Hotline-Statistik

Im folgenden Beispiel hat uns einer unserer Kunden gebeten seine Service Hotline zu analysieren, um die Performance dieser bewerten zu können. Dazu wurden relevante Kennzahlen definiert, Daten aus verschiedenen Systemen abgefragt und natürlich mit Hilfe von modernstem Power BI visualisiert. Ziel war es, eine detaillierte Auswertung der Service Hotline an einem zentralen Ort für unsere Kunden zu schaffen.

Ausgangssituation

Bisher wurden Reports unseres Kunden in unterschiedlichen Systemen abgerufen und betrachtet und haben somit zu aufwändigen Berichtsabfragen geführt. Die Kennzahlen wurden nicht nach einheitlichen Definitionen berechnet, dies führte zu unterschiedlichen Informationsständen bei den Berichtskonsumenten des Unternehmens.

Ziel war es ein schnelles Reporting an einem zentralen Punkt zu schaffen (Single Point of Truth). Weiterhin war es wichtig eine erhöhte Transparenz in allen reporteten Bereichen zu ermöglichen. Durch die Variabilität von Power BI kann zudem eine hohe Verfügbarkeit auf allen Devices (Desktop, Tablet & Mobil) gewährleistet werden.

Umsetzung

Über die Hotline-Statistik kann die Performance von Callcentern und von Ticket-Systemen analysiert werden. Hierzu werden unter anderem die Daten der Telefonanlage ausgelesen um Kennzahlen wie die Erreichbarkeit der Hotline oder die durchschnittliche Gesprächsdauer zu ermitteln. Durch die Anbindung des Ticketsystems kann eine detaillierte Übersicht über diverse Kennzahlen wie etwa das Servicelevel, die Lösungsquote oder allgemein das Gesamtvolumen der Tickets geschaffen werden. Alle Kennzahlen wurden mit den jeweiligen Verantwortlichen definiert und ausgearbeitet um letztendlich eine verbindliche Entscheidungsgrundlage liefern zu können.

Neben der Einbindung von CSV und Excel Dateien über einen Fileshare wurden Daten aus Google Analytics, Azure Datenbanken und ein Ticketsystem basierend auf einem On Premises SQL Server eingebunden. Über eine Power App wurde eine Kommentarfunktion geschaffen, die es den Bereichsverantwortlichen ermöglicht die aktuelle Entwicklung zu bewerten. Daten für abrechnungsrelevante Kennzahlen werden in einem Data Warehouse gespeichert und die KPI’s dort berechnet, um eine Nachvollziehbarkeit der Daten zu gewährleisten und für alle Interessenten einen Single Point of Truth zu schaffen, der über Jahre hinweg nachvollzogen werden kann.

Dashboard

Über das Dashboard wird eine kategorisierte Übersicht über verschiedene Teilbereiche geliefert. Das Dashboard soll einen ersten Überblick über die wichtigsten KPI’s vermitteln. Angezeigt werden hierbei der aktuelle Stand, die Bewertung des Standes mittels eines vordefinierten Ampelsystems sowie der Trend über einen definierten Zeitraum. Die Einstiegsseite vermittelt somit auf den ersten Blick in welchen Bereichen Handlungsbedarf besteht, über Absprungpunkte gelangt man dann auf die entsprechenden Detailseiten auf deren Grundlage dann Maßnahmen getroffen werden können.

Kennzahlen Konfiguration

An das Dashboard sind zusätzlich zwei Power Apps gekoppelt. Eine Parameter App und eine App die Kommentare bewertet und über das Dashboard visualisiert.

Parameter App

Zum einen lassen sich die Parameter des Ampelsystems über eine Power App variabel einstellen, also die Grenzwerte ab wann die Ampel umschaltet, sowie die jeweiligen Zielwerte und Gewichtungen der einzelnen Kennzahlen hinterlegen. Diese Apps schreiben zusätzlich ins Data Warehouse Azure SQL zurück.

Kommentarfunktion

Die zweite App wurde hinzugeschaltet, um die einzelnen Gesamtkennzahlen bewerten und begründen zu können. Die Kommentare werden über die Power App von den jeweiligen Kennzahlenverantwortlichen erfasst und im Dashboard visualisiert.

