Business Intelligence & Data Analytics -
fundierte Entscheidungen treffen
In welchem Umfang lässt sich Wert aus Daten generieren? Eine große Anzahl aktueller Daten aus diversen Datenquellen bietet Potential für zusätzliche Entscheidungsgrundlagen.
Gesellschaft und Unternehmen sehen sich mit stetig wachsenden Datenmengen konfrontiert. Der Aufwand, um aus diesen Daten fundierte Entscheidungen treffen zu können wächst exponentiell zur Datenflut.
Business Intelligence verstehen wir als Methodenbaukasten um Daten so aufzubereiten, dass treffgenau diejenigen Daten vorliegen, die für die Entscheidungsfindung notwendig sind. Data Analytics hingegen beschreibt Methoden und Techniken, um in historischen Daten wiederkehrende Muster zu erkennen aus denen sich zukünftige Ereignisse vorhersagen lassen.
Besonderheiten & Highlights:
Durch den Einsatz von CRM- und ERP-Systemen generieren Unternehmen wachsende Bestände an Geschäfts- und Produktionsdaten. Hinzu kommen Daten aus den sozialen Netzwerken sowie der Kunden- oder unternehmensinternen Kommunikation.
Erst die gezielte Auswertung dieser Daten ermöglicht es Wettbewerbsvorteile zu erzielen oder Problemfelder aufzudecken. Methoden und Techniken zur Informationsgewinnung können somit als Investition in die Unternehmenseffizienz oder Wettbewerbsfähigkeit gesehen werden. NGOs können durch Datenanalyse die Bedürfnisse und Interessen ihrer Unterstützer genauer kennenlernen.
Heben Sie Ihre Visualisierungen auf die nächste Ebene und ermöglichen Sie jedem, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Arbeiten Sie ohne Probleme zusammen, bearbeiten Sie Berichte, Analysen und Dashboards gemeinsam, und teilen Sie Erkenntnisse in gängigen Anwendungen.
Unser Know How in Datenintegration, -aufbereitung, -konsolidierung und Informationsdarstellung kann in allen Unternehmensbereichen Anwendung finden. Durch Kombination mehrerer Datenvisualisierungen können komplexe Zusammenhänge übersichtlich und aggregiert dargestellt werden. Durch Techniken wie Data Mining oder Machine Learning, können wiederkehrende Muster erkannt und in die Zukunft fortgeschrieben werden. Dadurch können treffsichere Prognosen erstellt werden.
Microsoft bietet eine breite Palette von Business Intelligence und Data Analytics Werkzeugen an. Die Kombination dieser Lösungen ermöglicht eine differenzierte Darstellung und Interpretation Ihrer Daten. PROLAN unterstützt Sie bei Auswahl und Einsatz, der für Sie zielführenden Komponenten. Dabei spielt es für uns keine Rolle, ob Ihre Lösungen on premise oder in der Cloud betrieben werden sollen.
Komponenten von Business Intelligence & Data Analytics
Datenmodellierung
Damit Daten aus Ihren operativen Systemen auch für Reporting- und Data Science Szenarien eingesetzt werden können, empfiehlt sich die Transformation in ein hierfür optimiertes Datenmodell. Je nach Einsatzszenario empfiehlt sich der Aufbau eines Data Warehouses, in dem die Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen in ein Star-Schema überführt werden. Analysen werden so mithilfe von Dimensionen, den beschreibenden Daten, und Fakten, den zu messenden Metriken, performant ermöglicht.
Datenintegration | Datenkonsolidierung
Ein wesentlicher Schritt im Aufbau einer nachhaltigen und leistungsfähigen Datenanalyse-Architektur ist die Extraktion und Transformation von Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen in eine oder mehrere zentrale Datenablagen. Hierbei werden die Daten vereinheitlicht und so aufbereitet, dass sie einen performanten Zugriff in Dashboards und Berichten ermöglichen. Durch die Konsolidierung Ihrer Daten sichern Sie zudem Qualität und Konsistenz in nachgelagerten Prozessschritten.
Datenvisualisierung | Kennzahlmessung
Durch Visualisierung können komplexe Beziehungen zwischen Daten zugänglich dargestellt werden. Grafischen Elementen wie Diagramme, Zeiger oder Karten vereinfachen der Berichtsempfänger:in Trends und Muster zu erkennen. Eingebettet werden solche Visualisierungen in interaktiven Dashboards. Um Geschäftsprozesse mithilfe von Dashboards und Visualisierungen zu Überwachen ist es hilfreich, geeignete Kennzahlen, sog. Key Performance Indikatoren, zu identifizieren und messbar zu machen.
Data Analytics | Data Science
Mithilfe von statistischen und mathematischen Methoden werden im Bereich Data Analytics | Data Science Erkenntnisse und Vorhersagen aus Daten extrahiert. Nach Definition und Abgrenzung der zu beantwortenden Fragestellungen werden relevante Eigenschaften aus Ihren Quelldaten ermittelt, die zum Trainieren von Modellen genutzt werden. Diese Modelle wenden unterschiedliche Algorithmen zur Lösung der definierten Fragestellung an. Nach Evaluierung der Performance der Modelle können diese zur Vorhersage und Problemlösung genutzt werden.
Neugierig geworden?
Wollen Sie ein Projekt mit uns starten? Dazu stehen wir Ihnen gerne jederzeit zur Verfügung.
Unsere Methodik
Ihre Ideen sind der Leitfaden unseres Handelns.
Sie kennen Ihre Ziele? Mit unsere Methoden und Techniken begleiten wir Sie auf dem Weg dorthin.
Konzeption
Konkretisierung der Umsetzungsziele in gemeinsamen Workshops
Data Screening
Entwurf der Lösung und Validierung der Umsetzungsentscheidung
Proof of Concept
Entwurf der Lösung und Validierung der Umsetzungsentscheidung
Integration
Entwicklung und Inbetriebnahme Ihrer individuellen Lösung
Konnten wir Ihr Interesse wecken?
Ansprechperson
Gerald Gast
Tel: 030 2000 640
