Die globale Wirtschaft: Märkte und Warenströme bewegen und verändern sich in einem atemberaubenden Tempo. Informationen, Marktdaten und Indikatoren gibt es im Überfluss. Deshalb wird die Fähigkeit in den Unternehmen, aus der Vielzahl der Daten die richtigen Schlüsse zu ziehen und in Echtzeit zu handeln, zu einem echten Wettbewerbsvorteil. Der Trend zu Echtzeit-Analysen und -Entscheidungen spielt mittlerweile eine zentrale Rolle in der modernen Business-Intelligence-Landschaft. Technologische Fortschritte wie das IoT (Internet der Dinge), Cloud-Computing und moderne Datenmanagement-Plattformen machen dies möglich. Neue Methoden wie ELT (Extract, Transform, Load), das bei der Implementierung von Data Lakes eingesetzt wird, helfen Data Scientist, Fehler unmittelbar zu erkennen sowie belastbare Entwicklungen und Trends abzuleiten. Die Sammlung, Analyse und Präsentation relevanter Geschäftsdaten sind von großer Bedeutung, weil dadurch fundierte Entscheidungen möglich sind, die Effizienz gesteigert und Wettbewerbsvorteile geschaffen werden. Mit Business Intelligence haben Sie genaue, aktuelle Informationen zur Hand und verbessern damit die Entscheidungsfindung und optimieren Ihre Geschäftsprozesse. Als hersteller- und finanzmarktunabhängige IT-Beratung evaluieren wir gemeinsam mit Ihnen die für Sie passenden Business-Intelligence-Lösungen. Ganz gleich, welche Anforderungen Sie auch adressieren: Wir führen für Sie Erweiterungen von Standardsoftware bis hin zur Erstellung von kundenindividuellen Lösungen durch. Unsere Stärke liegt dabei darin, kundenbezogene Analyse- und Reporting-Prozesse ganzheitlich zu betrachten und sie effektiv in die passenden BI-Systeme zu überführen und abzubilden.
Business Intelligence
Business Intelligence – Erfahrung & moderne BI-Lösungen
Wir kombinieren klassische Business-Intelligence-Ansätze mit modernen Data-Science-Ansätze
Beim traditionellen Reporting, klassischerweise angesiedelt im Data Warehouse, handelt es sich um einen eher rückblickenden Prozess. Zuständig ist hier die IT-Abteilung. Sie sammelt historische Daten, feste Kennzahlen und harte Fakten periodisch aus den Quelldaten und wertet diese nach klaren Vorgaben für das klassische Unternehmensreporting aus. Das Ergebnis: Mittels OLAP (Online Analytical Processing) treffen Unternehmen schnelle und genaue Entscheidungen entlang vordefinierter Auswertungspfade, auch Dimensionen genannt. Moderne Business-Intelligence-Lösungen und Entscheidungsunterstützungssysteme ermöglichen es jedoch, diese Prozesse zu optimieren und flexibel auf Veränderungen zu reagieren.
Während das Reporting dazu dient, komplizierte Key-Facts sichtbar zu machen, setzen Data- und Business-Analysen auf eine direkte, eventbasierte Auswertung einer möglichst breiten Datenbasis, welche auch Metadaten beinhaltet, um Trends zu erkennen und Prognosen abzuleiten. Sowohl das Reporting als auch Data Science dienen auf der Grundlage der präsentierten Berichte, Prognosen und Big Data Analysen der Entscheidungsfindung und unterstützen Unternehmen auf verschiedene Weise dabei, die betriebliche Effizienz und damit ihre Wertschöpfung zu verbessern. Dadurch wird beispielsweise auch die Effektivität des Prozessmanagements und der dabei verwendeten Process Mining Software gefördert.
Ein Reporting allein reicht oftmals in der dynamischen Wirtschaft von heute, die durch technologische Umbrüche wie die Künstliche Intelligenz geprägt ist, allerdings nicht mehr aus. Cloudgestützte Echtzeit-Analysen ermöglichen es Unternehmen, Informationen direkt zu analysieren, sobald sie verfügbar sind. Damit können Geschäftsprozesse überwacht und schnelle Entscheidungen getroffen werden, die den Weg zu einer agilen und adaptiven Geschäftsstrategie ebnen. Und dies wiederum erzeugt einen erheblichen Vorteil für die Unternehmensverantwortlichen: Denn diese sind künftig mit modernen Business-Intelligence-Lösungen in der Lage, Fehlentwicklungen zu erkennen, Chancen zu nutzen und Risiken zu vermeiden.
