{"id":9901,"date":"2024-08-08T16:32:43","date_gmt":"2024-08-08T14:32:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datamart.de\/project\/anwenderbericht-k-k\/"},"modified":"2025-03-13T19:58:17","modified_gmt":"2025-03-13T18:58:17","slug":"anwenderbericht-k-k","status":"publish","type":"avada_portfolio","link":"https:\/\/www.datamart.de\/en\/project\/anwenderbericht-k-k\/","title":{"rendered":"Anwenderbericht K+K\u200b"},"content":{"rendered":"

Optimierte Gesch\u00e4ftssteuerung im Lebensmittel-Einzelhandel\u200b<\/h2><\/div>

K+K vertraut auf bew\u00e4hrte Projektmethodik von DATA MART Consulting<\/b><\/p>\n<\/div>

Die 1950 gegr\u00fcndete K+K Klaas & Kock B.V. & Co. KG ist ein familiengef\u00fchrtes Unternehmen in der Lebensmittelbranche. Heute betreibt das Unternehmen mehr als 215 Verbraucherm\u00e4rkte mit gut 7.000 Mitarbeitern im Nordwesten Deutschlands. Angrenzend an die Hauptverwaltung im westf\u00e4lischen Gronau befinden sich das Zentrallager und die 1971 gegr\u00fcndete hauseigene Gro\u00dfmetzgerei drilander. \u200b<\/b><\/p>\n<\/div>

\u200b\u201eUnser warenwirtschaftliches Berichtswesen, das wir seit 1999 aufgebaut hatten, wies mit der Zeit mehrere Schwachpunkte auf. So lie\u00df es unter anderem keine Spannenberechnu\u200bng auf granularer Ebene, also pro Artikel, pro Filiale und pro Viertelstunde, geschweige denn eine Verdichtung dieser Informationen in verschiedene Richtungen zu. Auch die artikelgenaue Bestandsf\u00fchrung in den einzelnen M\u00e4rkten war bisher nicht abgedeckt. Damit fehlte uns die M\u00f6glichkeit f\u00fcr die aus unserer Sicht erforderliche kurzfristige Steuerung\u201c, erl\u00e4utert Joachim Klaas (Gesch\u00e4ftsf\u00fchrender Gesellschafter).<\/h2>
erl\u00e4utert Joachim Klaas (Gesch\u00e4ftsf\u00fchrender Gesellschafter).<\/div>
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Aus diesen Gr\u00fcnden entschied sich K+K zur Einf\u00fchrung eines Data Warehouses. F\u00fcr die Konzeption und Umsetzung beauftragte K+K das Beratungsunternehmen DATA MART Consulting mit Sitz in Hamburg und Neu-Isenburg aufgrund dessen Erfahrung mit vergleichbaren Projekten.
\n\u200b<\/p>\n

Im Fokus der Einf\u00fchrung standen mehrere Ziele, die K+K mit der Hilfe des Partners realisieren wollte. Um die angestrebte kurzfristige Steuerung zu erm\u00f6glichen, sollten alle relevanten Daten im Data Warehouse (Single Point of Truth) bereitgestellt und s\u00e4mtliche relevanten Gesch\u00e4ftsprozesse \u00fcber verschiedene operative Quellen hinweg abgebildet werden. Gew\u00fcnscht war auch, die Business-Logik f\u00fcr die verschiedensten Problemstellungen definieren zu k\u00f6nnen, wie z.B. die Preisermittlung mit jeweils spezieller Logik f\u00fcr Obst und Gem\u00fcse mit St\u00fcck- und Kilowaren, f\u00fcr Bedientheken und Kombiprodukten oder auch f\u00fcr Bestandsfortschreibung, Tonnage, Kilopreis usw. Ebenso sollte es m\u00f6glich sein, artikelgenaue MHD-Rabatte zu analysieren, die jeweiligen Best\u00e4nde auf Basis der Warenfl\u00fcsse zu ermitteln oder nachtr\u00e4gliche Lieferantenverg\u00fctungen auf Jahresbasis zu definieren.\u200b \u200b<\/p>\n

\u200bSchrittweise zum fertigen Data Warehouse \u200b<\/b><\/p>\n

Die Realisierung des Data Warehouse erfolgte in mehreren Schritten. Zun\u00e4chst diskutierten die Berater und die F\u00fchrungsebene von K+K die Unternehmensziele, die fachlichen Anforderungen und die IT-Anforderungen und entwickelten eine Strategie, wie die Informationsbereitstellung im Unternehmen kurz- und langfristig aussehen sollte. Auf dieser Basis wurden die Ziele priorisiert und grobe Phasen definiert. Dies schloss auch die organisatorischen Aspekte ein, also die fachliche Verantwortung und den Betrieb des Data-Warehouse-Systems als Unternehmensprozess. \u200b
\nTrichter DWH-Strategie<\/p>\n

