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
Datenplattform Datenplattformen sind umfassende End-to-End-Lösungen, die strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen verarbeiten und analysieren. Wie eine Raffinerie setzen sich Datenplattformen aus verschiedenen Komponenten zusammen und sind in der Lage, grosse Datenmengen so zu handhaben, dass aus Rohdaten wertvolle Erkenntnisse generiert werden. Komponenten Anwendungsfälle Auswahlkriterien Was versteht man unter einer Datenplattform? Datenplattformen sind umfassende End-to-End-Lösungen, die Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, speichern, verarbeiten und analysieren können. Sie sind in der Lage, strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten zu verwalten. Der Hauptzweck einer Datenplattform besteht darin, Daten effizient zu sammeln, zu organisieren, zu analysieren und zu verwalten. Im Kern geht es darum, Daten in grossem Massstab effizient zu bewältigen und mit fortschrittlichen Analyseverfahren wie Künstlicher Intelligenz (KI) bzw. Maschinellem Lernen (ML) Erkenntnisse aus diesen Daten zu gewinnen, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Wie arbeiten Datenplattformen? Datenplattformen bestehen aus mehreren Komponenten, die sich in Schichten – so genannte Layer – einteilen lassen, die jeweils eine bestimmte Funktion haben: Data Sources LayerDie Datenquellenschicht beinhaltet strukturierte, unstrukturierte und/oder halbstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen wie ERP- oder CRM-Systemen, Excel-Dateien, Textdateien, Bildern, Audio- und Video-Streaming-Quellen wie IOT-Geräten oder Webservices. Ingestion LayerHier erfolgt das Extrahieren der Daten aus den Datenquellen, die Überprüfung der Datenqualität und das Speichern der Daten im Landing- oder Staging-Bereich der Datenplattform.Passende Lösungen: Storage LayerIn dieser Schicht werden die Daten gespeichert. Die gängigsten Speichertechnologien sind Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS), NoSQL-Datenbanken (Not Only SQL), In-Memory-Datenbanken, Hadoop und Cloud-Speicher.Passende Lösungen: Processing Layer In der Verarbeitungsschicht werden die gesammelten Daten aufbereitet, bereinigt, angereichert, transformiert und aggregiert, um sie für Analysen und Geschäftsanwendungen nutzbar zu machen. Die Verarbeitung kann je nach Art der Datenquelle und den Anforderungen an die Datenverfügbarkeit in Stapeln (zu einer bestimmten Uhrzeit/Tag) oder in Echtzeit erfolgen.Passende Lösungen: Analytics LayerNach der Verarbeitung werden die Daten mithilfe von Analysesoftware und -methoden analysiert, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Dies kann die Verwendung von Modern-Analytics-Tools, Datenvisualisierung, maschinellem Lernen und Predictive Analytics umfassen. Die Ergebnisse werden den Anwenderinnen und Anwendern in Form von Reports, Dashboards, Self-Service-BI-Tools oder Live Streams präsentiert.Passende Lösungen: Während des gesamten Prozesses ist die Datenplattform auch für die Sicherheit und Steuerung der Daten verantwortlich. Dazu gehören die Zugriffskontrolle, die Verschlüsselung und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen. Was sind typische Anwendungsfälle für Datenplattformen? Datenplattformen werden in zahlreichen Branchen und Unternehmen eingesetzt, um Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen: 360°-Sicht auf KundenDie Sammlung kanalübergreifender Daten auf Customer Data Platforms ermöglicht zahlreiche Anwendungen, mit denen sich Kundenbeziehungen durch ein besseres Kundenverständnis stärken und in der Folge Umsätze steigern lassen. Customer Journey-Analyse helfen Unternehmen beispielsweise dabei, Marketingstrategien und Vertriebsaktivitäten besser anzupassen. Aus der Analyse von Onsite-, Engagement-und Transaktionsdaten