Lösungen
Datenanalyse für das Supply-Chain-Management
Lieferanten- und Bestandsmanagement mit fortschrittlicher BI- und Analytics-Software auf ein neues Niveau heben.
Ihre Lieferkette mit Echtzeit-Daten, KI-gestützten Prognosen und fortschrittlichen Analytics-Funktionen optimieren.
Bestände effektiv verwalten
- Den Status von Waren, Sendungen und Lagerbeständen in Ihrer gesamten Lieferkette überwachen.
- Muster analysieren, um Probleme in der Bestandshandhabung zu erkennen.
- Fortschrittliche Berichte zu Nachfrageschwankungen, Lieferantenperformance und Vorlaufzeiten erhalten.
Genauer planen
- Daten aggregieren und auf interaktiven Dashboards visualisieren.
- Echtzeit-Einblicke in wichtige Performance-Kennzahlen erhalten, um schnell auf Probleme reagieren zu können.
- Muster aus verschiedenen Quellen aufdecken und automatische Alerts einrichten.
Effizienz steigern, um Kosten zu senken
- Lagerung und Transport optimieren, um Kosteneinsparungen zu erzielen.
- Angebot und Nachfrage in Einklang bringen, Verschwendung minimieren und Transportkosten senken.
Brian Backer
Senior Director of Analytics at LiveVox
Craig Kelly
VP of Analytics at Syntax
40%
Einsparung gegenüber traditioneller BI
98%
Kundenzufriedenheit
Jason Adams
VP Engineering of Mercatus
Tomas Trnka
Chief Data Officer at EAG | Omnetic
Josh Collins
Chief Product Officer at Zartico
3.000 %
Kundenwachstum
Ondrej Langr
CPO at Sharry
Tauchen Sie tief in unsere Erfolgsgeschichten ein
Beispiele für Lieferketten-Dashboards
Entdecken Sie, wie Lieferketten-Teams Dashboards einsetzen.
Echtzeit-Übersicht des Bestands
Das Management visualisiert wichtige Kennzahlen wie Fehlbestandsrate, Retouren und Rückstände und weiß jederzeit, was im Lager ist.
- Aussagekräftige Visualisierungen für schnelle Bestandseinblicke.
- Aufschlüsselbare Charts für Lagerleiter und Spezialisten.
Überblick über Lieferoperationen
Status der Flottenlieferungen nach Zielort anzeigen und auf einen Blick Ladezeit und Gewicht einsehen — mit automatischen Alerts bei Anomalien oder Verzögerungen.
- Einfach in bestehende Software-Setups einbettbar.
- Vorkonfigurierte, automatisierte Alerts zur Markierung von Verzögerungen.
Prognosen zur Optimierung von Vertriebsplänen
Nutzt historische Daten und KI-gestützte Prognosen, um den Lieferkettenbedarf für den kommenden Zeitraum vorherzusagen.
- Fortschrittliche Analytics für schnelle Finanzprognosen.
- Anpassbare Visualisierungen zeigen nutzerspezifische Kennzahlen.
Besprechen Sie Ihren Anwendungsfall mit uns
Erfahren Sie, wie GoodData Ihnen bei Ihren Analytics-Zielen helfen kann.
Warum unsere Analytics-Plattform wählen?
Gründe, warum Unternehmen unsere Analytics-Plattform lieben:
Integration in Ihr Ökosystem
GoodData mit Ihren Datenquellen verbinden
oder richten Sie Ihre eigene Verbindung mit FlexConnect ein
Bringen Sie Ihren eigenen LLM mit
Wählen Sie die LLM- oder Orchestrierungsschicht, die zu Ihrem Stack passt.
In der GoodData Cloud bereitstellen
GoodData Cloud ist ein SaaS-Produkt, das von uns betrieben und gewartet wird. Kunden erhalten regelmäßig Code-Updates, und das Produkt kann in AWS, Azure und mehreren Regionen bereitgestellt werden.
Self-hosted bereitstellen
Die selbst gehostete Version basiert auf derselben Codebasis wie GoodData Cloud und eignet sich ideal für Nutzer, die erhöhte Sicherheit, Governance oder Kontrolle hinsichtlich des Datenstandorts oder der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften benötigen.
