Data Analytics
Heutzutage ist die Fähigkeit, aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Unsere Data Analytics-Lösungen helfen Ihnen, die in Ihren Daten verborgenen Potenziale zu erschließen, Geschäftsprozesse zu optimieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
- ✓Umfassende Datenanalyse und Business Intelligence-Lösungen
- ✓Moderne Dashboards und Visualisierungen für schnellere Entscheidungsfindung
- ✓Predictive Analytics und Advanced Analytics für zukunftsorientierte Erkenntnisse
- ✓Ganzheitliche Datenintegration und -qualitätsmanagement
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Datenbasierte Erkenntnisse für bessere Geschäftsentscheidungen
Unsere Stärken
- Kombination aus tiefgreifender Technologieexpertise und Branchenwissen
- Erfahrung mit allen führenden Analytics-Plattformen und -Technologien
- Ganzheitlicher Ansatz von der Datenintegration bis zur Visualisierung
- Nachgewiesene Erfolge bei der Implementierung datengetriebener Entscheidungsprozesse
Expertentipp
Die erfolgreiche Implementierung von Data Analytics-Lösungen hängt nicht nur von der richtigen Technologie ab, sondern erfordert auch eine entsprechende Datenkultur im Unternehmen. Unsere Erfahrung zeigt, dass Unternehmen, die neben der technischen Implementierung auch in die Entwicklung von Datenkompetenzen und datengetriebene Entscheidungsprozesse investieren, einen signifikant höheren ROI erzielen. Ein klar definierter Anwendungsfall mit messbarem Geschäftswert sollte dabei immer am Anfang stehen.
ADVISORI in Zahlen
11+
Jahre Erfahrung
120+
Mitarbeiter
520+
Projekte
Unser bewährter Ansatz für Data Analytics-Projekte kombiniert bewährte Methoden mit modernen agilen Vorgehensweisen. Wir legen besonderen Wert auf schnelle Ergebnisse und messbaren Geschäftswert bei gleichzeitiger Etablierung einer skalierbaren Datenbasis.
Unser Ansatz:
Phase 1: Strategie und Assessment - Analyse der Datensituation, Definition von Use Cases, Priorisierung von Geschäftszielen und Entwicklung einer Analytics Roadmap
Phase 2: Datenintegration und -aufbereitung - Anbindung relevanter Datenquellen, Datenbereinigung, Aufbau einer konsistenten Datenbasis
Phase 3: Analytics-Plattform - Implementierung und Konfiguration der ausgewählten Analyselösung, Entwicklung von Datenmodellen und Visualisierungen
Phase 4: Advanced Analytics - Entwicklung von Prognose- und Optimierungsmodellen, Implementation von Machine Learning-Anwendungen
Phase 5: Change Management und Adoption - Schulung der Anwender, Etablierung einer datengetriebenen Kultur und kontinuierliche Verbesserung

Asan Stefanski
Director Digitale Transformation
"Die erfolgreiche Nutzung von Daten erfordert mehr als nur Technologie. Entscheidend ist die Fähigkeit, aus den Daten relevante Geschäftserkenntnisse zu gewinnen und diese in konkrete Handlungen umzusetzen. Unsere Erfahrung zeigt, dass Unternehmen, die einen klaren geschäftsorientierten Ansatz verfolgen und ihre Analytics-Initiativen eng mit ihren strategischen Zielen verknüpfen, den größten Mehrwert erzielen."
Unsere Dienstleistungen
Wir bieten Ihnen maßgeschneiderte Lösungen für Ihre digitale Transformation
Datenstrategie und Analytics Roadmap
Entwicklung einer umfassenden Datenstrategie, die Ihre Geschäftsziele mit konkreten Analytics-Anwendungsfällen verbindet. Wir definieren eine strukturierte Roadmap mit priorisierten Initiativen, um Ihren Weg zu einem datengetriebenen Unternehmen zu ebnen.
