BI und Analytics
Wir helfen Ihnen, Daten in fundierte Erkenntnisse zu verwandeln und unterstützen Sie dabei, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Wir helfen Ihnen, Daten in fundierte Erkenntnisse zu verwandeln und unterstützen Sie dabei, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Data Quality Management (DQM) bezieht sich auf den systematischen Prozess der Sicherstellung, Überwachung und Verbesserung der Datenqualität in einem Unternehmen. Eine fundierte DQM-Strategie ist essenziell, da qualitativ hochwertige Daten die Grundlage für fundierte Entscheidungen, effektive Geschäftsprozesse und die Vermeidung von Fehlern bilden.
Mit unserem Know-how helfen wir Unternehmen bei der Implementierung von DQM-Strategien, um sicherzustellen, dass Daten zuverlässig, konsistent und genau sind, wodurch Unternehmen verbesserte Analysen und Entscheidungsfindungen erzielen können.
Ein Data Warehouse (DWH) ist eine zentrale Datenbank, die verschiedene Datenquellen zusammenführt, bereinigt und strukturiert, um Unternehmen umfassende und konsistente Datenanalysen zu ermöglichen. Es bietet Unternehmen eine konsolidierte Datenbasis, verbessertes Reporting- und Analysemöglichkeiten sowie eine bessere Entscheidungsgrundlage.
Wie unterstützen Unternehmen in der Entwicklung und Optimierung von DWHs, einschließlich der Implementierung effizienter Datenintegrationsprozesse, um wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen und strategische Entscheidungen zu treffen.
Daten analysieren und sie für das eigene Geschäftsmodell interpretieren sind zwei verschiedene Herausforderungen. Analysten müssen Informationen auf verständliche Weise präsentieren. Dashboard-Zahlen allein liefern keinen Mehrwert, wenn sie nicht kontextualisiert und interpretiert werden. Daher ist das Anwenden von Storytelling-Prinzipien entscheidend. Zudem gibt es umfassende Datenkompetenz-Kampagnen, um allgemeines Datenverständnis zu fördern und analytische Gespräche zu steigern.
Unsere Experten unterstützen effektives Storytelling. Unser Ansatz hilft Unternehmen, Daten in überzeugende Geschichten abzubilden, die nicht nur informativ, sondern auch wirkungsvoll in der Kommunikation mit verschiedenen Zielgruppen sind.
Data Literacy bezieht sich auf die Fähigkeit, Daten zu verstehen, zu interpretieren und erfolgreich in die Arbeitsprozesse zu integrieren. In einer zunehmend datengetriebenen Geschäftswelt ist Data Literacy somit von hoher Bedeutung, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Innovationen zu fördern und die Effizienz der Geschäftsprozesse zu steigern.
Wir unterstützen Unternehmen, indem wir maßgeschneiderte Schulungsprogramme und Ressourcen für ihr Data Literacy entwickeln. Unser Ansatz fördert das Verständnis und die Anwendung von Daten in allen Geschäftsbereichen, um sicherzustellen, dass Mitarbeiter die erforderlichen Fähigkeiten besitzen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und die Potenziale ihrer Daten voll auszuschöpfen.
Operational Analytics bietet Unternehmen erhebliche Vorteile bei der Optimierung bestehender Abläufe. Dank automatischer Datenanalyse und BI stehen aktuelle Daten in Echtzeit organisationsweit zur Verfügung, ohne komplexe Dashboards. Insbesondere in den Bereichen Asset Management, Produktion und Logistik können Prozessoptimierungen zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen führen.
Wir sind auf die Modellierung relevanter Geschäftsprozesse spezialisiert und sichern langfristig Ihre Wettbewerbsfähigkeit. In den Bereichen Operational Analytics und OpsAI verfügen wir über umfangreiche Expertise und Praxiserfahrung. Wir wählen die richtigen Werkzeuge aus, erstellen strukturierte Datenanalysen und Modellierungsansätze. Unser Ziel ist es, nachhaltige Prozessoptimierungen einzuführen und aus Daten Mehrwert zu schaffen.
Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen ermöglicht den Zugriff auf große Datenmengen, die oft ungenutzt bleiben. Diese Daten können einen erheblichen Mehrwert bieten, z.B. durch gezielte Kundenansprache, Früherkennung von Maschinendefekten oder Risikoanalysen. Um sie optimal zu nutzen, sind Strategien und Strukturen für Analyse, Aufbereitung und Visualisierung erforderlich.
Gemeinsam mit Ihnen schärfen wir Ihre genaue Fragestellung und prüfen die Nutzbarkeit und Qualität Ihrer Daten. Unsere Best-Practice-Ansätze können sowohl mit bekannten Cloud-Services als auch mit maßgeschneiderten Frameworks umgesetzt werden und nutzen bei Bedarf Big-Data-Technologien wie Apache Spark. Unsere Expertise basiert auf klarem Erwartungsmanagement, einem agilen Vorgehensmodell und cloudbasierten Systemarchitekturen.
Daten ermöglichen wertvolle Einblicke in Märkte und Kundenstrukturen. Um dieses Potenzial auszuschöpfen, nutzen Organisationen Big Data Engineering, was die Analyse, Aufbereitung und Visualisierung ungenutzter Daten umfasst. Unsere Auffassung von “Big Data” reicht über die schiere Datenmenge hinaus und beinhaltet auch die Anwendung geeigneter Technologien, die nicht nur neue Architekturen ermöglichen, sondern auch bestehende DWH-Systeme sinnvoll ergänzen.
Wir unterstützen Sie dabei, geeignete Prozesse und Systeme in Ihren Workflow zu integrieren. Unsere Experten schaffen leistungsfähige und agile BI-Systeme und Services, die von der Erfolgsmessung bis zur automatisierten Entscheidungsfindung reichen. Dabei setzen unsere Teams auf bewährte Big Data-Frameworks und Technologien wie Hadoop, Hive und Apache Sqoop.
In einer zunehmend von KI geprägten Welt wird die Bedeutung von KI-Fairness für Unternehmen immer größer. Unbeabsichtigte Voreingenommenheit in KI-Algorithmen kann nicht nur ethische Bedenken auslösen, sondern auch rechtliche Folgen und Imageschäden verursachen. Unternehmen, die KI-Systeme entwickeln oder nutzen, müssen sicherstellen, dass ihre Technologien fair und transparent sind, um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen und regulatorischen Anforderungen zu genügen.
Wir integrieren Fairness in den gesamten Lebenszyklus von KI-Systemen, von der Datenvorbereitung über die Modellentwicklung bis zur Implementierung. Unsere Teams verwenden fortschrittliche Algorithmen, um mögliche Verzerrungen zu erkennen und zu beheben. Wir arbeiten kontinuierlich an der Verbesserung unserer Modelle, um höchsten Standards in Bezug auf Transparenz gerecht zu werden.
Machine Learning ist ein breiter Begriff für Techniken, bei denen Maschinen aus Erfahrung lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist eine spezialisierte Form von Machine Learning, die tiefe neuronale Netzwerke verwendet, um komplexe Muster in Daten zu erkennen. Deep Learning hat besonders in Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung herausragende Erfolge erzielt.
Die Datenqualität lässt sich verbessern, indem klare Datenerfassungsstandards eingeführt und automatisierte Überwachungsprozesse implementiert werden, um Daten regelmäßig zu prüfen und zu validieren.
Unternehmen sollten auf KI-Fairness achten, um das Vertrauen der Kunden zu wahren, rechtliche Risiken zu minimieren und ihre Reputation zu schützen. Unfaire KI-Entscheidungen können zu Diskriminierung führen, was nicht nur ethische Bedenken aufwirft, sondern auch zu Imageverlust und Kundenabwanderung führen kann.
Bei mVISE bieten wir Ihnen die Flexibilität, unsere Professional Services sowohl als einzelne Fachkräfte als auch in Form von Teams zu engagieren. Je nach Ihren Anforderungen erhalten Sie genau die Unterstützung, die Sie benötigen.
Unsere IT-Spezialisten im Bereich Professional Services stehen Ihnen nicht nur im Kontext von Softwareprojekten zur Verfügung. Sie können sie auch unabhängig für anderweitig laufende oder geplante Projekte einsetzen.
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