Data Management im Handel2019-12-09T16:01:55+01:00

Effektives Data Management für eine erfolgreiche Datennutzung im Handel

Data Management als Fundament und Rahmenbedingung für eine schnelle digitale Transformation

Bei der Aufbereitung Ihrer Daten legen wir Wert auf langfristig effiziente Lösungen. Ein richtiges Data Management ist die Grundlage für alle anderen Anwendungen von Kennzahlen-Dashboards bis zu Machine-Learning-Modellen. Außerdem unterstützen wir unsere Kunden nach einer erfolgreichen Datenaufbereitung auch mit automatisierten Data-Warehouse-Lösungen, um den gesamten Prozess der Data-Pipeline auf lange Sicht so unkompliziert wie möglich zu gestalten. So machen wir Ihre Daten unverzüglich einsatzbereit und jederzeit verfügbar.

Handelsunternehmen verfügen meist über viele verschiedene Datenquellen, aus denen sie bei Bedarf Kennzahlen mühselig extrahieren. Mit einem gut strukturierten Data Warehouse sowie einem klar definierten ETL (Extract, Transform, Load) Prozess im Unternehmen können unnötige manuelle Pflegeaufwände eliminiert werden. Unternehmen können so schnell Kosten und Zeit einsparen. Außerdem kann die Datenqualität und -verfügbarkeit im Unternehmen dauerhaft gesteigert werden, um datenbasierte Planungen und Prognosen kontinuierlich zu verbessern.

 

90% Transparenz
78% mehr Flexibilität
100% Compliance konform

Use Case: Bei Motul läuft es mit den Daten jetzt wie geschmiert

Der Schmierstoffhersteller Motul kennt die Problematik schlechter Datenqualität und unübersichtlicher Data Lakes. Daher hat sich das Unternehmen entschieden, unsere Datenexperten an Bord zu holen, um den ETL-Prozess aus verschiedenen Datenquellen zu strukturieren und bei dem Aufbau eines Data Warehouses zu unterstützen. Bei Motul konnte so in wenigen Monaten eine langfristige, stabile Basis für datengetriebene Entscheidungen geschaffen werden. Die Daten wurden so aufbereitet und transformiert, dass das Unternehmen jetzt gezielt auf seinen Datenschatz zugreifen kann, und das jederzeit von jedem Ort. Dieser unkomplizierte Zugriff auf die Daten, die Real-Time-Verfügbarkeit sowie die klare Datenstruktur ersparen dem Industrieunternehmen viel Zeit und ermöglichen eine schnelle Umsetzung von folgenden Data-Analytics- und Data-Science-Projekten.

0SAP-Datentöpfe
0weltweite Standorte
0Wochen Time-to-Value

Wie sich Machine Learning und Künstliche Intelligenz im Laufe der Zeit (nicht) verändert haben

Machine Learning, Künstliche Intelligenz, Data Science, Data Mining, ... Diese Begriffe haben sich im Laufe der Jahre geändert, aber wie viel ist wirklich neu und was gibt es eigentlich schon seit Jahrzehnten? Wird es maschinelles Lernen in 20 Jahren noch geben oder ist der Boom eines Tages einfach vorbei? Dieser Artikel soll realistisch und faktenbasiert klären, welche Geschichte diese Begriffe haben, wo wir aktuell in der Entwicklung stehen und wohin uns diese in der Zukunft führen könnte. Am wichtigsten ist [...]

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