PERFORMANCEMONITORING IM SPITAL Durch ein Managementinformationssystem (MIS) basierend auf Qlik Sense und SAP setzt das UKBB auf eine datengetriebene Spitalführung.
Mehr Effizienz und Struktur Die JURA Materials-Gruppe realisiert mit iVIEW effiziente ETL-Strecke zwischen SAP FICO und Qlik
PERFORMANCEMONITORING IM SPITAL Durch ein Managementinformationssystem (MIS) basierend auf Qlik Sense und SAP setzt das UKBB auf eine datengetriebene Spitalführung.
Mehr Effizienz und Struktur Die JURA Materials-Gruppe realisiert mit iVIEW effiziente ETL-Strecke zwischen SAP FICO und Qlik
Data Analytics Durch Data Analytics Geschäftsprozesse besser durchleuchten. So minimieren Sie unternehmerische Risiken und maximieren die Sicherheit. Unternehmen kommen heutzutage nicht umhin, ihre Geschäftsprozesse mithilfe von datenanalytischen Handlungen zu durchleuchten. Dadurch lassen sich Prozesse im Allgemeinen und Zusammenhänge im Detail besser verstehen. Die so gewonnenen Erkenntnisse helfen den Unternehmen beispielsweise geschäftliche Risiken zu verringern, Wirtschaftskriminalität aufzudecken oder beides möglicherweise schon im Vorfeld zu verhindern. Bei der Datenanalyse werden die Daten durch gezielt eingesetzte Techniken auf neue Weise strukturiert, geordnet und visuell dargestellt. Typisch für Data Analytics ist der phasenweise Aufbau: Die Schritt für Schritt gewonnenen Erkenntnisse auf Basis konsistenter Daten unterstützen effektiv unternehmerische Entscheidungen. Weniger Risiko dank effektiver Data Analytics Um heutzutage geschäftliche Risiken zu identifizieren und zu minimieren, ist die intensive Beschäftigung mit unternehmensrelevanten Daten besonders wichtig. Allerdings sind die Herausforderungen für die Unternehmen dabei besonders gross: Bereits existierende gewaltige Datenmengen Zunehmender Datenflow und stetiger Datenzuwachs Wachsende Herausforderungen multidimensionaler IT-Systeme Steigende Datenkomplexität und -heterogenität Durch die häufige Kumulation dieser Faktoren wird ein schneller und umfassender Einblick in die unternehmenseigene Datenwelt immer komplizierter. Zudem wächst die Anfälligkeit für Fehler und Manipulationen oft proportional mit dem steigenden Datenvolumen in allen Unternehmensprozessen. Eine Grundlage zur Lösung dieses Problems ist die Strukturierung, das Ordnen und die einheitliche Darstellung der Daten. Diese Abläufe sind Teil der Datenanalyse und damit auch Teil einer sicherheitsorientierten Unternehmenslösung. Data Analytics mit modernen Technologien Unsere Lösungen basieren auf soliden Business-Intelligence-Technologien wie Qlik und Jedox. Diese bilden die Basis für robuste und gleichzeitig anpassungsfähige Applikationen, die eine nahtlose Integration von Analyse, Reporting und Planung ermöglichen. MEHR ERFAHREN iVIEW: Unsere BI-Plattform für die Datenanalyse Konzipiert als «Individual Standard»-Plattform lässt sich iVIEW dank hoher Standardisierung rasch und kostengünstig in jeder IT-Systemlandschaft implementieren. iVIEW analysiert Millionen von Daten in Sekundenschnelle und verringert die Komplexität der Datenintegration um 60%. Die technologische Basis bilden hier die Qlik und Jedox BI-Tools. iVIEW Entdecken Strukturierte Problemlösung in fünf Phasen Die Datenanalyse erfolgt nach einer prozessorientierten Struktur und lässt sich in fünf Phasen unterteilen. Zu Beginn muss ein Problem erkannt und in diesem Kontext die Zielsetzung für die Datenanalyse formuliert werden. Dann geht es Schritt für Schritt Richtung Problemlösung: Phase 1: Zielsetzung In der Bestandsaufnahme wird das Problem identifiziert. In der Anforderungsanalyse wird