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Schatzsuche Part II – weg von Intuition zu barem Gewinn

Im zweiten Teil meiner Schatzsuche zeige ich Ihnen, wie man mithilfe der Verbindung mehrerer Datenquellen und der bewussten Unterdrückung von Intuition („nicht abgerechnete Rechnungen aus alten Jahren?! Das kann nicht sein!“) den ein oder anderen nicht gehobenen Schatz im eigenen Unternehmen finden kann. In diesem Teil der Schatzsuche betrachten wir ein Unternehmen aus der IT-Branche, welches die Data-Analytics-Lösung Qlik Sense als Datenmotor und Business-Intelligence-Plattform einführte. Im Speziellen ist das Geschäftsmodell des Kunden die Sicherung der Lauffähigkeit von IT-Systemen. Altes vs. neues ERP Um die Herausforderung zu verstehen, ist es wichtig, [...]

Schatzsuche Part II – weg von Intuition zu barem Gewinn2020-11-23T13:34:40+01:00

Schatzsuche Part I – Wie Sie bares Geld in Ihren Daten finden

Ein Business-Intelligence-Projekt erscheint Ihnen kostenintensiv? Oder es könnte Ihrer Meinung nach günstiger sein? Dann lassen Sie es sich doch einfach von versteckten Einnahmen bezahlen! Meine mittlerweile nicht mehr ganz überschaubare Anzahl von BI-Projekten hat eines gezeigt: Die meisten Verantwortlichen sind sich sicher, dass Rechnungen im Unternehmen sorgfältig und zeitnah, ja sogar perfekt gestellt werden, da die Mitarbeiter selbst höchst an der Liquiditätssituation Ihres Unternehmens interessiert sind - Unternehmer im Unternehmen sozusagen. Mag sein – aber Vorsicht und Überprüfung ist besser als Nachsicht. Insbesondere dann, wenn externe Faktoren wie COVID-19 negativen [...]

Schatzsuche Part I – Wie Sie bares Geld in Ihren Daten finden2020-11-04T12:03:24+01:00

Die häufigsten Datenqualitätsprobleme

Datenqualität klingt zunächst nach einem harmlosen Begriff. Bei der ersten Begegnung besteht die Assoziation in der Regel mit großen, teils fehlerhaften, Tabellen, Mathematik und komplexen Statistiken. Die Folgen können jedoch sehr real sein. In meinem früheren Artikel "Datenbereinigung: Fallstricke und Lösungen" habe ich bereits einen näheren Blick auf einige der Formen geworfen, in denen Datenqualitätsprobleme auftreten können. Darin ging es auch um verschiedene Ansätze zur Verbesserung der Datenqualität, sowie Einblicke in die Auswirkungen einer unzureichenden Datenqualität auf das Geschäft. Heute möchte ich mich dem Thema aus einer konkreteren Perspektive nähern. [...]

Die häufigsten Datenqualitätsprobleme2020-11-04T10:39:37+01:00

Data Warehouse in der Cloud VS On-Premises: Ein Rechenbeispiel.

Daten sind das neue Öl, das neue Gold... Überschriften wie diese liest man momentan wie Sand am Meer. Ja, Daten sind wichtig. Darüber sind wir uns inzwischen alle im Klaren. Und Daten werden produziert. Jeden Tag, jede Minute, in Massen. Von Privatpersonen und auch von Unternehmen. Und jedes Unternehmen hat die verschiedensten datenerzeugenden Systeme: CRM, ERP, BDE und noch viele weitere dreistellige Akronyme. Oft ist eine historische Speicherung der Daten in diesen Systemen nicht vorgesehen, wodurch diese bei dem Überschreiben der Datensätze verloren gehen. Ein weiteres Problem ist die Vielfalt [...]

Data Warehouse in der Cloud VS On-Premises: Ein Rechenbeispiel.2020-11-04T10:40:45+01:00

Warum Sie keinen Data Scientist einstellen sollten (und wann es sich vielleicht doch lohnt)

Mal ganz konkret: Wie fängt ein normales Unternehmen mit KI an? Eine der Fragen, die wir als Data Science Consultants am Häufigsten hören, und die gleichzeitig nur schwierig pauschal beantwortet werden kann. Jedes Unternehmen hat in der Zwischenzeit von Künstlicher Intelligenz und seinen Geschwistern Machine Learning und Data Science gehört. Oft berichten uns Unternehmen, dass die strategische Entscheidung getroffen wurde, „jetzt auch etwas mit KI zu machen“. Aber die Umsetzung dieser Entscheidung fällt nicht nur von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich aus, sie fällt vor allem unterschiedlich gut aus. In diesem [...]

