Advanced Analytics ist ein innovativer Ansatz in der Datenanalyse, der Unternehmen ermöglicht, durch den Einsatz modernster Technologien und Methoden wie Machine Learning und Künstlicher Intelligenz tiefere Einblicke in ihre Daten zu gewinnen. Im Gegensatz zur klassischen Datenanalyse, die hauptsächlich retrospektiv ist, zielt Advanced Analytics darauf ab, zukünftige Ereignisse vorherzusagen und proaktive Entscheidungen zu unterstützen. Dieser analytische Ansatz wird zunehmend zur Grundlage für strategische Entscheidungen und verschafft Unternehmen wertvolle Wettbewerbsvorteile, indem er präzisere und agilere Reaktionen auf Marktveränderungen ermöglicht.
Advanced Analytics erstreckt sich über zahlreiche Anwendungsbereiche, von der Vorhersage des Kundenverhaltens im Marketing bis hin zur Optimierung von Produktionsprozessen in der Fertigungsindustrie. In einer datengetriebenen Welt, in der Unternehmen mit großen Datenmengen aus verschiedenen Quellen konfrontiert sind, spielt Advanced Analytics eine zentrale Rolle in der digitalen Transformation und unterstützt die kontinuierliche Weiterentwicklung der Unternehmensstrategie. Die Fähigkeit, aus historischen Daten Muster zu erkennen und zukünftige Entwicklungen abzuleiten, macht Advanced Analytics zu einem unverzichtbaren Instrument in der modernen Geschäftswelt.
Die wichtigsten Punkte im Überblick:
Präzise Entscheidungsfindung: Advanced Analytics unterstützt Unternehmen dabei, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, die auf fundierten Analysen und Vorhersagemodellen beruhen.
Wettbewerbsvorteil: Durch tiefere Einblicke und die Erkennung versteckter Muster können Unternehmen proaktiver und effizienter agieren.
Skalierbarkeit und Flexibilität: Advanced-Analytics-Methoden sind skalierbar und anpassungsfähig, was Unternehmen eine größere Flexibilität in einer dynamischen Marktsituation ermöglicht.
Optimierung von Geschäftsprozessen: Durch die Analyse und Optimierung von Abläufen lassen sich Effizienzgewinne erzielen und der Return on Investment (ROI) steigern.
Fehlerreduktion und Risikoanalyse: Advanced Analytics minimiert das Risiko menschlicher Fehler und ermöglicht eine präzise Risikobewertung, wodurch die Zuverlässigkeit und Stabilität von Geschäftsentscheidungen erhöht wird.
Advanced Analytics ist damit eine Schlüsseltechnologie, die Unternehmen unterstützt, aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, sich auf die Zukunft vorzubereiten und langfristig erfolgreich am Markt zu bestehen.
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In der heutigen datengesteuerten Geschäftswelt ist data-driven decision making für globale Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Die Sonepar Deutschland GmbH erkennt die Relevanz dieser Herangehensweise und setzt mit Microsoft Power BI auf ein effektives Reporting- und Analysewerkzeug. Als langjähriger Partner von Sonepar hat noventum consulting bereits im Jahr 2018 erfolgreich das zentrale Datawarehouse des Unternehmens neu mitgestaltet und konsolidiert. Nun sind wir in der Zusammenarbeit den nächsten Schritt gegangen: die Implementierung von Power BI zur Verbesserung des Berichtswesens und der Analysen.
Unternehmen erkennen zunehmend die Unumgänglichkeit von Self Service BI (SSBI), doch nicht selten scheitern sie an der Umsetzung und können deshalb die Potenziale nicht voll ausschöpfen.Mit diesem Beitrag wollen wir die folgende Frage beantworten: Welche Faktoren müssen erfüllt sein, damit die Zusammenarbeit zwischen zentraler BI-Organisation und Anwendern in den Fachbereichen – den so genannten „Power Usern“ – funktioniert und beide Seiten voneinander profitieren?
Mit Composite Models erweitert Microsoft das Einsatzspektrum von Power BI für Fachabteilungen in Unternehmen maßgeblich. Für die zentralen Business Intelligence- bzw. IT-Abteilungen entsteht gleichzeitig ein sehr starkes Instrument für Self-Service BI, um die Fachabteilungen unter Berücksichtigung ihrer Governance-Richtlinien mit neuen Freiheiten und Fähigkeiten auszustatten.
Bei noventum beschäftigen wir uns sehr oft mit der Anbindung von SAP-Systemen an Microsoft-basierte Data Platforms. Sowohl auf Azure mit ADF und Azure SSIS oder lokal mit SSIS und oftmals mit XtractIS von Theobald.
Die Königsdisziplin der Datenextraktion aus SAP ist das Anbinden von Daten über SAP BI Content Datasources.