Mit unserer maßgeschneiderten IT-Beratung optimieren Sie Ihre Business-Intelligence-Strategie mit einer Kombination klassischer Business-Intelligence-Ansätze und modernster Data-Science-Ansätze –und schaffen damit die strategische Grundlage für die erfolgreiche Zukunft Ihres Unternehmens.
Business Intelligence: die Etablierung Ihrer modernen Data-Lake-Strategie
In Unternehmen existieren mittlerweile unterschiedlichste Systeme mit teils riesigen Datenaufkommen. Mit dem Trend, Systeme nicht mehr selbst zu betreiben, sondern einen Application Service Provider zu nutzen, nimmt die Heterogenität der Daten weiter zu. Darüber hinaus fordern Anwender immer anspruchsvollere Analysen von immer größer werdenden Datenmengen. Unternehmen sind daher gut beraten, eine Datenkultur sowie eine zentrale Datenplattform inklusive Data Lake zu etablieren. Auf diese Weise lassen sich sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aufbereiten und belastbar auswerten: Während in den operativen Systemen eines Unternehmens Kernprozesse in einem geregelten und stabilen Bereich vorgehalten werden, der sehr stabile und automatisierte Abläufe liefert, stellen die Systeme Informationen und Daten aus verschiedensten Quellsystemen, im optimalen Fall eventbasiert, zur Verfügung. Mittels Data Lakes, der ELT-Methode und den passenden Analysewerkzeugen lassen sich so ganz flexibel Simulationen oder auch Prognosen, nahezu in Echtzeit, erstellen. Für die erfolgreiche Erarbeitung solch agiler Business-Intelligence-Architekturen ist es zwingend erforderlich, die Daten Use Case-basiert zu sammeln und dann für eine flexible Nutzung bereitzustellen. Die Herausforderung dabei ist es, die zentrale Datenhaltung im unternehmenseigenen Datenspeicher von den eigentlichen Auswertungen logisch zu entkoppeln, ohne die Anwender dabei aus dem Fokus zu verlieren. So ist es etwa wichtig zu unterscheiden, welche Reportings und Prognosen etwa ein Chief Data Officer benötigt und welche Daten für einen Data Scientist oder Business-Anwender relevant sind.
Der Schlüssel zur Business Intelligence mit Echtzeit-Analysen: der Extract-Load-Transform-Prozess
Extract Load Transform (ELT) bezeichnet einen modernen Datenverarbeitungsprozess, der insbesondere im Zuge der Aufbereitung und Strukturierung von für Business-Intelligence-Szenarien und Data Analytics immer wichtiger wird. Gerade mit der zunehmenden Verbreitung von Tools wie Google Dataflow, Cloud-Storage, BigQuery, Azure Synapse, AWS S3, Redshift usw. zum Teil kombiniert mit Snowflake oder Databricks gewinnt ELT zunehmend an Bedeutung. Mittels ELT werden die Daten zuerst in das Ziel-Datensystem oder einen Data-Lake geladen, dort gesammelt, bereinigt, ergänzt und erst danach transformiert. Dieser fehlertolerantere Ansatz nutzt die leistungsstarken Rechenkapazitäten sowie moderner Datenkatalogsysteme und ermöglicht eine schnelle und zugleich agile Verarbeitung großer Datenmengen. ELT ist besonders effizient in Cloud-basierten Umgebungen, die sich durch eine hohe Skalierbarkeit und Flexibilität auszeichnen.
Immer häufiger extrahieren also Unternehmen Rohdaten aus verschiedenen Quellen, die sie aus ihren eigenen Kernsystem, aber auch von ihren Application Service Providern über zuvor festgelegte Service Level Agreements von außen beziehen und in einen dafür vorgesehenen Staging Layer, beispielsweise einem Data Lake oder Data Warehouse, laden. Dort angelangt werden sie in aussagekräftige Informationen in den sogenannten Auswertungs-Layer transformiert.
Der ELT-Prozess: die Arbeitsschritte der Datenanalyse-Methode im Überblick
Dem Extract-Load-Transform-Prozess liegen also drei Schritte zugrunde, die wir hier noch einmal kurz darstellen:
1. Extract (Extrahieren):
Aus der gesamten IT-Landschaft und über lose angekoppelte Systeme werden zunächst die zu verarbeitenden Rohdatensätze gewonnen. Diese werden meist anhand von vordefinierten Schnittstellen, Verträgen und Service Levels integriert. Werden personenbezogene Daten extrahiert, lassen sich diese datenschutzkonform maskieren.
