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Un­ter Da­ta Discovery wer­den üblicher­wei­se von Fach­an­wen­dern ge­steuer­te und itera­ti­ve Pro­zes­se zur Auf­deckung von Da­ten­mus­tern ver­stan­den. Da­ta Discovery fußt da­bei auf drei funk­ti­ona­len Säu­len: Da­ta Pre­pa­ra­tion, Vi­su­al Ana­ly­sis und Gui­ded Ad­vanced Ana­ly­tics. Auch wenn vie­le An­bie­ter Da­ta-Discovery-Tools an­bie­ten, fin­det sich am Markt sel­ten Soft­ware, die al­le Aspek­te in­ner­halb ein­es Werk­zeu­ges naht­los in­te­griert ha­ben. Da­ta Discovery ist viel mehr die Kom­bi­na­tion aus ver­schie­de­nen – nach dem Best-of-Breed-Prin­zip aus­ge­wähl­ten – Soft­ware­kom­po­nen­ten, ei­nem fach­lichen wie tech­nischen Be­ra­tungs­an­ge­bot und einer Da­ta-Literacy-Ini­ti­ati­ve.

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Ei­ne Ad­vanced-Ana­ly­tics-Platt­form zeich­net sich durch die funk­ti­ona­le Un­ter­stützung des ge­sam­ten ana­ly­ti­schen Zyk­lus aus. Dazu zäh­len Funk­tio­nen zur gra­fi­schen Mo­del­lierung von Ad­vanced-Ana­ly­tics-Mo­del­len (Da­ten­mo­del­le), zur Er­stel­lung von ana­ly­tischen Work­flows und von Zeit­rei­hen­ana­ly­sen so­wie die Be­reit­stel­lung von Me­tho­den für das un­über­wachte und über­wachte Ler­nen (Machine Learning). Auch hier gilt: Nicht immer ist die All-in-one-Lö­sung Soft­ware-sei­tig ziel­führend. Viel­mehr sol­lte die Aus­wahl der Tools sich an dem Use Case und dem zu er­war­ten­den Er­ken­ntnis­in­teres­se orien­tieren. Be­sonderes Au­gen­merk bei der Tool-Aus­wahl sol­lte auf der In­te­gra­tions­fähig­keit lie­gen, da Ad­vanced-Analytics-Platt­for­men in der Re­gel mit einer Viel­zahl von Quell­sys­temen und be­reits be­stehen­den Ana­ly­se-Platt­formen ver­knüpft wer­den müs­sen.

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Self-ser­vice BI-Platt­for­men sind kei­ne neue Tech­no­lo­gie, son­dern viel­mehr ei­ne Evo­lu­tions­stu­fe von be­reits be­stehen­den BI-Platt­for­men. Sie sol­len vor al­lem Fach­an­wen­dern er­lau­ben – un­ab­hängig von der IT – Da­ten­ab­fra­gen, Ana­ly­sen und die Er­stel­lung von Be­rich­ten und Dash­boards durch­führen zu kön­nen. Hier­bei kom­men vor al­lem UX-Aspek­te und ge­führ­te Ana­ly­se-Work­flows zum Tra­gen. Wich­tig ist hier­bei ins­be­sonde­re das The­ma Governance: Self-service braucht ei­ne un­ter­neh­mens­weit ver­anker­te Managed-Kom­po­nen­te, um In­for­ma­tions­wild­wuchs und die Ent­stehung von so­ge­nan­nten Spider Webs ak­tiv zu ver­hin­dern.

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Eine Platt­form­lö­sung für das Enter­prise Re­por­ting oder un­ter­neh­mens­wei­tes Be­richts­we­sen um­fas­st al­le Be­rich­te, die in schrift­licher oder elek­tro­nischer Form vor­lie­gen, sys­te­ma­tisch er­stel­lt wer­den und ent­schei­dungs­re­le­van­te In­for­ma­tio­nen ent­hal­ten. Das Enter­prise Re­porting ver­folgt im We­sent­lichen vier Zie­le:

• Die ansprechende, einfache, konsistente und widerspruchsfreie Aufbereitung, Darstellung und Distribution von unternehmensweit relevanten Daten und Informationen.
• Die Herstellung von Transparenz über Abteilungsgrenzen hinweg, die die Geschäftstätigkeit in Abhängigkeit zu den Unternehmenszielen und -strategien darstellt.
• Die Beschleunigung von Entscheidungsprozessen durch die Fokussierung auf die Kerntreiber der Geschäftstätigkeit
• Das Verfügbarmachen von Soll-Ist-Vergleichen, dass Entscheidungsträger Wirkmechanismen erkennen und systematische Optimierungsmaßnahmen durchführen können.

