BI &
Advanced Analytics

Business Intelligence schafft Transparenz über Geschäftsprozesse, Leistungen und Entwicklungen. Advanced Analytics geht einen Schritt weiter und nutzt statistische Verfahren, Prognosemodelle und KI, um Muster zu erkennen, zukünftige Entwicklungen einzuschätzen und Entscheidungen gezielt zu unterstützen.

Wir entwickeln Analytics-Lösungen, die fachliche Anforderungen, Daten, Technologie und Nutzererlebnis miteinander verbinden – von der Strategie und Architektur über Dashboards und Datenmodelle bis zu Prognosen und produktiven Analyseanwendungen.

Herausforderung

Wenn Daten vorhanden sind, aber verlässliche Erkenntnisse fehlen

Viele Unternehmen verfügen über zahlreiche Berichte, Dashboards und Analysewerkzeuge. Dennoch bleibt es schwierig, Kennzahlen konsistent zu interpretieren, Ursachen zu verstehen oder rechtzeitig auf Veränderungen zu reagieren.

Typische Herausforderungen sind:

• widersprüchliche Kennzahlen und Definitionen,
• manuell erstellte Reports und lange Abstimmungswege,
• isolierte Daten in verschiedenen Systemen,
• geringe Aktualität oder fehlende Detailtiefe,
• unübersichtliche Dashboards ohne klare Handlungsrelevanz,
• fehlende Prognosen und Frühwarnindikatoren,
• geringe Akzeptanz bei den Anwendern,
• historisch gewachsene BI-Landschaften mit hohem Wartungsaufwand.

Wir schaffen eine belastbare Grundlage, damit Informationen nicht nur verfügbar, sondern verständlich, vertrauenswürdig und handlungsrelevant werden.

Analysespektrum

Von der Rückschau zur Handlungsempfehlung

Leistungsfelder

Was BI & Advanced Analytics umfasst

Reporting und Dashboards

Wir entwickeln übersichtliche Reports und rollenbasierte Dashboards, die relevante Informationen in der benötigten Detailtiefe bereitstellen.

Self-Service Analytics

Fachanwender erhalten kontrollierten Zugriff auf Daten und können Analysen eigenständig durchführen, ohne für jede Fragestellung von der IT abhängig zu sein.

Semantische Modelle und Kennzahlen

Einheitliche Definitionen, Geschäftslogiken und semantische Schichten sorgen dafür, dass Kennzahlen über Berichte und Bereiche hinweg konsistent interpretiert werden.

Operational und Real-Time Analytics

Aktuelle Daten werden direkt in operative Prozesse eingebunden, sodass Unternehmen schneller auf Ereignisse und Veränderungen reagieren können.

Predictive und Prescriptive Analytics

Prognosen, Szenarien und Optimierungsmodelle unterstützen Planung und Entscheidungsfindung.

Embedded Analytics

Analysefunktionen werden unmittelbar in Portale, Fachanwendungen und digitale Services integriert und stehen dort zur Verfügung, wo Entscheidungen getroffen werden.

AI-Assisted Analytics

KI unterstützt bei der Abfrage, Interpretation und Aufbereitung von Daten – beispielsweise durch natürlichsprachliche Fragen, automatische Zusammenfassungen und die Erkennung relevanter Auffälligkeiten.

Anwendungsfälle

Analytics dort einsetzen, wo Entscheidungen getroffen werden

• Vertriebs-, Umsatz- und Margenanalysen
• Nachfrage- und Absatzprognosen
• Kunden-, Segment- und Churn-Analysen
• Produkt- und Portfoliosteuerung
• Bestands- und Kapazitätsplanung
• Supply-Chain- und Logistikanalysen
• Finanz-, Risiko- und Compliance-Reporting
• Produktions- und Qualitätsanalysen
• Predictive Maintenance
• Betrugs- und Anomalieerkennung
• Marketing- und Kampagnenanalysen
• Management- und Executive Dashboards

Datenbasis

Verlässliche Analysen beginnen vor dem Dashboard

Auch das beste Visualisierungswerkzeug kann widersprüchliche Definitionen, ungeeignete Datenmodelle oder Qualitätsprobleme nicht dauerhaft kompensieren.

Deshalb berücksichtigen wir bei BI- und Analytics-Projekten auch:

• Datenquellen und Datenintegration,
• Data Warehouses, Lakes und Lakehouse-Plattformen,
• Datenmodelle und semantische Schichten,
• Kennzahlendefinitionen und Business Glossaries,
• Data Quality und Data Governance,
• Rollen- und Berechtigungskonzepte,
• Performance, Skalierbarkeit und Kosten.

So entsteht keine isolierte Reporting-Lösung, sondern eine belastbare Analytics-Architektur.

Nutzerorientierung

Erkenntnisse müssen verständlich und nutzbar sein

Analytics schafft erst dann Wert, wenn Anwender Informationen schnell erfassen, richtig interpretieren und in Entscheidungen überführen können.

Wir gestalten Dashboards und Analyseanwendungen deshalb entlang konkreter Rollen und Nutzungssituationen.

Dabei achten wir auf:

• klare Informationshierarchien,
• relevante statt möglichst vieler Kennzahlen,
• verständliche Visualisierungen,
• sinnvolle Drill-downs und Filter,
• konsistente Begriffe und Interaktionen,
• responsive und barrierearme Nutzung,
• Integration in bestehende Arbeitsabläufe.

Unser Ansatz

Von der Fragestellung zur produktiven Analytics-Lösung

1. Ziele und Entscheidungsbedarf verstehen

Wir analysieren Geschäftsziele, Prozesse, Nutzergruppen und die Entscheidungen, die künftig besser unterstützt werden sollen.

2. Daten und Architektur bewerten

Wir prüfen Datenquellen, Qualität, Modelle, bestehende BI-Lösungen und technische Rahmenbedingungen.

3. Lösung und Kennzahlen konzipieren

Gemeinsam definieren wir KPIs, semantische Modelle, Analysefunktionen, Visualisierungen und die passende Zielarchitektur.

4. Iterativ entwickeln und validieren

Wir setzen priorisierte Use Cases schrittweise um und testen sie frühzeitig mit den späteren Anwendern.

5. Integrieren und betreiben

Wir integrieren die Lösung in die bestehende Systemlandschaft und etablieren Governance, Monitoring, Enablement und kontinuierliche Weiterentwicklung.

Geschäftlicher
Nutzen

Aus Daten werden bessere Entscheidungen

Mehr Transparenz

Einheitliche Kennzahlen und aktuelle Analysen schaffen eine gemeinsame Sicht auf Leistung und Entwicklung.

Schnellere Entscheidungen

Relevante Informationen stehen dort zur Verfügung, wo sie benötigt werden.

Weniger manueller Aufwand

Automatisierte Datenflüsse und Reports reduzieren wiederkehrende Aufbereitung und Abstimmung.

Frühere Reaktionen

Prognosen und Anomalieerkennung machen Chancen und Risiken früher sichtbar.

Bessere Planung

Szenarien und Forecasts verbessern die Steuerung von Ressourcen, Beständen, Kapazitäten und Investitionen.

Höhere Akzeptanz

Nutzerorientierte Lösungen erleichtern den Zugang zu Daten und fördern die datenbasierte Zusammenarbeit.

Skalierbare Analytics

Standardisierte Modelle und Plattformen ermöglichen es, weitere Use Cases schneller umzusetzen.