Eine Plattform für unternehmerische Entscheidungen bereitzustellen ist nicht die Frage von Tools und Technologien, sondern eine gemeinsame Leistung unterschiedlicher Disziplinen. Dafür setzen wir auf Workshops, um sowohl die technischen als auch fachlichen Anforderungen aufzunehmen, die richtige Technologie zu finden und eine individuell auf Sie zugeschnittene Business Intelligence-Lösung zu konzipieren.
Workshops zur individuellen Business Intelligence-Lösung
In den Workshops konzentrieren wir uns zunächst auf die fachlichen Anforderungen und leiten daraus die grundsätzlich notwendigen Fähigkeiten einer Lösung ab. Parallel betrachten wir technische Anforderungen und Restriktionen jedes Kunden.
Unsere Erfahrung in verschiedenen Technologien und Aspekten hilft uns dabei, die passende Standardsoftware eines oder mehrerer Hersteller zu identifizieren, Vorteile und Nachteile abzuwägen und Anpassungs- und Entwicklungsaufwände abzuschätzen.
Als Ergebnis erhalten wir eine mögliche Lösungsarchitektur als Kombination aus Standardsoftware der führenden Hersteller sowie eine grobe Aufwandsabschätzung für die Realisierung inklusive Vorgehen.
Themen, die wir in den Workshops ansprechen:
Daten: Herkunft, Format, Qualität, Menge
Analytics: Reports, Dashboards, Analysen, Data Science
Infrastruktur: Vorhanden vs. Strategie / Cloud vs. On-Premises
Governance, Security, Entwicklung
Analytics Workshop
- Ist-Aufnahme
- Fachliche Anforderungen
- Strategische Zielsetzung
- Stärken- und Schwächen-Analyse
- Technische Rahmenbedingungen
- Dokumentation der gewonnenen Informationen
- Erarbeitung eines maßgeschneiderten Lösungsvorschlags
- Auswahl von geeigneten Lösungskomponenten
Optional: Planung und Durchführung eines Business Analytics und Data-Projektes
Technologie Workshop
- Ist-Aufnahme der Technologie und der Herausforderungen
- Zielsetzung bzgl. Technologie
- Technische Rahmenbedingungen
- Dokumentation der gewonnenen Informationen
- Erarbeitung eines maßgeschneiderten Lösungsvorschlags
- Auswahl von geeigneten Lösungskomponenten
Optional: Umsetzungsempfehlung
Design Workshop
- Ist-Aufnahme der fachlichen Anforderungen
- Ist-Aufnahme der bestehenden Technologie und der Herausforderungen
- Technische Rahmenbedingungen
- Dokumentation der gewonnenen Informationen
- Erarbeitung eines maßgeschneiderten Lösungsvorschlags
- Auswahl von geeigneten Lösungskomponenten
Optional: Umsetzungsempfehlung
Data Fabric Workshop
- Ist-Aufnahme
- Fachliche Anforderungen
- Strategische Zielsetzung
- Stärken- und Schwächen-Analyse
- Technische Rahmenbedingungen
- Dokumentation der gewonnenen Informationen
- Erarbeitung eines maßgeschneiderten Lösungsvorschlags
- Auswahl von geeigneten Lösungskomponenten
Optional: Planung und Durchführung eines Business Analytics und Data Projektes
Proof-of-Value Workshop
Inhalt:
- Vorstellung / Allgemeines Vorgehen
- Evaluierung der gesammelten Use Cases
- Analyse der vorhanden Datenquellen, -mengen und -qualität
- Auswahl:
- darzustellende Use Cases
- zu nutzende analytische Plattform
- weitere Analysetools
- Definition der erwarteten Ergebnisse
- Data Preparation
- Load der Daten
- Test der Datenqualität und Dokumentation
- Anwendung statistischer Methoden zur Analyse der Daten (Data Science) im Sinne der definierten Use Cases
- Konzeptionierung:
- Implementierungsempfehlung „Big Data“
- Plattform- und Betriebsempfehlung
- Dokumentation
Zielsetzung: Der Workshop richtet sich an Unternehmen, die mit Data Science derzeit noch unbekannte Informationen mit grober Zielsetzung aus ihren Daten ermitteln möchten. Der Wert der Information, Qualität und Quantität ist jedoch noch vage, weshalb die initialen Investitionen begrenzt sein sollen.
Minimum Viable Product (MVP)
Zielsetzung: Erarbeitung eines Minimum Viable Products (MVP). Dies ist besonders interessant für Unternehmen, die anhand ihrer Daten konkrete erste Erfahrungen mit Data Science im Projekt sammeln möchten. Der MVP kann später mit wenig zusätzlichen Aufwand produktiv gehen, was aber während der Erstellung nicht im Vordergrund steht.
Inhalt:
- Analyse der vorhanden Datenquellen, -mengen und -qualität
- Auswahl:
- Vorgehensweise, zu nutzende analytische Plattform
- weitere Analysetools
- Definition der erwarteten Ergebnisse
- Data Preparation:
- Load der Daten
- Test der Datenqualität und Dokumentation
- Anwendung statistischer Methoden zur Analyse der Daten (Data Science) im Sinne der definierten Use Cases
- Einbindung in das Zielsystem
- Konzeptionierung:
- Empfehlung für den weiteren Ausbau Plattform- und Betriebsempfehlung Dokumentation
Unsere Services bei der Konzeption individueller Business Intelligence-Lösungen
Mit unseren unterschiedlichen Ansätzen adressieren wir die häufigsten Herausforderungen von Unternehmen bei den Entscheidungen im Rahmen einer analytischen Lösung und lassen uns von den fachlichen Anforderungen leiten, die sich aus der Rolle in der Fachabteilung ergeben.