lassen sich das künftige Kaufverhalten und Marktanforderungen vorhersagen (= Predictive Analytics) und personalisierte Produktempfehlungen generieren. Mithilfe digitaler Intelligenz lässt sich zudem feststellen, ob und welche Upsell- bzw. Cross-Sell-Möglichkeiten bestehen. Weitere Einsatzbeispiele sind die Kundensegmentierung sowie der Kundenservice- und support. Echtzeit-ProduktionsüberwachungDatenplattformen schaffen die Grundvoraussetzung, um die Effizienz der Fertigung zu steigern. Durch die Analyse von IoT-Daten lassen sich beispielsweise Engpässe durch technische Störungen schnell identifizieren und über entsprechende Alerting-Funktionen automatisch an die zuständigen Personen melden. Ebenso können Massnahmen wie die Temperaturregelung einer Maschine bei Überschreitung eines Grenzwertes automatisiert gestartet werden – ohne, dass Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter eingreifen müssen. KI gestützte Predictive MaintenanceUnternehmen können mittels der Auswertung historischer und Echtzeit-Sensordaten vorhersehen, wann ein Maschinenausfall oder Sicherheitsrisiko wahrscheinlich ist und so Wartungsarbeiten proaktiv planen. Auf Basis von ermittelten Ausfallraten einzelner Teile bzw. Artikel in Abhängigkeit von Faktoren wie Gebrauchsstunden oder gefahrenen Kilometern können beispielsweise auch Kunden proaktiv benachrichtigt werden, wenn ihre Fahrzeuge gewartet werden müssen und welche Teile repariert oder ersetzt werden sollten, um einen Ausfall oder Defekt zu vermeiden. Intelligent / Smart WarehousesDurch die Erfassung und das Management wichtiger Informationen über das gesamte Lager und die logistischen Abläufe in einer Datenplattform entsteht eine digitale Sicht auf sämtliche physische Abläufe. Dadurch gewinnen Unternehmen volle Transparenz über Lagerbestände. Artikel lassen sich einfach und schnell auffinden. Die Analyse von Faktoren wie Nachfrageprognosen, Vorlaufzeiten und Echtzeit-Lagerbestände hilft bei der Bestimmung der optimalen Lagerbestände und der Anforderungen an den Sicherheitsbestand. Dadurch können Unternehmen ihre Bestände ausgleichen, um Über-, bzw. Fehlbeständen zu vermeiden. Zeichnen sich Fehlbestände ab, wird unmittelbar eine Warnmeldung ausgelöst, so dass die zuständigen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter entsprechend gegensteuern können. Vereinfacht wird zudem die Einhaltung der Vorschriften zur Lieferkette (Chain-of-Custody). RFID- und RTLS-Lösungen in Kombination mit Temperatursensoren ermöglichen dem Lagerbetrieb die Echtzeitüberwachung der Temperatur von empfindlichen Waren. Werden Temperaturgrenzwerte erreicht, erfolgt eine Warnmeldung an die Verantwortlichen oder eine automatisierte Nachjustierung der Temperatur. Noch intelligenter werden Lagerhäuser in Verbindung mit AR (Augmented Reality): Mitarbeitende im Lager werden über ein Heads-up-Display mit AR-Anwendung auf dem schnellsten Weg zu den Standorten der Waren geführt. Beim Erreichen des Standortes wird der Bereich beleuchtet, an dem die Ware zu entnehmen ist. Angezeigt werden auch die jeweilige Entnahmemenge und der Ort, an dem sie auf den Wagen zu legen ist. Optimierung der LieferketteEffizienzverbesserungen der End-to-End-Lieferkettenprozesse ergeben sich aus der Integration und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen, z. B. von Lieferanten, Herstellern, Distributoren, Einzelhändlern und Kunden in eine Datenplattform. Die Analyse von Daten aus diesen Quellen ermöglicht es Unternehmen, umfassende Einblicke in ihre Lieferkettenprozesse zu gewinnen, um Ineffizienzen, Engpässe und verbesserungswürdige Bereiche in der Beschaffung, der Produktion, der Bestandsverwaltung, dem Transport und in der Distribution zu identifizieren. Beispielsweise lassen sich auf der Grundlage von Faktoren wie Vorlaufzeit, Qualität und