Datenmanagement

Es passiert im Hintergrund und ist Voraussetzung eines jeden erfolgreichen Unternehmens. Das Datenmanagement ist und bleibt eine der Kernaufgaben und gehört zu den komplexesten Herausforderungen der Informationstechnologie.

  • Business Intelligence

    Viele BI-Projekte scheitern an der Art des Vorgehens und aufgrund schlechter Datenqualität.

     

     
     
  • Big Data

    Kunden- oder maschinengenerierte Daten, strukturiert oder unstrukturiert, aber smart!

     

     
     
  • Data
    Vault

    Alles ganz einfach. Intelligenz schafft Ordnung, nicht Disziplin.

     

     
     
  • Predictive Maintenance

    Digitalisierung von Instandhaltungsprozessen birgt erhebliche Einsparpotenziale.

     

     
     
 
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Big Data
Big Data

In Unternehmen aller Branchen können heute Daten aus Systemen und Social Media-Anwendungen, aus Maschinen, Sensoren oder Smartphones anfallen.

Die Kunst besteht darin diese nicht nur zu speichern, sondern auch zu verwalten und auszuwerten, um daraus zu lernen, um Querverbindungen aufzubauen, um Trends abzulesen oder Prognosen zu erstellen. Die daraus gewonnenen Kenntnisse können maßgeblich der Optimierung von Geschäfts-prozessen dienen.

Die Herausforderung ist deshalb nicht nur das „Big“ sondern vielmehr auch das „Data“. Auf Grund der Menge der anfallenden Daten ist es wichtiger denn je, sich auf Qualität und Inhalt zu fokussieren. Die Daten sind nicht Zweck, sondern Mittel. Ein weiterer wichtiger Aspekt im Zusammenhang mit Big Data ist die Datenschutzkonformität. Von Beginn an müssen sämtliche datenschutzrechtliche Belange berücksichtigt werden.

Bei all den technologischen Herausforderungen ist ein Big Data Projekt jedoch weniger ein technisches als ein fachliches Vorhaben. Unternehmen, denen es gelingt, korrekte und relevante Informationen in hoher Geschwindigkeit aus den gewaltigen Datenmengen zu filtern und zu analysieren, können das Potenzial, das in den Daten steckt, gewinnbringend nutzen und daraus Wettbewerbsvorteile generieren.

Bei der Herausforderung der Filterung von richtigen und wichtigen Informationen können wir Sie in folgenden Bereichen unterstützen:

  • Auswahl der richtigen Technologie
  • Datenextraktion, Datentransport und Speicherung
  • Advanced Analytics und Data Science

Kontaktieren Sie uns, wir beraten Sie gerne.

 

Business Intelligence
Business Intelligence

Die rasante und kontinuierliche Veränderung der Marktsituation erfordert schnelle Entscheidungsprozesse in den Unternehmen, die auf eine solide und präzise Analyse der Geschäftsdaten aufbauen.

Klassische BI-Lösungen stellen den Fachabteilungen Daten aus der Vergangenheit zur Verfügung. Entscheider erhalten damit jedoch nur bedingte Aussagen über mögliche Zukunftsentwicklungen. Ein zielsicheres Agieren in der zunehmend dynamischeren Wirtschaftswelt ist so nur eingeschränkt möglich. Deshalb geht der Trend zu Neartime- und Realtime-BI-Lösungen. Mehr Flexibilität in Bezug auf Ressourcen und die Anforderung nach weitreichenderen Analysemöglichkeiten sind weitere Herausforderungen. BigData und Cloud Computing unterstützen dies.

Diese Entwicklungen ermöglichen präzisere Aussagen über zukünftige Entwicklungen und eröffnen frühzeitig Handlungsoptionen um die eigene Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Bei allen Lösungsansätzen sind eine methodische Vorgehensweise, optimaler Einsatz von Technologie und qualitativ hochwertige Daten Voraussetzungen für den Erfolg.