Warum Sie keinen Data Scientist einstellen sollten (und wann es sich vielleicht doch lohnt)2020-11-04T10:43:24+01:00

Interview: Algorithmus vom INFORM DataLab verbessert Diagnose und Behandlung neuromuskulärer Erkrankungen – Teil 2

​​​​​​Ein neu entwickeltes Verfahren auf Basis von Künstlicher Intelligenz soll sowohl die Diagnose als auch die Behandlung von neuromuskulären Erkrankungen optimieren. Im Rahmen eines Forschungsprojekts mit der Neuropädiatrie des Universitätsklinikum Essen, dem Leibniz-Institut für Analytische Wissenschaften (ISAS) und dem MVZ Institut für Klinische Genetik in Bonn möchte das INFORM DataLab durch Analysen von Patientendaten mithilfe eines speziellen Algorithmus die Diagnose und Behandlung von neuromuskulären Erkrankungen verbessern. Im Gespräch mit Dr. Andreas Roos aus der Abteilung für Neuropädiatrie im Universitätsklinikum Essen möchten wir das Projekt und seine Ziele genauer beleuchten. In [...]

Interview: Algorithmus vom INFORM DataLab verbessert Diagnose und Behandlung neuromuskulärer Erkrankungen – Teil 22020-11-04T10:44:24+01:00

Data-Analytics-Revolution: alle wichtigsten Informationen auf einen Blick

Die COVID-19 Pandemie erfordert schnelles Handeln – umso wichtiger ist es, alle benötigten Kennzahlen für das Management an einer Stelle zu haben. In diesem Blog möchte ich näher erläutern, welche Möglichkeiten Data-Analytics-Lösungen wie Qlik Sense bieten, um Ihre Kennzahlen unabhängig von den jeweiligen Apps und Stream-Berechtigungen der Software auf einer zentralen Webseite, sogenannten Mashups, dem Management zur Verfügung zu stellen. Auf diese Weise können in Unternehmen blitzschnell datenbasierte Entscheidungen getroffen werden. Zentrale Informationen auf einer Plattform Erfahrungsgemäß ist das Management wenig an der eingesetzten Software selbst interessiert, im Vordergrund stehen [...]

Data-Analytics-Revolution: alle wichtigsten Informationen auf einen Blick2020-11-04T10:45:41+01:00

Interview: Algorithmus vom INFORM DataLab verbessert Diagnose und Behandlung neuromuskulärer Erkrankungen – Teil 1

​​​​​​Ein neu entwickeltes Verfahren auf Basis von Künstlicher Intelligenz soll sowohl die Diagnose als auch die Behandlung von neuromuskulären Erkrankungen optimieren. Im Rahmen eines Forschungsprojekts mit der Neuropädiatrie des Universitätsklinikum Essen, dem Leibniz-Institut für Analytische Wissenschaften (ISAS) und dem MVZ Institut für Klinische Genetik in Bonn möchte das INFORM DataLab durch Analysen von Patientendaten mithilfe eines speziellen Algorithmus die Diagnose und Behandlung von neuromuskulären Erkrankungen verbessern. Im Gespräch mit Dr. Andreas Roos aus der Abteilung für Neuropädiatrie im Universitätsklinikum Essen möchten wir das Projekt und seine Ziele genauer beleuchten. Hallo [...]

Interview: Algorithmus vom INFORM DataLab verbessert Diagnose und Behandlung neuromuskulärer Erkrankungen – Teil 12020-11-04T10:47:14+01:00

Data Cleaning: Fallstricke und Lösungen

Mit dem stetig wachsenden Interesse an Machine Learning und Künstlicher Intelligenz sehen sich Unternehmen auch immer häufiger mit der unbefriedigenden Qualität ihrer Daten konfrontiert. Diese Erkenntnis wird entweder frühzeitig mit einem strukturierten Ansatz gewonnen oder zu spät, wenn die schlechte Datenqualität bereits die Ursache für schlecht funktionierende Datenmodelle ist. In beiden Fällen sollte der nächste Schritt eine methodische Untersuchung der verfügbaren Daten sein, gefolgt von einer Reihe von Schritten zur Behebung der identifizierten Probleme. In diesem Artikel möchte ich Ihnen einen Überblick über häufige Datenqualitätsprobleme und Strategien zu deren Behebung [...]

Data Cleaning: Fallstricke und Lösungen2020-11-04T10:35:21+01:00

Lieferengpässe aufgrund von Covid-19 mit Data Analytics frühzeitig erkennen

Gerade in der aktuellen Krisenzeit kann es für Unternehmen enorm wichtig sein, Lieferengpässe frühzeitig zu erkennen, um direkt handlungsfähig zu sein. Denn die Corona-Krise stellt die Wirtschaft auf die Probe. Zunehmend kommt es zu Lieferengpässen, da Lieferanten womöglich ausfallen, und die Preise für Ersatzlieferungen steigen stark. Die Frage, wie man während unsicherer Versorgungslagen den Überblick behält und Transparenz in der Beschaffung schafft, beschäftigt dementsprechend viele Unternehmen. Zusätzlich steigen die Anforderungen an Data Analytics: Auswertungen zu bestimmten Krisenthemen werden sehr schnell benötigt, für tagelanges Suchen nach den relevanten Kennzahlen in Datengräbern [...]

Lieferengpässe aufgrund von Covid-19 mit Data Analytics frühzeitig erkennen2020-11-04T10:32:07+01:00
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