Data Analytics.

Mit Daten
Werte schaffen

Sind Daten wirklich das Gold des 21. Jahrhunderts?
Mehr als das! Geschäftsprozesse konsumieren und produzieren Daten. In Verwaltung und Produktion. Unternehmerische Entscheidungen unter Unsicherheit brauchen zuverlässige Prognosen und volle Transparenz über die eigene Wertschöpfung. Data Analytics ist Produktionsfaktor und Schlüssel für Ihren Erfolg.

Data Management

Daten managen bedeutet Unternehmenserfolg mitgestalten. Systematisch Daten sicher, effizient und kostengünstig erfassen, speichern und einsetzen:

Unternehmen brauchen im Zeitalter von Big Data und AI eine fundierte Datenmanagement-Strategie. Je größer das Unternehmen, je mehr Stakeholder, User, Datenquellen und Einsatz- und Geschäftsfelder, um so wichtiger ist eine schlüssige, gesamthafte Strategie. Teil der Strategie ist die Data Governance, in der Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse für ein transparentes und sicheres Daten-Monitoring im gesamten Unternehmen definiert werden.

Ohne eine Datenmanagementlösung, mit der sich Daten auf einer vielfältigen, aber einheitlichen Datenebene effizient verwalten lassen geht es nicht. Datenmanagementsysteme basieren auf Datenmanagementplattformen und können Datenbanken, Data Lakes und Data Warehouses, Big Data-Managementsysteme, Datenanalysen und mehr umfassen.

Wichtiges Element im Data Management von morgen: die autonome Datenbank auf Cloud-Basis, die mit AI dazu beiträgt, viele von Datenbankadministratoren ausgeführte Datenmanagementaufgaben zu automatisieren, einschließlich der Verwaltung von Datenbanksicherungen, Sicherheit und der Optimierung von Performance.

Big Data Challenge

Big Data ist Chance und Herausforderung zugleich. Der Schlüssel zum Erfolg: Data Analytics:

Descriptive Analytics: Es geht um die Auswertung aktueller und historischer Daten aus verschiedenen Quellen, um den IST-Zustand zu beschreiben und Trends und Muster in den Daten zu erkennen.

Diagnostic Analytics: Ursachenforschung. Datenbasiert: Wir decken Kausalzusammenhänge auf. Es geht darum, welche Faktoren für bestimmte historische Datenkonstellationen verantwortlich sind.

Predictive Analytics: Ziel sind möglichst exakte Prognosen. Durch den Einsatz von klassischer Statistik und AI werden die Ergebnisse von Descriptive und Diagnostic Analytics verwertet und zukünftige Zustände, Preise Ergebnisse vorherzusagen. Predictive Analytics wird oft auch als Unterkategorie von Advanced Analytics bezeichnet.

Prescriptive Analytics: Im Fokus ist, was getan werden muss, um ein definiertes Ziel zu erreichen.Dazu werden Kombinationen aus klassischen, mathematische Algorithmen, Machine Learning und andere Techniken eingesetzt.

Zuverlässige
Prognosen

Antworten auf offene Fragen finden. Präzisierter Fokus Richtung Zukunft durch historische Auswertungen und Prognosen.

Im Bereich der deskriptiven Analytik haben wir viel zu bieten: mit Hilfe von historischen Daten ermitteln wir Wissen, auf dessen Basis sich Ihre Prozesse optimieren lassen.

In der diagnostischen Analytik erforschen wir den Ursprung der unternehmensspezifischen Herausforderungen. Unklarheiten werden bereinigt und aufgearbeitet.

Vor allem im Bereich der Wetter- und Gasprognose liegt unser Schwerpunkt in der prognostischen Analytik. Bedarfsvorhersagen werden genauer und Kosten eingespart.

Über den Punkt der Kosteneinsparung hinweg entwickeln wir auf Basis unserer analytischen Daten weitere Handlungsempfehlungen, die der Prozess- und Effizienzoptimierung Ihres Unternehmens dienen.

Wieso treffen Menschen die Entscheidungen, die sie treffen? Der Bereich der kognitiven Analytik bietet uns Antworten auf diese Fragen. Sie bietet uns eine Grundlage für unseren Fachbereich AI-Solutions

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My Linh Würzburger
Leitung AI Solutions

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