Erstlösungsquote

Die Erstlösungsquote drückt aus, wie viele Kundenanfragen/Vorgänge beim ersten Kontakt beantwortet werden konnten. Das bedeutet keine Weiterleitung und keine wiederholte Antwort waren nötig. Die Berichtsseite gibt mit ihren verschiedenen Filtermöglichkeiten Rückschluss darüber, wie sich die Erstlösungsquote nach Vorgangstyp, Eingangskanal oder Schlagwörtern im Ticket entwickelt. Als Visualisierung wird unter anderem ein Tacho genutzt, der die Grenzwerte wiedergibt, die vorher über die Parameter App definiert wurden. Weiterhin wird der zeitliche Verlauf über ein klassisches Säulendiagramm dargestellt, das über die Drill-Funktion eine Darstellung auf Jahres-, Monats-, oder Tagesebene ermöglicht. Die Entwicklung zwischen Vormonat und abgeschlossenem Monat sowie das daraus resultierende Delta wird über KPI-Kacheln visualisiert, welche sofort einen Rückschluss auf die Entwicklung der Kennzahl gibt.

Fazit

Mit Hilfe von Power BI konnten wir unserem Kunden ein zentrales Reporting bereitstellen. Zahlreiche Kennzahlen und Daten werden nun zentral ausgewertet und dadurch eine große Zeitersparnis für die Berichtskonsumenten geschaffen. Weiterhin konnten folgende Vorteile erzielt werden:

Zeitersparnis: Durch das zentrale Reporting müssen einzelne Daten nicht mehr mühsam zusammen gesucht werden.

Kostenersparnis: Die hohe Kompatibilität von Power BI sorgt dafür das keine Third-Party-Tools zur Berichtserstellung oder Datenverwaltung mehr benötigt werden.

Vereinheitlichung des Reportings: Inhaltlich und visuell einheitlicher Reporting Standard sorgt für höhere Transparenz der Daten und führt zu einer größeren Akzeptanz bei den Berichtskonsumenten.

Verfügbarkeit: Der Bericht ist für alle berechtigten Mitarbeiter jederzeit verfügbar.

So einfach wie noch nie.

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Forschung und Vorbereitung

  • Einfacher Datenzugriff mit Pipelines, Lakehouse und Notebooks
  • Apache Spark und Python
  • Data Wrangler als Bestandteil von Notebooks

Experiment und ML-Model

  • Aufbau von Experimenten zur Überprüfung von Hypothesen
  • Aufbau von ML-Modellen auf Basis Azure Synapse ML
  • Einsatz von Notebooks mit Apache Spark und Python

Insights gewinnen

  • Speicherung von Vorhersagen in OneLake
  • Bereitstellung neuester Vorhersagen in Power Bl mittels Direct Lake Anbindung

Data Science Prozess

Dataflow Gen2

Datenpipeline

OneLake Shortcut

Data
Warehouse

  • Erfassung von Daten mit Dataflow oder Datenpipeline

  • Shortcuts aus OneLake, Azure Data Lake etc.

  • T-SQL Read/Write

SQL-Endpunkt des Lakehouse

  • Automatisch aus Lakehouse generiert

  • Kompatibel mit SQL Server Management Studio und Azure Data Studio

  • T-SQL Read-Only

Dataflow Gen2

Datenpipeline

OneLake Shortcut

Event Streaming

  • Erfassung, Transformierung und Routing von Real-Time Events

  • No-Code Experience

KQL Database

  • Bevorzugte Datenhaltung für Event Streaming
  • Schnelle Speicherung und Abfrage von Daten
  • Basis für Power BI Reports

Dataflow Gen2

Datenpipeline

OneLake Shortcut

Lakehouse

  • Speicher für strukturierte und unstrukturierte Daten
  • Basis für BiaData Transformationen und Analysen
  • SQL-Endpunkt und Basis für Auswertungen

Notebook

  • Interaktive Compute für Transformation von BiaData
  • Entwicklung von Machine Learning
  • Modellen und Apache Spark
    Anwendungen
  • Python, R und Scala

Single Source of Truth.

Im Microsoft Fabric OneLake werden Daten aus verschiedenen Quellen in einem zentralen System gespeichert, das bietet zahlreiche Vorteile wie

  • Datenkonstistenz und hohe Datenqualität
  • Steigerung der Effizienz und Produktivität
  • Verbesserte Zusammenarbeit im Unternehmen
  • Erleichterte Datenintegration und -analyse
  • Kostenreduzierung
  • Compliance und Sicherheit

Citizen Developer.

Durch die Benutzerfreundlichkeit des Tools entstehen folgende Vorteile

  • Intuitive Oberfläche
  • Einfache Automatisierung und Datenintegration
  • Gute Kollaboration und Zusammenarbeit
  • Schnellere Entwicklungszyklen
  • Hohe Flexibilität und Skalierbarkeit
  • Fortschrittliche KI Komponenten

More Flexibility.

