsehen und finden dort die Antworten, die sie brauchen.
Unser Team ist für die täglichen Abwicklungstätigkeiten im Lieferkettenbetrieb zuständig. Und das Business Warehouse erstellt jeden Tag Snapshots der Systeme, in denen sie arbeiten. Diese Leute arbeiten live in Systemen mit Live-Daten – sie müssen minutengenau wissen, wie diese Daten aussehen.
Diese Snapshots werden in der Regel über Nacht aufgenommen – und bis zum Check-in am Morgen sind sie bereits veraltet. Und das hilft nicht wirklich.
Bei der Auftragsverwaltung kommen die meisten unserer Aufträge morgens um fünf Uhr rein, was bedeutet, dass die Mitarbeiter morgens nicht die Aufträge aus dem BW sehen, die sie noch am gleichen Tag erledigen müssen.
Das hat also zu einer Reihe von Schattenberichten geführt. Die Mitarbeiter laden Daten direkt aus dem SAP-System herunter, durchsuchen sie manuell und schicken sie dann per E-Mail weiter. Das ist also nicht sehr standardisiert, sondern sehr manuell und sehr zeitaufwendig. Und da das Tempo in unserem Geschäft zunimmt, ist die Situation zunehmend nicht mehr tragbar.

LEGO Group + Alteryx: Das passt einfach

Shube: Als ich 2019 begann, Alteryx einzusetzen, war ich in der Bedarfsplanung tätig. Wir waren eine relativ neue Gruppe und uns standen keine Tools für die Berichterstellung zur Verfügung. Also wurde ich damit beauftragt, eine neue Berichterstellung zu entwickeln. Ich habe mich umgehört und einer der Kollegen des lokalen BI-Teams hat mir von Alteryx erzählt.
Und nachdem ich nur ein paar Tage damit gearbeitet hatte – über mehrere Monate verteilt –, konnte ich, ich würde sagen, 90 % der Daten zusammentragen, die meine Gruppe im Tagesgeschäft benötigte.
Ich war in der Lage, alles an einem Ort zu sammeln und es in Tableau einzufügen – und das hat unsere Arbeitsweise schlagartig verändert. Wir haben so gut wie keine Datenvorbereitung mehr durchgeführt und hatten alles, was wir brauchten, griffbereit.
Heute versuchen wir, das auch auf andere Gruppen anzuwenden, wie etwa Auftragsmanagement und Vertriebsteam, Lieferplanung und im Grunde alle Mitarbeiter der Lieferkette.

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Ein Artikel von
Gib_Bassett
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