Das Thema Data & Analytics spielt bei der Pkw-Sparte des Daimler-Konzerns eine große Rolle. Daten und ihre Nutzung sind zunehmend von zentraler Bedeutung, sei es für die Umsetzung neuer Geschäftsmodelle (wie beispielsweise der Carsharing-Anbieter car2go oder das Mobilitätskonzept moovel) oder für die Optimierung bestehender Angebote. Vor diesem Hintergrund sind die Data- & Analytics-Anstrengungen auch in Führungsinitiativen im Konzern verankert.

Vier Kernkompetenzen und ein einheitlicher Umsetzungsprozess

Auf der 19. Planungsfachkonferenz berichtet Stefan Zügel, Head of Business Analytics Consultants der Daimler AG, wie Data und Analytics in den Finanzprozessen genutzt werden können. Als Teil des Best-Finance-Programms der MBC Division ist es das Ziel von Zügels Team, den Fachbereich bestmöglich durch die Nutzung von Data und Analytics zu unterstützen. Dies wird durch vier Kernkompetenzen erreicht:

  • Data Enabler: Daten werden zusammengeführt und für den Fachbereich zentral im sog. „Data Lake“ verfügbar gemacht.
  • Plattform Providers: Eine professionelle Nutzung der Daten setzt die Entwicklung und den Betrieb von Plattformen voraus, die weit über die Funktionalitäten von MS Excel hinausgehen. Das Zusammenspiel von Datenbanken und entsprechender Software ermöglicht die Verwendung von Analytics-Algorithmen und Programmierungen z. B. in „R“.
  • Analytics Consultants: Stefan Zügel und sein Team bilden den Brückenkopf zwischen Fachbereich und der komplexen Technologie, um eine zielgerichtete Nutzung von Analytics sicherzustellen und Konzepte weiterzuentwickeln.
  • Data Coaches & Evangelists: Die Nutzung von Data und Analytics soll durch ein Angebot verschiedener Trainings vorangetrieben werden. Außerdem sind die Analytics Consultants Vorbilder in der transparenten Bereitstellung und Nutzung von Daten über Divisionsgrenzen hinweg.

Die Unterstützung des Fachbereichs durch die Analytics Consultants erfolgt stets nach einem ganzheitlichen Prozess, an dessen Ende die Verankerung der neuen Lösung im Alltagsgeschäft steht. Dabei startet der Prozess mit der Ideengenerierung, welche nach einer „Proof of Concept“-Phase entweder umgesetzt oder verworfen wird (Go- / No-go- Entscheidung). Bis zur stetigen Verbesserung im täglichen Gebrauch erfolgen die weitere Ausdetaillierung der Idee, der Roll-Out und schließlich der Go-Live.

Anwendungsfelder und Use Case

Ganz konkret sieht Zügel fünf Anwendungsfelder, in denen Analytics den Fachbereich unterstützen kann.

  1. Zum einen können mit Hilfe von Analytics große Mengen von Daten ausgewertet werden.
  2. Zum anderen lassen sich durch Simulationen bestehende Modelle, z.B. Treibermodelle, weiterentwickeln.
  3. Weiterhin bietet der Einsatz von Analytics enormes Potenzial bei der Erstellung von Forecasts. In diesem Feld liegt derzeit der Schwerpunkt der Lösungen bei MBC.
  4. Außerdem können durch Analytics makroökonomische Einflussfaktoren einbezogen werden – es findet eine Art „Umfeldscan“ statt.
  5. Die “Königsdisziplin“ ist letztendlich die Optimierung. Basierend auf den vorangehenden Prognosen und Simulationen, können Modelle Empfehlungen für optimierte Lösungsansätze geben. Die Qualität solcher Empfehlungen steht und fällt allerdings mit hoch qualitativen Daten, guten Prognose- und Simulationsmodellen sowie den richtigen Modellparametern im Sinne von fachlichen Prämissen.

Übergreifend über alle 5 Anwendungsfeldern können durch die Nutzung von Analytics erhebliche Prozessoptimierungen erzielt werden.

In seinem Vortrag stellte Stefan Zügel exemplarisch die Anwendung von Analytics-Modellen auf die strategische Vertriebsplanung vor. Mit Hilfe von Cluster-Methoden wurden Referenzwerte für die Planung basierend auf Ist-Daten erstellt. Am Ende entscheidet allerdings immer der Planer selbst, ob er den Vorschlagswerten folgt oder auf seine Experteneinschätzung vertraut.

Schaffung einer „Kultur der Daten“

Letzten Endes ist die Arbeit der Business Analytics Consultants nur dann erfolgreich, wenn Herr Zügel und sein Team es schaffen, eine „Daten-Kultur“ einzuführen. Viele Anwender im Fachbereich trauen bislang den Algorithmen und Analytics-Modellen – häufig als „Black Box“ wahrgenommen – nicht. Um das zu ändern bedarf es eines Change- Prozesses der in der gesamten Organisation gelebt wird. Daten müssen gesammelt, geteilt und frei zugänglich gemacht werden. Nur wenn dies auch durch das Top Management vorgelebt wird, wird es ermöglicht, das weit verbreitete Silodenken in Bezug auf Daten abzuschaffen und alle Bereiche können von den verfügbaren Informationen profitieren. Das Überwinden von funktionalen oder divisionalen Grenzen ist auch Voraussetzung für die Entwicklung von Lösungen, die dann dem gesamten Konzern dienen können. 

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