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MICHAEL MÜNCH
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SCHLUSS MIT DATENSILOS

Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen ermöglicht die Sammlung und Analyse großer Datenmengen, die völlig neue Erkenntnisse über Kundenverhalten und Prozesseffizienz offenbaren. Viele Firmen schöpfen dieses Potential nicht aus.

Mittels methodischer Analyse von oftmals heterogenen, getrennten Datenbeständen werden Muster in Datensätzen und damit  bislang unbekannte Zusammenhänge aufgedeckt. Unternehmen erhalten so die Möglichkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen und auf bislang ungenutzten Wegen die gesamte Unternehmensleistung zu steigern.

 MESSBARE VORTEILE AUS DER ANALYSE GROSSER DATENMENGEN

Ihr Marketing profitiert durch:

  • Die Identifizierung von exakteren Zielkundensegmenten
  • Eine passgenaue Bestimmung des Customer Lifetime Value
  • Eine gezieltere Schaltung von Online-Werbe-Kampagnen
  • Die Empfehlungen von Cross-Selling-Möglichkeiten

Controlling & Rechnungswesen profitieren von:

  • Der Analyse großer (historischer) Datenmengen zur genauen Erstellung von Vorhersagen
  • Einer Erkennung von Earnings-Management und Betrug
  • Der Entwicklung von Modellen zur Verknüpfung von finanziellen und nicht-finanziellen Kennzahlen
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Ihr Personalwesen profitiert durch:

  • Die Erstellung von Leistungsmodellen als Unterstützung für Anstellungs- und Personalentscheidungen, eine Steigerung der internen Mobilität sowie der Aufstiegsoptionen
  • Eine genaue Erstellung von Prognosemodellen zur Reduktion der Personalfluktuation
  • Darstellung und Evaluation von Kollaborationsnetzwerken

Produktion und Logistik profitieren von:

  • Der Analyse sämtlicher Datenmengen zur Nachfrageprognose und Optimierung von Lagerbeständen
  • Einer Optimierung von Gebäudekonzepten anhand von Kunden- und Prozessanalysen

UNSERE METHODE

Wir begleiten und unterstützen Sie auf Ihrem Weg zu einem datengetriebenen und digitalisierten Unternehmen. Folgende Lösungen und Dienstleistungen fußen auf einer erprobten und bewährten Methodik zur Verankerung von Data Science auch in Ihrem Unternehmen.

  •  Gewinnung und Strukturierung von Datenmengen: Auslesen der benötigten Informationen aus verschiedenen Datenquellen und Datenformaten, wie beispielsweise JSON, XML, Excel, CSV
  •  Transformation von Daten: Analyse und Korrektur nicht qualitätsgesicherter Datenmengen sowie Dateninter- und -intraskalierung
  • Exploration von Daten: Visuelle Darstellung und statistische Inferenz zur Erkennung von Mustern und Zusammenhängen
  •  Modellbildung: Nutzung von Algorithmen zur Bildung von Modellen, die Ihre Fragestellungen beantworten, Ihre Entscheidungsfindung unterstützen und klare Vorhersagen ermöglichen
  • Werkzeuge: Durchführung der Auswertungen mit Hilfe von Analyseprogrammen wie R, SPSS, MySQL, Tableau oder mittels R in der Umgebung von Tableau, SAP HANA, Spark und AWS
  • Konzeption: Erstellung von Management-Reports und -Dashboards

Welche positiven Auswirkungen erwarten Unternehmen von der systematischen Auswertung großer Datenbestände?

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