Use Cases

Aus dem Ablauf von Beratungsterminen ergeben sich je nach Kunden-Situation und bedarf verschiedene Handlungsfelder und (Zwischen-) Ergebnisse:

  • Data Platform / Datenstrukturierung und -organisation: es wird über die Fragestellungen der Weg zu den benötigten Daten, den vorhandenen Datenquellen sowie der Datenstruktur und Qualität gesucht. Strukturierte Daten (z.B. aus operativen Systemen beim Kunden wie SAP, o.ä.) werden z.B. im Falle mehrerer Datenquellen häufig in Form eines Data Warehouses vorbereitet und konsolidiert (Duplikate entfernen, ...). Werden unstrukturierte Daten benötigt (z.B. Social Media, Dokumente, etc.) so werden diese mit textueller Analyse oder speziellen Tools (z.B. Crawler Algorithmen, ...) gefiltert und nutzbar gemacht.
  • BI-/DWH-Architektur: zu den jeweiligen Problemstellungen ist es auch wichtig die Systeme und DWHs richtig aufzubauen. Ein Reporting-System hat andere Voraussetzungen wie ein System für Datenanalyse in Form von SelfService-/ oder Ad-Hoc-Analysen. Real-Time-Analysen benötigen andere Schritte zur Datenaufbereitung als Standard-BI-Anwendungen. 
  • Modellierung: auf Dauer gespeicherte Daten aus mehreren Quellen sind entsprechend zu strukturieren, um performanten Abruf über Jahre zu gewährleisten. Daher ist es nötig die Daten auch entsprechend flexibel gegenüber mittel- oder langfristigen Änderungen zu modellieren (z.B. mittels der Data Vault Methode)
  • Visualisierung: neben standardisierten Darstellungen für Dashboards und Berichte (Balken- oder Tortengrafiken und andere beliebte Diagramme im BI-Umfeld) ist es häufig auch nötig speziellere Darstellungen auszuarbeiten, um dem Anwender die raschere Erfassung der vermittelten Information zu ermöglichen.

Referenzen

Finden Sie hier eine Auswahl unserer Referenzen aus dem Bereich Analytics:

Grüne Erde

Für unseren Kunden Grüne Erde, einem führenden Anbieter für Ökomöbel, wurden eine Daten-Plattform in Form eines Data-Warehouse, eine BI-Plattform und Berichte/Dashboards geliefert. Dadurch ergaben sich u.a. folgende Nutzen:

  • Lageroptimierung: Durch verschiedene Auswertungen kann der Lagerbestand bzw. Produktion fehlender Produkte optimiert werden und somit werden Kosten eingespart
  • Lagerbestandsanalyse: Dadurch konnten die Lagerbestände auf ein Minimum gehalten, sowie effektiveres Supply Chain Management betrieben werden.
  • Sortimentsanalyse: Exakte Analyse des Sortiments.
  • Verkaufsanalyse: Verbesserte Analysen der verkauften Produkte.

Dies führte dazu, dass die Grüne Erde nun über tagesaktuelle Kennzahlen verfügt und dadurch die Liquidität deutlich gesteigert werden konnte. Mehr zu unserem Projekt können Sie hier nachlesen.

 

 

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