Business Intelligence


Daten intelligent auswerten.

Business Analytics

Unternehmen sind heute in der Lage immer mehr Daten zur Ihren Kunden, Produkten, Mitarbeitern, Wettbewerbern etc. zu sammeln. Die Daten können hierbei aus verschiedensten Quellen stammen: aus internen Datenbanken oder Dateien, externen Clouds, sozialen Plattformen etc. Sie können in strukturierter oder unstrukturierter Form und mit unterschiedlicher Qualität vorliegen. Hier gilt es in einem ersten Schritt die Daten zu harmonsieren und transparent zu machen. Erst die Transparenz über die aktuelle Unternehmensentwicklung und die weiterführende Analyse der Daten zur Gewinnung neuer Erkenntnisse ist häufig der Schlüssel zum Unternehmenserfolg.

Big Data Warehousing

  • Konzeption und Umsetzung von Data Warehouses zur zentralen Datenverfügbarkeit im Unternehmen (Cloud oder On-Premise)
  • Aufbau/Transformation Ihrer Infrastruktur (Server, Schnittstellen, Services)
  • Zusammenführung und Harmonisierung von Daten aus verschiedensten Quellen (MS SQL Server, SAP HANA, Oracle, Dateien, Internet,...)
  • Verbindung strukturierter und unstrukturierter Daten zur Informationsgewinnung
  • Analyse und Verbesserung der Datenqualität

Reporting Solutions

  • Visualisierung von Kennzahlen in digitalen Dashboards (Management Cockpits)
  • Umsetzung von digitalen Shopfloors mit Funktionen zur Auswertung und Interaktion
  • Konzeption und Erstellung automatisierter Berichtswesen
  • Bereitstellung von Self-Service-Lösungen zur Erstellung von Auswertungen durch die Anwender
  • Anwendungs-Beispiele: Mobile Dashboards mit Unternehmenskennzahlen auf dem Smartphone, Digitales Shopfloor, Automatisierte Verteilung von Berichten...

Value Added Analytics

  • Analyse von Daten mit statistischen und grafischen Methoden zur Erkennung von Mustern und Zusammenhängen
  • Projektion in die Zukunft zur Vorhersage künftiger Verläufe
  • Gewinnung neuer Informationen zur Entscheidungsunterstützung

Artificial Intelligence

  • Umsetzung intelligenter Anwendungen der nächsten Generation.
  • Erstellung selbstlernender Modelle (Machine Learning oder Deep Learning)
  • Anwendungs-Beispiele: Predictive Maintance, Automatischer IT-Service/Helpdesk, Datenanalyse...