Das Enter­prise Re­porting ent­hält re­gel­mäßig ein­mal fest­ge­leg­te In­hal­te, die den In­for­ma­tions­be­darf der Be­richts­em­pfänger decken. Im Ge­gen­satz da­zu sind Ad-hoc-Be­rich­te ei­ne Re­akti­on auf ein­ma­lige An­for­derung­en von Ent­schei­dungs­trä­gern.

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Bei ein­er Da­ta Science Work­bench han­delt es sich, wie der Na­me schon ver­rät, um ei­ne Werk­bank für Da­ta Scientists und IT-Fach­leu­te. Sie ver­folgt das Ziel, Data Scientists in die La­ge zu ver­setzen, schnel­ler auf ver­schie­de­nen, auch noch nicht qua­li­täts­ge­sicher­ten Da­ten­sets ex­perimen­tie­ren zu kön­nen, die Ar­beit in ver­teil­ten Teams von Da­ten­wis­sen­schaft­lern op­ti­mal zu un­ter­stützen und neue Er­ken­ntnis­se oder Ana­ly­se-Work­flows un­ter­neh­mens­weit pro­duk­tiv zu schal­ten. Ei­ne gu­te Da­ta Science Work­bench zeich­net sich durch ei­ne ho­he An­zahl an Kon­nek­toren wie bei­spiels­wei­se für Python, R und Scala aus, durch ei­ne flexi­ble Be­reit­stel­lung (on premise und/oder in der Cloud) und ein um­fang­reiches Sicher­heits­kon­zept aus.

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Ei­ne Da­ta-In­te­gra­tion-Platt­form um­fasst al­le Prak­ti­ken, Ar­chi­tek­tur­tech­ni­ken und Werk­zeu­ge, die es Un­ter­neh­men er­mö­gli­chen, Da­ten - un­ab­hängig des Typs - auf­zu­neh­men, zu trans­for­mie­ren, zu kom­bi­nie­ren und be­reit­zu­stel­len. Da­bei wer­den so­wohl in­ter­ne wie ex­ter­ne Un­ter­neh­mens­da­ten be­rücksich­tigt. Dies schließt al­le Tech­no­lo­gie ein, die Da­ten­in­te­gra­tions­an­for­derungen un­ter­stützen (z. B. Da­ten­auf­nah­me, Da­ten­trans­for­ma­tion, Da­ten­ver­arbei­tung, Da­ten-Pipe­lining, Da­ten­re­pli­ka­tion, Da­ten­syn­chro­ni­sa­tion, Da­ten­vir­tu­ali­sierung, In­te­gra­tion von Da­ten­strö­men, Da­ten­diens­ten, Da­ta Fabrics, Da­ta Engineering und vie­le an­dere).

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Als Mi­cro­soft Cloud So­lu­tion Pro­vi­der bie­ten wir Ihnen ver­schie­de­ne Cloud-Ser­vice­mo­del­le, um Sie op­ti­mal bei stei­gen­den An­sprüchen bei der Be­reit­stel­lung von Da­ten­lö­sungen zu un­ter­stützen:

• Infrastructure as a Service (IaaS)
  Wir bieten Kunden Zugang zu Speicher, Netzwerkkomponenten, Servern und weiteren IT-Ressourcen in der Cloud, die auf der Basis der Nutzung abgerechnet werden.
• Platform as a Service (PaaS)
  Wir bieten den Nutzern Zugang zu einer Cloud-basierten Umgebung, in der sie Anwendungen entwickeln und bereitstellen können. Der Provider stellt die zugrunde liegende Infrastruktur zur Verfügung.
• Software as a Service (SaaS)
  Wir stellen Data-Intelligence-Software und -Anwendungen über das Internet bereit. Die Nutzer "abonnieren" die Software und greifen per Web oder über APIs darauf zu.

