Geschäftsoptimierung durch Analytics Plattformen

Im Zuge der Digitalisierung sind Daten und die für ihre effektive Auswertung eingesetzten Analytics Plattformen heute der Katalysator des Geschäftserfolgs. Gleichzeitig stehen Unternehmen in Bezug auf die gewinnbringende Nutzung Ihrer Daten vor großen Herausforderungen. Es stehen immer mehr Daten aus unterschiedlichsten Quellen und Formaten zur Verfügung, die immer schneller, teilweise in Echtzeit, verarbeitet werden sollen. Wer in einem sich stark wandelnden und beschleunigenden Wettbewerb dauerhaft Erfolg haben will, braucht diese Daten, um daraus für sein Business Mehrwerte zu generieren. Denn durch die zielgerichtete Aufbereitung und Analyse der Daten werden wertvolle Erkenntnisse gewonnen, die eine Optimierung der Entscheidungs- und Geschäftsprozesse ermöglichen.

Solide, skalierbare und zukunftssichere Data bzw. Business Analytics Plattformen bilden dabei die Basis der dafür notwendigen modernen Analyse Methoden der Data Analytics. Oberstes Ziel solcher Analytics Plattformen ist die möglichst schnelle und leicht zugängliche Bereitstellung qualitativ hochwertiger Daten. Sie tragen dazu bei, dass die Daten zentralisiert, effizient verarbeitet, analysiert und bereitgestellt werden, ungeachtet der Verarbeitungsgeschwindigkeit in der Batch-, Near- oder Realtime Verarbeitung. Dabei spielen Faktoren wie IT-Sicherheit, Skalierbarkeit, Datenqualität und der Betrieb einer solchen Plattform ebenso eine wichtige Rolle wie individuelle Anforderungen aus dem Fachbereich.

Eine Analytics Plattform ist demnach eine zentrale Datendrehscheibe im Unternehmen, die Ihren Geschäftserfolg sichern und sogar steigern kann.

Mit uns Schritt für Schritt zu einer nutzenstiftenden Analytics Plattform

Wir gehen mit Ihnen gemeinsam die konkreten Herausforderungen an, die beim Aufbau einer Analytics Plattform bestehen:

  • Dezentralisierte Daten aus verschiedenen Quellen
  • Große und kleine Datenmengen
  • Strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten
  • Verarbeitungsgeschwindigkeiten (Batch, Near-real-time, Real-time)
  • Unzulässige Datenqualität
  • Aufbau von Know-how
  • IT-Sicherheit, Data Governance und Compliance
  • Anforderungen der Fachbereiche (kurzfristig und dynamisch)
  • Technische Anforderungen (Infrastruktur, Betrieb, etc.)
  • Faktor „Umsetzungszeit“ (Time-to-Market)
  • Skalierbarkeit (dynamisch)
  • Migration von Altsysteme (Legacy-System)
  • Individuelle Herausforderung Ihres Unternehmens

Wir unterstützen Sie durch unsere Expertise und Erfahrung von Anfang an bei der Frage nach z. B. der richtigen Technologie bzw. Architektur. Bei dieser Entscheidung beziehen wir unter anderem die folgenden relevanten Faktoren ein:

  • Werden Ihre Anforderungen bereits erfüllt?
  • Welche Anwendungsfälle sollen in Zukunft damit bewältigt werden?
  • Sind schon Systeme wie z.B. ein Data Warehouse vorhanden?
  • Kann Ihr Data Warehouse zukünftig die neuen Anforderungen erfüllen?
  • Ist ein Data Lake vorhanden, aber es fehlt an Know-how zur sinnvollen Nutzung der Technologie?
  • Müssen Sie regulatorische und fachliche Anforderungen erfüllen?
  • Gibt es in Ihrem Unternehmen Vorgaben, die den Einsatz von neuen Technologien vorschreibt?
  • Soll Big Data in Ihrer Unternehmung evaluiert werden?

Dies sind nur einige Beispiele, die Einfluss auf die Entscheidung nehmen können. Wir erstellen eine individuelle Analyse und objektive Indikation auf Basis derer folgende relevanten Punkte in Betracht gezogen werden:

Egal für welche Strategie Sie sich entscheiden, letztendlich empfehlen wir immer den Leitsatz „think big, start small “ im Hinterkopf zu behalten. So ist es in einem ersten Schritt beispielsweise möglich, in sehr kurzer Zeit ein Big Data Cluster in der Cloud generisch aufzubauen, erste Mehrwerte zu generieren und bei Entscheidern den konkreten Nutzen aufzuzeigen. Die Beweggründe sind hier immer unterschiedlicher Natur. Sei es nur aus Neugier oder weil Sie eine Vision verfolgen. Es ist danach immer noch m öglich zu skalieren, auf eigene Server zu wechseln oder weitere Use Cases umzusetzen.

Lassen Sie sich von möglichen Herausforderungen nicht abschrecken. Wir unterst ützen Sie dabei, Ihre Vision umzusetzen: Aus Ihren Daten den bestmöglichen Nutzen zu generieren!

Vorteile einer Analytics Plattform im Überblick

Moderne Data Analytics Plattformen ermöglichen den schnellen und einfachen Zugriff auf Daten aus dem DWH, Big Data und sonstigen komplexen Datenquellen und bilden somit die notwendige Grundlage für business relevante Auswertungen und Analysen. Die zusätzliche Nutzung leistungsf ähiger Rechner & Algorithmen wie Machine Learning und KI ermö glichen eine automatisierte Entscheidungsfindung und damit konkrete Wettbewerbsvorteile. So sichern Sie Ihr Wachstum, reduzieren Risiken, steigern Ihren Umsatz und minimieren Ihre Kosten. Abhängig von Ihrer Branche und Ihrem individuellen Geschäftsmodellen profitieren Sie beispielsweise konkret von:

  • der Einführung einer 360° Kundensicht
  • gewinnbringenden Erkenntnissen über Ihre Kunden
  • verbessertem Service zum Kunden
  • gezielteren Vertriebs- und Marketingkampagnen
  • einer fundierten Erfolgskontrolle Ihrer Maßnahmen
  • Entlastung der Kollegen/innen im Call Center
  • einem möglichen Aufbau Data Lake im zweiten Schritt

Top-Referenz

Top Referenz

Optimierung von Geschäftsprozessen der Messe Düsseldorf: Aufbau einer Analytics Plattform in der Cloud, Einsatz von Data Science, Ergebnisvisualisierung

Das Ziel dieses Projektes bestand in der Konzeptionierung und dem Aufbau einer Analytics-Plattform in der Azure Cloud, sowie der Umsetzung erster Data Science-Use Cases und der Visualisierung der Ergebnisse in QlikView. In kurzer Zeit konnten wir durch die Verwendung agiler Methoden ein logisches Data Warehouse mit relationalen Daten im Data Lake erschaffen. Dieses schaffte die Basis für die Entwicklung einer individueller Analytics Plattform. Die Plattform ermöglicht der Messe Düsseldorf, auf Basis ihrer Daten Geschäftsentscheidungen zu treffen, bestehende Geschäftsprozesse zu optimieren und in mögliche neue Geschäftsmodelle zu expandieren.

Ansprechpartner

Ralf Böhme

Ralf Böhme

Bereichsleiter Analytics