Data Analytics
Heben Sie Ihren Datenschatz und schaffen Sie damit echte Wachstumspotentiale.
Optimierte Entscheidungsprozesse durch Data Analytics
Im Rahmen der fortschreitenden Digitalisierung sind schnelle Entscheidungsprozesse und eine hohe Innovationskraft entscheidende Wettbewerbsvorteile für Unternehmen.
Data Analytics schafft die notwendigen Voraussetzungen, indem die richtigen Daten sinnvoll miteinander verknüpft, analysiert und mit einem klaren Nutzen bereitgestellt werden. Wir umfassen mit den Begriffen Analytics und Data Analytics die Bereiche Business Intelligence und Data Science. Das bedeutet, dass wir nicht nur Antworten auf die Fragen „Was ist passiert?“ und „Warum ist es passiert?“ liefern, sondern auch auf zukunftsgerichtete wie „Was wird passieren?“ und „Wie können wir es beeinflussen?“. Letztlich sind genau das die Erkenntnisse, die Ihnen in Ihrem Business zukünftig konkrete Wettbewerbsvorteile eröffnen.
Data Analytics in der Praxis
Mit unserer technologischen Expertise unterstützen wir Unternehmen beispielsweise bei folgenden Themenstellungen:
- Next Best Offer für eine zielgerichtete Ansprache der Kundschaft
- Warenkorbanalyse zur Optimierung der Bindung von Kundinnen und Kunden
- Mustererkennung für Fraud-Detection-Ansätze
- KI-gestützte Datenqualitätssicherung als Basis werthaltiger Informationsgewinnung
- Optimale Architekturkonzepte für echtzeitorientierte Informationsgewinnung
- 360-Grad-Kundensicht für einen effizienten Service und Support
_webcast
Hyand zu Gast im COMPUTERWOCHE-Webcast.
Mit IT-Modernisierung zur data-driven Company!
_optimierte Entscheidungsfindung.
Konkrete Mehrwerte für Ihr Business
Um optimal von Data Analytics zu profitieren, ist neben den passenden Methoden eine schnelle und hochwertige Datenintegration notwendig.
Dabei nutzen wir Data-Analytics-Plattformen in Form eines Data Warehouse, eines skalierbaren Big Data Lakes oder eine Hybridarchitektur.
Beim Zusammenspiel der Plattform und der Data Analytics hat sich die agile Vorgehensweise auf Basis von überschaubaren Sprints und klar definierten Use-Case-Inhalten als effiziente Projektmethodik etabliert. Der Aufbau, die Entwicklung und das Deployment werden durch individuelle, moderne und skalierbare Architekturen sowie hoch automatisierte Entwicklungsprozesse (Generatoren und DevOps) unterstützt.
Durch den Einsatz dieser agilen Vorgehensweise und einer modernen Architektur ermöglichen wir auch Ihnen die Gewinnung der richtigen Informationen für eine optimale und automatisierte Entscheidungsfindung in Ihrem Unternehmen. Nutzen Sie unsere umfassende Erfahrung bei der Entwicklung von Data-Analytics-Plattformen und realisieren Sie mit uns schnell die konkreten Mehrwerte in Ihrem Business. Mit kleinen Prototypen (Proof of Value), die beispielsweise auf bestehende Data-Warehouse-Umgebungen aufsetzen, identifizieren wir gemeinsam mit Ihnen schnell die wirtschaftlich relevantesten Ansätze. Schritt für Schritt erzielen wir so kostengünstig validierbare Geschäftserfolge und entwickeln Architekturkonzepte, die vom reinen Data Warehouse bis hin zum skalierbaren Big Data Lake und hybriden Architekturansätzen, genau Ihre Bedürfnisse abdecken.
Business+
Data Analytics sorgt in Verbindung mit modernen Data-Science-Ansätzen durch eine automatisierte Entscheidungsunterstützung und die Verkürzung von Implementierungszeiten dafür, dass die Bedürfnisse der Kundschaft in Echtzeit ermittelt und entsprechende Angebote passgenau zugeschnitten werden können. Steigende Umsätze, niedrigere Prozesskosten und eine höhere Zufriedenheit sind die Mehrwerte, von denen Sie beim Einsatz unserer Data-Analytics-Ansätze in Verbindung mit Machine-Learning-Methoden profitieren.
Erkenntnisgewinn
Ursache und Wirkung durch effiziente Datenanalyse erkennen (z. B. Customer Journey optimieren)
Schaffen neuer Analysemöglichkeiten (Advanced Analytics)
Generischer Neuaufbau oder Modernisierung von Data-Analytics-Plattformen
Aufbau/Modernisierung mit agilen Methoden
Return on Investment orientierter Aufbau/Modernisierung von Data-Analytics-Plattformen durch agile Methoden
Einsatz und Nutzung von Generatoren auf Basis von Metadaten
Schnelles Time-to-Market beim Aufbau von Analytics-Lösungen mittels Einsatz metadatengetriebener Generatoren
Zusammenführen von Daten verschiedener Quellsysteme und Formate
Keine ergänzenden Open-Data-Inhalte
Integration und Anreicherung von ergänzenden Open-Data-Inhalten kann wegfallen, s. o.
Integration, Analyse und Auswertung von unstrukturierten Datenquellen
Nutzung statistischer Funktionen und mathematischer Modelle (Data Science)
_hyand_success_stories
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