BI-Trends

Das Berichtswesen ist ein entscheidender Erfolgsfaktor und Voraussetzung für eine effiziente Unternehmens­führung. Unternehmen reagieren unmittelbar auf Marktchancen sowie negative Entwicklungen von Umsätzen und Kosten, um auf lange Sicht erfolgreich zu sein. Ein angemessenes Berichtswesen spielt hierfür eine wichtige Rolle.

Das Berichtswesen beschäftigt sich mit der Analyse der geschäftlichen Entwicklung. Zu diesem Zweck stellen u. a. Controller Vergleiche zwischen Soll- und Ist-Werten an und untersuchen, ob Budget-Vorgaben von bestimmten Abteilungen eingehalten werden. Die aggregierten und ausgewerteten Daten des standardisierten Reports ermöglichen es den Verantwortlichen, ihre Überwachungs- und Führungsaufgaben zu erfüllen.

Unsere Softwarelösungen erlauben es Ihnen, im Handumdrehen Ihre individuellen Berichte zu erstellen - angepasst an Ihr Corporate Design - und diese mit den richtigen Ansprechpartnern zu teilen. Wir garantieren Ihnen eine sichere Entscheidungs­grundlage für Ihr unternehmerisches Handeln auf Basis Ihrer individuellen Bedürfnisse.

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Big Data steht für große digitale Datenmengen sowie für deren Erfassung und Auswertung. Es ist auch der Sammelbegriff für alle digitalen Technologien, Architekturen, Methoden und Verfahren, die dazu notwendig sind.

Experten vermuten, dass das digitale Datenvolumen in den nächsten Jahren weltweit noch um das Zehnfache anwachsen wird, bedingt durch das Internet, die sozialen Netzwerke und Mobilgeräte.

Doch geht es nur um Datenmengen? Big Data definiert sich zunächst einmal über Datenmengen, die zu groß oder zu komplex sind oder sich zu schnell ändern. Sie können auch zu schwach strukturiert sein, um sie mit manuellen und klassischen Methoden der Daten­verarbeitung auszuwerten.

Die 5 grundlegenden Vs bei Big Data sind:

• Volume
• Validity
• Value
• Velocity
• Variety

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Cloud BI stellt Analyse- und Reporting-Funktionen und die damit verbundenen Inhalte über das Internet bereit. Der Zugriff auf Cloud BI-Applikationen kann i. d. R. über jeden Browser und auf jedem Mobilgerät erfolgen. Auch bekannt als „Software as a Service“ (SaaS) Business Intelligence, erfordert Cloud BI, dass alle erforderlichen Komponenten standort­unabhängig bereitgestellt und verwaltet werden.

Wie steht es um das Thema Sicherheit?

Cloud BI wirft bei Unternehmen Fragen nach der Datensicherheit und dem Speicherort auf. Die unternehmens­kritischen Daten müssen sicher in die Cloud transferiert und effektiv vor fremden Zugriffen geschützt werden. Hinzu kommen regulatorische Auflagen, in der die Datenspeicherung innerhalb der Europäischen Union sichergestellt werden muss.

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Datenintegration ist der Prozess, in dem Daten aus mehreren Datenbanken für die Verwendung in einer Anwendung zusammengeführt werden. Einfach ausgedrückt, ist die Datenintegration die wesentliche Verbindung zwischen Daten und Wissen. Unternehmen stellen somit sicher, dass ihre diversen Datenbanken miteinander verbunden sind.

Häufig werden in der Praxis eigene Anwendungen entwickelt, um Daten verschiedener Quellen in ein gemeinsames Format zu übertragen. Sobald jedoch die Menge und die Vielfalt der Daten zunehmen, überwältigen die Datenmanagement­anforderungen den Anwender. Komplexe Codierungen und umfangreiche Hardware­investitionen sind dann gefragt.

Unsere Softwarelösungen arbeiten auf Basis der präzisen Datenkonvertierung, um Dashboards, Visualisierungen und Berichte zu erstellen, die genau die Informationen Ihres Unternehmens widerspiegeln. Die optimale Datenintegration befreit Sie von händischen Analysen und Prognosen. Sie verringert die Fehleranfälligkeit, die während der Datenkonvertierung stattfindet.

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Ein Data Lake ist ein Aufbewahrungsort zur Datenspeicherung, der riesige Mengen an Rohdaten in ihrem Ursprungsformat bereithält, bis diese benötigt werden. Während hierarchisch aufgebaute Data Warehouses die Daten in Dateien oder Ordnern ablegen, werden sie in Data Lakes in einer flachen Architektur gespeichert.

Die Hauptunterschiede zwischen einem Data Lake und einem Data Warehouse sind:

• Aufbewahrung von Daten
• Arten von Daten
• Nutzer
• Änderungen

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Data Mining nutzt Erkenntnisse aus den Bereichen der Informatik, Mathematik und Statistik zur rechnergestützten Analyse von Datenbeständen. Hierfür kommen bei den Analysten u. a. Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) zum Einsatz, um große Datenbestände hinsichtlich neuer Quer­verbindungen, Trends oder Muster zu untersuchen.

