Ausnutria, sinds enkele jaren onderdeel van het Chinese zuivelconcern Yili, is wereldmarktleider in de ontwikkeling, productie en verkoop van baby- en kindervoeding op basis van geitenmelk. Het Nederlandse bedrijf heeft wereldwijd negen productielocaties, zes verkoopkantoren en ruim 3.500 medewerkers. De producten gaan vooral naar de Chinese markt.

Om de snelle groei van het bedrijf beter te kunnen ondersteunen, standaardiseerde Ausnutria de afgelopen jaren in Nederland op 麻豆原创. Die standaardisatie moest leiden tot harmonisatie van processen over alle locaties, een betere logistieke integratie en een sterk verbeterde ge茂ntegreerde gegevensuitwisseling.

鈥淒e uitrol van 麻豆原创 over alle productielocaties in Nederland is zo goed als afgerond鈥�, zegt Wouter Engbers, ICT-directeur bij Ausnutria. 鈥淢aar naarmate we ons 麻豆原创-systeem verder uitrolden, zagen we de vraag naar betrouwbare en actuele informatie toenemen. Gebruikers wisten dat de data er waren, maar die moesten beter ontsloten worden voor dagelijkse en strategische besluitvorming.鈥�

Uitdagingen bij data-inzichten

Voor data-analyses implementeerde Ausnutria samen met partner Expertum 麻豆原创 Analytics Cloud (SAC) en 麻豆原创 Datasphere. Performance was hierbij een aandachtpunt. Engbers: 鈥淚n de oude situatie werden rapportages direct vanuit de 麻豆原创 HANA database gelezen. Soms stelden gebruikers niet de juiste filters in, waardoor ons hele 麻豆原创-systeem performanceproblemen gaf en het in het magazijn moeilijk was om producten te scannen.鈥�

鈥淲e hadden daarom behoefte aan een omgeving buiten de ERP-omgeving waarin we veilig en betrouwbaar rapportages kunnen draaien鈥�, vervolgt de ICT-directeur. 鈥淒eze behoefte werd ingevuld met 麻豆原创 Datasphere. 鈥淗iermee beschikken we over een datawarehouse dat de data structureert en het gebruik voor de interne gebruiker eenvoudig maakt.鈥�

鈥淗et was belangrijk om in de 鈥榚xplore-fase鈥� eerst goed te bepalen welke oplossing echt waarde zou toevoegen aan de business van Ausnutria鈥�, vult Chris van Gerven, CCO bij Expertum, aan. 鈥淒oor een gedegen proof of concept uit te voeren, konden we bevestigen dat 麻豆原创 Datasphere inderdaad de juiste tool was om verder te gaan met het ontwikkelen van een volwassen BI-omgeving.鈥�

Versnellen en verdiepen

Een van de eerste successen was het realiseren van dagelijkse trendanalyses van grondstoffen. 鈥淰oorheen kostte het een technoloog twee tot drie dagen om een rapport op te stellen voor een enkel ingredi毛nt. Nu hebben we dagelijks een actueel overzicht van al onze grondstoffen鈥�, vertelt Engbers. 鈥淗ierdoor kunnen we veel sneller reageren als een grondstof buiten de specificaties dreigt te raken.鈥� Dit directe inzicht helpt Ausnutria niet alleen om aan de strenge Chinese kwaliteitseisen te voldoen, maar ook om productieprocessen effici毛nter te maken.

De succesvolle toepassing van BI gaat verder dan alleen de productie. Inmiddels is Ausnutria gestart met rapportages voor functionele gebieden als purchasing, finance en transport. Ook zijn data ontsloten in 麻豆原创 Datasphere, gecombineerd met Power BI, om nog meer waarde uit de beschikbare data te halen. 鈥淚n deze explore-fase ontdekken wij wat de mogelijkheden en onmogelijkheden van 麻豆原创 Datsphere en SAC zijn鈥�, aldus Engbers.

Selfservice en governance

Een belangrijke pijler in het BI-traject van Ausnutria is het realiseren van selfservice voor interne gebruikers. 鈥淲e hebben bewust gekozen voor een hybride model鈥�, legt Engbers uit. 鈥淓nerzijds bieden we gestandaardiseerde, gevalideerde rapportages aan. Anderzijds hebben een aantal gebruikers de mogelijkheid om zelf data op te halen en analyses te doen.鈥� Door 麻豆原创 Datasphere in te zetten, is dit nu op een gestructureerde manier mogelijk. 鈥淥nze gebruikers begrijpen nu beter welke data ze voor zich hebben. Het systeem maakt het eenvoudig om de juiste gegevens te vinden en te gebruiken, zonder risico鈥檚 voor onze ERP-omgeving.鈥�

