Die Datenexperten von Oraylis sind eine Kooperation mit der Process Mining Factory (PAF) eingegangen. Im Mittelpunkt steht die Integration von Process Mining in moderne Business-Intelligence-Umgebungen.

BD Rowa zählt weltweit zu den führenden Herstellern von Kommissioniersystemen für Medikamente. Die empfindliche Ware macht eine laufende Überwachung der komplexen Anlagen sowie eine schnelle Fehlerbehebung unerlässlich. Deshalb stellt das Unternehmen seine Support-Infrastruktur von einem veralteten VPN-Netzwerk auf eine zentrale Embedded-Analytics-Lösung um. Der cloudbasierte Ansatz ermöglicht eine Analyse der Maschinendaten in Echtzeit und damit eine deutliche Verbesserung des Kundenservices.

Eine Vertriebsgesellschaft für den Energiesektor nutzt ein ganzheitliches Kundenwertmodell, um ihre Vertragskunden möglichst persönlich mit den passenden Angeboten anzusprechen. Darüber hinaus fungiert die Lösung als Steuerungsinstrument der Unternehmensführung, da sie auch die vielfältige Produktlandschaft des Unternehmens vollständig abbildet. Der Lösungsaufbau gestaltet sich dank des Einsatzes Künstlicher Intelligenz (KI) dabei vergleichsweise einfach.

GermanPersonnel ist ein mittelständisches Tech-Unternehmen, das sich mitten in der digitalen Transformation befindet. Dabei lässt sich feststellen, dass der Weg zur Data Driven Company meist kein gerader ist. Gefragt ist ein agiles Vorgehen, bei dem Ziele umpriorisiert werden können und sich die Verantwortlichen von Misserfolgen nicht aus der Bahn werfen lassen.

Im Zuge der rasanten technischen Entwicklung werden konventionelle Ansätze der Datenanalyse zunehmend in Frage gestellt. Anlass hierzu geben unter anderem diverse Business-Intelligence-„Mythen“, die sich inzwischen als gültige Wahrheiten verbreiten. Demnach hat beispielsweise das Data Warehouse ausgedient. Auch die Datenqualität scheint durch einen angedachten Verzicht auf ­Datenmodellierung und Single Point of Truth an Relevanz zu ver­lieren. Der konkrete Blick in den Projektalltag führt indes ein anderes Bild zu Tage.

Cloud-Technologien eröffnen Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, um den Wandel zur datengetriebenen Organisation zu bewältigen. Eine dieser Optionen sind Smart Products – also „intelligente“ Produkte, die dem Nutzer durch digitale Zusatzleistungen vielfältige Mehrwerte bieten.

Im Zuge der rasanten technischen Entwicklung werden konventionelle Ansätze der Datenanalyse zunehmend in Frage gestellt. Anlass hierzu geben unter anderem diverse Business-Intelligence-„Mythen“, die sich inzwischen als gültige Wahrheiten verbreiten. Demnach hat beispielsweise das Data Warehouse ausgedient. Auch die Datenqualität scheint durch einen angedachten Verzicht auf Datenmodellierung und Single Point of Truth an Relevanz zu verlieren. Der konkrete Blick in den Projektalltag führt indes ein anderes Bild zu Tage.

Weltweit sehen sich Unternehmen mit der Herausforderung konfrontiert, klassische BI-Lösungen und agile Self-Service-Ansätze unter einem Dach zu vereinen – kein einfaches Unterfangen, stehen sich hier doch vollkommen unterschiedliche Denk- und Vorgehensweisen gegenüber. Ein großer deutscher Konzern hat diese Aufgabenstellung mit Hilfe eine Data Labs gelöst, das als eigenständige Abteilung zwischen Corporate BI und Fachabteilungen angesiedelt ist.

Als führende Handelskooperation für Bekleidung muss die ANWR Group laufend Produktangaben für die Präsentation in Web-Shops manuell erfassen – ein sehr zeitintensives und aufwendiges Verfahren. Infolgedessen hat das Unternehmen eine Bilderkennung für Schuhe entwickelt, die über die Produktfotos alle relevanten Angaben generiert. Basis bildet ein vortrainiertes Modell, dessen angelerntes Wissen zum Teil auf die neue Aufgabenstellung übertragen werden konnte.

Die Microsoft-Plattform Azure zählt zu den führenden Cloud-Angeboten für Geschäftsanwender. Mit ihr lassen sich innerhalb weniger Minuten vollständige Analyse-Landschaften aufbauen und wieder abschalten. Unternehmen haben somit die Möglichkeit, die Potenziale in ihren Datenbeständen gezielt auszuschöpfen.