2. Load (Laden):
Um die gewonnenen Daten schnell zu transformieren, werden diese direkt, gegebenenfalls mit Hilfe eines Stammdatenmanagementsystems, in eine hauseigene, meist relationale Struktur geladen. Dadurch reduziert sich die Zeit zwischen Extraktion und Lieferung enorm.
3. Transform (Transformieren):
Gemäß relevanter Use Cases werden die Daten in Form von Reports und Prognosen im Ausgabe-Layer zugänglich gemacht. Data Scientist können die Rohdaten oder die bereits aufbereiteten Daten flexibel analysieren. Die Speicherung derart großer Datenmengen ist zwar aufwendig, aber auf diese Weise generierte Business-Intelligence-Auswertungen lassen sich in Echtzeit abrufen. Das unterscheidet solche Prognosen und Auswertungen von zeitgesteuerten Reportings aus herkömmlichen Data Warehouses. Im Ausgabe-Layer können große Datenmengen für Analysen mit In-Memory-Technologie direkt in ein Enduser-Tool überführt werden.
Die Vorteile von Business Intelligence mit Extract-Load-Transform-Prozess
Die Vorteile des ELT-Prozesses für Ihre BI-Strategie umfassen:
- Fehlertoleranz: ELT ermöglicht eine robuste und fehlertolerante Datenverarbeitung.
- Leistungsstarke Rechenkapazitäten: Durch die Nutzung moderner Datenkatalogsysteme wird eine schnelle Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht.
- Agilität: Der Prozess ist flexibel und ermöglicht eine schnelle Anpassung an sich ändernde Datenanforderungen.
- Effizienz in Cloud-Umgebungen: ELT nutzt die Skalierbarkeit und Flexibilität von Cloud-Computing optimal aus.
- Verbesserte Datenaufbereitung: Daten werden erst nach dem Laden bereinigt und ergänzt, was die Datenqualität verbessert.
Nutzen Sie unsere IT-Beratung, um diese Vorteile in Ihrer BI-Strategie zu realisieren und Ihr Unternehmen strategisch optimal aufzustellen.
Unsere Business-Intelligence-Expertise – Ihr Wettbewerbsvorteil
Für welches Business-Intelligence-Szenario Sie sich auch entscheiden: Wir entwickeln BI-Lösungen aus dem Geschäftsprozess heraus. Die Frage nach dem „Wofür“ steht für unsere BI-Experten immer im Vordergrund, um ihre ganz individuellen Anforderungen bestmöglich abzudecken. Denn leistungsfähige Analyse- und Reporting-Systeme integrieren sich nahtlos in die Arbeitsumgebung der Anwender.
Viele Business-Intelligence-Systeme scheitern an der unternehmensweiten Akzeptanz, da bestimmte Abteilungen oder fachlich-definierte Mitarbeitergruppen oftmals außen vor bleiben. Moderne BI-Systeme ermöglichen speziell aufbereitete Auswertungen und „Sichten“ und die dafür notwendige Datenintegration für alle relevanten Stakeholder im Unternehmen wie CEOs, CDOs, Business Analysten, KI-Entwickler, Data Scientists oder Nutzer des unternehmensinternen CRM-Systems. Sie alle sind auf individuelle Informationen angewiesen und deshalb profitieren alle gleichermaßen von dem Ansatz der Single Source of Truth. Moderne Business-Intelligence-Lösungen geben dort Auskunft, wo Informationen, Prognosen und Reports benötigt werden und sind selbsterklärend und intuitiv handhabbar im Frontend. Das richtige Maß an Informationen ist dabei immer entscheidend: Benutzerspezifische Filter passen sich dynamisch an die geforderten Inhalte an.
Informationen allein sind allerdings nicht genug: Das Treffen von Entscheidungen oder das Ableiten notwendiger Maßnahmen können durch moderne IT-Landschaften unterstützt werden. Unsere Business-Intelligence-Experten machen Ihre Daten übersichtlich zugänglich – auf Wunsch mittels eigens entwickelter Informations- und Analysecockpits oder druckfähiger Berichte, die wir ganz auf die Anforderungen der jeweiligen Nutzer und Stakeholder in Ihrer Organisation zuschneiden. Prognosen und Szenarien, die auf aktuellsten Daten beruhen, liefern dabei beispielsweise wichtige Erkenntnisse für eine Portfolioanalyse oder ein zuverlässiges Risikomanagement.
