BI & Daten Analyse

Entscheidungen auf der Grundlage von Daten

Die Entscheidungsfindung ist vielleicht der Kern des Managements, und es wird nach wie vor viel darüber nachgedacht, wie man es besser machen kann. Studien zeigen, dass über 60 % der Managemententscheidungen nicht auf der Grundlage von Fakten, sondern auf der Grundlage anderer Faktoren wie Emotionen und Gefühle getroffen werden. Einer der Gründe dafür ist, dass die große Mehrheit der Unternehmen immer noch Schwierigkeiten hat, ihre wichtigsten Daten zur richtigen Zeit und unabhängig vom Standort zur Verfügung zu haben, um eine datengestützte Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Dies sind nur einige Beispiele, die uns in der Vergangenheit begegnet sind:

Ihre Herausforderung

  • Entscheidungen werden nicht auf der Grundlage von Daten getroffen
  • Die Berichte in Ihrem Unternehmen werden manuell in Excel erstellt.
  • Die einzige Möglichkeit, die Daten für die Berichte zu erhalten, besteht darin, sie manuell aus dem Quellsystem zu extrahieren
  • Das BI-System muss aufgrund der Anforderungen an die Datenverfügbarkeit, des wachsenden Datenvolumens, des aktuellen Infrastrukturdesigns usw. optimiert werden.

Unsere Lösung

  • Wir nehmen uns die Zeit, Ihr Geschäftsmodell und Ihre Prozesse zu verstehen, um Sie zu beraten, welche Schlüsselmetriken Sie verfolgen müssen, um Ihr Unternehmen zu steuern.
  • Wir führen BI- und Datenanalysesysteme ein, die von einem leichtgewichtigen Power BI-Dashboard-Setup bis hin zur Einführung großer Data Warehouses reichen, die Big Data verarbeiten können
  • Wir optimieren und automatisieren Ihre aktuellen Datenpipelines
    Wir richten alle Transformationen, Datenbanken, Datenmodelle und Visualisierungen ein und entwickeln sie
  • Wir entwerfen Dashboards, die visuell ansprechend sind
    Wir schulen Sie, wie Sie Ihre Lösung verbessern und unterstützen können
  • Wir unterstützen Sie nach der Implementierung mit unserem Expertenteam

Datensysteme und Prozesse

  • Die einzige Möglichkeit für Manager, Informationen über die Leistung ihres Teams zu erhalten, besteht darin, Daten manuell aus den Quellsystemen zu extrahieren.
  • Es gibt keine regelmäßigen Sitzungen, in denen Maßnahmen auf der Grundlage von Leistungsindikatoren vereinbart werden.
  • Keine Transparenz über Lieferketten und verkaufte Produkte, um Personaleinsatz und Produktionsprozesse zu planen

Verfügbarkeit von Daten

  • Unternehmen erhalten einmal im Monat Einblicke in ihre finanzielle Leistung
  • Betriebs- und Qualitäts-KPIs sind nur einmal pro Tag verfügbar
  • Verkaufszahlen werden nur mit einem nächtlichen Batch-Job an das BI-System übermittelt

Datenqualität

  • Keine definierten Prozesse für das Stammdatenmanagement in den Quellsystemen, das die Grundlage für die Datenanalyse bildet
  • Die Einrichtung von Dashboards und Berichten kann buchstäblich von jedem im Unternehmen vorgenommen werden, wodurch viele Redundanzen entstehen und es keine einheitliche Wahrheit für eine bestimmte Geschäftsfrage gibt

Kleine Unternehmen / Paket mit geringem Datenvolumen

  • Apache NIFI zur Bereinigung und Umwandlung der Daten
    PostgresDB zum Speichern der bereinigten Daten
  • Power BI oder ein anderes vergleichbares Tool, mit dem Datenmodelle und Dashboards erstellt werden können

Mittlere Unternehmen / Mittelstandspaket

Data Lake bestehend aus:

  • Objekt-/Dateispeicher (Minio, Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage Bucket)
  • 1. PostgresDB-Schicht zur Spiegelung der BI-relevanten Daten aus den Quellsystemen
  • Apache NIFI zur Bereinigung und Umwandlung der Daten
  • PostgresDB zum Speichern der bereinigten Daten
  • Power BI oder ein anderes vergleichbares Tool, mit dem Datenmodelle und Dashboards erstellt werden können

Grossunternehmen / Grossvolumen-Paket

Data Lake bestehend aus:

  • Objekt-/Dateispeicher (Minio, Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage Bucket)
  • 1. ClickHouse DB-Schicht zur Spiegelung der BI-relevanten Daten aus den Quellsystemen
  • Eigenentwickeltes ETL-Tool zur Bereinigung und Transformation großer Datenmengen
  • ClickHouse DB zur Speicherung der bereinigten Transaktionsdaten wie (Rechnungen, Buchungen, Zahlungen etc.)
  • PostgresDB zur Speicherung von dimensionalen Daten (Länder, Kunden, Produkte etc.)
  • Analysis Services oder eMondrian zur Erstellung von Datenmodellen
  • Jedes Dashboarding-Tool, das XMLA-Datenmodelle visualisieren kann