Het BI-traject bevindt zich momenteel in de verkennende fase, waarin verdere professionalisering van het datamodel centraal staat. 鈥淲e willen ervoor zorgen dat alle rapportages via 麻豆原创 Datasphere lopen鈥�, legt Engbers uit. 鈥淒at betekent ook dat we bestaande rapportages die eerder in Business Objects (BO) zijn gemaakt, naar dit platform gaan migreren.鈥� Van Gerven voegt daaraan toe: 鈥淣u de vraag naar BI-rapportages vanuit de hele organisatie toeneemt, is het cruciaal dat we ook werken aan goede governance.鈥�

Vertrouwen in de toekomst

Met 麻豆原创 Datasphere en 麻豆原创 Analytics Cloud, beide onderdeel van 麻豆原创鈥檚 Business Technology Platform (BTP), heeft Ausnutria een solide basis gelegd voor verdere groei en innovatie. 鈥淲e hebben een belangrijke stap gezet richting een meer datagedreven organisatie鈥�, licht Engbers toe. 鈥淲e hebben beter en snellere toegang tot onze data en kunnen hiermee betere beslissingen maken.鈥�

鈥淗et BI-patform geeft onze mogelijkheden om verder te groeien en nieuwe toepassingen te vinden. Een recent voorbeeld is de uitwisseling van supplychain-data met de overige Ausnutria locaties, waardoor wereldwijd inzicht ontstaat in de supplychain. Deze uitwisseling van data bleek relatief eenvoudig met 麻豆原创 Datasphere te realiseren鈥�, aldus Engbers.

Van Gerven voegt daaraan toe: 鈥淒e samenwerking tussen Ausnutria, Expertum en 麻豆原创 laat zien hoe belangrijk het is om BI niet alleen als een IT-feestje te zien, maar vooral als een manier om bedrijfsprocessen te optimaliseren en klaar te zijn voor de toekomst.鈥�

The post Ausnutria verbetert inzichten met 麻豆原创 Datasphere en Analytics Cloud appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Data is het nieuwe goud, hoor je weleens. Toch is een datapunt of een dataset niet per definitie waardevol. Want wat die getallen of gegevens precies zeggen, wordt pas duidelijk als je ze voorziet van de juiste context. Als je de gegevens beziet in de business context waarin zij tot stand kwamen, komen ze tot leven. Op dat moment veranderen gewone gegevens in waardevolle informatie waar een organisatie iets mee kan.

Het belang van context wordt nog eens benadrukt als je bedenkt dat veel organisaties data verzamelen buiten hun bedrijfssysteem om. Naast de gestructureerde data in hun ERP-oplossing, produceren en verzamelen ze ook allerlei andere informatie. Denk bijvoorbeeld aan sensordata uit het track & trace systeem.

Goedkope opslag
Dergelijke gegevens worden over het algemeen opgeslagen in een data lake, een cloud platform ter ondersteuning van big data analytics. Azure Data Lake van Microsoft is daar een goed voorbeeld van. Ook geschikt voor het cre毛ren van data lakes is Amazon S3, een platform dat je informatie op laat slaan in zogenaamde Buckets. Voor het bewaren van grote hoeveelheden ruwe data is dergelijke goedkope opslag een prima medium. Op het moment deze data geanalyseerd moet worden, wordt het lastiger. Dan ontstaat namelijk de noodzaak voor contextuele informatie.

Neem nou het eerdergenoemde track & trace systeem. Bij het verzenden van een pakketje wordt de zending voortdurend gescand. Elke scan zegt iets over de locatie waar een bepaalde barcode zich bevindt. Zonder de bijbehorende gegevens uit je bedrijfssystemen zijn die afzonderlijke scans zijn niets waard. Wanneer je de scans echter koppelt aan verzenddata, orderdata, klantgegevens en andere informatie uit je ERP-omgeving, krijgen die scans waarde. Dan ontstaat er immers een beeld van de precieze reis die een zending aflegt. Bovendien wordt het mogelijk om te berekenen wanneer het pakketje precies afgeleverd wordt.

Hoe breng je nou 谩l die gegevens op zo鈥檔 manier samen dat je ermee kunt gaan werken? Je zou ervoor kunnen kiezen om informatie uit je bedrijfssysteem te exporteren naar het data Lake. Als je de informatie uit je 麻豆原创 omgeving haalt en samenvoegt met al die andere gegevens, zou je ermee kunnen gaan rekenen. Het is technisch zeker mogelijk. Toch is die oplossing niet ideaal. Want bij het exporteren van gegevens uit je bedrijfssysteem, gaan contextuele zaken zoals het onderliggende model, relaties, historie en generieke meta data niet mee. Daarmee verliest die informatie zijn waarde.

