Business Inteligence
– Big Data Lösungen –
Überall stehen Unternehmen heute vor der schwierigen Aufgabe, konsolidierte und qualitative hochwertige Informationen für das ganze Unternehmen zur Verfügung zu stellen, ohne dadurch die Betriebskosten in die Höhe zu treiben. Gleichzeitig soll der bunten Mischung aus Hard- und Softwareressourcen Rechnung getragen werden, die im Zuge wiederholter Umstrukturierungs-, Wachstums- und Fusionsprozesse entsteht.
Business Intelligence
In einzelnen Fällen erfüllen spezialisierte Tools die Bedürfnisse einer Abteilung oder eines einzelnen Mitarbeiters; doch diese voneinander unabhängigen Informationsketten, mit ihren vielfältigen Komponenten, sind zunehmend teuer im Support und erfordern häufig eigene technische und menschliche Ressourcen zur Unterhaltung.
Business-Intelligence-Lösungen von Velten Softwaresysteme sichern Ihre früheren IT-Investitionen, unterstützen IT-Standards und bieten eine gemeinsame Grundlage für die Integration von Unternehmensdaten, sowie für die Gewinnung neuer Erkenntnisse. Maßgeschneiderte Schnittstellen erleichtern – in Kombination mit den Analysefähigkeiten – dem gesamten Unternehmen die gemeinsame Entscheidungsfindung.
Aufbauend auf einer offenen Architektur bieten Velten Softwaresysteme-Business-Intelligence-Lösungen eine Reihe von Reporting- und Visualisierungs-Möglichkeiten für Desktop- und Web-Anwendungen. Diese gehen auf eine gemeinsame Datenbasis zurück und richten sich an eine Vielzahl verschiedener Anwendergruppen: Von End-Anwendern über Power-User und IT-Experten bis hin zum Entscheidungsträger und Datenspezialisten.
Ob einfaches Reporting oder komplexe Analysen: Die integrierte und interoperable Business-Intelligence-Lösung von Velten Softwaresysteme, unterstützt sämtliche unternehmensinternen Entscheidungsprozesse. Das System erzielt nicht nur einheitliche und zuverlässige Endergebnisse, es fördert außerdem die Zusammenarbeit und Partnerschaft zwischen verschiedenen Teams – zeitnah, flexibel und fundiert.
Operationale Daten
Die Datenhaltung im Unternehmen erfolgt meist in den unterschiedlichsten Datenformaten: Datenbanken, Excel Sheets, XML-Dateien etc.. Operationale Daten werden sehr häufig in relationalen Datenschemen abgespeichert. Diese Form der Datenhaltung stellt sicher, dass jede Information nur einmal gespeichert wird. Diese Schemata haben direkten Einfluss auf die Abfragemöglichkeiten der im System enthaltenen Daten. Es kann nicht ohne weiteres jede Fragestellung mit dem Datenbestand beantwortet werden. Oft werden hier aufwendige Abfragefolgen notwendig, um für Benutzer einfach erscheinende Fragen zu beantworten.
Um mit den operationalen Daten weiter zu arbeiten, müssen diese Daten aufbereitet werden. Der Prozess der Datenaufbereitung der operationalen Daten bezeichnet man als ETL (Extract Transform Load).
Datawarehouse
Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte, integrierte, zeitbezogene und dauerhafte Sammlung von Daten in einer einzigen Datenbank mit konsistentem Datenbestand. Als Unternehmensweite, zentrale Basis für alle Geschäftsbereiche führt es die Daten aus unterschiedlichen Anwendungsgebieten zusammen und stellt sie für Analysen und Berichte bereit.
Die Bereitstellung von Daten per Data Warehouse bildet die systematische Basis für Velten Softwaresysteme-Business-Intelligence-Solutions. Sie erleichtert, verbessert und optimiert deutlich den Einsatz von Verfahren wie OLAP, MOLAP, ROLAP oder HOLAP (siehe Cube-Aufbereitung).
Staging Area
Der Staging Area kommt im Rahmen des BI-Konzeptes eine besondere Bedeutung zu. Hier wird die Entscheidung über die Qualität der späteren Daten getroffen. Um mit all den verschiedenen Unternehmensdaten im Gesamtzusammenhang arbeiten zu können, müssen die Daten an einer zentralen Stelle in geeigneter Weise gesammelt und für weitere Schritte vorgehalten werden.
Diesen Prozess bezeichnet man als ETL (Extraktions-, Transformations- und Ladeprozess). Bei der Staging Area werden die Operationalen Daten per ETL aus den internen und externen Datenquellen extrahiert und mit Hilfe verschiedener Transformationsprozesse in das Data Warehouse integriert.
Cube-Aufbereitung
Heutzutage sind immer komplexere Analysen mit stetig wachsenden Datenmengen gefordert. OLAP steht für Online Analytik Processing. OLAP organisiert Daten so, dass Sie für eine multidimensionale Datenanalyse optimiert sind. Dies ermöglicht eine weitaus flexiblere Sicht auf die Daten – ob sie aus dem Finanzwesen, Verkauf oder Marketing stammen. Die Eigenschaften von OLAP lassen sich sehr treffend nach dem FASMI-Ansatz zusammenfassen:
· Fast (Geschwindigkeit):
· Analysis (Analyse)
· Shared (Sicherheit):
· Multidimensional (Multidimensionalität):
· Information (Kapazität):
Keine Begrenzung des Daten(import)volumens, sowie der Skalierbarkeit.
Reporting und Analyse via Power BI oder Power Pivot
Trotz der täglichen Massen an Daten verfügen Unternehmen nicht über genügend Informationen, um Entscheidungen zu treffen.
Mit dem Reporting in Power BI oder Power Pivot bieten wir Ihnen eine zentrale interne Informationsquelle für das Unternehmensmanagement. Quelle für unser Reporting-System ist das Data Warehouse.
Mittels grafischen oder tabellarischen Dashboards liefern wir Ihnen ein Reporting , das unabhängig von den unterschiedlichsten Anforderungen und Fähigkeiten der einzelnen Anwender ist.
Data Mining
Aussagekräftige, relevante und (noch) unbekannte Muster, Strukturen und Zusammenhänge in Datenbeständen zu entdecken, zu identifizieren und daraus Verhaltensweisen und Trends zu prognostizieren – dies ist das Ziel von Data Mining.
Die Extraktion des Wissens ist jedoch nicht Ergebnis eines einzelnen Schrittes. Der Prozess reicht vielmehr von der Selektion und Aufbereitung von Daten über das Erkennen von Datenmustern bis zur Ergebnispräsentation und -Interpretation.
Data Mining beinhaltet eine Reihe von Technologien, die auf statistischen Modellen und Mustererkennungs-Verfahren wie Clusteranalyse, neuronale Netze oder Entscheidungsbäume basieren. Diese ermöglichen bisher unbekannte Verhaltensmuster Ihrer Kunden zu entschlüsseln.