Analytics

Die Themen Business Intelligence und Analytics haben sich in den letzten Jahren aus ihrer Nische für Unternehmenscontroller über die strategische Entscheidungsfindung hinein in das operative Geschäft weiterentwickelt. Ohne Analytics eine Entscheidung zu treffen, ist heutzutage kaum mehr vorstellbar.

Zur gleichen Zeit ist Analytics ein sehr vielschichtiges Gebiet: Es reicht von einfachen Berichten auf multidimensionalen Geschäftsdaten über Realtime-Dashboards bis hin zu Big Data und die Analyse von IoT-Sensorendaten. Darüber hinaus sind die Visualisierung, Verarbeitung und das Forecasting über künstliche Intelligenz ein wichtiges Thema.

Die Vielzahl von Anbietern im Bereich Analytics hat die Toolauswahl in den letzten Jahren nicht einfacher gemacht. Auf der einen Seite stehen die Software-Riesen wie Microsoft, SAP und Google. Auf der anderen Seite gibt es Visualisierungsspezialisten wie Tableau oder Anbieter für Kleinunternehmen, die einen einfachen Analyseprozess bieten möchten.

Aus unserer langjährigen Erfahrung können wir als bi excellence software GmbH sagen, dass gerade dieses Spannungsfeld für mittelständische Unternehmen eine große Herausforderung darstellt: Für sie sind die großen Softwarepakete oft zu kompliziert und mit zu hohen Kosten verbunden – auf der anderen Seite haben sie auch keine einfachen Analyseprozesse, sondern sehr explizite und komplexe Anforderung an die Analysen.

Middleware

Vollintegrierte Datenanalyse Made in Germany

Dies war für uns Grund genug, um unser eigenes Analytics für open bi anzubieten. Eine Lösung, die:

  • vollständig eigenentwickelt und „Made in Germany“ ist
  • vollständig in open bi integriert ist, also von allen anderen Funktionen wie beispielsweise open bi CMS und Künstlicher Intelligenz verwendet werden kann
  • nicht nur die Visualisierung von Daten erlaubt, sondern auch die Beschaffung, Aufbereitung und Anreicherung übernimmt
  • einfach zu handhaben ist, aber dennoch alle Spezialitäten bietet, die für ein umfangreiches Berichtswesen auch im Mittelstand benötigt wird
Made in Germany

Das macht unsere Datenanalyse aus

Datenorganisation

  • Stammdaten können aus den Quellsystemen in Echtzeit gelesen, zur effizienteren Bearbeitung repliziert oder in open bi durch Attribute ergänzt oder neu angelegt werden
  • Hierarchien können aus den Quellsystemen wiederverwendet werden, oder in open bi ad-hoc angelegt werden, um den Gehalt von Analysen durch mehrere Ebenen zu erhöhen
Datenorganisation

Datenkonnektivität

  • Unterstützung hunderter von Datenquellen: open bi kann als Integrator unterschiedlichster Quellen dienen
  • Echtzeit-Zugriff auf Datenquellen: Die Daten bleiben dort, wo sie entstehen und müssen nicht repliziert werden
  • Möglichkeit der Replizierung: Ist die Datenquelle nicht für Big Data Analysen ausgelegt, können die Daten mit Hilfe von ETL in unsere hochperformante Datenbank repliziert werden
Datenkonnektivität

Datenaufbereitung

  • Eigenentwickelter OLAP-Prozessor: Zur performanten und funktionalen multi-dimensionalen Analyse
  • Verbindung von Daten unterschiedlichster Systeme: Über unseren Fusions-Provider lassen sich Daten aus unterschiedlichsten Systemen verbinden, um sie in einem Bericht gegenüberzustellen, sie zu vergleichen oder KPIs zu berechnen.
  • Möglichkeit der Datenableitung: Über berechnete Dimensionen oder Kennzahlen lassen sich aus den übergebenen Daten automatisiert neue Erkenntnisse gewinnen. Das Aggretationsverhalten von Kennzahlen kann geändert und sogar über eine „konstante Selektion“ unabhängig der Sicht eingefroren werden. Auch Datenklassifizierungen sind so einfach möglich.
  • Möglichkeit der Datentransformation: Daten lassen sich beliebig bearbeiten, um sie für einen speziellen Analysebedarf vorzubereiten.
  • Mustererkennung und Vorhersage: Über unterschiedliche gängige Verfahren und Künstliche Intelligenz lassen sich automatisiert Abhängigkeiten erkennen und Vorhersagen treffen.
Datenaufbereitung

Datenkonsumierung

  • Berechtigungen können aus den Quellsystemen wiederverwendet werden. Dabei legt die Berechtigung im Quellsystem fest, welche Berichte und Sichten der Benutzer sehen darf. Ist die Berechtigung der Quellsysteme nicht ausreichend, können in open bi zusätzliche Berechtigungen auf Berichts- oder Dimensionsebene modelliert werden.
  • Quellsystemunabhängige Benutzerselektionen: Der Ersteller eines Berichtes kann Merkmale auswählen, für die der Berichtskonsument beim Ausführen eine Filterabfrage erhalten.
  • Einfache Konsumierung der Daten und Funktionen in allen Funktionen von open bi: Über die APIs, in der Künstlichen Intelligenz oder in Dashboards und Berichtsseiten über die HTML Items des open bi CMS
Datenkonsumierung