Jeweils zu Beginn einer Implementierungsphase wurden die Prozesse f\u00fcr die Abbildung der Business-Logik, das Datenqualit\u00e4tsmanagement und die Synchronisation der verschiedenen Quellen definiert. Gemeinsam mit der IT-Abteilung erfolgte dann die Plattformauswahl f\u00fcr das neue Data Warehouse und die Festlegung der Zielarchitektur und Hardwareausstattung.<\/p>\n

Bei der eigentlichen Implementierung wurden zun\u00e4chst die Kassendaten und anschlie\u00dfend die Warenwirtschaft sowie die Lieferanten angebunden und aufbereitet. Durch die fachliche Detailspezifikation und Modellierung zu Anfang der jeweiligen Implementierungsphasen war hohe Flexibilit\u00e4t gegeben und Erkenntnisse aus den Prozessen konnten laufend in das Design einflie\u00dfen.<\/p>\n

Technisch realisiert wurde das Data Warehouse mit der Microsoft-Plattform SQL Server Integration Services f\u00fcr die Datenbewirtschaftung und OLAP-Cubes f\u00fcr die Analyse und das Berichtswesen. Im letzten Schritt wurden dann gemeinsam mit K+K verschiedene BI-Tools evaluiert. Dies bot den Vorteil, dass die Tools auf den schon fertig modellierten Daten und Strukturen von K+K getestet werden konnten. Entscheidend waren hier vor allem Funktionalit\u00e4t und technische Kriterien, wie z.B. Webf\u00e4higkeit, Zugriff ohne separate Metadatenpflege, Mobile-BI-Integration, Berichterstellung und Analyse oder auch die M\u00f6glichkeiten der Berichtsverteilung.<\/p>\n

Die Wahl fiel schlie\u00dflich auf Cubeware zus\u00e4tzlich zum intern eingesetzten Excel mit Online-Zugriff auf das Data Warehouse. Daran schloss sich die Definition zielgruppenspezifischer Berichte und Berichtsinhalte an, die Pilotanwender unterst\u00fctzt durch Coaching von DATA MART erfolgreich umsetzen. Die Produktivsetzung konnte dann schon autark durch K+K erfolgen.<\/p>\n

Steuerung unternehmensweit optimiert<\/b><\/p>\n

K+K verf\u00fcgt heute \u00fcber ein klassisches und skalierbares Data Warehouse, das t\u00e4glich die Daten und Strukturen der operativen Vorsysteme \u00fcbernimmt und historisiert. Im Data Warehouse selbst werden alle auswertungsrelevanten Strukturen modelliert, die Business-Prozesse abgebildet und vor allem die Daten aller Quellen gepr\u00fcft und in einem multidimensionalen Modell zu \u00fcbergreifenden Kennzahlen verarbeitet.<\/p>\n

\u201eBei der Entscheidungsfindung, aber auch bei der Umsetzung war die Projektmethodik von DATA MART f\u00fcr uns sehr hilfreich, die uns quasi einen roten Faden vorgab. Auf diese Weise konnten wir unsere Hauptzielsetzung, die kurzfristige Steuerung von Einkaufs- und Vertriebsaktivit\u00e4ten, Marketing und Filialmanagement, verwirklichen. \u200b<\/p>\n

Nicht zuletzt hat sich auch der Aufwand in den Filialen reduziert, da die Analysen im Data Warehouse offenlegten, wo genau operative Prozesse (Abschreibungen, Schnelltastenverwendung, Bestandsaufnahme usw.) angepasst werden mussten\u201c, erl\u00e4utert Joachim Klaas. Die Filialbest\u00e4nde werden heute t\u00e4glich abgebildet und die Warenfl\u00fcsse zu und zwischen den Filialen k\u00f6nnen viel transparenter verfolgt werden. Da die Abverk\u00e4ufe im Data Warehouse je nach Z\u00e4hlzeitpunkt des einzelnen Artikels in jeder Filiale sekundengenau dem Bestand wieder hinzugerechnet werden, wurde auch die bisher sehr aufwendige Jahresinventur deutlich beschleunigt und findet heute im laufenden Betrieb statt.<\/p>\n<\/div>

\u201eDie seitens DATA MART angebotene Kombination aus fachlich-branchenspezifischer und technischer Kompetenz mit einem Coaching-Ansatz f\u00fcr interne Ressourcen erwies sich f\u00fcr uns als \u00e4u\u00dferst erfolgreich. Insgesamt sind wir sowohl technisch als auch organisatorisch sehr zufrieden mit unserem neuen Unternehmensprozess der Informationsversorgung. Mit unserem Datenqualit\u00e4tsmanagement und der Abbildung der Business-Logik im Data Warehouse k\u00f6nnen wir heute auf eine allgemein akzeptierte, einheitliche und tagesaktuelle Grundlage zugreifen, um fundierte operative und strategische Entscheidungen zu treffen\u201c<\/h2>
so das Res\u00fcmee von Joachim Klaas.\u200b <\/div>
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<\/i>Jetzt PDF downloaden<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div>
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