Data und Analytics

Das hängt stark vom Anwendungsfall ab. Grundsätzlich kann man Daten in zwei Gruppen aufteilen: das Ziel und die Beobachtungen. Das Ziel kann beispielsweise der Umsatz sein, die Beobachtungen sind dann alle anderen Daten, die mit dem Umsatz zusammenhängen oder ihn beeinflussen könnten. Ein guter Data Scientist erkennt die relevanten Variablen in deinen Daten. Und hilft dir, Mehrwerte daraus zu ziehen.

Der beste Stand ist relativ. Jede noch so aktuelle Methode scheitert im falschen Kontext kläglich. Ziel ist daher nicht, die besten Methoden zu nutzen. Sondern die, die individuell am besten zu deinem Problem passen. Unsere Data Scientists helfen dir, deine Software, Hardware und Personal auf den technisch passendsten Stand zu bringen.

Mit Self-Service B2B-Portalen lieferst du Distributor*innen, Reseller*innen, Lieferant*innen, Partner*innen und Kund*innen die Möglichkeit, sich selbst zu organisieren. Die Portale verringern den Arbeitsaufwand signifikant und füttern deinen Datenpool für Auswertungen und Optimierungen. Heutzutage musst du nicht raten, was deine Zielgruppe anspricht – du kannst es messen, auswerten und deine Ansprache schärfen. Die Nutzer*innen des Portals können unabhängig agieren – und beispielsweise Bestellungen eigenständig tätigen. Kurzum: Durch die Optimierung deines automatisierten Portals kannst du die gewonnene Zeit für den nachhaltigen Erfolg deines Kerngeschäftes einsetzen.

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Die Implementierung von ETL-Prozessen ist immer dann empfehlenswert, wenn du Zugriff auf Daten aus verschiedenen Quellen benötigst. Meist sind digitale Landschaften nach und nach gewachsen. Um fundierte Entscheidungen treffen zu können, benötigst du Informationen aus allen relevanten Datenquellen. Dazu musst du definieren, welche Daten entscheidend sind, um den besten Überblick über dein Geschäft zu gewinnen. Gerne unterstützen wir dich dabei.

Daten und Datenquellen sind komplex. Gerade zu Beginn empfiehlt es sich daher, sich von einer Fachperson beraten zu lassen. Unser Team verfügt über einen ausgiebigen Erfahrungsschatz in diesem Bereich und weiß, worauf es zu achten gilt. Sie wissen, welche Kniffe den langfristigen Erfolg sichern. Haben wir einige Prozesse für dich eingerichtet, so stehen dir die Ergebnisse selbstverständlich auch im Anschluss unserer Arbeit zur Verfügung.

Die Faustregel ist: Je statischer ein Prozess, desto leichter kann man diesen automatisieren. Soll beispielsweise ein wöchentlicher Newsletter mit den aktuellen Unternehmenskennzahlen veröffentlicht werden, ist der Prozess wöchentlich identisch: Kennzahlen laden, auswerten, visualisieren und anschließend verschicken. Dieser Prozess kann als Pipeline aufgesetzt und vollkommen automatisiert werden. Natürlich ist dies auch für andere Abfolgen möglich – sprich uns einfach an.

Ein Data Warehouse ist im Grunde vergleichbar mit einem Knotenpunkt, der Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, sammelt, sichert und an nachgelagerte Systeme weiterleitet. Simpel gesagt, macht ein Data Warehouse deine Daten für alle nachfolgenden Prozesse einfach abrufbar. Mithilfe dieser Datenverwaltung können Analysen und Auswertungen erstellt werden, die Aufschluss über unterschiedlichste Geschäftsbereiche geben.

Um Trends zu bestimmen und Entscheidungsgrundlagen zu liefern, ist ein Data Warehouse mit relevanten und korrekten Daten wichtig. Wir clustern deine Informationen so, dass du solide planen kannst.

Mehr über Data Warehouse

Data Lakes können sämtliche formatierte und unformatierte Daten in unterschiedlichsten Formaten aus verschiedenen Quellen beinhalten. Im Big Data Umfeld entstehen damit interessante Analysen.

Viele Wege führen nach Rom. Am Ende des Tages hat jedes BI-Tool seine Vorzüge gegenüber den anderen. Es geht darum, die Anforderungen des Unternehmens ohne Kompromisse abzudecken und dabei ein angemessenes Kosten-Nutzen-Verhältnis zu schaffen. Gerne beraten wir dich dazu, mit welchem BI-Tool du den größten Mehrwert für dein Unternehmen schaffen kannst oder zeigen dir ein paar Kniffe für dein aktuelles Tool.

Arbeit mit Daten ist hochkomplex. Faktisch sind Daten nie falsch, aber manchmal beantworten sie eine andere Frage als wir gestellt haben. Um sicherzugehen, dass unsere Ergebnisse abbilden, was wir wissen wollten, braucht es Menschen mit Expertise. Data Scientists kennen die üblichen Fallen, in die man laufen kann und umgehen sie mit ihrem Fachwissen in Statistik.

In manchen Fällen sicherlich, in vielen anderen nicht. Daten-Visualisierungen erfüllen mehrere Zwecke: Sie können uns Dinge zeigen, die wir in rohen Zahlen nicht erkannt hätten. Häufig stechen Muster und Besonderheiten erst hervor, wenn sie visualisiert werden. Zum anderen ist die visuelle Aufnahme von Daten viel schneller. Willst du deine Daten schnell und prägnant darstellen, sind Visualisierungen unverzichtbar.
 

Teilweise ja. Prinzipiell kann man die Auswirkung auf eine bestimmte Kennzahl messen. Beispielsweise "Wie sehr ist unser Umsatz durch die Einführung eines BI-Tools gestiegen?". Es kann jedoch auch sein, dass manche subtile Effekte sich darin nicht widerspiegeln. Zum Beispiel der Anstieg in der Laune des Praktikanten, der bislang immer die Excel-Grafiken anfertigen musste.

Das hängt vom individuellen Fall ab. Für einen kleinen Kiosk eher weniger, für datengetriebene Unternehmen definitiv. Überall wo viele oder komplexe Daten entstehen, kann KI helfen, Muster in diesen Daten zu erkennen und somit bessere Prognosen oder Rückschlüsse zu treffen.

Wenn sich etwas im zugrundeliegenden Prozess ändert, kann es sein, dass auch Änderungen am ML-Modell anfallen. Das ist jedoch auch eine Frage der Implementation. Unser Machine Learning Operations Team versucht eine ML Pipeline so zu entwerfen, dass kleinere Änderungen im Prozess dich nicht aus der Bahn werfen. Im besten Fall benötigt ein Modell nach der Implementation keine weiteren Eingriffe.

Arbeit mit Daten ist hochkomplex. Faktisch sind Daten nie falsch, aber manchmal beantworten sie eine andere Frage als wir gestellt haben. Um sicherzugehen, dass unsere Ergebnisse abbilden, was wir wissen wollten, braucht es Menschen mit Expertise. Data Scientists kennen die üblichen Fallen, in die man laufen kann und umgehen sie mit ihrem Fachwissen in Statistik.