Sicherheit und Vertrauen
Zuverlässige Analysen: Zertifizierungen, vererbte Berechtigungen und kaskadierende Inhaltsänderungen für eine einfache Verwaltung.
Integration
Offene APIs und deklarative SDKs: verbinden Sie sich mit Code-Repositorys und Apps von Drittanbietern und binden Sie diese überall ein.
Verfügbarkeit
Zugängliche Analysen: Vorschriften einhalten und inklusive Erlebnisse bieten.
Eine vertrauenswürdige Plattform, die Nutzer lieben
Häufige Fragen zur Lieferketten-Analytics
- Verbesserte Nachfrageprognose: Analytics-Tools nutzen historische Daten und prädiktive Modelle, um die Nachfrage genau vorherzusagen.
- Bessere Lieferkettentransparenz: Überwachung des Status von Waren, Sendungen und Lagerbeständen in der gesamten Lieferkette.
- Verbessertes Lieferantenmanagement: Bewertung der Lieferantenperformance und Identifikation von Verbesserungsbereichen.
- Strategische Entscheidungsfindung: Datengetriebene Einblicke führen zu fundierteren Lieferkettenentscheidungen.
- Verbesserte Kundenzufriedenheit: Genaue Nachfrageprognose und Bestandsmanagement führen zu höheren Service-Niveaus.
- Anpassungsfähigkeit: Schnelle Anpassung an Marktveränderungen, Kundenpräferenzen oder Lieferkettenstörungen.
- Nachhaltigkeitsverbesserungen: Identifikation von Möglichkeiten zur Ressourcenoptimierung und Abfallreduzierung.
- Anforderungen definieren: Spezifische Anwendungsfälle und KPIs identifizieren.
- Funktionen bewerten: BI-Tools mit Datenvisualisierung, Ad-hoc-Reporting, Predictive Analytics, Drill-down-Funktionen und Integrationsmöglichkeiten suchen.
- Skalierbarkeit und Flexibilität: BI-Tool wählen, das mit Ihren Anforderungen skaliert und flexible Datenintegration unterstützt.
- Benutzerfreundlichkeit: Intuitives Tool mit Drag-and-Drop-Oberflächen und Self-Service-Analytics wählen.
- Anbieterreputation: Kundenbewertungen und Fallstudien lesen.
- Kosten: Gesamtbetriebskosten mit transparenter Preisgestaltung bewerten.
- Predictive Analytics für Nachfrageprognose: KI-Modelle nutzen, um historische Verkaufsdaten, Markttrends und externe Faktoren zu analysieren und zukünftige Nachfrage vorherzusagen.
- Bestandsmanagement optimieren: Machine-Learning-Algorithmen einsetzen, um Muster in Nachfrage, Lieferantenperformance und Vorlaufzeiten zu analysieren.
- Lieferkettentransparenz verbessern: Echtzeit-Tracking-Lösungen mit IoT-Geräten und Sensoren einsetzen.
- Logistik und Transport verbessern: Fortschrittliche Analytics zur Routenoptimierung anwenden.
- Nachhaltigkeitsinitiativen vorantreiben: Analytics nutzen, um Umweltauswirkungen von Lieferkettenoperationen zu überwachen und zu managen.
- Predictive Analytics: Historische Daten und Machine Learning zur Vorhersage zukünftiger Trends.
- Echtzeit-Transparenz: Minutengenaue Einblicke in Lieferkettenoperationen.
- Risikomanagement: Identifikation und Bewertung von Risiken durch Analyse verschiedener Datenquellen.
- Integration und Zusammenarbeit: Datenintegration aus verschiedenen Quellen in der Lieferkette für verbesserte Zusammenarbeit.
- Kostensenkung und Effizienz: Optimierung von Routing, Lagerbeständen und Produktionsplänen.
- Nachhaltigkeit und Compliance: Überwachung von Umweltauswirkungen und Einhaltung von Vorschriften.
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Erfahren Sie, wie GoodData Ihnen bei Ihren Analytics-Zielen helfen kann
