Das Themenfeld Data & Analytics, einschließlich aller Business Intelligence-Teildisziplinen, ist sehr dynamisch und bietet enorme Chancen für bessere Entscheidungen und beste Zukunftsperspektiven. Das beginnt bei der Anbindung von Datenquellen und reicht über die Automatisierung bis hin zur Präsentation und Bereitstellung der passenden Informationen.
Sie sind auf der Suche nach einem Blueprint? Klar, haben wir. Wir setzen aber lieber auf unsere große Erfahrung und die vielfältigen Kompetenzen unseres Teams, um für alle Kund*innen und jedes Projekt den passendsten Lösungsansatz zu finden. Nicht mehr, nicht weniger.
Neben den klassischen Disziplinen der Business Intelligence umfasst unser Portfolio Data Science, Big Data Engineering sowie Cloud Solutions.
Lust auf einen Deep Dive? In unserem Blog gibt es spannende Artikel und Whitepaper zum Thema Big Data und Data Engineering.
Die passende Anbindung von Datenquellen bildet das Fundament für den Projekterfolg. Wir haben stets die aktuellen sowie zukünftige Analyseanforderungen als Bedarfstreiber im Blick. Data Warehouse (DWH), Data Lake, No SQL, MPP: Die Möglichkeiten sind vielfältig und die Bereitstellung von Daten in den passenden Containern ist keine Entweder/Oder-Entscheidung. Ziel ist immer die effiziente und zuverlässige Umsetzung der Anforderung, darauf arbeiten wir mit einem individuellen Mix an Speichermedien und Verarbeitungstechnologien hin.
Selbstverständlich fließen Algorithmen aus Machine Learning-Prozessen wieder in die Datenaufbereitungsprozesse mit ein und führen zu einem kontinuierlichen Optimierungszyklus.
Ob Data Science, Classic BI, Advanced Analytics oder Semantic Layer Modeling: Wir erarbeiten die Antwort für Ihre Analyseanforderung, um Ihren Datenschatz zu heben. Dazu gehört die fachliche Abbildung der Daten, aber auch die aktive Zusammenarbeit der Personen im Unternehmen sowie das Einbringen erweiterter analytischer Methoden. In diesem Teil der Data & Analytics-Welt geschieht die "Magie": Hier wird aus Daten Information und schließlich Wissen.
Die Erkenntnisse aus dem Analytics-Prozess fließen sowohl an unsere Zielgruppen und Zielsysteme, als auch zurück in den Storage & Engineering Layer als ein besonderes Zielsystem. So können wir über Machine Learning-Ansätze bereits die Datenbereitstellung optimieren und dadurch beispielsweise near-real-time Analysen noch effizienter nutzen.
Daten, Infrastruktur, Analyseartefakte: Die Ergebnisse unserer Arbeit werden sowohl von Menschen, als auch in technischen Systemen weiterverarbeitet.
Die systemischen Nutzungen umfassen unter anderem Machine Learning, den Rückfluss der analytischen Modelle in das DWH (z.B. für Clustering und Prognosen), die Bereitstellung für Websites (z.B. für Recommendation-Modelle), die Bereitstellung für Bots oder die Verwendung in Apps. Die Zahl der Anwendungsfälle wächst überproportional.
Menschliche Empfänger*innen von Data & Analytics-Ergebnissen sind zunächst die fachlichen Anwender*innen. Verbunden mit dem Schlagwort der Data Driven Company setzt sich zudem auch auf Managementebene immer häufiger die Erkenntnis durch, dass datengetriebene Entscheidungen zu besseren Ergebnissen führen können. Ansprache und Präsentation sind dabei wesentliche Erfolgsfaktoren – und Menschen sind so unterschiedlich wie die Situationen, in denen Wissen und Informationen benötigt werden. Storytelling hilft in der Argumentation, Dashboards unterstützen das Monitoring, Standardberichte erleichtern den operativen Betrieb.
Gerade die Informationsbereitstellung für unterschiedliche Anwendergruppen und Anwendungen zeigt die herausragende Bedeutung einer passenden Data & Analytics-Lösung. Ihr Erfolg bestimmt sich ausschließlich aus der Nutzung: Erfolgt die Kundenansprache im Callcenter auf die gleiche Seite wie im Web? Passt die personalisierte Kampagne zum Angebot in der eigenen App? Information und Wissen sind dabei immer nur so gut wie die Container, in denen sie bereitgestellt werden. Findet die Information nicht den Weg zu den Empfänger*innen, ist sie veraltet oder nicht passend aufbereitet, nutzt die beste Vorarbeit nichts!
So unterschiedlich die Anforderungen auch sind, wir sind überzeugt davon, dass drei Kriterien immer erfüllt sein sollten: Single Point of Truth, konsistente Datenaufbereitung und hochperformante Datenbereitstellung. Customer Excellence setzt dies in jedem Fall voraus!
Die umfassenden Fortschritte im Bereich Data & Analytics beflügeln auch den wenig populären Bereich Data Governance. Insbesondere neue Werkzeuge für Data Catalog, Impact und Lineage Analysen konkretisieren das häufig nebulös erscheinende Thema und machen seinen Nutzwert für alle Mitarbeiter im Unternehmen erfahrbar. Wir sind überzeugt: Um seine Daten heute und in der Zukunft in bester Qualität nutzen zu können, ist Data Governance der Schlüssel zum Erfolg. Unser Angebot umfasst: