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.
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Muster entdeckenData Discovery
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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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Erkenntnisgewinn steigernAdvanced-Analytics-Plattform
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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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Erkenntnisgewinn demokratisierenSelf-Service BI-Plattform
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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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Informationen teilenEnterprise Reporting
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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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Datenpotenziale hebenData Science Workbench
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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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Datenströme managenData Integration Plattform
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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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Nahtlos skalierenCloud as a Service
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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.
- Infrastructure as a Service (IaaS)
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Finanzdaten im GriffFinancial Performance Management
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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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Maschinendaten einbindenIoT-Plattform
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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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Planvoll agierenIntegrated Planning & Analytics
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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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Daten als Asset begreifenData Excellence
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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.
Sind Sie bereit für Data Intelligence?
Dann zögern Sie nicht länger und vereinbaren Sie einen unverbindlichen Telefontermin. Profitieren Sie von unserer Strategie- und Umsetzungsstärke bei Datenprojekten.
Alles rund um Data Intelligence
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