Fragestellungen und KPI-Definitionen
Workshops mit den Fachverantwortlichen, in denen wir festlegen, welche Entscheidungen die Analyse unterstützen soll, und eine einheitliche Definition für jede Kennzahl vereinbaren.
Data Analytics, die Geschäftsfragen beantwortet
Wir analysieren Ihre Geschäfts- und Betriebsdaten, um konkrete Fragen zu beantworten (warum die Marge gesunken ist, welche Kunden abwanderungsgefährdet sind, wo ein Prozess Zeit verliert) und machen aus den Antworten Kennzahlen, die Ihre Teams verfolgen können.
Was wir tun
Leistungsumfang
Explorative Analyse und Ursachenanalyse
Wir verbinden Vertriebs-, Finanz-, Betriebs- und Produktdaten, um die Treiber eines Trends zu finden, statt ihn nur zu beschreiben.
Kunden- und Produktanalysen
Segmentierung, Kohorten- und Retention-Analysen, Funnel-Konversion und Preisanalysen.
Betriebs- und Prozessanalysen
Durchlaufzeiten, Engpässe, Auslastung und Qualitätskennzahlen auf Basis von Daten aus ERP-, MES- oder Ticketsystemen.
Semantische Schicht
Gemeinsame Geschäftsdefinitionen in dbt oder Power-BI-Semantikmodellen, damit jeder Bericht den Umsatz gleich berechnet.
Technologien
Typische Technologien
Wir sind an keinen Anbieter gebunden: Wir arbeiten in Public und Private Clouds und richten uns nach Ihrer Umgebung, Ihren Lizenzen und den Kompetenzen Ihres Teams. Diese Werkzeuge setzen wir in diesem Bereich am häufigsten ein.
Sprachen und Bibliotheken
- SQL
- Python
- R
- pandas
- Polars
- Jupyter
Datenplattformen
- Snowflake
- BigQuery
- Databricks
- ClickHouse
- DuckDB
- PostgreSQL
Modellierung und semantische Schicht
- dbt
- SQLMesh
- Cube
BI-Werkzeuge
- Power BI
- Looker
- Tableau
- Apache Superset
- Metabase
Verwandte Leistungen
Häufig kombiniert mit dieser Leistung
- Databricks
- Snowflake
- BigQuery
- Microsoft Fabric
Data Engineering
Batch- und Streaming-Pipelines, Data Warehouses und Lakehouses, Datenbankdesign und verlässliche Datenqualität.
- Power BI
- Looker
- Tableau
- Apache Superset
Visualisierung & BI
Dashboards und Self-Service-BI in Power BI, Looker und Tableau auf einem konsistenten Datenmodell.
- Python
- R
- scikit-learn
- XGBoost
Data Science & ML
Prognosemodelle und Machine Learning vom Experiment bis in die Produktion mit MLOps.
Sprechen wir über Ihr Projekt
Beschreiben Sie, wo Sie heute stehen und was Sie erreichen möchten. Wir schlagen Ihnen einen konkreten ersten Schritt vor und unterzeichnen auf Wunsch vor jedem technischen Gespräch eine NDA.