Data Analytics

Angesichts der aktuellen Situation müssen Unternehmen heute mehr als je zuvor eine hohe Resilienz aufbauen und Kontinuität sicherstellen. Mit einem neuem Fokus müssen sie lernen, ihren Betrieb auf neue Art und Weise zu stabilisieren und zu steuern. Dabei gilt es, Entwicklungen standzuhalten, vorherzusehen, schnell zu reagieren, sich anzupassen und zukunftssicher zu machen.

Resilienz durch Daten und Insights. #DataDoMore

Angesichts der aktuellen Situation müssen Unternehmen heute mehr als je zuvor eine hohe Resilienz aufbauen und ihre Kontinuität sicherstellen. Mit neuem Fokus müssen sie lernen, ihren Betrieb auf neue Art und Weise zu stabilisieren und zu steuern. Dabei gilt es, Entwicklungen standzuhalten, vorherzusehen, schnell zu reagieren, sich anzupassen und zukunftssicher zu machen. Daten und Insights können helfen, die nötige Resilienz zu entwickeln, um Innovationen zu beschleunigen, Produktivität zu erhöhen, Wachstum zu steigern, Kosten zu senken, Risiken zu minimieren und die Asset-Auslastung zu optimieren. Damit stellen Daten und Insights strategische Assets dar, aus denen Unternehmen wertvolle Informationen über aufkommende Chancen, verborgene Bedrohungen, sich wandelnde Kundenerwartungen und das Wettbewerbsumfeld gewinnen können, um angemessen und zeitnah zu reagieren. Dies wiederum trägt dazu bei, die Supply Chain zu automatisieren, kontinuierliche Innovationen zu erzeugen und für Mikromomente im Kundenerlebnis zu sorgen. Möglich wird ein solches datengetriebenes Unternehmen durch künstliche Intelligenz, durch deren Signale transformative Werte geschaffen werden können. Geschieht dies in einer Do-It-Yourself-Kultur, können die Akteure schnell agieren, sich effektiv verteidigen und ihr Unternehmen abgrenzen oder sogar neu aufstellen.

Wir helfen unseren Kunden, diesen Ansatz zu implementieren, um bereichsübergreifend aus Daten neue Werte zu schaffen.

Dabei begleiten wir ihren Wandel weg von der herkömmlichen Orientierung auf Use Cases und Punktlösungen hin zur Entwicklung benötigter Kompetenzen, um Daten zu monetarisieren. Zu Beginn des Prozesses entwickeln wir einen integrierten und maßgeschneiderten Blueprint, um Möglichkeiten der datengetriebenen Wertschöpfung zu visualisieren. Davon ausgehend skizzieren wir eine Roadmap zur schrittweisen Entwicklung der Maßnahmen, die für die Umsetzung des Blueprints erforderlich sind. Dazu gehören:

  • Modernisierung des Unternehmenskerns, um die digitale Transformation vorzubereiten
  • Implementierung intelligenter Systeme, die Daten mit fortschrittlichen Methoden auswerten, um neue Signale zu erfassen und Verknüpfungen zu bilden
  • Nutzung von künstlicher Intelligenz, um Unternehmen im Tempo der digitalen Entwicklung lern- und anpassungsfähig zu machen

Im Rahmen der Modernisierung müssen Daten und Insights ans Licht gebracht werden, die in alten Systemen verborgen sind, um ein flexibles Netz aus grundlegenden Services zu konzipieren. Dieses Fundament kann anschließend in Komponenten zerlegt werden, die dynamisch im jeweiligen Kontext angeordnet und automatisiert werden können. Dies erfordert häufig die Abschaltung oder Erneuerung bisheriger Systeme, die im Kern des Unternehmens stehen. So haben wir beispielsweise kürzlich für eine Retailbank das System für Bonitätsbewertungen auf ein neues Level gehoben, um Bewertungen potenzieller Neukunden und Prozess-Applikationen in Echtzeit zu ermöglichen. Zur Steigerung der Agilität haben wir das System für Kreditentscheidungen neu konzipiert und die Mainframe-Umgebung der Bank transformiert. Heute ist die Bank in der Lage, Bonitätsbewertungen in weniger als 50 Millisekunden zu generieren.

Im nächsten Schritt gilt es, die Daten-Supply-Chain zu digitalisieren und in ein Asset umzuwandeln, das intelligente Auswertungen zulässt und für datenbasierte Entscheidungen im gesamten Unternehmen genutzt werden kann. Derartige Projekte führen wir für verschiedenste Kunden im Retail-Sektor durch. In diesen verarbeiten wir strukturierte und unstrukturierte Daten rund um Kundenaktionen, Reaktionen auf Promotions, SmartLabel Scans, Produktaffinitäten, Kundenpräferenzen sowie Preis- und Produktwahrnehmungen. Anschließend setzen wir Methoden des maschinellen Lernens ein, um die Empfehlungslogik für Produkt-Promotions in Echtzeit zu verbessern.

Wir implementieren verschiedene Modelle der künstlichen Intelligenz zur Lösung von Business-Problemen in einem von Experten unterstützten, nahezu vollautomatisierten Modus. Auf diese Weise lassen sich kontinuierliches Lernen und stetige Verbesserungen in validierte und neue Modelle integrieren. Unsere Kunden aus der Finanzindustrie sind ein exzellentes Beispiel dafür, wie dies in Erfolg übersetzt werden kann. Wir wenden AI-Methoden an, um Anomalien in Daten und Transaktionen zu erkennen, die auf verdächtige Vorgänge hinweisen, und machen die Verantwortlichen auf potenziell betrügerische Aktivitäten aufmerksam. Darüber hinaus analysieren wir Muster, um kritische Vorfälle vorherzusagen und Just-in-Time-Maßnahmen zur Prävention zu veranlassen.

Mit diesem Ansatz können Unternehmen eine Datenstruktur schaffen, die alle relevanten Punkte miteinander verbindet und zur Grundlage aller Entscheidungen im Unternehmen wird, zu der alle gleichermaßen Zugang haben. Damit sind es nicht Daten, die den Unterschied zwischen erfolgreichen und nicht erfolgreichen Unternehmen ausmachen. Es sind vielmehr die Mitarbeiter, die von Daten unterstützt unbekannte Zusammenhänge herstellen, neue Probleme erkennen und Lösungen für komplexe Herausforderungen entwickeln. Möglich wird dies durch kooperative Beziehungen, von denen Konsumenten auf völlig neue Weise profitieren.

Unser Portfolio umfasst folgende Leistungen:

Datenmonetarisierung zur Insights-gestützten Erkennung und Nutzung neuer Möglichkeiten, um die Arbeitsergebnisse im Unternehmen zu steigern und in bislang unerschlossenen Bereichen Innovationen zu ermöglichen.

Datenmodernisierung zur Schaffung einer grenzenlosen Datenlandschaft auf Grundlage cloudbasierter Datenplattform-Architekturen, um Daten zu skalieren und umfangreiche Analytics-Kapazitäten sicherzustellen.

Analytics zur Abdeckung des gesamten Spektrums an Analytics-Möglichkeiten in Unternehmen, die von Insights und Modeling bis zu AI und ML reichen.

Data Operations zum Aufbau automatisierungsbasierter skalierbarer Plattformen für optimierte Datenoperationen und Managed Services.

DSGVO zur Sicherstellung der DSGVO-Konformität von Unternehmen durch unser End-to-End-Framework (Beurteilen, Definieren, Verwalten und Managen).

Machen Sie mehr aus Ihren Daten durch Analytics und Datenmonetarisierung – #DataDoMore