- Assessment der aktuellen Datenlandschaft und Analysefähigkeiten
- Identifikation und Priorisierung von Use Cases mit hohem Geschäftswert
- Definition einer technologischen Zielarchitektur für Analytics
- Entwicklung einer phasenorientierten Umsetzungsroadmap
Business Intelligence & Reporting
Implementierung moderner BI-Lösungen, die Ihren Mitarbeitern intuitiven Zugang zu relevanten Geschäftsdaten ermöglichen. Wir entwickeln maßgeschneiderte Dashboards und Self-Service-Analyseumgebungen für fundierte Geschäftsentscheidungen.
- Konzeption und Aufbau von Business Intelligence-Lösungen
- Entwicklung interaktiver Dashboards und Visualisierungen
- Implementierung von Self-Service-Reporting-Lösungen
- Aufbau von automatisierten Berichtssystemen und Alerting
Advanced Analytics & Predictive Modelling
Erschließung des vollen Potenzials Ihrer Daten durch fortschrittliche Analysetechniken. Wir entwickeln prädiktive Modelle und KI-gestützte Lösungen, die Ihnen einen Blick in die Zukunft ermöglichen und Ihr Geschäft optimieren.
- Entwicklung von Prognose- und Simulationsmodellen
- Implementierung von Machine Learning und KI-Lösungen
- Optimierung von Geschäftsprozessen durch Advanced Analytics
- Aufbau von Frühwarnsystemen und präskriptiven Analysen
Datenarchitektur & -integration
Entwicklung einer modernen, skalierbaren Datenarchitektur als Fundament für Ihre Analytics-Initiativen. Wir implementieren Data Warehouses, Data Lakes und Integrationsplattformen für eine einheitliche und qualitätsgesicherte Datenbasis.
- Konzeption und Implementierung moderner Data Warehouses
- Aufbau von Data Lakes für strukturierte und unstrukturierte Daten
- Integration heterogener Datenquellen und Legacy-Systeme
- Entwicklung von Data-Governance-Konzepten und Datenqualitätsmaßnahmen
Suchen Sie nach einer vollständigen Übersicht aller unserer Dienstleistungen?
Zur kompletten Service-ÜbersichtUnsere Kompetenzbereiche in Digitale Transformation
Entdecken Sie unsere spezialisierten Bereiche der digitalen Transformation
Entwicklung und Umsetzung von KI-gestützten Strategien für die digitale Transformation Ihres Unternehmens, um nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu sichern.
Etablieren Sie eine robuste Datenbasis als Fundament für Wachstum und Effizienz durch strategisches Datenmanagement und umfassende Data Governance.
Bestimmen Sie präzise Ihren digitalen Reifegrad, erkennen Sie Potenziale im Branchenvergleich und leiten Sie gezielte Maßnahmen für Ihre erfolgreiche digitale Zukunft ab.
Fördern Sie eine nachhaltige Innovationskultur und transformieren Sie Ideen systematisch in marktfähige digitale Produkte und Services für Ihren Wettbewerbsvorteil.
Maximieren Sie den Nutzen Ihrer Technologieinvestitionen durch fundierte Beratung bei der Auswahl, Anpassung und nahtlosen Implementierung der optimalen Softwarelösungen für Ihre Geschäftsprozesse.
Wandeln Sie Ihre Daten in strategisches Kapital um: Von der Datenaufbereitung über Business Intelligence bis zu Advanced Analytics und innovativen Datenprodukten – für messbaren Geschäftserfolg.
Steigern Sie Effizienz und reduzieren Sie Kosten durch die intelligente Automatisierung und Optimierung Ihrer Geschäftsprozesse für maximale Produktivität.
Nutzen Sie das Potenzial von KI sicher und regulatorisch konform, von der Strategie über die Absicherung bis zur Compliance.
Häufig gestellte Fragen zur Data Analytics
Welchen konkreten Geschäftswert bietet Data Analytics für Unternehmen?
Data Analytics bietet Unternehmen vielfältige Potenziale zur Wertschöpfung und Wettbewerbsdifferenzierung. Die systematische Nutzung von Daten kann nahezu alle Geschäftsbereiche und -prozesse optimieren und transformieren.