Geschäftsanalytik: der effiziente Umgang mit Daten will gelernt sein
Daten bilden die Basis für unternehmerische Entscheidungen und sind deshalb von zentraler Bedeutung. Doch mehr Daten bedeuten nicht automatisch mehr Informationen – und im Zuge der voranschreitenden Digitalisierung wächst das Datenaufkommen exponentiell. Die Folge: Unternehmen haben es mittlerweile mit sehr großen Datenmengen zu tun. Diese sind oft komplex und heterogen in ihrer Struktur, Zusammensetzung und Qualität, sodass sie sich durch herkömmliche Methoden kaum noch verarbeiten und nutzbar machen lassen. Die Datenmengen, die allein über das Internet der Dinge anfallen, sind mit einem herkömmlichen Data Warehouse wohl kaum noch zielführend zu verarbeiten.
In diesem Kontext ist es wichtig, im Rahmen der Business Intelligence moderne Data-Lake-Strategien, ein leistungsfähiges Datenmanagement und eine klare Data-Governance-Struktur zu etablieren, um den Überblick nicht zu verlieren und belastbare Aussagen darüber treffen zu können, welche Daten wo ihren Ursprung haben und welche davon überhaupt wichtig sind. Ein grundlegendes Problem vieler Unternehmen ist in diesem Kontext bereits das Fehlen einer einheitlichen Datenbasis. Das Resultat: Die Verantwortlichen treffen Entscheidungen auf Grundlage von Daten, die nur bedingt aussagekräftig sind. Solche Entscheidungen können im schlimmsten Fall den Geschäftserfolg eines Unternehmens gefährden.
Im Rahmen einer Statista-Auswertung haben wir die größten Hürden erfasst, mit denen Unternehmen bei der effektiven Nutzung ihrer Daten konfrontiert sind. Gerne unterstützen wir Sie dabei, Ihre Datenverarbeitung zu optimieren, um das volle Potenzial Ihrer Daten auszuschöpfen.
Unser facettenreiches Business-Intelligence-Leistungsportfolio
Neben einer prozessorientierten Anforderungsanalyse konzipieren und realisieren wir unternehmensweite Data Warehouse- und moderne BI-Lösungen, die Echtzeitanalysen mittels agiler Data-Lake-Strategien ermöglichen. Dabei beraten wir Sie eingehend auch in Sachen Data-Governance, IT- und Datenstrategie und definieren mit Ihnen notwendige Rollenkonzepte, die bei vielen Business-Intelligence-Szenarien von zentraler Bedeutung sind. Unsere BI-Experten zeichnen sich durch eine hohe fachliche Kompetenz und langjährige Erfahrung aus. Wir begleiten Sie von der Datenintegration (ETL, ELT, Data Mesh) über die Aggregation bis hin zur Darstellung in Form von Reports, Prognosen oder Dashboards. Dabei unterstützen wir Sie gerne bei der Auswahl der richtigen Tools und führen im Rahmen eines Rollouts auch die geeigneten Anwenderschulungen durch. Aber auch nach einem Business-Intelligence-Projekt lassen wir Sie nicht allein, sondern übernehmen für Sie gerne vollumfänglich den Anwender- und System-Support.
Unsere Big-Data-Analytics- und Business-Intelligence-Leistungen
Unsere versierten Experten unterstützen Sie in zahlreichen BI-Bereichen – von der maßgeschneiderten Konzeption für Ihre effektive Datenanalyse und Datenauswertung über die Realisierung bis hin zum langfristigen Support.
- Requirement-Analyse
- Konzeption
- Flexible Einzellösungen
- Integration in operative Systeme/Enterprise Data Warehouse/Data Lake/Data Mesh
- Cloudgestützte BI-Lösungen
- Multi Country-Lösungen
- Berechtigungsmanagement auf nationaler/internationaler Ebene
- Data Governance, IT-Sicherheit und Datenschutz
- Realisierung
- Performance-Optimierung
- ETL,
- Data Lake-Strategie (ELT)
- OLAP, Data Vault, E-R
- Eventbasierte Echtzeitprognosen
- Key Performance Indicator
- Einfach zu benutzende, anwenderorientierte Dashboard-/Portallösung
- Reporting
- Rollout
- Anwenderschulung
- Support
Sie möchten sich beraten lassen, um zu erfahren, wie Sie mithilfe innovativer BI-Lösungen wie modernen Datenanalyse-Methoden Ihre Geschäftsanalytik auf den neuesten Stand bringen lassen können? Dann nehmen Sie jetzt Kontakt auf – gemeinsam gestalten wir Ihre Business Intelligence.
