Dienstleistungen

Smartphones, Sensoren, Chips…- Die Digitalisierung schreitet ungebremst voran. Mit ihr explodieren die Datenmengen. Aber können wir diese auch sinnvoll nutzen?

Diese neuen Datenquellen aus der Digitalisierung bergen auch ein immenses Potenzial. Jetzt kann beispielsweise analysiert werden, wann, wo und vielleicht auch, warum ein Kunde sein Kaufverhalten verändert. Es macht einfach Sinn, diese Daten zu nutzen. Dieser Grundgedanke ist die Basis von sogenannten Big Data Anwendungen, die eher vorausschauend die Daten analysieren, um Vorhersagen über das Verhalten von Menschen oder Maschinen aktiv zu nutzen.

Business Intelligence und Big Data folgen also dem gleichen Grundprinzip der Datenallokation, Datenhaltung und Analyse – wenn auch mit unterschiedlichen Methoden und Technologien. Und welchen Analytiker interessiert schon, ob seine Basisdaten aus strukturierten oder unstrukturierten Beständen kommen? Es ist Zeit für neue analytische Plattformen, die das nicht mehr trennen. Es ist Zeit für Analytics 3.0.

BI Big Data Themen

Analytics 3.0

 

Portfolio

BIG DATA ANALYTICS

DAS 7P ANALYTICS VORGEHENSMODELL

Das Big Data Analytics-Vorgehensmodell von 7P reduziert die Komplexität von Big Data Projekten und erlaubt unseren Kunden, sich dem Thema schrittweise zu nähern. Dabei müssen nicht alle Techniken und Technologien beim Start schon beherrscht werden.

  • Digitalisierung und technische Innovation sind häufig die Auslöser für Use Cases
  • Reduzierung der Komplexität beim Einstieg in Big Data Analytics durch Entkopplung von zentralen Punkten wie Governance, Architektur und Analytik
  • Verdichtung von einzelnen Big Data Initiativen zu einer Big Data Strategie

Factsheet BigData Vorgehensmodell

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UNSER BIG DATA ANGEBOT

Auf Basis dieses Vorgehensmodells hat 7P eine Reihe von spezialisierten Angeboten für Big Data Analytics – je nach Reifegrad des Themas in dem jeweiligen Unternehmen – entwickelt

  • Definition von Analytics-Use Cases und Pilotprojekte im Big Data Need Assessment-Workshop
  • Agile Entwicklung von Analytics-Prototypen im 7P-Big Data Lab oder on-premise
  • Auswahl einer analytischen Plattform und Definition von Architektur-Blueprints
  • Definition eines Vorgehensmodells und Big Data Programms
  • Aufbau eines Analytics Competence Center

Factsheet BigData Programm Management

Factsheet BigData Plattformauswahl

Factsheet BigData Lab

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Self-Service-Analytics

Self-Service-Analytics als Teil einer BI & Big Data Strategie

Wenn User-Erwartungen nicht getroffen werden, beginnen sie eigene Lösungen mit eigenen Technologien aufzubauen. Das Vertrauen in das Corporate-BI entschwindet und die Zusammenarbeit mit dem BI-Team/ BICC wird maßgeblich beeinträchtigt.

Mit Self-Service-BI wird Fachanwendern die Nutzung des BI-Softwarewerkzeugs erleichtert und mehr Freiheit bei der Erzeugung und Auswertung von Geschäftsinformationen gewährt.

Damit Self-Service-BI in der Praxis dennoch funktioniert, muss es auf einer agilen Architektur, Methodik und Organisation beruhen. Hierfür müssen neben Werkzeugen auch Zuständigkeiten, Rollen, Pflichten, Methoden und Prozesse für SSBI definiert werden.

Mit einem erprobten 5-Tages-Pilotprojekt unterstützen wir unseren Kunden dabei, den Abkoppelungsprozeß zu stoppen und Quick-Wins für Ihr Unternehmen zu erzeugen.


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Mobile Analytics

Der eigentliche Mehrwert von mobilen Anwendungen liegt bei Nutzern, die typischerweise unterwegs sind. Deren Bedürfnisse gehen schnell über die reine Analyse hinaus, sie benötigen nativen Funktionen, Transaktionsfähigkeiten sowie kollaborativen Komponenten.

Unsere 7P-Mobile Analytics Apps integrieren:

  • Business Intelligence-Dashboards und Big Data Analytics (z.B. Algorithmus-basierte Next-Best-Offerings)
  • Native Funktionen wie Kalender, GPS, Scanner, Kamera etc. (z.B. statt mühsamer manueller Filterung der analysierten Produkte)
  • Transaktionssichere Funktionen (im Online- wie Offline-Betrieb mit sicheren Adaptern für den Austausch z.B. mit dem Bestellsystem)
  • Interaktion und Kollaboration (z.B. um direkte Rücksprache mit einem Spezialisten der Zentrale zu halten während beide die gleichen Inhalte sehen)

Gerne gehen wir noch einen Schritt weiter mit Ihnen und integrieren Ihre Mobile Analytics Apps in ein generelles Mobile Analytics Framework. Dabei lösen wir generelle technische Fragestellungen zu:

  • Sicherheit
  • Performance
  • Deployment und
  • Device Management

Mobile-Analytics-grafik


BI/DWH-Modernisierung

Nichts ist stetiger als der Wandel. Das gilt auch für BI- und Big-Data-Systeme, die immer mehr nebeneinander koexistieren und dabei zusammenwachsen müssen.

Hier setzen unsere Leistungen an:

  • Predictive Analytics auf DWH- und Big-Data-Daten
  • Realtime-Datenverarbeitung und -analyse mit entsprechender Architektur (λ-Architektur), die historische Daten mit Echtzeitdaten ergänzt
  • In-Memory-Datenbanken als Performancelayer und Abstraktionsebene oberhalb klassischer BI-Systeme und Big Data
  • Datenbewirtschaftung von klassischen BI-Systemen (DWH) und Hadoop (HDFS)
  • Ergänzung klassischer BI-Systeme um Big-Data (Data Lake, Data Reservoir)
  • Festlegung optimaler Performancepfade
  • Enterprise DWH-Plattformauswahlen
  • ETL-Toolevaluierungen
  • Datenbankmigrationen


Business Intelligence & Big Data

JAN-HENRIK FISCHER
BUSINESS AREA MANAGER BUSINESS INTELLIGENCE UND BIG DATA

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