Smart Analytics

Analytics ist für uns mehr als nur eine Weiterentwicklung der klassischen BI- und Reportingsysteme. Wir unterstützen unsere Kunden daher ganzheitlich von der fachlichen Definition von Inhalten und Visualisierungen bis zu Strategiedefinition, Konzeption und Orchestrierung der resultierenden Architektur. Alles mit dem Ziel, Entscheidungen durch Daten optimal zu unterstützen oder zu automatisieren und somit echte Mehrwerte zu generieren.

Von zentraler Bedeutung bei der Realisierung neuer bzw. der Optimierung bestehender Analyselösungen ist die Berücksichtigung von vier elementaren Designs: Business, Application, Data und Technical Design. Jedes Design verfolgt eine individuelle übergeordnete Zielsetzung, wie die folgende Abbildung zeigt.

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Business Design – Relevanz

Ob Sie eine bestehende Lösung modernisieren oder eine ganz neue Lösung einführen wollen: Zunächst müssen eine Bestandsaufnahme durchgeführt und die Ziele klar definiert werden. Dabei werden die Metriken mit KPIs und Dimensionen erfasst und Datenverfügbarkeiten verprobt. Relevante User Stories (Epic – Theme – Task) werden identifiziert, nach ihrem Mehrwert priorisiert und die Anforderungen entsprechend definiert. Auch Verantwortlichkeiten und Governance-Richtlinien müssen festgelegt werden.

Application Design – Intuitivität

Grundlegende Styleguides der zukünftigen Analytics-Lösung bilden die Basis für das Application Design. Im Rahmen des Information Designs wird das grundsätzliche Look and Feel (Farben, Grafiken, Darstellungen etc.) festgelegt und mit dem Story Telling erfolgt die Definition der Drill-Pfade und Navigation in den einzelnen Dashboards. So wird eine intuitive Nutzerführung auf Basis der User Stories sichergestellt. Je nach Endusertyp werden unterschiedliche Schwerpunkte gesetzt:

• Self Service
• Guided Analytics
• Standard Reporting
• Mobile
• Advanced Analytics

Data Design – Agilität

Durch die immer heterogeneren Datenquellen können klassische Architekturen (ERP -> DWH -> BI Frontend) den modernen Anforderungen oft nicht mehr genügen. Daher sind moderne Architekturen und Data-Catalog-Lösungen wichtige Methoden und Werkzeuge, die einen agilen und skalierbaren Ausbau der Lösung gewährleisten.

Technisches Design – Skalierbarkeit

Moderne und smarte Architekturen sind die Basis für alle darauf aufbauenden Lösungen und somit von elementarer Bedeutung. Die Anforderungen haben sich in den letzten Jahren in vielerlei Hinsicht enorm verändert, insbesondere was die Menge und die Art der zu speichernden Daten betrifft. Aus Gründen der Flexibilität, der Skalierbarkeit, der Funktionalität und nicht zuletzt der Kosten kommt heute kaum noch jemand an Cloud-Lösungen vorbei. Die passenden Tools und Services zu identifizieren, richtig zu orchestrieren und mit den Frontend-Tools zu kombinieren ist dabei eine komplexe Aufgabe.