Erprobte und leistungsfähige Business-Intelligence-Tools
Bei einer Zusammenarbeit mit PTA IT-Beratung profitieren Sie vom Einsatz vielseitiger leistungsstarker BI-Tools:
- ProClarity
- Microsoft Reporting Services
- Microsoft Integration Services
- Talend Data Fabric
- Confluent, Apache Kafka
- Seeburger
- Mulesoft
- Microsoft Analysis Services
- Microsoft Synapse, Data Factory
- Snowflake Data Cloud
- Google Data Cloud
- Microsoft Power BI
- MS Excel
- Excel Calculation Services
- Business Objects
- Tableau
- BEx Report Designer
- BEx Analyzer
- SAP BW Portal
- SAS Data Integration
- SAS Visual Analytics
Unser Team besteht aus erfahrenen Business-Intelligence-Experten, die im Umgang mit diesen erprobten Tools versiert sind, und Sie dabei unterstützen, die optimale Lösung für Ihre Unternehmensziele zu finden.
Recherchieren Sie in unseren IT-Projekten im Bereich Business Intelligence
Verankern Sie mit unserer breitgefächerten Business-Intelligence-Expertise eine ganzheitliche BI-Strategie in Ihrem Unternehmen. Denn eine solche bildet eine solide und unverzichtbare Basis für erfolgreiche und unternehmensweite Data-Analytics-Projekte. Gemeinsam berücksichtigen wir dabei alle Schritte, die eine solche Strategie beinhaltet – vom Datenmanagement über die Analyse und Auswertung mittels passender BI-Tools bis hin zur übersichtlichen Visualisierung durch aussagekräftige Dashboards.
Sie wollen sich einen ersten Überblick über unsere Projekterfolge verschaffen? In unserer Projektdatenbank finden Sie einen Auszug aussagekräftiger Business-Intelligence-Projekte:
Wichtige Fragen zur Business Intelligence
Was ist Business Intelligence, warum ist sie in der heutigen Zeit so wichtig für Unternehmen und welche Vorteile bringt sie?
Business Intelligence (BI) umfasst Technologien zur Sammlung, Analyse und Präsentation von Geschäftsdaten. Ihre Relevanz begründet sich darin, dass sie es ermöglicht, fundierte Entscheidungen zu treffen, die Effizienz zu steigern und Wettbewerbsvorteile zu schaffen. Business Intelligence liefert genaue, aktuelle Informationen und verbessert dadurch die Entscheidungsfindung und optimiert Geschäftsprozesse. Zudem ermöglicht BI eine tiefgehende Datenauswertung und hilft, Trends und Muster zu erkennen. Diese sind für das Geschäft von entscheidender Bedeutung, da Unternehmen so schneller auf Marktveränderungen reagieren können.
Wie unterstützt Business Intelligence die strategische Planung in Unternehmen?
Business Intelligence unterstützt die strategische Planung, indem sie datenbasierte Prognosen und Einblicke in Geschäftstrends liefert. Durch umfassende Datenanalysen werden Marktchancen identifiziert, Risiken effizienter gemanagt und fundierte, langfristige Entscheidungen unterstützt. BI-Systeme ermöglichen es, verschiedene Szenarien zu simulieren und deren potenzielle Auswirkungen zu bewerten. Dadurch können Unternehmen proaktiv und flexibel auf Veränderungen reagieren.
Welche Rolle spielen Datenanalyse-Unternehmen bei der Implementierung von Business Intelligence-Lösungen?
Datenanalyse-Unternehmen sind entscheidend für die Implementierung von Business-Intelligence-Lösungen: Sie integrieren Daten, führen Analysen durch und unterstützen bei der Einführung von BI-Systemen. Ihre Expertise sichert eine effiziente Implementierung und maximale Vorteile für die Kunden. Darüber hinaus bieten sie Mitarbeiterschulungen, damit die neuen BI-Tools effektiv genutzt werden. Dadurch können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Business-Intelligence-Investitionen ausschöpfen.
Unsere Business-Intelligence-Leistungen – Ihr strategischer Vorteil
Die maßgeschneiderte Business-Intelligence-Beratung ist Teil unserer umfassenden IT-Dienstleistungen. Unsere Expertise in der Datenanalyse und -integration ermöglicht es uns, individuelle Strategien zu entwickeln, die genau auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. Mit unserer fundierten Business-Intelligence-Beratung helfen wir Ihnen, Ihre Daten effizient zu nutzen – so steigern Sie Ihre Wettbewerbsfähigkeit. Vertrauen Sie auf unsere langjährige Erfahrung und unser fundiertes Wissen im Bereich der Business Intelligence, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen. Um weitere Informationen zu erhalten, nehmen Sie gerne Kontakt zu uns auf.
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