Intelligente Datennutzung ist für Unternehmen zum wesentlichen Erfolgsfaktor geworden. Datengesteuert zu sein bedeutet nicht einfach nur über eine bessere Informationsgrundlage zu verfügen. Es geht darum, jede Art von Entscheidungen zu verbessern. In der Folge können Kosten gespart, Strategien nachhaltiger verfolgt, Ziele früher erreicht und Maßnahmen besser abgestimmt werden.
Rein deskriptive Analysen, also die klassische Auswertung und Visualisierung von historischen Daten, basierend auf Business Intelligence genügen einfach nicht mehr. Die Frage "Was ist passiert?" muss um die Fragen "Warum ist etwas passiert?", "Was könnte passieren?" und "Was müssen wir tun?" erweitert werden. Dafür steht Advanced Analytics. Mit Hilfe unseres strukturierten und agilen Data Thinking Wegs führen wir Ihre Advanced Analytics Use Cases zum Erfolg.
Data Science Projekte sind noch lange kein Standard, aber sie haben das große Potential wichtige Wettbewerbsvorteile zu schaffen und damit langfristig auf den Unternehmenserfolg einzuzahlen. Durch die Verwendung von Methoden der Datenanalyse und -modellierung können Unternehmen wichtige Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen, mit denen beispielsweise Prozesse optimiert, Risiken minimiert oder neue Geschäftsmöglichkeiten identifiziert werden können. Dabei unterstützen wir Sie!
Ob im Marketing für die Analyse von Kundendaten, im Finanzsektor für die Erstellung eine Cash Flow Forecasts durch Maschine Learning Methoden oder generell zur Automatisierung von Prozessen - die Anwendungsfelder von Data Science Lösungen sind vielfältig.
Unser Team besteht aus erfahrenen Data Science und Data & Cloud Engineering Experten, die nicht nur technisches Know-how mitbringen, sondern auch Kompetenzen aus den Bereichen Data Thinking und Datenstrategie, können Sie bei komplexen Data Science Projekten unterstützen. Gemeinsam mit unseren Kollegen aus dem SAP und Custom Development Team sind wir so in der Lage, Sie ganzheitlich zu beraten und zukunftsweisende Kundenlösungen zu entwickeln.
Robert Polwin
Head of Big Data Science
Nico Krieger
Data Science Consultant
Hector Hiss
Data Engineering Consultant
Im Rahmen von Advanced Analytics lassen sich verschiedene Teilbereiche ausmachen, die gemeinsam auf das Ziel einer intelligenten und zukunftsgerichteten Datennutzung einzahlen. Wir unterstützen Sie bei folgenden Komponenten:
Von Skalierung und Automatisierung bis ML Ops - die Grundlage legt die Infrastruktur
Ohne Strategie gibt es nur Reaktion, keine Aktion. Wir entwickeln mit Ihnen das Big Picture.
Nehmen wir als Beispiel das Liquiditätsmanagement als zentrale Aufgabe jeder Finanzabteilung. Die finanzielle Stabilität eines Unternehmens lässt sich durch unterschiedliche Techniken und Methoden unterstützen, die primär die Prognose von zukünftig verfügbaren liquiden Mitteln zum Ziel haben – dem Liquiditätsforecast. Dieser ist damit die Grundlage für eine frühzeitige Identifikation etwaiger Finanzierungsbedarfe oder -überschüsse, sowie für die Bestimmung erforderlicher Laufzeiten neuer Zinssicherungsgeschäfte.
Der Liquiditätsforecast muss unter Berücksichtigung aller zur Verfügung stehenden Informationen erstellt werden. Also mit Daten zu laufenden und zukünftigen Geschäftsvorfällen, aber auch mithilfe von Mustern und Korrelationen, die eine qualitative Aussage über die Erreichbarkeit der in der Liquiditätsplanung definierten Ziele ermöglichen.
Damit der Liquiditätsforecast eine belastbare Grundlage für Investitionsentscheidungen darstellt, muss die Qualität der Vorhersage von besonders hoher Qualität sein. Hier können Predictive Analytics-Ansätze eine wertvolle Unterstützung sein. Grundlage hierfür sind u. a. intensive explorative Datenanalysen, die z. B. auch Einmal-Effekte hervorbringen können. Die Analyse dieser "Ausreißer" oder Outlier liefert wichtige Erkenntnisse für eine kontinuierliche Verbesserung der Datenqualität.
Mehr Informationen Liquiditätsforecast.
Die automatisierte Anbindung interner und externer Datenquellen dient als Grundlage für die Integration verschiedener Datenquellen in ein holistisches System. Diese reduziert nicht nur deutlich den Aufwand und die Fehleranfälligkeit, die durch die manuelle Zusammenführung aus verschiedenen Systemen entstehen, sondern ermöglicht die flexible Einbindung aller verfügbaren und korrigierten Daten. Mit dem Five1 Data Exchange Service (DES) gelingt die Integration dieser Daten in die AWS Cloud schnell und einfach.
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