eine problembezogene Zielsetzung formuliert. Auf Basis der Zielsetzung werden dann Fragen zur Problemlösung definiert. Phase 2: Datenbeschaffung Die Daten liefernden Systeme werden festgelegt. Die für die Datenanalyse relevanten Daten werden definiert. Dazu werden die auszugebenden Formate ausgewählt. Phase 3: Datenaufbereitung Einsicht in die bestehenden Datenstrukturen. Gewinnung von Kenntnissen über Datenmodell und –zusammenhänge. Berücksichtigung der Besonderheiten verschiedener ERP-Systeme. Phase 4: Datenauswertung Gruppieren, Sortieren, Verdichten oder Filtern der Daten. Grafische Aufbereitung der Daten. Wirkungsweisen und kausale Zusammenhänge erkennbar machen. Phase 5: Ergebnisinterpretation Arbeiten auf Basis der zuvor gewonnenen Informationen. Formulieren von Erkenntnissen und daraus abgeleiteten Lösungsstrategien. Schaffen von neuem Wissen für zukünftige Datenanalysen. Die Datenanalyse lässt sich je nach Ziel und eingesetzter Software auch für Adhoc-Analysen bis hin zu automatisierten Analysen anwenden. Dank Data Analytics unternehmerisch sicher agieren Eine effiziente Datenanalyse bietet Unternehmen viele Vorteile. Unter anderem wird die Transparenz der Unternehmensdaten erhöht, das Aufdecken von Fehlern und Manipulationen ermöglicht und somit Schaden abgewendet. Wichtig für den Erfolg ist die Auswahl der richtigen Datenanalyse-Software so wie die effektive und effiziente Anwendung. Durch die Vorteile beim Einsatz der Datenanalyse senken Unternehmen ihr geschäftliches und unternehmerisches Risiko. Hohe Datenqualität Fundierte Entscheidungen auf Basis verlässlicher Daten erhöhen den Erfolg im operativen Geschäft. Kontinuierliche Verbesserung Das Entdecken von Sicherheitslücken und Schwachstellen hilft, Prozesse und Kontrollen in Unternehmen ständig zu optimieren. Gesetzliche Klarheit Im Rahmen der Compliance ist eine eigene Datenanalyse auch gesetzlich relevant und bietet Sicherheit bei internen Kontrollen oder der Jahresabschlussprüfung. Vollumfängliche Sicherheit Automatisierte Vollprüfungen durch IT-gestützte Datenanalysen bieten kontinuierliche Sicherheit gegenüber Zufallstreffern bei Stichproben. Langfristige Wirtschaftlichkeit Dank einer kontinuierlichen Datenanalyse lassen sich Geschäftsprozesse dauerhaft verbessern und die Wirtschaftlichkeit langfristig erhöhen. Das sagen unsere Kunden zur Datenanalyse "Unser Ziel war es, Datenanalysen ökonomischer, zuverlässiger und verfügbarer zu machen. Durch den Einsatz von QlikView haben wir erstmals wirklich Zugang zu unseren Daten. Informationen stehen deutlich schneller, einfacher und detailreicher zur Verfügung. Entscheidungen werden bewusster getroffen, weil wir auf eine aktuelle, valide Datenbasis zugreifen können.“ – Patrick Gruenig, Leiter Finanzen & Controlling, Lamprecht Transport AG Success Story Lamprecht Transport AG lesen Wann ist Data Analytics sinnvoll? Wenn die Qualität der im Unternehmen genutzten Daten erhöht werden soll. Wenn es gilt, mögliche Sicherheitslücken oder Fehlerquellen im Datenaufkommen zu entdecken und zu minimieren. Wenn konsistente Daten für unternehmerische Entscheidungen gewünscht sind. Wenn noch nicht erfüllte, gesetzliche Anforderungen an die Datenanalyse im Unternehmen gestellt werden. Wenn besonders KMUs nach einer effektiven Lösung für ihr Risiko-Management suchen. Unser Angebot Wir unterstützen anspruchsvolle Kunden, mittels innovativer Business-Intelligence-Lösungen fundierte Antworten auf businessrelevante Fragen zu finden. So lassen sich die richtigen Entscheidungen für eine sichere und zuverlässige Unternehmenssteuerung fällen. Angebot TECHNOLOGIEN