Business Intelligence und Data Analytics
Business Intelligence (BI) bedeutet alle Informationen in einem Unternehmen zu sehen, zu bewerten und somit für eine erhöhte Transparenz zu sorgen.
Daten werden aus externen und internen Quellen extrahiert, strukturiert verdichtet und zusammengeführt, sodass durch die Analyse der gewonnenen Informationen die Anwender entscheidungsrelevantes Wissen generieren können.
Mit Business Intelligence können Sie ihr gesamtes Unternehmen steuern.
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Data Analytics
Der Analyse von unstruturierten Daten kommt eine immer größere Bedeutung zu.
"Nur analysiert werden Daten zum Schatz"
Die Durchführung von Analysen und die Erstellung von Statistiken werden benötigt, um eine verwertbare Basis für Unternehmensentscheidungen zu bilden.
Die Entwicklung moderner Analyseverfahren und die Bereitstellung funktionaler User Front Ends ermöglichen Endanwendern die zu Verfügung stehenden Daten für Ad-hoc Auswertungen zu nutzen und diese zu interpretieren.
Predictive Analytics: Bereits aufgezeichnete Daten können verwendet werden, um Schlussfolgerungen für die Zukunft zu ziehen.
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Big Data
Die digitale Transformation und der rasante Anstieg von Datenmengen verändert sämtliche Arbeitsweisen und Geschäftsbereiche ganzer Branchen.
Heutzutage stehen riesige Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen zur Verfügung die gesammelt, analysiert und ausgewertet werden müssen. Massendaten aus unterschiedlichsten Bereichen wie Social-Media-Kanäle, Medizinischer Diagnostik, Finanztransaktionen etc fallen an und müssen analysiert werden.
Wir sind durch BI, DataAnalytics und DataScience-Verfahren in der Lage nicht nur Daten zu sammeln, sondern daraus auch mehrwerte für Ihr Geschäftsmodell zu generieren.
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Metadatenmanagement
Metadaten und Metainformationen sind ergänzende, machinell verarbeitbare, deskriptive Informationen über Daten.
Sie können anwendungsspezifisch, standardisiert und zum Austausch mit beliebigen Systemen untereinander verwendet werden.
Wachsende Datenbestände, verzweigte Datenströme und Nutzung durch unterschiedliche Instanzen lässt einen Datenhaushalt schnell undurchsichtig werden.
Hierbei wird unterschieden zwischen inhaltlichen Metadaten, administrativen Metadaten, strukturellen und technischen Metadaten.
Eine geeignete Standardisierung ist von hoher Bedeutung, wenn es um den Austausch zwischen verschiedenen Systemen geht.
Metadatenmanagement hilft dabei, ein gemeinsames Datenverständnis zu schaffen.
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