Data Analytics.

Erfolgreich mit Daten nutzen Sie das Potential Ihrer Daten für und machen Sie den entscheidenden Schritt hin zu nachhaltigem Geschäftserfolg.

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Mit Daten in eine erfolgreiche Zukunft.

Optimierte Entscheidungs-prozesse durch Data Analytics.

Im Rahmen der fortschreitenden Digitalisierung sind schnelle Entscheidungsprozesse und eine hohe Innovationskraft entscheidende Wettbewerbsvorteile für Unternehmen aller Branchen.

Der Einsatz von Data Analytics schafft die notwendigen Voraussetzungen, indem die richtigen Daten sinnvoll miteinander verknüpft, analysiert und mit einem klaren Nutzen bereitgestellt werden. Wir umfassen mit den Begriffen Analytics und Data Analytics die Bereiche Business Intelligence und Data Science. Das bedeutet, dass wir nicht nur Antworten auf die Fragen „Was ist passiert?“ und „Warum ist es passiert?“ liefern, sondern auch auf zukunftsgerichtete wie „Was wird passieren?“ und „Wie können wir es beeinflussen?“. Letztlich sind genau das die Erkenntnisse, die Ihnen in Ihrem Business zukünftig konkrete Wettbewerbsvorteile eröffnen.

Anwendungsgebiete von Data Analytics.

Data Analytics Anwendungsgebiete

Analytics-Plattformen

Geschäftsoptimierung durch die Verwendung von Analytics-Plattformen »

Data Science

Mit Data Science gewinn-bringende Erkenntnisse generieren »

Data-Warehouse-Automatisierung

Höhere Geschwindigkeit durch Data-Warehouse-Automatisierung »

Datenqualität @KI

Erhöhte Datenqualität durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) »

Fast Data Analytics

Fast Data Analytics für eine fundierte Entscheidungsunterstützung in Echtzeit »

Künstliche Intelligenz

Mit Künstlicher Intelligenz (KI) zur automatisierten Entscheidungsfindung »

Predecitive Analytics mit KI

Mit KI zu mehr Nachhaltigkeit »

So profitierten Unternehmen von unserer Expertise.

Data Analytics in der Praxis.

Mit unserer technologischen Expertise unterstützen wir Unternehmen beispielsweise bei folgenden Themenstellungen:

  • Next Best Offer für eine zielgerichtete Ansprache der Kundschaft
  • Warenkorbanalyse zur Optimierung der Bindung von Kund*innen
  • Mustererkennung für Fraud-Detection-Ansätze
  • KI-gestützte Datenqualitätssicherung als Basis werthaltiger Informationsgewinnung
  • Optimale Architekturkonzepte für echtzeitorientierte Informationsgewinnung
  • 360-Grad-Kundensicht für einen effizienten Service und Support

Optimierte Entscheidungsfindung.

Konkrete Mehrwerte für Ihr Business.

Um optimal von Data Analytics zu profitieren, ist neben den passenden Methoden eine schnelle und hochwertige Datenintegration notwendig.

Dabei nutzen wir Data-Analytics-Plattformen in Form eines Data Warehouse, eines skalierbaren Big Data Lakes oder eine Hybridarchitektur.

Beim Zusammenspiel der Plattform und der Data Analytics hat sich die agile Vorgehensweise auf Basis von überschaubaren Sprints und klar definierten Use-Case-Inhalten als effiziente Projektmethodik etabliert. Der Aufbau, die Entwicklung und das Deployment werden durch individuelle, moderne und skalierbare Architekturen sowie hoch automatisierte Entwicklungsprozesse (Generatoren und DevOps) unterstützt.

Durch den Einsatz dieser agilen Vorgehensweise und einer modernen Architektur ermöglichen wir auch Ihnen die Gewinnung der richtigen Informationen für eine optimale und automatisierte Entscheidungsfindung in Ihrem Unternehmen. Nutzen Sie unsere umfassende Erfahrung bei der Entwicklung von Data-Analytics-Plattformen und realisieren Sie mit uns schnell die konkreten Mehrwerte in Ihrem Business. Mit kleinen Prototypen (Proof of Value), die beispielsweise auf bestehende Data-Warehouse-Umgebungen aufsetzen, identifizieren wir gemeinsam mit Ihnen schnell die wirtschaftlich relevantesten Ansätze. Schritt für Schritt erzielen wir so kostengünstig validierbare Geschäftserfolge und entwickeln Architekturkonzepte, die vom reinen Data Warehouse bis hin zum skalierbaren Big Data Lake und hybriden Architekturansätzen, genau Ihre Bedürfnisse abdecken.

Hierfür bieten wir Ihnen durch den Einsatz von Data Analytics zahlreiche neue Möglichkeiten und Vorteile:

Erkenntnisgewinn durch Daten (Exploratives Vorgehen)

  • Ursache und Wirkung durch effiziente Datenanalyse erkennen (z.B. Customer Journey optimieren)

Schaffen neuer Analysemöglichkeiten (Advanced Analytics)

  • Komplexe Daten oder Realtime-Daten mit Advanced-Analytics-Verfahren besser verstehen

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Generischer Neuaufbau oder Modernisierung von Data-Analytics-Plattformen

  • Data-Analytics-Plattformen mit agilen Vorgehensweisen schrittweise aufbauen/modernisieren

Aufbau/Modernisierung mit agilen Methoden

  • Return on Investment orientierter Aufbau/Modernisierung von Data-Analytics-Plattformen durch agile Methoden

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Einsatz und Nutzung von Generatoren auf Basis von Metadaten

  • Schnelles Time-to-Market beim Aufbau von Analytics-Lösungen mittels Einsatz metadatengetriebener Generatoren

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Zusammenführen von Daten verschiedener Quellsysteme und Formate

  • Zusätzliche Kenntnisgewinne durch Integration unterschiedlichster interner und externer Datenquellen (Open Data Integration)

Keine ergänzenden Open-Data-Inhalte

  • Integration und Anreicherung von ergänzenden Open-Data-Inhalten kann wegfallen, s.o.

Integration, Analyse und Auswertung von unstrukturierten Datenquellen

  • Optimale Integration von strukturierten und unstrukturierten Daten zu einer ganzheitlichen Informationssicht

Nutzung statistischer Funktionen und mathematischer Modelle ( Data Science)

  • Muster- und Anomalieerkennung mit Data-Science-Methoden (fraud detection, next best offer etc.)

So sorgt Data Analytics in Verbindung mit modernen Data-Science-Ansätzen durch eine automatisierte Entscheidungsunterstützung und die Verkürzung von Implementierungszeiten dafür, dass die Bedürfnisse der Kundschaft in Echtzeit ermittelt und entsprechende Angebote passgenau zugeschnitten werden können. Steigende Umsätze, niedrigere Prozesskosten und eine höhere Zufriedenheit sind die Mehrwerte, von denen Sie beim Einsatz unserer Data-Analytics-Ansätze in Verbindung mit Machine-Learning-Methoden profitieren.

Ihr Data Analytics Ansprechpartner.

Auch Sie haben die Relevanz Ihrer Daten erkannt und möchten aus ihnen konkrete Wettbewerbsvorteile generieren? Frei nach dem Motto „think big, start small“ unterstützen wir Sie dabei, nach und nach das volle Potential Ihrer Daten zu nutzen!

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Ralf Böhme

Bereichsleiter Analytics