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Data Analysics & Business Intelligence für moderne Unternehmen
Daten sind der Schlüssel zur digitalen Wertschöpfung – doch nur eine gute Qualität und ihre gezielte Nutzung führt zu nachhaltigem Erfolg.
Ihre Vorteile
Leistungen
Unsere Leistungen im Überblick
Data Management & Integration
Daten aus ERP, CRM, MES oder IoT werden konsistent aufbereitet und sicher nutzbar.
Datenmanagement bezeichnet die strukturierte Erfassung, Organisation und Pflege von Daten, um deren Qualität, Sicherheit und Verfügbarkeit sicherzustellen. Ein effektives Datenmanagement schafft die Grundlage für fundierte Entscheidungen, effiziente Prozesse und den erfolgreichen Einsatz von KI- und Analyseanwendungen.
Business Intelligence & Dashboards
Moderne BI-Lösungen für Transparenz im gesamten Unternehmen – von der Geschäftsführung bis zur Fachabteilung.
Business-Intelligence-Analysten verwandeln ihre Daten in wertvolle Erkenntnisse für strategische Entscheidungen.
Mit BI-Tools lassen sich verschiedenste Datenquellen auswerten – von internen Systemen bis zu sozialen Medien – um die Unternehmensleistung zu verstehen und gezielt weiterzuentwickeln.
Datenkultur & Governance
Strukturen, Rollen & Sicherheitsstandards für nachhaltigen Erfolg und Compliance.
Datenkultur & Governance beschreibt die Gesamtheit aus Verhalten, Regeln und Verantwortlichkeiten, die den verantwortungsvollen und wirksamen Umgang mit Daten im Unternehmen sicherstellen. Eine starke Datenkultur fördert das Verständnis für den Wert von Daten, während klare Governance-Strukturen Richtlinien, Rollen und Qualitätsstandards definieren.
KI & Advanced Analytics
Von Machine Learning bis Generative AI – wir heben Ihre Daten auf das nächste Level.
Datenkultur & Governance beschreibt die Gesamtheit aus Verhalten, Regeln und Verantwortlichkeiten, die den verantwortungsvollen und wirksamen Umgang mit Daten im Unternehmen sicherstellen. Eine starke Datenkultur fördert das Verständnis für den Wert von Daten, während klare Governance-Strukturen Richtlinien, Rollen und Qualitätsstandards definieren.
Unser Ansatz
Von der Strategie bis zur Umsetzung
Effektive Datenarbeit beginnt nicht mit Tools – sondern mit einem klaren Zielbild. Wir entwickeln gemeinsam mit Ihnen eine Data-&Analytics- Strategie, die auf Ihre Geschäftsziele einzahlt.
Ergebnis: Eine datengetriebene Organisation, die schneller, sicherer und präziser steuert.
Technologie
Technologie-Stack & Plattformen
Wir arbeiten flexibel, technologieoffen und basierend auf Ihrem Ökosystem. Wir integrieren bestehende Systeme und erweitern sie sinnvoll.
Wir unterstützen sie bei allen gängen BI Plattformen.
Use cases
Anwendungsbeispiele für Business Intelligence & Data Analytics
Messbarer Mehrwert – Beispiele aus der Praxis
Lagerbestandsanalyse (Logistik)
Durch Datenanalyse werden Verkaufszahlen, Lieferzeiten und Nachfrageverläufe kombiniert. Das System erkennt automatisch, wann Produkte nachbestellt werden müssen.
Unternehmen vermeiden Überbestände und Lieferengpässe gleichzeitig. Das Ergebnis sind geringere Kosten und stabilere Lieferfähigkeit.
Lieferketten-Monitoring (SCM)
Alle Transport- und Lieferdaten werden in Echtzeit zusammengeführt. Verzögerungen oder Risiken werden sofort erkannt und visualisiert. Verantwortliche können früh reagieren und Alternativen planen.
So steigt die Termintreue und Kunden werden zuverlässiger beliefert.
Qualitätsanalyse in der Produktion
Sensordaten und Prüfwerte werden während der Fertigung ausgewertet.
Abweichungen vom Sollzustand werden sofort erkannt. Fehlerhafte Produkte können früh aussortiert oder korrigiert werden.
Dadurch sinken Ausschuss, Kosten und Reklamationen deutlich.
Produktionsleistung optimieren
Maschinendaten zeigen Auslastung, Stillstände und Engpässe. Analysen identifizieren automatisch die Ursachen für Leistungsverluste. Unternehmen können gezielt Prozesse verbessern oder Wartungen planen. Das erhöht die Produktivität ohne zusätzliche Maschinen.
Kundenprofitabilität analysieren
Daten zu Umsatz, Rabatten, Serviceaufwand und Retouren werden kombiniert. So wird sichtbar, welche Kunden wirklich profitabel sind. Vertriebsteams können ihre Strategie gezielt anpassen. Das steigert Marge und Effizienz im Kundenportfolio.
Umsatz- und Finanzprognosen
Historische Zahlen und aktuelle Geschäftsdaten werden zusammen analysiert. Modelle berechnen zukünftige Umsätze und Zahlungsflüsse. Risiken oder Liquiditätsengpässe werden früh erkannt. Unternehmen können fundierter planen und sicherer investieren.