Real-time inzicht in 20 depots

De uitdaging

Het management verzamelde wekelijks manueel data uit 20 depots om rapporten op te stellen. Dit proces duurde 2 volle werkdagen en de data was altijd verouderd tegen de tijd ze klaar was.

Onze aanpak

Geautomatiseerde datakoppelingen tussen alle vestigingen, een centraal datawarehouse en een real-time management dashboard met automatische weekrapporten.

1. Fase 1

   Bepalen welke cijfers er écht toe doen

   De bestaande weekrapporten telden 40+ kolommen waarvan het management er in de praktijk zes gebruikte. We begonnen dus niet met techniek maar met de vraag: op welke cijfers wordt effectief beslist?

2. Fase 2

   Data uit 20 depots ontsluiten

   Niet elk depot gebruikte dezelfde systemen of dezelfde definities. Een "afgeleverde zending" bleek op drie manieren geteld te worden. Voor we koppelden, legden we die definities eenduidig vast: dat is het onderschatte deel van elk datatraject.

3. Fase 3

   Centraal datawarehouse en dagelijkse verversing

   Alle depots schrijven nu 's nachts weg naar één centrale omgeving. Daardoor kijkt iedereen naar dezelfde cijfers, en zijn discussies over wiens Excel juist is verleden tijd.

4. Fase 4

   Dashboards per rol

   De CEO ziet vier kerncijfers, de depotmanager ziet zijn eigen vestiging afgezet tegen het gemiddelde, de operationeel verantwoordelijke ziet uitzonderingen. Weekrapporten vertrekken automatisch elke maandagochtend.

De resultaten

• 2 werkdagen per week bespaard op rapportage
• Data altijd actueel in plaats van 5 dagen oud
• € 65.000 kostenbesparing per jaar
• Management neemt 40% snellere beslissingen

Veelgestelde vragen

Moeten alle vestigingen dezelfde software gebruiken?

Nee. Het datawarehouse haalt gegevens op uit verschillende bronsystemen. Wat wel moet kloppen, zijn de definities: alle vestigingen moeten hetzelfde bedoelen met dezelfde term.

Is dit realtime of dagelijks?

In dit dossier een nachtelijke verversing, wat voor managementbeslissingen ruim volstaat. Realtime kan, maar is duurder en zelden nodig buiten operationele opvolging.

Welke tools gebruiken jullie hiervoor?

Meestal Power BI of Looker Studio bovenop een gestructureerde databaselaag. De keuze hangt af van wat er al aanwezig is en waar het team mee vertrouwd is.

Wat kost zo'n dataproject voor een KMO?

Dat hangt sterk af van het aantal bronsystemen en de datakwaliteit. Wij maken altijd eerst een kostenraming met verwachte terugverdientijd vóór de start.