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Cor­po­rate Per­for­mance Ma­na­ge­ment (CPM) ist ein ent­schei­den­der Er­folgs­fak­tor für die Stei­gerung der Wett­be­werbs­fähig­keit von Un­ter­neh­men und ge­hört da­her zu den zen­tra­len Ma­na­ge­ment­auf­ga­ben in Or­ga­ni­sa­tio­nen. Ziel ist es, die Stra­te­gie und Zie­le ei­nes Un­ter­neh­mens mit den Ge­schäfts­pro­zes­sen in Ein­klang zu brin­gen, um die Leis­tungs­fähig­keit auf stra­te­gischer, tak­tisch­er und opera­tiver Ebe­ne zu ma­xi­mie­ren. Hin­sicht­lich der Steu­erung und Über­wachung der fi­nan­ziel­len Er­ge­bnis­se in ei­ner Or­ga­ni­sa­tion kon­zen­triert sich das Fi­nan­cial Per­for­mance Ma­na­ge­ment (FPM) auf die Aus­rich­tung der Fi­nanz­ma­na­ge­ment­pro­zes­se.

CPM und FPM um­fas­sen di­ver­se Ma­na­ge­ment­pro­zes­se, die Un­ter­neh­men bei der Steu­erung und Kon­trol­le als auch bei der Stei­gerung von Ef­fek­ti­vi­tät und Ef­fi­zienz ihrer Leistungs­fähig­keit un­ter­stützen:

• Planung, Budgetierung und Forecasting
• Konsolidierung und externes Berichtswesen
• Berichtswesen und Analyse
• Strategiemanagement
• Governance, Risikomanagement und Compliance

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IoT-Platt­for­men stel­len die heu­te gängi­ge tech­ni­sche Um­setzung des mit dem In­ter­net der Dinge ver­folg­ten Zie­les dar, phy­si­sche und vir­tu­el­le Ge­gen­stän­de mit­ein­an­der zu ver­netzen und sie durch In­for­ma­tions- und Kom­mu­ni­ka­tions­tech­ni­ken zu­sam­men­ar­bei­ten zu las­sen. Da­bei spielt vor al­lem die durch­gängige Ana­ly­se­fähig­keit über die Welt der Ma­schi­nen­da­ten und den wei­teren Un­ter­neh­mens­da­ten ei­ne große Rol­le.

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Die Un­ter­stützung des ge­schlos­se­nen Ma­na­ge­ment-Zyk­lus von der Be­richt­er­stat­tung und Ana­ly­se der Pro­zess­er­geb­nis­se bis hin zur Vor­her­sa­ge und Pla­nung für die An­pas­sung der be­trieb­lichen Pro­zes­se ist ei­ne Schlüs­sel­auf­ga­be für Ana­ly­tics und Business Intelligence. Die Pla­nung und Kon­trol­le der Un­ter­neh­mens­leis­tung be­ruht auf der Ana­ly­se der bis­herigen Er­geb­nis­se der be­trieb­lichen Pro­zes­se. Die Pla­nung ver­sucht, zu­künf­tige Ent­wick­lungen in den Pro­zess­zie­len und -struk­turen des Un­ter­neh­mens zu prog­nos­ti­zieren und zu ref­lek­tieren. Vie­le Un­ter­neh­men und An­wen­der wis­sen, dass es kei­ne Pla­nung ohne un­ter­stützen­de Funk­ti­ona­li­tät für Re­porting, Ana­ly­se und Mo­ni­toring (Dash­boarding) ge­ben kann. Die In­te­gra­tion von Pla­nung und Ana­ly­se mit spe­zi­ali­sier­ten Soft­ware­lö­sungen auf ei­ner ge­mein­sa­men Platt­form ist da­her un­er­läs­s­lich, um den Ma­na­ge­ment-Zyk­lus op­ti­mal zu un­ter­stützen.

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Ex­zel­len­ter Um­gang mit Da­ten be­deu­tet, die­se zu be­herr­schen, den Auf­wand da­für zu mi­ni­mie­ren und die Da­ten ge­winn­bring­end zu nutzen. Die Lö­sung da­für liegt nicht aus­schließ­lich in der IT, son­dern es be­darf ei­nes fun­dier­ten fach­lichen Rah­mens, in dem die Da­ten ver­stan­den und ver­wen­det wer­den kön­nen. Data-Excellence-Lö­sungen müs­sen dem­nach nicht nur ei­nen tech­nischen Single Point of Truth schaf­fen, son­dern auch ei­nen fach­lichen. Hier­bei kommt dem Meta­da­ten­ma­na­ge­ment ei­ne Schlüs­sel­funk­tion zu.

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