Strategisches Controlling bei der Denzel AG

Die Denzel AG

In 16 eigenen Kundencentern (Niederlassungen) und mit einem Vertriebsnetz von Händlerpartnern im gesamten Bundesgebiet werden Fahrzeuge der Marken BMW, Ferrari, Volvo, Maserati, Hyundai, Fiat, Alfa Romeo, Lancia, Kawasaki und Piaggio auf dem heimischen Markt und Mitsubishi in Österreich, Ungarn, Tschechien und der Slowakei vermarktet. Darüber hinaus ist Denzel mit Europcar im Mietwagengeschäft sowie mit Denzeldrive im Carsharing tätig. Die Denzel Bank konzentriert sich im Bereich Finanzdienstleistung auf das Kreditgeschäft; Leasing-Finanzierungen werden über die Tochter Leasfinanz AG abgewickelt. Inklusive der in- und ausländischen Tochtergesellschaften beschäftigt die Denzel-Gruppe rund 2.000 Mitarbeiter. Der Jahresumsatz beträgt ca.654 Mio. Euro.

Reorganisation des Controllings

Auf Initiative der Geschäftsleitung wurde eine Projektgruppe eingesetzt, mit dem Ziel, ein zeitnahes Controlling aufzubauen. Sehr bald wurde klar, dass durch den Einsatz eines Managementinformationssystems (MIS) das Controlling an Leistungsfähigkeit und Aussagekraft gewinnen werde. So wurden die Überlegungen, ein MIS einzuführen, immer konkreter: Man war sich bewußt, dass das neue Controllinginstrument nicht in den bestehenden Systemen abzubilden ist, sondern ein neues, übergreifendes System einzuführen die qualitativ höherwertigere Lösung darstellt.

„Autospuren“

Bei Denzel gibt es aufgrund der Geschäftstätigkeit in verschiedenen Bereichen wie Import, Verkauf, Ersatzteile etc. mehrere komplexe Software-Systeme, in denen die Daten der jeweiligen Sparte gehalten werden. Systemübergreifende, zeitnahe Ertrags- und Kostenanalysen waren aufgrund der uneinheitlichen Datenbasis nur mit unverhältnismäßigem Aufwand möglich. Es wurde viel Zeit für die Konsolidierung von Daten verwendet. Für Denzelist es aber wichtig, die Etappen eines Autos im Hause zu verfolgen – d.h. vom Import über die DENZEL-eigenen Kundencenter bis zum Verkauf. Deshalb war die Einführung eines Data Warehouses unerlässlich.

Die Zusammenarbeit mit SAS verlief sehr gut, so dass wir zeitgerecht die Phase 1 unseres Projektes abschließen konnten. Wir haben uns allerdings auf das Wesentliche beschränkt. Ich glaube, dass es wichtig ist, bei so einem großen Projekt Prioritäten zu setzen, die wichtigsten Dinge zuerst, dann nach und nach den Rest umzusetzen.

Mag. Alexander Kaufmann
Vorstand der Leasfinanz innerhalb der Denzel- Gruppe und Projektleiter MIS

Ein Data Warehouse für alle

Damit das Data Warehouse auch wirklich den Vorstellungen der Fachbereichsanwender gerecht wurde, beschäftigte man sich bei Denzel in der folgenden Zeit intensiv mit deren Anforderungen. Aufgrund von Gesprächen mit den Mitarbeitern, die später mit dem MIS arbeiten sollten, erstellte man ein Lastenheft für das neue Controllinginstrument. Gleichzeitig begann man sich auch am Markt nach einer geeigeneten Software zur Umsetzung des Data Warehouses umzusehen. „Wir haben uns einige Data Warehouse Anbieter angesehen“, sagt Mag. Alexander Kaufmann, Vorstand der Leasfinanz innerhalb der Denzel- Gruppe und Projektleiter MIS. „Wir legen Wert darauf, dass Data Warehousing die Kernkompetenz, und nicht ein Nebenprodukt des Anbieters ist. Ein wesentliches Kriterium für uns ist die Skalierbarkeit des Warehouses. Wir sehen das aktuelle Data Warehouse als ersten Schritt, wollen es aber jedenfalls weiter ausbauen - vor allem in Richtung Customer Relationship Management. Auch hinsichtlich der Datenmengen, die es verarbeiten kann, muss das Data Warehouse erweiterbar sein. SAS überzeugte uns durch seine Kernkompetenz im Data Warehousing, sowie durch skalierbare Lösungen mit Modulen für alle Unternehmensbereiche.“

 

Verschiedenste Analysemöglichkeiten

Im Frühjahr 1999 begann man mit der Umsetzungsphase. Wichtig war eine funktionale Gliederung der neuen Lösung, um Auswertungen, die für die jeweilige Sparte interessant sind, durchführen zu können. Derartige Fragestellungen reichen von Stückzahlen und Deckungsbeiträgen über Rabattsätze bis zum Lagerumsatz und Mitarbeiterstand – und dies getrennt nach funktionalen Einheiten (Neuwagen-, Gebrauchtwagen-, Ersatzteileverkauf, etc.). Vor allem will man aber zeitnahe spartenübergreifende Auswertungen generieren. Eine wichtige Fragestellung in diesem Zusammenhang ist z.B. die DB-Analyse je Händlerpartner sowie die Zuordnung der Deckungsbeiträge zu den einzelnen Fahrzeugmodellen.

