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Kein Datensatz ist wie der Andere. Deswegen benötigt es indiviuelle Algorithmen & Skripte, die Daten zusammenführen, aufbereiten und reinigen.
Jeder Stakeholder und Use-Case hat andere Anforderungen. Analysen müssen in der benötigten Darstellung und Granularität geliefert werden - ob statisch oder real-time. Und natürlich dabei auf alle möglichen User Inputs reagieren können.
Data Scientists sind oft eingeschränkt und gebunden an den Möglichkeiten von Tools und verschwenden zu viel Zeit an Workarounds. Dabei muss sich das Tool an den Daten & Analysen anpassen - nicht andersrum.
Data Analytics & Science sind ein mehrstüfiger Prozess, der oft in verschiedenen Tools organisiert und verteilt ist. Das führt zu Komplexität, Heterogenität in der Systemlandschaft und Silo-KnowHow. Dabei sollte der Data Scientist sich auf das Wesentliche konzentrieren können - der Datenaufbereitung & -auswertung.
Daten sind über Ihr gesamtes Unternehmen und dem World Wide Web verstreut und deren Aggregierung und Bereinung ist oft durch manuellen und repitetiven Prozessen geprägt. Vor allem die Zusammenführung der Daten benötigt meist zuerst aufwendige Aufbereitung speziell angepasst auf die jeweiligen Datensätzen.
Wir integrieren automatisiert Daten aus verschiedensten Datenquellen in einem Masterdatensatz und bereiten diese automatisch mit speziell entwickelten Algorithmen auf. Diese können Sie einerseits von uns entwickeln lassen oder selbst über unsere API bereitstellen.
Die Pflege von Daten geschieht oft manuell durch eine Reihe von Mitarbeitern und/oder kommen in einem bestimmten Format und Qualitätsstand. Da sind Fehleinträge, unterschiedliche Pflegemuster und redudante Daten vorprogrammiert.
Wir bereinigen Ihre Datensätze automatisch mit speziell entwickelten Algorithmen genau abgestimmt auf Ihre Daten und vereinheitlichen Pflegemuster und eliminieren Fehler. Dabei können Sie einerseits diese Algorithmen von uns entwickeln lassen oder selbst über unsere API bereitstellen.
Daten sind wie ein lebender Organismus, der stetig wächst und sich weiterentwickelt. Da kann man schnell die Übersicht verlieren.
Wir bieten Ihnen eine direkte Übersicht über die Qualität Ihrer Daten, beispielsweise den Füllstand und die Einhaltung des Pflegestandards über den zeitlichen Verlauf. Dabei stellen wir Ihnen Funktionalitäten zur Verfügung, die Ihnen bei Datenqualitäts-Initiativen unterstützen.
Standard Datenanalyse-Tools schaffen es oft nicht spezifische Anforderungen der Stakeholder zu erfüllen und verfehlen das Ziel von Data Analytics: Genau die benötigte Information, die echten Mehrwert schafft - wann und wo immer.
Wir bieten Ihnen individuelle Visualisierungen auf Ihre Use Cases an - von Finanzdaten-analysen bis hin zu Predictive Maintanance analysen in der Produktion. Dabei gibt es keine Restriktion, denn jede individuell gewünschte Analyse kann in der Plattform integriert werden. Dabei können Sie wie immer ihre eigene Visualisierung in der Platform über der API bereitstellen.
Aus vor allem internen Unternhemensdaten werden oft Erfolgs- und Mehrwertdarstellungen für Managements erstellt. Dabei sind KPIs oft sehr heterogene in der Berechnung und individuell erstellt für den jeweiligen Use Case. Unmöglich in einem Stadardtool alle KPIs & Kennzahlen für alle Industrien und Stakeholdern abzudecken.
Wir ermöglichen Ihnen eigene KPIs zu erstellen - komplett angepasst für jeden Datensatz und Use Case. Dabei können Sie diese - wie jede unserer Analysen- bequem Ihren Stakeholden über ein individuelles Dashboard zu Verfügung stellen.