💡 Fundierte Entscheidungsfindung
📈 Umsatzsteigerung und Wachstum
💰 Kostenreduktion und Effizienzsteigerung
🛡 ️ Risikomanagement und Compliance
Welche Arten von Data Analytics gibt es und wie unterscheiden sie sich?
Data Analytics umfasst verschiedene Analysearten, die sich in ihrer Komplexität, ihrem zeitlichen Fokus und ihrem Wertbeitrag unterscheiden. Jede Analyseart hat spezifische Anwendungsbereiche und baut häufig auf den Ergebnissen der vorherigen auf.
📊 Deskriptive Analytik: Was ist passiert?
🔍 Diagnostische Analytik: Warum ist es passiert?
🔮 Prädiktive Analytik: Was wird passieren?
🧠 Präskriptive Analytik: Was sollten wir tun?
Welche Komponenten umfasst eine erfolgreiche Data-Analytics-Strategie?
Eine erfolgreiche Data-Analytics-Strategie erfordert ein ausgewogenes Zusammenspiel verschiedener Komponenten, die weit über Technologie und Daten hinausgehen. Ein ganzheitlicher Ansatz berücksichtigt geschäftliche, technische, organisatorische und kulturelle Aspekte.
🎯 Strategische Ausrichtung und Governance
🧩 Use Cases und Anwendungsszenarien
🏗 ️ Daten und Technologie
👥 Organisation und Kultur
Welche Herausforderungen treten bei der Implementierung von Data Analytics auf?
Die Implementierung von Data Analytics ist mit vielfältigen Herausforderungen verbunden, die sowohl technische als auch organisatorische und kulturelle Dimensionen umfassen. Ein proaktives Management dieser Herausforderungen ist entscheidend für den Erfolg von Analytics-Initiativen.
🧩 Datenqualität und -integration
🧠 Kompetenzen und Fähigkeiten
🏢 Organisation und Kultur
⚙ ️ Technologie und Infrastruktur
Wie wichtig ist Datenqualität für erfolgreiche Analytics-Initiativen?
Datenqualität ist das Fundament für jede erfolgreiche Analytics-Initiative. Die Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten bestimmt maßgeblich die Qualität der gewonnenen Erkenntnisse und letztlich den Geschäftswert von Analytics-Investitionen.
⚠ ️ Auswirkungen mangelhafter Datenqualität
🎯 Dimensionen der Datenqualität
🛠 ️ Datenqualitätsmanagement
📋 Governance und Verantwortlichkeiten
Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Advanced Analytics?
Business Intelligence (BI) und Advanced Analytics repräsentieren unterschiedliche Ebenen und Ansätze der Datenanalyse, die sich in ihren Zielen, Methoden und dem bereitgestellten Geschäftswert unterscheiden. Beide haben ihren spezifischen Platz in einer umfassenden Datenanalyse-Strategie.
📊 Business Intelligence: Fokus auf historische Daten
🧠 Advanced Analytics: Fokus auf prädiktive und präskriptive Analysen
🔄 Komplementäre Beziehung
⚖ ️ Anwendungsszenarien und Use Cases
Welche Rolle spielt Datenvisualisierung in Data-Analytics-Projekten?
Datenvisualisierung ist ein entscheidender Erfolgsfaktor in Data-Analytics-Projekten und bildet die Brücke zwischen komplexen Datenanalysen und verständlichen, handlungsorientierten Erkenntnissen für Entscheidungsträger. Effektive Visualisierungen ermöglichen es, Daten intuitiv zu verstehen und datenbasierte Entscheidungen zu fördern.
🎯 Strategische Bedeutung von Datenvisualisierung
📊 Arten der Datenvisualisierung und ihre Anwendungsbereiche
🧩 Prinzipien effektiver Datenvisualisierung
🛠 ️ Technologien und Best Practices
Was sind die wichtigsten Technologien und Tools im Bereich Data Analytics?
Die Data-Analytics-Landschaft umfasst eine Vielzahl spezialisierter Technologien und Tools, die unterschiedliche Aspekte der Datenanalyse unterstützen. Die Auswahl der richtigen Werkzeuge hängt von spezifischen Anforderungen, vorhandenen Kompetenzen und der analytischen Reife des Unternehmens ab.