Die für das Data Mining angewandten Methoden haben jeweils definierte Ziele und werden einzelnen Aufgaben zugeordnet. Diese Aufgaben lassen sich beispielsweise in folgende Einzelbereiche aufteilen:

• Klassifikation
• Segmentierung
• Prognose
• Abhängigkeits­analyse
• Abweichungs­analyse

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Datenmodelle repräsentieren, welche Daten verwendet werden und welches Format für verschiedene Geschäftsprozesse benötigt wird. Durch die genaue Darstellung der Anforderungen des Informationssystems erleichtern Datenmodelle das Kommunikationsgeschäft und die technische Entwicklung.

Dabei kann ein Datenmodell konkret oder abstrakt sein. Es beinhaltet die folgenden Hauptkomponenten:

• Datentyp
• Datenelement
• Datenquelle
• Ereignisquelle
• Link

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Data Monitoring ist eine übliche Geschäftspraxis, mit der kritische Geschäftsdaten routinemäßig auf Qualitäts­anforderungen überprüft werden. Das Ziel hierbei ist es, eine hohe Datenqualität sicherzustellen sowie zuvor festgelegte Standards einzuhalten.

Data Monitoring ermöglicht es Unternehmen, proaktiv einen hohen, konsistenten Standard der Datenqualität zu pflegen. Durch routinierte Überprüfung von gespeicherten Daten können Unternehmen die ressourcen­intensive Datenvorbereitung vermeiden.

Wir kennen uns aus! Betreiben Sie mit unseren Softwarelösungen aktives Monitoring. Datenauffälligkeiten, deren Rahmen­bedingungen Sie zuvor definieren, werden per Push-Benachrichtigung wahrgenommen, über den Schnellzugriff sofort abgerufen und mittels Reporting visualisiert.

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Datenqualitäts­­management umfasst sämtliche Maßnahmen, die eine vermögenswert­­orientierte Betrachtung von Daten in einem Unternehmen ermöglichen.

Datenqualität veranschaulicht die Eignung von Daten, die Realität zu beschreiben. Insbesondere beschreibt sie, wie verlässlich Daten sind und wie diese als Planungsbasis des eigenen unternehmerischen Handelns verwendet werden können.

Auf der Basis von Daten werden Entscheidungen gefällt, Marktchancen bewertet und Verhandlungen geführt. Hierbei entsteht eine Korrelation zwischen Datenqualität und Entscheidungs­qualität. Daher ist Datenqualität für Entscheidungsträger von zentraler Bedeutung.

Für uns ist Datenqualitäts­management kein Problem! Mit unseren Softwarelösungen ist es möglich, sämtliche Daten konsistent, aktuell und schnell zur Verfügung zu stellen. Wir schaffen Transparenz über Daten und Unternehmens­prozesse, damit zuverlässige Analysen durchgeführt und demzufolge Entscheidungen sicher getroffen werden können.

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Von Datenanalyse wird häufig im Zusammenhang mit statistischen Untersuchungen gesprochen. Im Allgemeinen geht es hierbei darum, aus vorliegenden Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei werden die Daten mithilfe unterschiedlicher Techniken anders strukturiert, geordnet und dargestellt, sodass die Ergebnisse als Grundlage zur Lösung von Problemen dienen. Die Datenanalyse selbst kann somit als eigenes Verfahren oder eigene Technik in den großen Rahmen der Prozessverbesserung eingeordnet werden.

Unsere Analyse- und Reportingsoftware antares analyzer dient der Verbesserung von geschäftlichen Abläufen. Unternehmen kommen heutzutage nicht ohne Datenanalysesoftware umhin, um ihre Geschäftsprozesse mithilfe von datenanalytischen Handlungen zu durchleuchten und besser zu verstehen. Nur so können sie geschäftliche Risiken verringern und von vorneherein verhindern.

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Traditionelle BI-Softwarelösungen geben vereinfacht Antworten auf das „Wer, Was und Wie viel“. Die Frage nach dem „Wo“ wird aber häufig nicht gestellt. Dabei ist eine objektive Bewertung nur möglich, wenn man alle wichtigen Einflussgrößen und damit auch den Raumbezug berücksichtigt.

Geo & Location Intelligence beginnt mit der Ortung von Informationen auf einer geographischen Karte, dem sogenannten Geocodieren.

Dank der Google-Maps-Integration ist eine standortbezogene Analyse mit unserer Analyse- und Reportingsoftware antares analyzer möglich. Im Sinne der Datenveredelung werden Ihre ortsbezogenen Daten gezielt mit geschäftsrelevanten, externen Daten (z. B. Kaufkraft, Produktaffinität, soziodemographische Kennzahlen, etc.) angereichert.

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Ein internes Kontrollsystem (IKS) hilft datenbetriebenen Unternehmen dabei, ihre internen Geschäftsprozesse effizient zu überwachen, zu dokumentieren und damit Missbrauchs- und Schadenshandlungen in Unternehmen zu verhindert. Dank der vollständigen Dokumentation der Prozesskontrollen und der workflowgestützten Überwachung stellt ein internes Kontrollsystem sicher, dass Ihre Geschäftsprozesse ordnungsgemäß, transparent und sicher ablaufen.

