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Wir konzipieren und entwickeln Enterprise Data & Analytics Platforms, die relevante Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen und für konkrete geschäftliche Fragestellungen nutzbar machen. Dabei verbinden wir Data Engineering und Architektur mit Analytics, BI und individuellen Anwendungen.
So entstehen Lösungen, mit denen Unternehmen Daten nicht nur sammeln und visualisieren, sondern Zusammenhänge untersuchen, Entwicklungen nachvollziehen und Erkenntnisse für konkrete Entscheidungen nutzen können.
Enterprise Data & Analytics Platforms schaffen eine gemeinsame Grundlage, um relevante Daten aus unterschiedlichen Quellen zugänglich, auswertbar und für konkrete Fragestellungen nutzbar zu machen. Sie verbinden Datenintegration und -verarbeitung mit Analytics, Reporting und geeigneten Zugängen für unterschiedliche Nutzergruppen.
Je nach Anwendungsfall können daraus zentrale Datenplattformen, Reporting- und KPI-Systeme, Self-Service-Analytics-Lösungen oder spezialisierte Analytics-Anwendungen entstehen. Entscheidend ist nicht, möglichst viele Daten auf einer Plattform zu sammeln, sondern die Informationen bereitzustellen, die für relevante Analysen und Entscheidungen benötigt werden.
Enterprise Data & Analytics Platforms werden relevant, wenn vorhandene Daten keine verlässliche Grundlage für Analysen und Entscheidungen schaffen oder neue datenbasierte Anwendungsfälle an fragmentierten Strukturen und hohem manuellem Aufwand scheitern.
Daten sind über viele Systeme verteilt
Unterschiedliche Anwendungen, Datenbanken, Maschinen oder Steuerungsgeräte liefern relevante Informationen in verschiedenen Formaten.
Reporting muss nachvollziehbar sein
In regulierten Bereichen müssen Reports und Audits zuverlässig erstellt werden können. Unzureichende Datenqualität oder nicht nachvollziehbare Kennzahlen erschweren diese Aufgabe.
Neue Analytics-Anwendungsfälle lassen sich nicht skalieren
Einzelne Reports, Analysen oder KI-Anwendungen entstehen, lassen sich aber aufgrund fragmentierter Daten und fehlender gemeinsamer Strukturen nur schwer auf weitere Bereiche übertragen.
Prozesse und Ressourcen sind nicht ausreichend transparent
Wenn relevante Daten bislang nicht erfasst oder ausgewertet werden, lassen sich beispielsweise Maschinenstillstände, Auslastung oder die Wirkung von Optimierungsmaßnahmen nicht belastbar beurteilen.
Analysen entstehen überwiegend manuell
Teams verbringen viel Zeit damit, Daten zusammenzutragen, zu bereinigen und für Reports oder Analysen aufzubereiten.
Dashboards zeigen das „Was“, aber nicht das „Warum“
Kennzahlen machen Entwicklungen sichtbar, liefern jedoch nicht automatisch eine Erklärung für Abweichungen oder Zusammenhänge.
Enterprise Data & Analytics Platforms können unterschiedliche Aufgaben erfüllen: von der gemeinsamen Bereitstellung relevanter Daten über Reporting und KPI-Systeme bis zur explorativen Analyse. Welche Ausprägungen sinnvoll sind, richtet sich danach, wie Daten genutzt werden sollen und welche Fragestellungen im Mittelpunkt stehen. Mehrere Ansätze können dabei ineinandergreifen.
BI & Reporting Platforms schaffen einen konsistenten Blick auf relevante Geschäfts- oder Prozessinformationen. Statt Daten für wiederkehrende Berichte immer wieder manuell zusammenzuführen, werden benötigte Informationen strukturiert und zielgruppengerecht verfügbar gemacht.
Sie eignen sich insbesondere für Fragestellungen wie: Welche Entwicklung sehen wir? Wo entstehen Abweichungen? Welche Bereiche benötigen Aufmerksamkeit?
Dashboards bündeln zentrale Kennzahlen beispielsweise zu Produktion, Projekten oder zur Geschäftsentwicklung.
Entscheidend ist nicht, möglichst viele KPIs darzustellen. Nutzer*innen müssen erkennen können, welche Entwicklung relevant ist und wo genauer hingeschaut werden sollte. Ein gutes KPI-System reduziert Komplexität, statt lediglich zusätzliche Daten sichtbar zu machen.
Nicht jede neue Fragestellung sollte einen neuen manuellen Report erfordern. Self-Service Analytics ermöglicht Fachanwender*innen, Daten innerhalb eines definierten Rahmens selbst zu untersuchen, Perspektiven zu verändern und weiterführende Fragen zu beantworten.
Damit verschiebt sich Analytics von vorgegebenen Berichten hin zu einer aktiveren Exploration der eigenen Daten.
Analytics Workbenches richten sich an Nutzer*innen, die Daten tiefergehend untersuchen möchten – beispielsweise für Mustererkennung, Prognosen oder die Analyse komplexerer Zusammenhänge.
Sie schaffen eine Umgebung, in der Experten mit konsolidierten Daten arbeiten und neue analytische Fragestellungen untersuchen können.
API-Driven Service Platforms stellen digitale Fähigkeiten über definierte Schnittstellen für Anwendungen, Partner und weitere Systeme bereit. Dadurch können bestehende Funktionen wiederverwendet und neue Services schneller aus vorhandenen Bausteinen zusammengesetzt werden.
Die zentrale Frage ist aus unserer Sicht nicht: „Welche Daten können wir auf einer Plattform sammeln?“ Sondern: „Welche Fragen möchten wir beantworten und welche Entscheidungen möchten wir damit verbessern?“ Erst daraus ergibt sich, welche Daten tatsächlich benötigt werden und wie Nutzer*innen mit ihnen arbeiten müssen.
Ausgangspunkt einer Enterprise Data & Analytics Platform ist für uns die Frage, welchen konkreten Nutzen Daten im Unternehmen schaffen sollen. Deshalb starten wir mit relevanten Fragestellungen und Anwendungsfällen, klären die dafür benötigten Daten und entwickeln die Plattform aus einem konkreten Nutzungskontext heraus schrittweise weiter.
Von der Datenstrategie über die technische Datenbasis bis zur Analyse: Enterprise Data & Analytics Platforms verbinden unterschiedliche Disziplinen, damit aus verteilten Daten eine verlässliche Grundlage für Analysen und Entscheidungen entsteht.
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