Kennzahlen, auf die man sich einigt
Wir legen mit Fachbereich und Controlling fest, wie jede Kennzahl berechnet wird. Danach diskutiert niemand mehr über die Zahl, sondern über das Ergebnis.
Wir bauen Berichte, die Vertrieb, Controlling und Geschäftsführung wirklich nutzen. Zuerst legen wir fest, was jede Kennzahl bedeutet und woher sie kommt. Danach entstehen Datenmodell, Dashboards und KI-gestützte Forecasts, zum Beispiel für die Pipeline, den Umsatz im laufenden Jahr oder den Kundenwert.
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Wir legen mit Fachbereich und Controlling fest, wie jede Kennzahl berechnet wird. Danach diskutiert niemand mehr über die Zahl, sondern über das Ergebnis.
Dynamics 365, SAP, Hotel- oder Laborsysteme liefern die Daten. Das Modell verbindet sie über gemeinsame Schlüssel.
Forecasts für Umsatz, Auslastung oder Nachfrage, mit KI aus der Historie berechnet und im Bericht sichtbar.
Jeder sieht die Zahlen, die er sehen darf, bis auf Zeilenebene.
Pipeline, Umsatz im laufenden Jahr und ein KI-gestützter Forecast für alle Gesellschaften in einem Bericht.
Für eine Hotelgruppe zeigen wir Kundenwert, Firmenkunden, MICE und Food & Beverage über alle Häuser.
Tickets, Einsätze und Gerätedaten zeigen, wo Service gebraucht wird und wie schnell er ankommt.
Zahlen aus mehreren Systemen für die Geschäftsführung, mit klaren Definitionen und automatisch aktualisiert.
Für eine Hotelgruppe führen wir die Informationen aus den Hotelsystemen zusammen. Dashboards zeigen Kundenwert, Firmenkunden, MICE und Food & Beverage, ein KI-gestütztes Forecasting unterstützt Vertrieb und Management.
Mehr zur Hotellerie →Die Darstellung erklärt die Aufgabenverteilung. Schnittstellen, Rechte und Datenverantwortung legen wir für Ihren Ablauf fest.
liefert NXTGNIhre Systeme und Teams
Lizenz und Kapazität planen wir danach, wie viele Menschen Berichte erstellen und wie viele sie nur lesen.
Meist, weil jede Abteilung anders rechnet. Wir legen die Definitionen gemeinsam fest und bauen ein Modell für alle.
Nicht immer. Für viele Berichte reicht Power BI mit Dataflows. Fabric lohnt sich, wenn viele Quellen, große Datenmengen oder KI dazukommen.
Ein Modell lernt aus der Historie, zum Beispiel aus Pipeline und Umsatz, und rechnet die nächsten Monate hoch. Der Bericht zeigt Forecast und Ist nebeneinander.
Besprechen Sie mit uns den Ablauf, Ihre vorhandenen Systeme und die Anforderungen an Einführung und Betrieb.