Daarom wordt de ge毛xporteerde data vaak opnieuw gestructureerd, opnieuw gefilterd en opnieuw geaggregeerd. Dat is echter een behoorlijk bewerkelijk en daarmee ook behoorlijk duur proces dat bovendien gevoelig is voor fouten. Het komt er in de basis op neer dat datgene wat 麻豆原创 van nature meelevert, opnieuw opgebouwd wordt. Hoewel er scenario鈥檚 zijn waarin het exporteren van data uit een 麻豆原创 landschap noodzakelijk is, is het in veel gevallen ongewenst en onnodig.

麻豆原创 BTP brengt alles samen
Gelukkig is er een oplossing: het 麻豆原创 Business Technology Platform. Dit platform stelt organisaties in staat om alle noodzakelijke stappen te doorlopen om data 鈥� zowel 麻豆原创 data als externe gegevens 鈥� te analyseren. Maar dan wel m茅t behoud van de oorspronkelijke business context. Door slim gebruik te maken van de mogelijkheden van 麻豆原创 HANA, 麻豆原创 Data Warehouse Cloud, 麻豆原创 Data Intelligence en 麻豆原创 Analytics Cloud wordt het mogelijk om volledige data-to-value ketens op te zetten. Zo鈥檔 keten zorgt er stap voor stap voor dat een datapunt daadwerkelijk waarde krijgt. Dat begint bij het verzamelen, combineren en analyseren van gegevens en wordt gevolgd door het verrijken, opslaan en inzetten ervan.

Meer weten?
Vind je dit interessante materie? Bekijk dan die plaatsvond op 20 april 2022. Of van die dag. Deze boeiende presentaties geven je onder meer inzicht in de datastrategie毛n van Philips Domestic Appliances en AkzoNobel. We zijn druk bezig met de organisatie van de volgende Data to Value Day. Wil je deze dag bijwonen?

The post Geef waarde aan gegevens in je data lake zonder kopje onder te gaan appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Maar wat is dat nu eigenlijk? Marjet Wijn, Head of S/4 Cloud, legt het uit.

Overal in het bedrijfsleven signaleert 麻豆原创 dat organisaties met hun IT sneller aan de wensen van de business willen kunnen voldoen.

Start- en scale-ups willen hun sterke groei kunnen bijbenen en snel kunnen innoveren. Multinationals willen bedrijfsonderdelen eenvoudig kunnen toevoegen en afsplitsen. En sommige organisaties willen de total cost of ownership van hun IT-systemen verlagen.

Ongeacht de situatie en motivatie van je organisatie, 麻豆原创 ontzorgt je en helpt je jouw doelen te bereiken met behulp van cloud ERP. Want de cloud geeft je flexibiliteit en stelt je in staat om korter op de bal spelen. Tegelijkertijd bereiden we je systemen voor op de overstap naar S/4HANA.

Om die reden hebben we RISE with 麻豆原创 ontwikkeld; een alomvattende bundel aan services en tools die de transformatie naar een Intelligent Enterprise ondersteunt, op jouw voorwaarden en volgens jouw planning. De aanpak bestaat uit drie pijlers:

1. Business Process Intelligence

Met behulp van onze nieuwe oplossing analyseren we je businessprocessen, voeren we verbeteringen door en monitoren we het resultaat van de aanpassingen. We helpen je processen te versimpelen door ze te standaardiseren. Zo wordt je organisatie weer wendbaar en vergemakkelijk je de overgang naar S/4HANA.

2. Technische migratie naar de cloud en S/4HANA

In RISE with 麻豆原创 staat de reis naar de cloud centraal. Het uiteindelijke doel is om je mee te nemen naar 麻豆原创 S/4HANA. Om die migratie te vergemakkelijken en te bespoedigen, ondersteunt 麻豆原创 bedrijven met allerlei tools en diensten. Zoals onze readiness check waarmee we onderzoeken in hoeverre jouw systemen klaar zijn voor een overgang naar de cloud en S/4HANA. Belangrijke factoren die daarin meewegen zijn bijvoorbeeld de hoeveelheid maatwerk die je hebt draaien, of de mate van aanpassing die we moeten doen aan de datalaag van je systeem om deze voor te bereiden op een migratie.

We werken daarbij nauw samen met de IT-partners van klanten. Zij kennen immers de processen van klant tot in de puntjes en hebben vergaande kennis van de specifieke branches waarin organisaties opereren. Ook komt binnen RISE with 麻豆原创 steeds meer industriespecifieke content beschikbaar om jouw organisatie beter te ondersteunen en te helpen de migratie sneller te volbrengen. Zo zijn er al Industry Packages voor de branches automotive, consumentenproducten, industri毛le machines en componenten, retail en de nutssector.