Wir unterstützen Sie im komplexen Zusammenspiel von Mitarbeitern, Daten und Technologien durch:

  • Planung einer BI Strategie
  • Entwicklung von BI- und Data-Warehouse-Lösungen
  • Etablierung effizienter BI-Prozesse
  • Auswahl der richtigen Technologien und Tools
  • Einhaltung von Datenschutz und Datensicherheit
  • Einführung einer BI-Governance

Wir realisieren moderne BI-Lösungen. Lassen Sie sich beraten.

 

Data <br>Vault
Data Vault

Derzeit ist das Thema Data Vault in aller Munde – dabei ist die Modellierungsmethode bereits seit 2001 bekannt. Sie wurde im Rahmen eines Projektes der US Regierung als „Common Foundational Warehouse Modeling Architecture“ von Dan Linstedt erfunden.

Aufgrund der hohen Flexibilität und den Vorteilen bei der Entwicklung des Data Vaults, beschäftigen wir uns seit Jahren mit dieser Modellierungsmethode. Kernpunkt ist die Trennung von Schlüsseln, Beziehungen und Nutzdaten der Geschäftsobjekte. Die Art der Modellierung ermöglicht große Datenmengen parallel in kurzer Zeit zu laden. Weitere Vorteile sind eine vollständige Historisierung sowie technische und fachliche Skalierbarkeit. Durch die Möglichkeiten vorlagenbasierter Entwicklung ist die Realisierung und Wartung weit weniger kostenintensiv als bei einem klassischen Data Warehouse.

Die Weiterentwicklung nach Data Vault 2.0 bedeutete, neben der Modellierung, auch Aspekte der Architektur und Entwicklung einzubeziehen. Die Methodologie vereint als Data Vault 2.0 Konzepte aus Scrum, CMMI, traditioneller Softwareentwicklung (SDLC), Total Quality Management (TQM), Six Sigma, PMP und Function Point Analyse (FPA).

Integrierbar in bestehende Architekturen oder als Kern einer BI-Architektur, ist ein Data Vault vielschichtig einsetzbar. Unternehmen mit einer auf agile Methoden ausgerichteten Organisationsstruktur haben durch die Nutzung eines Data Vault klare Vorteile.

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Unsere Spezialisten beraten und unterstützen Sie gerne. Sprechen Sie uns an!

 

Predictive Maintenance
Predictive Maintenance

Durch Maschinen werden zwischenzeitlich eine Menge von Sensor- und Nutzungsdaten erzeugt. Diese Daten liegen in unterschiedlichsten Formaten und unstrukturierter Form vor. Die Zusammenführung und zentrale Speicherung dieser Massendaten ermöglicht die Anwendung statistischer Methoden und Algorithmen über beliebige Zeiträume. Aus der Verknüpfung unterschiedlicher Datenräume können wertvolle Informationen abgeleitet werden.

Hierzu muss die cyberphysische Welt mit der klassischen Welt des Business Intelligence verknüpft werden. Die benötigten Komponenten sind auf beiden Seiten bereits vorhanden. Auf der einen Seite, Sensoren zur Messung von Zustand und Leistung der Maschinen sowie Funknetze und deren automatische Erkennung. Auf der anderen Seite, leistungsfähige Software zur Speicherung und Auswertung der Daten.

Cluster-, Regressions-, Klassifikations- und Faktorenanalysen sowie Anomalie- oder Ausreißerkennung und Historienanalysen, kombiniert mit modernen Datenvisualisierungswerkzeugen, schaffen weitreichende Einblicke. Sie ermöglichen eine vorausschauende Planung und agieren als Impulsgeber für Aktivitäten oder sind Basis entsprechender Handlungsempfehlungen.

Im Vergleich zur klassischen Reactive Maintenance, können über Predictive Maintenance Einsparpotenziale von mehr als 50% erreicht werden. Durch die Optimierung der Instandhaltung können Lieferzeiten und Kundenzufriedenheit erhöht und neue Servicekonzepte entwickelt werden.

Wie steht es um die Effizienz Ihrer Ressourcen? Nutzen Sie die in Ihren Daten vorhanden Potenziale? Wie steht es um die Effektivität Ihrer Instandhaltungsprozesse?

Sie haben Fragen, konkreten Umsetzungsbedarf oder wünschen eine Machbarkeitsstudie? Kontaktieren Sie uns!