Think big – start small

Das Kernteam des Projektes bestand aus drei Mitarbeitern der EDV Abteilung, sowie 3 Experten aus der Fachabteilung, die gemeinsam mit dem SAS Team für die Umsetzung der Anforderungen aus dem Controlling, aber auch von Seiten des Verkaufs sorgten. „Die Zusammenarbeit mit SAS verlief sehr gut, so dass wir zeitgerecht mit Ende1999 die Phase 1 unseres Projektes abschließen konnten. Wir haben uns allerdings auf das Wesentliche beschränkt. Ich glaube, dass es wichtig ist, bei so einem großen Projekt Prioritäten zu setzen, die wichtigsten Dinge zuerst, dann nach und nach den Rest umzusetzen“.

Die neue Web-Lösung

Seit Frühjahr 1999 hat Denzel einen eigenen Warehouse Administrator für die reibungslose Verwaltung des Warehouses. Seither wird das Warehouse ständig weiterentwickelt: Der Wechsel auf die Version 8 der SAS Software steht kurz bevor, befindet sich derzeit auch schon im Test. Ausserdem gibt es ein neues Konzept für den Data Warehouse - Zugang der Mitarbeiter in den Kundencentern, die sich über ganz Österreich verteilen: Bis jetzt war das Data Warehouse eine Fat-Client-Lösung (d.h.auf jedem Rechner war SAS installiert), derzeit arbeitet man gerade am Umstieg auf eine Web–Löung. Die Software ist dann nicht mehr auf dem einzelnen Rechner installiert, sondern zentral am Server, wo auch die Zugriffsberechtigungen verwaltet werden. Mitarbeiter können über einen Standard-Web- Browser in das Data Warehouse einsteigen. Dies bietet ihnen eine bessere Performance, mehr Flexibilität sowie eine gesteigerte Funktionalität und vermindert zusätzlichen Verwaltungsaufwand. Weiters sind die Integrationder Lagerbewirtschaftung sowie der Einsatz von Data Mining für CRMFragestellungen geplant: Wieviele potentielle Kunden einer Marke gibt es in einer bestimmten Region? Wie sieht deren Einkommen aus? Wie gut sind die Kundencenter bei der Ausnutzung des Verkaufs- oder Servicepotentials? Denzel will so seine Kunden noch besser kennenlernen, um ihnen gezieltere Angebote unterbreiten zu können.

End-to-End Data Warehouse

Derzeit arbeiten ca. 30 Führungskräfte von Denzel mit dem SAS Data Warehouse, es profitiert jedoch die gesamte Organisation von der einheitlichen und konsistenten Information. Die Daten, die in das Data Warehouse eingelesen werden, stammen aus unterschiedlichen Produktivsystemen, die auf AS 400 bzw. RS 9000 (SAP R2) laufen. Sie werden in Form von Data Sets oder multidimensionalen Datenwürfeln gespeichert. „Wir setzen hier von Backend bis Frontend SAS Software ein, weshalb man unser Data Warehouse als End-to-End Lösung bezeichnen kann.“

Eine Reihe von Vorteilen

Die wesentlichen Verbesserungen, die Denzel seit der Implementierung des Data Warehouses erzielen konnte:

  • einheitliche Datengrundlage
  • Verkürzung der Zeit für die Erstellung von Auswertungen
  • Verbesserte Entscheidungsgrundlagen
  • Einheitliche Oberfläche für alle Informationen mit Drilldown Möglichkeiten auf alle Ebenen, so kann der Fachbereich Abweichungen auf den Grund gehen und ohne Mithilfe der EDV selbst analysieren
  • Durch den modularen Aufbau sind zusätzliche Anforderungen leicht umsetzbar, die Mitarbeiter aus dem Fachbereich sind in der Lage, selbst neue Reports und einfache Applikationen
    zu entwickeln
Logo Denzel

Business Thema

Einführung eines Data Warehouses um Daten für ein zeitnahes Controlling ohne viel zeitlichen Aufwand zu generieren, um in Folge bessere Entscheidungen im Unternehmen treffen zu können.

Lösung

SAS Analytics Intelligence

Nutzen

  • einheitliche Datengrundlage
  • Verkürzung der Zeit für die Erstellung von Auswertungen
  • Verbesserte Entscheidungsgrundlagen
  • Einheitliche Oberfläche für alle Informationen mit Drilldown Möglichkeiten auf alle Ebenen, so kann der Fachbereich Abweichungen auf den Grund gehen und ohne Mithilfe der EDV selbst analysieren
  • Durch den modularen Aufbau sind zusätzliche Anforderungen leicht umsetzbar, die Mitarbeiter aus dem Fachbereich sind in der Lage, selbst neue Reports und einfache Applikationenzu entwickeln.
The results illustrated in this article are specific to the particular situations, business models, data input, and computing environments described herein. Each SAS customer’s experience is unique based on business and technical variables and all statements must be considered non-typical. Actual savings, results, and performance characteristics will vary depending on individual customer configurations and conditions. SAS does not guarantee or represent that every customer will achieve similar results. The only warranties for SAS products and services are those that are set forth in the express warranty statements in the written agreement for such products and services. Nothing herein should be construed as constituting an additional warranty. Customers have shared their successes with SAS as part of an agreed-upon contractual exchange or project success summarization following a successful implementation of SAS software. Brand and product names are trademarks of their respective companies.

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