Mit Business Intelligence & Analytics mehr erreichen

– dank verbesserter Datenqualität

Das Ziel: Bestmögliche Erkenntnisse über Unternehmen und Märkte zu gewinnen. Beispielsweise um Produkte und Dienstleistungen zu verbessern, betriebliche Effizienz zu steigern oder die eigenen Kunden besser zu verstehen.   

Mit Business Intelligence & Analytics: Schneller und intelligenter als alle anderen.

Data Literacy

Was bringen Daten, wenn Fachanwender keinen Zugang haben oder die Daten nicht mithilfe der geeigneten Werkzeuge analysieren können? Richtig. Gar nichts! Und genau diese Datenkompetenz wird im Zuge der digitalen Transformation immer wichtiger. Kurz gesagt: Wissen wo man die Daten erhält und wie man diese analysiert. 

Data Literacy setzt sich aus vielen einzelnen Fähigkeiten zusammen, die sich in verschiedene Kategorien einteilen lassen. Je nach Konzept können sich die Anzahl und Benennung dieser Kategorien unterscheiden. Typische Kategorien sind beispielsweise: Daten Sammlung, Daten Management, Daten Analyse, Daten Verständnis und Interpretation, Daten Präsentation sowie die Daten Anwendung 

Die Beherrschung dieser Fähigkeiten ist die Grundvoraussetzung für den Erfolg einer Transformation hin zu einem datengetriebenen Unternehmen und die Grundlage für eine erfolgreiche Einführung von Self-Service in den Fachbereichen.

Mark Kuschel, Lead Architect

Data Governance

Wer ist in einem Unternehmen verantwortlich für die Sicherheit der Daten? Wer hat Zugang zu welchen Daten? Genau das muss festgelegt werden. 

Wir erarbeiten gemeinsam mit Ihnen diese Prozesse und Verantwortlichkeiten. Data Governance ist das Stichwort und umfasst die Sammlung von Prozessen, Rollen, Richtlinien, Standards und Metriken, die die effektive und effiziente Nutzung von Informationen zur Zielerreichung sicherstellt. Denn eine gut ausgearbeitete Data Governance Strategie ist für jedes Unternehmen, das mit Daten arbeitet, nicht nur Kür sondern Pflicht.  

Data Management & -integration

Umfasst im Allgemeinen die verschiedenen Maßnahmen, die Unternehmen ergreifen, um Daten während ihres gesamten Lebenszyklus zu verwalten. Dazu gehören Datenverwaltung, die Datenintegration und die Bemühungen um die Datenqualität.  

Bei der Datenverwaltung helfen beispielsweise richtliniengesteuerte Standards (Data Governance) sicherzustellen, dass die Daten für die Verwendung in einem Geschäftssystem korrekt formatiert sind. Datenintegration hingegen beschreibt die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen und deren einheitliche Darstellung. Ein Fokus liegt hier bei der Schaffung einer zentralen Analyseplattform, in dem alle verschiedenen Datenarten aus unterschiedlichen Quellen gespeichert werden. Eine wirksame Datenqualitätspflege erfordert eine regelmäßige Datenüberwachung und -bereinigung. Im Allgemeinen beinhaltet die Datenqualitätspflege die Aktualisierung/Standardisierung von Daten und die Duplizierung von Datensätzen, um eine einheitliche Datenansicht zu erstellen. 

Aber wie bei so vielen Bereichen ist hier das richtige Zusammenspiel aller Faktoren entscheidend. Wir unterstützen mit unserem Know-How und dem Einsatz der richtigen Werkzeuge, damit sich Datenmanagement für unsere Kunden auszahlt. 

Data Warehouse

Zusammengefasst ist ein Data Warehouse eine zentrale Datenbank, in der Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, verdichtet und langfristig gespeichert werden. Ein Data Warehouse im Unternehmen aufzubauen ist komplex und aufwendig in der Wartung.

Unser Ansatz: DWHs nicht mehr Monolithisch-wasserfallmäßig über mehrere Jahre hinweg aufzubauen, sondern sukzessive agil zu erstellen. Daten und Anwendungsfälle werden hierbei nach und nach eingearbeitet, statt eine allumfassende Lösung zu kreieren.  

Hat sich ein Data Warehouse im Unternehmen etabliert stellen sich viele Herausforderungen bezüglich:  

- Skalierung (Wachstum mit Anzahl an Daten) 

- Zugriff (hunderte von Nutzern) 

- Sicherheit (Welche Daten dürfen von wem gesehen werden?) 

- Datenpflege (Datenqualität) 

- Historie (Wie mit alten Daten umgehen) 

- Versionierung (Was, wenn sich etwas an der Struktur des DWH ändert?)  

