Data Analytics

Nutzen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten!

Die richtigen Interessenten ansprechen, die richtigen Kunden halten, die richtigen Entscheidungen fällen – das gelingt Unternehmen heute meist nur, wenn sie Business Intelligence (BI)-Methoden einsetzen.

Gemeinsam mit Ihnen bauen wir Ihre BI-Systeme auf und entwickeln sie weiter. Von der Strategie über Architektur und Implementierung bis hin zur Analytik beherrschen wir die gesamte Leistungskette. Wir kennen die modernen Methoden und unterstützen Sie mit fundiertem Know-how.

Data Science ermöglicht es Ihnen, Fragen zu stellen, von denen Sie nicht einmal wussten, dass Sie sie stellen sollten.

Dean Abbott | SmarterHQ

Ich interessiere mich nicht für Daten um ihrer selbst willen, sondern dafür, wie sie genutzt werden können, um Dinge zu verbessern.

Bill Gates | Microsoft

Data is like garbage. You’d better know what you are going to do with it before you collect it.

Mark Twain | Autor

Daten ist das neue Gold, und Data Science ist der neue Goldrausch.

DJ Patil | Data.com

Information ist Macht.

Francis Bacon | engl. Philosoph und Wissenschaftler

Data Warehouse

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Data Science
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KI-Prototyp-Entwicklung
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Generative AI
Machine Learning

Daten und Künstliche Intelligenz bestimmen schon heute die Welt. Die richtige Nutzung der vorhandenen Daten eröffnet Chancen für die Zukunft.

Jörg Krempien | Management Consultant / Bereichsleiter

Über Jörg Krempien

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Unser KI-Projekt bei den Bayerischen Staatsforsten zielt darauf ab, eine präzise Zeitreihenvorhersage für Holzpreise verschiedener Holzprodukte und Regionen zu erstellen. Angesichts der Volatilität der Holzpreise, die von externen Faktoren wie der Energiekrise und dem Borkenkäfer beeinflusst werden, bietet unsere Lösung eine datengetriebene Entscheidungsgrundlage.

Technologien: MS Azure DevOps, ML/AI Studio | Python (Jupyter Notebook) | Power BI

Fact sheet zum Projekt [Download]

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Das Data Warehouse RAVEN stellt >90 Spotfire Dashboards für mehr als 200 Studien zur Verfügung. Die Dashboards beinhalten Industrie Standard KPIs, KRIs und KQIs auf Study, Country und Site Level. Das Data Warehouse wird verwendet zur Verbesserung der Datenqualität hinsichtlich Korrektheit, Vollständigkeit und Konsistenz; fristgerechte Dateneingabe; Prozessperformance und kontinuierliches Fortschrittsmonitoring der Studien.

Weiterhin wurden folgende Use Cases umgesetzt: Funktionsübergreifende, integrierte Datenüberprüfung (Integrated Data Review): Bewertung der Datenqualität, Einhaltung regulatorischer Vorgaben (Compliance), Identifikation von Trends, Problemen, Ausreißern und Anomalien.

RAVEN ist dabei GxP-validiert.

Technologien: Informatica Powercenter | SAP Hana | Tibco Spotfire

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