Wir sind Ihr Lösungsanbieter für Data Intelligence

Data Intelligence ist kein Selbstzweck. Data Intelligence entfaltet dann ihre volle Wirkung, wenn sie in Lösungen gegossen wurde, mit denen Ihre Mitarbeiter gerne und selbstständig arbeiten können. Um Ihre Unternehmensziele zu erreichen.

Für welche Lösung interessieren Sie sich?

Warum?

Technologie ist nichts. Die Lösung ist alles.

Technologien sind lediglich Enabler auf dem Weg zu einer Lösung. Eine Lösung hat viele verschiedene Facetten, wovon eine die eingesetzte Technologie ist. Eine erfolgreiche Lösung nach unserem Verständnis zeichnet sich durch drei wesentliche Aspekte aus: Software (oder auch Technologie), beratenden Service (oder auch Fach-, Branchen- & Themenexpertise) und Lizenz- & Preismodell (oder auch kaufmännische Bezugsgrößen). Unsere Data-Intelligence-Lösungen zeichnen sich durch ihren hohen wirtschaftlichen Nutzen für das Anwenderunternehmen, ihre Transparenz sowie ihre Berechenbarkeit im Sinne der Investitionssicherheit und ihres wertschöpfenden Beitrags zur Erfolgsrechnung aus.

Für uns als Ihr Lösungsanbieter für Data Intelligence bedeutet das auf den Punkt gebracht: Consulting + Produkte + Service = erfolgreiche Lösung!

Lösungsüberblick

Data-Intelligence-Lösungen im Überblick

Die Ausprägungen von Data Intelligence können ganz unterschiedlicher Natur sein. Nachfolgend finden Sie einen Überblick zu Lösungen, die wir bereits umgesetzt haben.

Data-Intelligence Lösungswelt
Muster entdecken

Data Discovery

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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Erkenntnisgewinn steigern

Advanced-Analytics-Plattform

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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Erkenntnisgewinn demokratisieren

Self-service BI-Plattform

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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Informationen teilen

Enterprise Reporting

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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Datenpotenziale heben

Data Science Workbench

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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Datenströme managen

Data Integration Plattform

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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Nahtlos skalieren

Cloud as a Service

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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Finanzdaten im Griff

Financial Performance Management

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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Maschinendaten einbinden

IoT-Plattform

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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Planvoll agieren

Integrated Planning & Analytics

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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Daten als Asset begreifen

Data Excellence

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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Heutzutage bauen alle Unternehmen auf Daten.

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Das Netzwerk-ZENIT-Mitglied CoPlanner wird gemeinsam mit der roosi GmbH einen Ausblick zur KI- und Industrial-IoT-gestützten Planung geben und vorstellen, wie Automatisierung und Simulation der Supply Chain zur Effizienzsteigerung beitragen kann.

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IIoT- und Time-Series-Lösungen von der Konzeption bis zur Wartung aus einer Hand.