Kosten die besten Lieferanten identifizieren. Durch die Analyse von Faktoren wie Versandkosten, Transitzeiten und Routeneffizienz lässt sich der Logistikbetrieb optimieren. PersonalmanagementMitarbeiterbezogene Daten zu Faktoren wie Leistung, Demografie und Engagement lassen sich im Rahmen von Workforce Analytics dazu nutzen, Produktivität, Zufriedenheit und Bindungsmuster des Personals zu verstehen. Aus diesen Mustern lassen sich wichtige Informationen über Strategien zur Talentgewinnung ableiten. Zudem können die am besten geeigneten Kandidaten auf der Grundlage ihrer Fähigkeiten, Qualifikationen und Erfahrungen identifiziert werden. Dadurch verbessern sich Einstellungsergebnisse, was zu einem sinkenden Zeit- und Kostenaufwand für die Talentakquise führt. Fraud DetectionDie Aufdeckung von Betrug ist ein weiterer wichtiger Anwendungsfall für Datenplattformen, insbesondere im Finanz- und E-Commerce-Sektor. Durch die Analyse von Transaktionsdaten und Nutzerverhalten können Datenplattformen Muster und Anomalien erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten können. Moderne Analysetechniken wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz können eingesetzt werden, um die Genauigkeit von Betrugserkennungssystemen zu verbessern. Die Implementierung einer robusten Lösung zur Betrugserkennung kann Unternehmen und Kunden vor finanziellen Verlusten schützen und das Vertrauen in das Unternehmen aufrechterhalten. Wie wählt man die richtige Datenplattformen aus? Am Markt herrscht ein buntes Durcheinander von Typenbezeichnungen: unternehmensübergreifende und spezielle Use-Case-Plattformen wie Customer Data Platforms (CDP), Enterprise Data Platforms und Cloud Data Platforms sind nur einige Beispiele. Leiten lassen sollten sich Unternehmen nicht von Begrifflichkeiten, sondern von dem Ziel, eine Datenplattform aufzubauen, die alle Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in die Lage versetzt, einfach Erkenntnisse aus allen Daten im Unternehmen gewinnen zu können – unabhängig von Quelle, Format Zeitrahmen oder Art der Fragen, auf die Antworten benötigt werden.Wesentliche Aspekte, mit denen sich Unternehmen im Rahmen der Auswahl einer Datenplattform beschäftigen sollten, sind: HostingWichtig ist die grundsätzliche Entscheidung, ob die Plattform lokal gehostet oder in einer Cloud/SaaS-Umgebung betrieben werden soll. SkalierbarkeitBerücksichtigt werden sollte die Fähigkeit der Plattform, mit dem Wachstum der Datenanforderungen Schritt zu halten. FlexibilitätDie Plattform sollte flexibel genug sein, um mit verschiedenen Datenquellen, -formaten und -anforderungen umzugehen. BenutzerfreundlichkeitGeachtet werden sollte zudem auf die Benutzerfreundlichkeit und die Fähigkeit, unterschiedliche Anwenderinnen und Anwender zu unterstützen. Sicherheit und ComplianceVon grosser Bedeutung sind die Sicherheit der Daten gemäss eigener Compliance-Vorgaben und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Intelligenz und AutomatisierungDie Plattform sollte intelligente Funktionen und Automatisierungsmöglichkeiten (KI/ML) bieten, um datengetriebene Erkenntnisse zu gewinnen. Als Modern-Intelligence-Experte für ganzheitliche End-to-End Data Intelligence mit langjähriger Projekterfahrung begleiten wir Unternehmen bei allen Prozessschritten – von der Anforderungsanalyse über die Architekturgestaltung über die Toolauswahl und Lizenzberatung bis zur Lösungsimplementierung sowie Schulung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Deshalb wissen wir auch, dass es nicht „die eine Lösung für alle“ gibt, sondern jedes Unternehmen eine Datenplattform braucht, die zu den individuellen Voraussetzungen und Anforderungen passt.Wir unterstützen Sie dabei, die richtige Plattform für Ihre aktuellen und künftigen Anforderungen zu finden: Nehmen Sie Kontakt auf!