🗄 ️ Datenintegration und -speicherung
📊 Business Intelligence und Visualisierung
🧠 Advanced Analytics und Machine Learning
🛠 ️ Data Governance und Management
Wie funktioniert Predictive Analytics und welchen Mehrwert bietet es?
Predictive Analytics nutzt historische Daten, statistische Algorithmen und Machine-Learning-Techniken, um zukünftige Ereignisse, Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen. Im Gegensatz zu deskriptiven Analysen, die die Vergangenheit betrachten, richtet Predictive Analytics den Blick nach vorne und ermöglicht proaktives Handeln.
⚙ ️ Funktionsweise und Methodik
🧠 Gängige Algorithmen und Techniken
💼 Geschäftliche Anwendungsbereiche
📈 Messbarer Geschäftswert und ROI
Wie baut man ein effektives Data-Analytics-Team auf?
Der Aufbau eines leistungsfähigen Data-Analytics-Teams ist entscheidend für den Erfolg von Analytics-Initiativen. Die richtige Kombination aus Kompetenzen, Rollen und Organisationsstrukturen bildet das Fundament für die erfolgreiche Umsetzung datengetriebener Strategien.
👥 Kernrollen und Kompetenzprofile
🏗 ️ Organisationsmodelle und Teamstrukturen
🧠 Kompetenzen und Skill-Mix
🌱 Aufbau- und Entwicklungsstrategien
Wie erfolgt der Aufbau eines Data Warehouse für Analytics?
Ein Data Warehouse ist eine zentrale Komponente moderner Analytics-Architekturen und bildet das Fundament für konsistente, integrierte Datenanalysen. Der systematische Aufbau eines Data Warehouse erfordert eine durchdachte Planung und methodische Umsetzung.
🎯 Strategische Planung und Anforderungsanalyse
🏗 ️ Architektur und Design
🔄 Datenintegration und -transformation
📊 Zugriff und Nutzung
Was ist Data Governance und warum ist sie für Analytics wichtig?
Data Governance umfasst die Gesamtheit an Regeln, Prozessen und Organisationsstrukturen, die sicherstellen, dass Unternehmensdaten konsistent, vertrauenswürdig, sicher und effektiv genutzt werden. Für Analytics-Initiativen bildet eine solide Data Governance das Fundament für vertrauenswürdige und wertschöpfende Datenanalysen.
🎯 Kernelemente von Data Governance
🔄 Data Governance Framework
📈 Bedeutung für Analytics-Initiativen
🚀 Implementierungsansätze
Wie integriert man Machine Learning in die Unternehmensanalytik?
Die Integration von Machine Learning (ML) in die Unternehmensanalytik ermöglicht den Sprung von deskriptiven zu prädiktiven und präskriptiven Analysen. Eine erfolgreiche Integration erfordert einen systematischen Ansatz, der technologische, organisatorische und geschäftliche Aspekte berücksichtigt.
🎯 Strategischer Ansatz und Planung
🧩 Technische Infrastruktur und Datengrundlage
🔄 ML-Entwicklungs- und Betriebsprozesse (MLOps)
👥 Organisatorische Integration und Kompetenzen
Wie misst man den ROI von Data-Analytics-Initiativen?
Die Messung des Return on Investment (ROI) von Data-Analytics-Initiativen ist entscheidend, um den Geschäftswert zu belegen, Ressourcen zu rechtfertigen und die kontinuierliche Verbesserung zu steuern. Eine strukturierte Herangehensweise mit klaren Metriken und Messmethoden ist erforderlich.
💰 Kostenkomponenten erfassen
📈 Wertbeiträge identifizieren und quantifizieren
🔍 Methoden zur ROI-Berechnung
* 100%
📊 Messung und Nachverfolgung
Welche datenschutzrechtlichen Aspekte müssen bei Data-Analytics-Projekten beachtet werden?
Datenschutzrechtliche Anforderungen spielen bei Data-Analytics-Projekten eine zentrale Rolle, insbesondere wenn personenbezogene Daten verarbeitet werden. Die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wie der DSGVO ist nicht nur eine rechtliche Notwendigkeit, sondern auch ein wichtiger Vertrauensfaktor gegenüber Kunden und Partnern.
