|
Principperne i "C5 Business Intelligence Center" er meget enkle:
C5
samler alle data om faktureringer, produkter og kunder. Tabeller med data
eksporteres ud i filer, eller der oprettes en integration, så det er
muligt at læse tabellerne direkte fra C5.
Access
fungerer som datawarehouse og
samler alle data fra C5 og andre datakilder, som CRM-systemet,
adresse-kilder, tilfredshedsanalyser mv. Det er her sammenkædningen af
mellem de forskellige datakilder skal oprettes. Fra og til Access kan
der oprettes sammenkædning til andre Office-programmer.
Excel kan importere fra eller sammenkæde til Access. Dermed kan
alle data bearbejdes i Excel med filtre eller pivottabeller, så alle
typer af analyser og statistikker kan udarbejdes. Fra Excel kan
resultaterne kopieres over i Word eller gemmes til Internettet eller
Intranettet.
Word er klart det foretrukne program at udarbejde Business
Intelligence rapporterne. Med værktøjerne til at oprette kæder fra Word
til Excel bliver det nemt at opdatere standardrapporter til udsendelse
f.eks. hver måned.
Internettet og Intranettet kan bruges til formidling af
analyseresultaterne. Fra Excel kan resultaterne gemmes som html-filer,
og der er en særlig funktion som automatisk opdaterer filerne på
foruddefinerede placeringer på Internettet eller Intranettet.

C5 Business Intelligence Center i
praksis
I tabellerne og graferne nedenfor er vist eksempler på
statistikker, som er skabt med data fra C5.
De fleste virksomhedsledere har som regel en
fornemmelse af, hvordan salget er fordelt i store træk. Omsætningen
ligger typisk i de store byer København, Århus og Midtjylland.

Men når man dykker ned i detaljerne er man nødt til at
have et system, som beregner tal som dækningsgrad og antal salg fordelt
på postnumre, som vist nedenfor.
|
Postnr |
Antal af Oms. |
Omsætning |
DB |
DG% |
|
1000-1999 |
74 |
1.799.690 |
324.347 |
18% |
|
2000-2999 |
347 |
19.881.626 |
2.506.900 |
13% |
|
3000-3999 |
56 |
2.160.022 |
444.715 |
21% |
|
4000-4999 |
94 |
4.035.041 |
1.583.109 |
39% |
|
5000-5999 |
34 |
1.384.701 |
19.368 |
1% |
|
6000-6999 |
69 |
1.978.977 |
413.235 |
21% |
|
7000-7999 |
110 |
12.374.783 |
1.763.450 |
14% |
|
8000-8999 |
171 |
11.029.419 |
1.737.548 |
16% |
|
9000-9999 |
47 |
2.367.093 |
383.039 |
16% |
|
Hovedtotal |
1002 |
57.011.353 |
9.175.711 |
16% |
Særlig interessant bliver det jo, når man laver en analyse af de 20
største kunder efter omsætning. Her ses det tydeligt, at stor omsætning
ikke altid medfører stor indtjening!
|
Virksomhedsnavn |
Omsætning |
DB |
% af Omsætning |
DG% |
|
LEGO Company |
5.418.643 |
203.069 |
11,3% |
4% |
|
COWI A/S |
5.046.915 |
462.710 |
10,5% |
9% |
|
Aarhus United Denmark A/S (Aarhus United A/S) |
4.644.256 |
677.990 |
9,7% |
15% |
|
Vald. Birns Jernstøberi A/S |
3.972.558 |
989.016 |
8,3% |
25% |
|
Harboes Bryggeri A/S |
3.968.539 |
1.566.988 |
8,3% |
39% |
|
Cerealia Unibake A/S |
3.443.748 |
346.763 |
7,2% |
10% |
|
Agco A/S |
2.607.523 |
630.218 |
5,4% |
24% |
|
Brødrene A & O Johansen A/S |
2.454.096 |
573.407 |
5,1% |
23% |
|
Novo Nordisk A/S |
2.229.555 |
189.094 |
4,7% |
8% |
|
NIRAS |
2.160.022 |
444.715 |
4,5% |
21% |
|
Toms Gruppen A/S |
1.819.577 |
99.295 |
3,8% |
5% |
|
Danpo A/S |
1.753.813 |
429.254 |
3,7% |
24% |
|
ABB A/S |
1.357.130 |
32.194 |
2,8% |
2% |
|
PFA Pension, forsikringsaktieselskab |
1.217.909 |
101.344 |
2,5% |
8% |
|
Københavns tekniske Skole |
1.212.579 |
299.451 |
2,5% |
25% |
|
Aalborg Portland A/S |
1.195.344 |
275.052 |
2,5% |
23% |
|
Odense Tekniske Skole |
907.741 |
29.862 |
1,9% |
3% |
|
Dyrup A/S |
843.817 |
58.468 |
1,8% |
7% |
|
A C Illum A/S |
809.381 |
198.236 |
1,7% |
24% |
|
Dansikring A/S |
793.644 |
36.023 |
1,7% |
5% |
|
Hovedtotal |
47.856.786 |
7.643.151 |
100,0% |
16% |
Læs mere om Business Intelligence:
Prisen for
C5 Business Intelligence Centret er lille - især når der
sammenlignes med udbyttet!
|