Vom Data Warehouse zum Data Lake. Eine Schwäche des Data Warehouse ist, dass es sich hauptsächlich auf die Beschaffung und Bereitstellung von strukturierten Daten konzentriert. Im Big-Data-Umfeld ist es allerdings notwendig, auf eine Vielzahl an Informationen zuzugreifen, die oft nur in unstrukturierter Form zur Verfügung stehen. Aus dieser Herausforderung ist das ergänzende Konzept des Data Lakes entstanden. Das Data Warehouse kann mithilfe des Data Lakes zu einer Big-Data-Analyseplattform ausgebaut werden. Unsere Experten unterstütze Sie dabei diese Herausforderungen früh zu erkennen und in eine ganzheitliche Strategie umzusetzen. 

Data Lake

Flexible Analysen trotz oder dank riesiger Informationsmengen! Die aus verschiedenen Quellen stammenden Daten sind für unterschiedlichste Anwendungen und Analysen nutzbar. Neben text- oder zahlenbasierten Daten kann der Data Lake auch z.B. Bilder oder Videos berücksichtigen. Dabei erfolgen Strukturierung und gegebenenfalls Umformatierung der betroffenen Daten allerdings erst wenn die Daten auch benötigt werden. 

Allerdings: Data Lakes eignen sich zwar für die Speicherung von Daten, doch fehlen hier einige wichtige Funktionen. Sie unterstützen z.B. keine Transaktionen und ihre fehlende Konsistenz/Isolierung macht es fast unmöglich, Anhänge und Lesevorgänge sowie Batch- und Streaming-Aufträge zu mischen. 

Die Lösung: Data Warehouse x Data Lake = Data Lakehouse. Ein Lakehouse ist dabei eine neue, offene Architektur, die die besten Elemente von Data Lakes und Data Warehouses in einem System kombiniert. Das Ergebnis: Datenteams können schneller und Effizienter arbeiten.  

Wir setzten dabei auf folgenden Lösungen: Zum einen die Databricks Lakehouse-Plattform. Diese weist die architektonischen Merkmale eines Lakehouses auf – allerdings bei geringeren Kosten und mehr Flexibilität. Die Azure Synapse Analytics von Microsoft hingegen integriert mit Azure Databricks und kombiniert optimal die Bereiche Datenintegration, Big-Data-Analysen sowie Data Warehousing auf Unternehmensniveau. 

Advanced Analytics

Analysen mit Advanced Analytics gehen dank hochentwickelter Technologien weit über die Anwendungen der traditionellen Business Intelligence (BI) hinaus. Das Ziel: tiefere Einblicke zu gewinnen, bessere Vorhersagen zu treffen oder konkretere Handlungsempfehlungen abzuleiten. 

Zu den angewandten Analysetechniken zählen z.B. Data/Text Mining, Machine Learning, Pattern Matching, Forecasting, Semantic Analysis, Sentiment Analysis, Network & Cluster Analysis, Graph Analysis, Simulation, Complex Event Processing und neuronale Netze. Sichern Sie sich jetzt Ihren Wettbewerbsvorteil und erreichen Sie gemeinsam mit uns den konsequenten Einsatz von Advanced-Analytics, um geschäftskritische Prozesse effizienter zu gestalten. Zum Beispiel: Die Entwicklung von Predictive Forecasting Modellen für die Prognose von Finanzströmen (z.B. Cash-Flow Forecast). 

Bereit für die digitale Transformation? Legen wir gemeinsam los!

 

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Self Service BI

Was treibt die Notwendigkeit von Self Service BI in den Fachbereichen? Ganz klar, fehlende Agilität in der Informationsversorgung sowie die ständig steigenden Anforderungen an Ad-hoc-Auswertungen.  

Die Lösung: Self-Service BI in Verbindung mit einer ausgereiften Data Governance Strategie. Denn Self Service BI bringt das Risiko mit, unkontrolliert größere Datenquellen, Definitionen und Insellösungen zu generieren. Eine ausgereifte Data Governance Strategie wirkt dem entgegen und bildet den notwendigen Rahmen für eine funktionierenden Managed Self-Service Ansatz. Wir implementieren mit Ihnen moderne Self-Service Plattformen und Architekturen, die selbständig in Ihren Fachabteilungen verwaltet werden und somit für mehr Unabhängigkeit von der IT sorgen. 

Reporting & Visualisierung

Gute Entscheidungen setzen voraus, dass sie auf den richtigen Informationen basieren. So kann es für ein Unternehmen fatal sein, wenn Entscheider Informationen aus dem Reporting falsch verstehen.  Die Basis für ein verständliches Berichtswesen muss deshalb die Einführung eines Visualisierungsstandards sein. 

Angelegt an den IBCS Standard, entwickeln wir mit unseren Kunden Berichtsnotationen, die Sie und ihre Mitarbeiter befähigen aussagekräftige und verständliche Berichte zu erstellen. Ein weiterer positiver Effekt der Ausarbeitung und Einführung eines Visualisierungsstandards: Die Menge an Berichten lässt sich um bis zu 80% reduzieren.  

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