Dabei muss ein IKS bestimmte Anforderungen erfüllen, die in verschiedenen Rahmenwerken beschrieben sind. Das bekannteste unter ihnen ist das «Internal Control Framework – COSO», welches den international anerkannten Standard für ein unternehmensweites Risikomanagement darstellt. Das ist die Grundlage für den Aufbau eines umfassenderen Risikomanagementsystems mit IKS-System.

Unser IKS-Softwaremodul antares RiMIS® IKS entspricht den internationalen Standards und bietet Ihnen eine optimale Risikomanagement-Softwarelösung.

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Predictive Analytics beschäftigt sich in erster Linie mit zu erwartenden und möglichen Ereignissen. Es beantwortet die Frage „Was wird unter welchen Voraussetzungen passieren?“. In der Regel erfolgt zunächst die Datenvisualisierung der Prognoseergebnisse mit einer ergänzenden Software. Diese wird dann interaktiv in Teams diskutiert, weitergeleitet und bearbeitet.

Durch Predictive Analytics können sich kompetitive Unternehmen einen enormen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Es ermöglicht eine bessere Planungs- und Entscheidungsbasis, um erfolgversprechende Maßnahmen abzuleiten.

Herausforderungen von Predictive Analytics:

• Werden alle Daten genutzt, die zur Verfügung stehen?
• Welches Detaillevel wird in den Analysen betrachtet?
• Wie müssen Daten modifiziert werden, um „Ready for Predictive“ zu sein?
• Welches mathematische Modell passt zum Anwendungsfall?
• Wie beweisen Sie in einer Evaluation, dass der Ansatz Predictive Analytics wirkt?

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Oft ist kein bzw. ein schlechtes Risikomanagement der Grund für Unternehmensrisiken, die zu Insolvenzen, Forderungsverlusten oder den Abbau von Arbeitsplätzen führen. Risiken bedeuten aber nicht nur Gefahren. Bewusstes und kontrolliertes Risikomanagement bietet die Chance, die Unternehmensexistenz langfristig zu sichern und sogar Wettbewerbs­vorteile zu generieren. Das Ziel ist es, möglichst viele Risiken und Lücken in Unternehmens­abläufen bereits im Vorfeld zu erkennen und zu beheben.

Compliance bedeutet „pflichtgemäßes Verhalten“. Es dient in seiner Umsetzung dazu, dass Aufbau, Handeln und Dokumentation einer Organisation in dieser pflichtgemäßen Form sichergestellt wird.

Häufig werden die Managementsysteme (Risiko- vs. Compliance-Management) als getrennte, voneinander unabhängige Systeme etabliert, was tatsächlich zu Mehraufwand und auch Informationsverlust führen kann. Wir hingegen bieten ein integriertes Managementsystem für das Governance, Risk & Compliance-Management - antares RiMIS®.

Mithilfe unseres Risikomanagement-Systems wird durch vorbeugende Maßnahmen der Eintritt von Pflichtverletzungen sowie Schadens- und Haftungsfällen vermieden. Darüber hinaus werden Potenziale aufgebaut, um die Wettbewerbsfähigkeit zu optimieren.

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Self-Service BI beschreibt den eigenständigen Zugriff auf Unternehmensdaten durch Fachanwender. Vor der Einführung von Self-Service BI waren Analysten gezwungen, sich für Datenabfragen immer direkt an die IT-Abteilung zu wenden. Dies erzeugte zusätzlichen Arbeitsaufwand für die IT-Spezialisten und verlangsamte den Arbeitsprozess.

Bei Self-Service BI-Anwendungen sollte darauf geachtet werden, dass die Möglichkeit gegeben ist, spezifische Nutzerrechte einzuführen, um den Zugriff auf die Unternehmensdaten nur für ausgewiesenes Personal zu limitieren. Außerdem sollte die Verarbeitung der Daten innerhalb des Unternehmens einheitlichen Strukturen folgen. Der Zugriff auf Unternehmensdaten setzt die Bereitstellung eines geeigneten Data Warehouses, einer BI-Software und die Anwendung von Reporting-Tools voraus.

Seit über 25 Jahren beraten wir Unternehmen zu Data Warehouses, etablieren und vermarkten BI-Softwarelösungen und beweisen unser Know-how, welches sich durch fundierte Erfahrungen aus den unterschiedlichsten Aufgabenstellungen ergibt.

Die benutzerfreundliche Oberfläche unserer Softwarelösungen ist intuitiv bedienbar, sodass der Arbeitsaufwand reduziert wird. Zum besseren Verständnis für fachfremde Nutzer kann außerdem die Nutzung unseres Online-Handbuches oder des Support-Systems beitragen. Häufig finden unsere Self-Service BI-Systeme Einsatz im Controlling, Marketing, Vertrieb und überall dort, wo die Analyse von Unternehmensdaten eine tragende Rolle spielt.

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