Business Intelligence

Jahrzehntelanges Know-How im Bereich Analytics, Data Warehousing – und moderne Business Intelligence-Szenarien fest im Blick

Die globale Wirtschaft, dort agierenden 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 Echtzeitanalysen und -entscheidungen spielt mittlerweile eine zentrale Rolle in modernen Business-Intelligence-Landschaft. Möglich machen dies technologische Fortschritte wie das IoT (Internet der Dinge), Cloud-Computing moderne Datenmanagementplattformen und neue Methoden wie ELT (Extract, Transform, Load), das im Zuge der Implementierung von Data Lakes Anwendung findet und mit deren Hilfe so genannte Data Scientist unmittelbar Fehler erkennen sowie belastbare Entwicklungen und Trends ableiten.

Beim traditionellen Reporting, klassischerweise angesiedelt im Data Warehouse handelt es sich eher um einen 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.

Klassische BI-Ansätze werden durch moderne Data-Science-Ansätze angereichert

Während das Reporting dazu dient, komplizierte Key-Facts sichtbar zu machen, setzen Data- und Business-Analysen auf eine direkte, eventbasierte Auswertung von einer möglichst breiten Datenbasis, welche auch Metadaten beinhaltet, um Trend 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.

Ein Reporting alleine reicht oftmals in der dynamischen Wirtschaft von heute allerdings nicht mehr aus. Cloudgestützte Echtzeitanalysen 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 BI-Lösungen in der Lage, Fehlentwicklungen zu erkennen, Chancen zu nutzen und Risiken zu vermeiden.

Als hersteller- und finanzmarkt­unabhängige IT-Beratung evaluieren wir gemeinsam mit Ihnen gerne 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 in der ganzheitlichen Betrachtung von kundenbezogenen Analyse- und Reporting-Prozessen und deren Überführung sowie Abbildung in die passenden BI-Systeme.

Wie Sie eine moderne Data-Lake-Strategie etablieren

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. Unternehmens 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 automastisierte 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 nahe Echtzeit erstellen. Für die erfolgreiche Erarbeitung solch agiler BI-Architekturen ist es zwingend erforderlich, die Daten UseCase 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 de Anwender dabei aus dem Fokus zu verlieren. Denn es macht einen Unterschied, welche Reportings und Prognose etwa ein Chief Data Officer benötigt oder welche Daten für einen Data Scientist oder Business-Anwender von Belang sind.

Der Schlüssel zu modernen Echtzeitanalysen: Der Extract-Load-Transform-Prozess

Extract Load Transform (ELT) bezeichnet einen modernen Datenverarbeitungs­prozess, der insbesondere im Zuge der Aufbereitung und Strukturierung von Big Data für BI-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. Zugrunde liegen also drei Schritte, 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, ggf. 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, Prognosen im Ausgabe-Layer zugänglich gemacht. Data Scientist können die Rohdaten oder die bereits aufbereiteten Daten flexible analysieren. Die Speicherung derart großer Datenmengen ist zwar aufwendig, aber auf diese Weise generierte BI-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.

Beispielhafter Aufbau einer Datenplattform im Bereich Business Intelligence
Beispiel eines Aufbaus einer Datenplattform

Unsere BI-Expertise – Ihr Wettbewerbs­vorteil

Für welches BI-Szenario Sie sich 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 BI-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 oder Data Scientists. Sie alle sind auf individuelle Informationen angewiesen und deshalb profitieren alle gleichermaßen von dem Ansatz der Single Source of Truth. Moderne BI-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 allerdings sind alleine nicht genug: Das Treffen von Entscheidungen oder das Ableiten notwendiger Maßnahmen können durch moderne IT-Landschaften unterstützt werden. Ihre Daten übersichtlich zugänglich machen unsere BI-Experten 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.

Der effiziente Umgang mit Daten will gelernt sein

Daten bilden die Basis für unterneh­merische Entscheidung und sind deshalb von zentraler Bedeutung. Doch mehr Daten heißt 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, so dass sie sich durch herkömmliche Methoden kaum noch verarbeiten und nutzbar machen lassen. Die Datenmengen die alleine über das Internet der Dinge anfallen, sind mit einem herkömmlichen Data Warehouse wohl kaum noch zielführend zu verarbeiten. In diesem Kontext ist es wichtig, 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 BI-Leistungs­portfolio hat viele Facetten

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 BI-Szenarien von zentraler Bedeutung sind. Unsere BI-Experten zeichnen uns 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 BI-Projekt lassen wir Sie nicht alleine, sondern übernehmen für Sie gerne vollumfänglich den Anwender- und System-Support.

In diesen Analytics- und BI- Bereichen unterstützen wir Sie:

  • 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

Dabei setzen wir erprobte und leistungsfähige BI-Tools ein:

  • 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

Recherchieren Sie in unseren IT-Projekt­en im Bereich Business Intelligence

Verankern Sie mit unserer breitgefächer­ten BI-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? Dann sind Sie hier genau richtig. In unserer Projektdatenbank finden Sie einen Auszug aussagekräftiger BI-Projekte:

Daten aus diversen Quellen, die über spezielle Middlewaresysteme unter anderem ein Kafka Streaming angebunden sind, müssen verarbeitet und analysiert werden. Die Analyseprogramme waren bisher direkt an die Quellsysteme angebunden, was zu hoher …
Im Vorgängerprojekt wurden für einen Pilotbereich prozessorientierte KPI erarbeitet. Die Daten stammen aus SAP (EWM, Retail, BW) sowie Nicht-SAP-Quellen (TMS, WinSped) und laufen gesammelt nach SAP BW als zentrales BI-Tool. Es erfolgt …
Im Rahmen des Projektes werden die Reportinganforderungen aus den neuen Prozessabläufen in den Verteilzentren, Regionallagern und Cross Docking Centern implementiert. Basis ist die parallel stattfindende Implementierung dieser Geschäftsprozesse in SAP Retail und …
Die bestehende Systemlandschaft wird in die nächste Generation gehoben. Zentraler Bestandteil ist der Umzug auf S/4 HANA. Das bestehende SAP BW on HANA wird weiter betrieben und parallel Greenfield ein neues BW/4 …

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Dr. Andreas Schneider

Branchenverantwortlicher Energie

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