⚖ ️ Rechtliche Grundlagen und Prinzipien
📋 Praktische Umsetzung in Analytics-Projekten
🔍 Besondere Aspekte bei spezifischen Analytics-Anwendungen
🔄 Governance und Prozesse
Wie sieht die Zukunft von Data Analytics aus?
Die Zukunft von Data Analytics wird durch technologische Innovationen, sich ändernde Geschäftsanforderungen und neue Paradigmen der Datennutzung geprägt sein. Unternehmen, die diese Entwicklungen frühzeitig erkennen und adaptieren, werden signifikante Wettbewerbsvorteile erzielen können.
🤖 Künstliche Intelligenz und Automatisierung
☁ ️ Cloud und Edge Computing
🔄 Echtzeit und Streaming Analytics
👥 Demokratisierung und Self-Service
Wie gelingt der Aufbau einer datengetriebenen Unternehmenskultur?
Eine datengetriebene Unternehmenskultur ist mehr als die Implementierung von Technologien – sie erfordert eine fundamentale Veränderung in der Art, wie Entscheidungen getroffen werden und wie Mitarbeiter auf allen Ebenen mit Daten interagieren. Der Aufbau einer solchen Kultur ist ein evolutionärer Prozess, der strategisches Vorgehen und Geduld erfordert.
👑 Leadership und Strategie
🧠 Kompetenzaufbau und Bildung
🛠 ️ Werkzeuge und Zugang
🌱 Organisatorische Veränderung
Was ist Data Literacy und wie kann sie im Unternehmen gefördert werden?
Data Literacy – die Fähigkeit, Daten zu lesen, zu verstehen, zu analysieren und zu kommunizieren – ist eine Schlüsselkompetenz in der modernen Arbeitswelt. Die systematische Förderung von Data Literacy ermöglicht es Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten zu erschließen und eine breitere Basis für datengestützte Entscheidungen zu schaffen.
📚 Dimensionen von Data Literacy
🎯 Zielgruppenspezifische Ansätze
🛠 ️ Lernformate und -methoden
🌱 Systematischer Aufbau eines Data-Literacy-Programms
Welche Rolle spielt Data Analytics für die digitale Transformation?
Data Analytics ist ein zentraler Treiber und Enabler der digitalen Transformation und bildet das Fundament für datenbasierte Geschäftsmodelle, optimierte Prozesse und personalisierte Kundenerlebnisse. Die systematische Nutzung von Daten und analytischen Erkenntnissen katalysiert und steuert den digitalen Wandel.
🔄 Symbiose von Daten und digitaler Transformation
🎯 Strategische Anwendungsbereiche
📊 Analytics-Reifegradstufen und Transformation
🧩 Integration in die Transformationsstrategie
Wie können Big Data und unstrukturierte Daten effektiv für Geschäftsanalysen genutzt werden?
Die effektive Nutzung von Big Data und unstrukturierten Daten eröffnet Unternehmen völlig neue Erkenntnismöglichkeiten jenseits traditioneller strukturierter Datenquellen. Die Integration dieser vielfältigen Datentypen in Geschäftsanalysen erfordert spezifische Strategien, Technologien und Kompetenzen.
🧩 Charakteristika und Herausforderungen
🗃 ️ Arten unstrukturierter Daten und ihre Anwendungen
🏗 ️ Technologische Grundlagen
🔍 Analyse-Methoden und -Techniken
Erfolgsgeschichten
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Generative KI in der Fertigung
Bosch
KI-Prozessoptimierung für bessere Produktionseffizienz

Ergebnisse
AI Automatisierung in der Produktion
Festo
Intelligente Vernetzung für zukunftsfähige Produktionssysteme

Ergebnisse
KI-gestützte Fertigungsoptimierung
Siemens
Smarte Fertigungslösungen für maximale Wertschöpfung

Ergebnisse
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Klöckner & Co
Digitalisierung im Stahlhandel

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