Eine leistungsfähige, integrierte und benutzerfreundliche Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Daten effizient zu verwalten, tief gehende Analysen durchzuführen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Dies trägt wesentlich zur Optimierung von Geschäftsprozessen und zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit bei. Besondere Vorteile

  • Nahtlose Datenintegration durch einfache Datenpipelines
  • Flexible Verarbeitung von strukturierten und unstrukturierten Daten
  • Schnelle Anpassung an Veränderungen im Unternehmen
  • Konsistente Datenhaltung
  • Zentralisierte Datenverwaltung
  • Skalierbare Data Warehousing und Data Science Komponenten
  • Leistungsstarke Datenanalysen in Echtzeit

Design

Nach Ihren Wünschen erstellen wir Report Designs nach neusten Information- Design- und UX/UI- Standards.

Unser Ziel ist es mit dem passenden Story Telling eine optimale Berichtsnutzung zu ermöglichen.

Kom4tec - BI Analytics - Umsetzung - Design - Laptop Mockup Design Report

Frontend

Unsere Entwickler entwerfen maßgeschneiderte Reporting-Lösungen.

Besonderes Augenmerk gilt dabei folgenden Punkten:

 

Aufbau Power BI Infrastruktur

Erstellen von Power BI Reports

Workshops & Trainings

Kom4tec - BI Analytics - Umsetzung - Frontend - Laptop Mockup Geschäftszahlen

KPI's

Mit unserem breiten Expertenwissen in zahlreichen  Geschäftsbereichen bieten wir Ihnen ganzheitliche Unterstützung bei der Entwicklung von Kennzahlen

Vertrieb

Retail, Wholesale, E-Commerce.

Controlling + Finance

Buchhaltung, Vertriebscontrolling, Beteiligungscontrolling.

Supply Chain Management

Logistik, Einkauf, Produktion.

Marketing

Websites, Email-Marketing, Social Media Kampagnen.

Wir definieren gemeinsam mit Ihnen die notwendigen Kennzahlen und KPI’s.

Backend

Unsere Data Engineering Experten generieren die richtige Kulisse für dein Reporting.

Mit der Microsoft Produktpalette entwickeln wir Data Warehouses, Data Lakes und Data Lakehouses nach neusten Standards.

Dazu nutzen wir unter anderem:

Azure Data Factory

Azure Data Lake​

Azure Data Bricks

Azure Synapse

Azure SQL

Kom4tec - Icon - Entlastung Datenbanken

SSIS, SSRS

KOM4TEC - Microsoft Fabric Logo

Microsoft Fabric

Zentrales Reporting

Single Point of Truth

Für das Reporting schaffen wir die Basis für leistungsfähige Datenanalysen.

Auf einen Blick

Schaffen sie Visualisierungen, die das Augenmerk auf das wesentliche Lenken.

Übersichtlich

Einfach zu konsumieren und trotzdem aussagekräftig und präzise.

Individuelles Design

Nach neuesten Design Standards und Richtlinien der Corporate Identity – Auf allen Devices!

Enterprise Reporting & Self Service

Ein Ort

Erfüllen Sie Ihre Anforderungen an Self-Service-BI und Unternehmensdatenanalyse auf einer einzigen Plattform.

Teilen

Reports, Apps und Datenmodelle erstellen & teilen. Mit echtem Self Service IT- Ressourcen entlasten.

Gartner Magic Quadrant

Microsoft wird im März 2022 im Gartner® Magic Quadrant™ für Analyse- und Business Intelligence-Plattformen zum wiederholten Mal als Leader eingestuft

Datenverwaltung

Ihre Datenverwaltung in einem individuellen Data Warehouse, basierend auf der Microsoft SQL-Engine.  Mit der Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage und Microsoft SQL Servern, stellt Microsoft eine umfassende moderne Data Warehouse Lösung für Unternehmen jeder Größe bereit, egal ob in der Cloud oder On-Premises. 

Von etablierten Techniken wie SSIS und SSAS profitieren und hochmoderne Lösungen wie Azure KI & Machine Learning nutzen.

Effiziente und zentrale Speicherung

Entlastung der operativen Datenbanken

Verminderung der Abhängigkeit von manuellen Prozessen der Datenauswertung

Konsistente Datenbasis für Reportinganwendungen

Konsolidierung und Verdichtung der Daten

Schaffung eines Single Point of Truth

Architektur

Kom4tec - BI Analytics - Backend - Architektur

Azure Data Lakehouse

Azure Machine Learning Architektur

Kom4tec - BI Analytics - Backend - Azure Machine Learning Architektur

Microsoft Fabric

Datenquellen

Beispiele für Power BI Datenquellen

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Azure

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Excel

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salesforce

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Google Analytics

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SAP

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Adobe Analytics

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Asana

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Github

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IBM DB2

Datenquellen

Beispiele für Power BI Datenquellen

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Azure

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Excel

Kom4tec - Salesforce Logo - BI Analytics Datenquellen

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Adobe Analytics

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asana

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Github

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IBM DB2