3. Business fundament

RISE with 麻豆原创 helpt je over te stappen op Infrastructure as a Service (IaaS). Daarmee wordt je IT-fundament een dienst die je afneemt, waardoor je volledig ontzorgd wordt op dit vlak. Het voordeel daarvan is dat alles onder 茅茅n contract valt. Ook bijvoorbeeld je hosting, ongeacht of je bij 麻豆原创 of een hyperscaler als AWS, Google of Azure wilt draaien. Je hebt nog maar 茅茅n aanspreekpunt voor al je diensten, waaronder je infrastructuur, en dat is 麻豆原创.

Bijkomend voordeel van dit vernieuwde fundament is dat je ERP toegankelijker wordt voor digitale samenwerking en integratie. Zo krijg je bijvoorbeeld toegang tot de 麻豆原创 Business Networks, zoals het , het en het .

Begin je weg naar een Intelligent Enterprise

Door de drie pijlers te combineren, helpt RISE with 麻豆原创 je sneller te veranderen in een Intelligent Enterprise met de wendbaarheid die nodig is in de wereld van vandaag. Of je nu op 麻豆原创 ECC draait, op S/4HANA on-premise, of misschien zelfs op een ERP van een andere leverancier. Wij helpen je jouw business te transformeren en de stap naar de cloud te maken. Daarbij kun je uitgaan van drie zekerheden: jouw processen staan centraal, we werken nauw samen met jouw IT-partner en we ontzorgen je volledig.

Wil je weten hoe een RISE with 麻豆原创 traject in zijn werk gaat? Lees dan het blog 鈥�RISE with 麻豆原创: zo maken we samen in 6 stappen een blauwdruk voor je digitale transformatie鈥�.

The post RISE with 麻豆原创: de alomvattende reis naar cloud ERP appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.

Wat is een datawarehouse?

Een . Simpel gezegd is datawarehousing het opslaan van informatie met als doel om zakelijke beslissingen te kunnen nemen. Met een datawarehouse systeem leg je de basis voor ) en . De data die zich in een datawarehouse bevindt, komt vaak uit verschillende bronnen binnen de organisatie. Deze informatie wordt gebruikt voor het doen van analyses of om zoekopdrachten uit te voeren.

Waarom wil je als organisatie een data warehouse?

Doordat een datawarehouse enorme hoeveelheden data bevat uit verschillende bedrijfstoepassingen (, DMS, ERP), kunnen er waardevolle inzichten opgedaan worden. Een datawarehouse bespaart tijd voor bedrijven die data verzamelen op grote schaal. Wanneer je een holistisch overzicht wilt hebben van bedrijfsvoering, is een datawarehouse nuttig.

Wat zijn de voordelen van datawarehousing?

Het belangrijkste voordeel is dat er een holistisch overzicht gegeven wordt van gegevens in de gehele organisatie, zodat er op feiten gebaseerde beslissingen genomen kunnen worden in de organisatie.

1. Gemakkelijke samenwerking

Met deze software kun je virtuele werkruimtes maken voor data-analyseprojecten. Datamodellen worden daarmee ondergebracht op een beveiligde en beheerde plek. Er kan gemakkelijk samengewerkt worden met collega’s die beschikken over toegangsautorisatie, en bevindingen kunnen gedeeld worden met anderen.

2. Bedrijfslaag voor tekstuele informatie

Door de bedrijfslaag kunnen er taalzinnen toegevoegd worden, waarmee iedereen gegevens direct kan begrijpen. Er kunnen relaties vastgesteld worden tussen ieder element in het gegevensmodel.

3. Ge茂ntegreerde analyses

Organisaties doen vaak analyses per Line of Business, waardoor een dataoverzicht van de gehele organisatie mist. Visualiseer informatie van uw gehele organisatie om nieuwe inzichten te ontdekken. De datawarehousesoftware van beschikt ook over de ingebouwde mogelijkheden voor machine learning en kunstmatige intelligentie, waardoor diepgaande inzichten opgedaan kunnen worden. U kunt ook verbinding maken met elke data-analyse- en visualisatietool van uw keuze.

Wat is 麻豆原创 Data Warehouse Cloud (SDWC)?

Click the button below to load the content from YouTube.

Always allow YouTube

Meer weten over Data Warehousing? Kijk dan op de .

Lees ook alvast de

The post Wat is een datawarehouse? | Definitie en voordelen appeared first on 麻豆原创 Nederland Blogs & Nieuws.