Power BI, Qlikview, Tableau, Alteryx – der Markt wurde in den letzten Jahren überhäuft mit Business Intelligence Tool. Aber was ist Business Intelligenz überhaupt? Für was können wir es nutzen? Und welches Tool ist nun das Beste? Business Intelligence Tools und ihre Tücken – Ein Erfahrungsbericht
Entscheidet sich ein Unternehmen eine BI Organisation einzuführen, fängt es in den einzelnen Gärtchen an zu rumoren. Über Jahre entstandene Kommunikationskanäle und Arbeitsweisen werden aufgebrochen, Verhaltensmuster geändert. Mit Geduld, Durchhaltewille und einem Adressanten gerechten Kommunikationsverhalten führt auch Ihre BI Organisation zur ertragreichen Ernte.
Vor noch nicht allzu langer (real world time), prähistorischer (IT world time) Zeit wurde von Seiten Controlling diverse Anforderungen an ein Auswertungssystem gestellt, welches auch erfolgreich und zur Zufriedenheit des Auftraggebers umgesetzt wurde. Entstanden ist ein STAR Schema Datenmodell wunderbar nach Best Practice mit BI Auswertungstool on Top. Soweit so …
Honey bees have fascinated me since I was a child. I remember helping my grandfather collect the honey and other products, from the bee hives that he managed, and eating there, on the spot, the fresh products. What a delight!
Bestimmt basieren auch in deinem Umfeld Entscheide weiterhin auf Bauchgefühl. Daten sind vorhanden, aber nicht gleich greifbar oder deren Qualität wird angezweifelt. Hier erhältst du Tipps zur Steigerung der Akzeptanz datenbasierter Entscheide – direkt aus der Praxis.
Nach langem Suchen, Vergleichen und Recherchieren ist das Traumhaus gefunden. Wie kann ich jedoch sichergehen, dass der verlangte Kaufpreis auch wirklich gerechtfertigt ist? Und wie soll ich diesen finanzieren? Spezialisierte Unternehmen bieten mit umfangreichen Datenbanken, dem Einsatz von Big Data Analytics und Machine Learning gezielte Lösungen dafür an. Wie viel …
Over the last years companies are placing big bets on data analytics and the value it creates is indisputable. However, working with data requires an array of skills to avoid misinterpretations and wrong conclusions. This blog uncovers the most common mistakes when working with data.
In den späteren 80er-Jahren begann die Geschichte des Data Warehouses. War damals die zu analysierende Datenmenge noch überschaubar, stehen Unternehmen heutzutage vor viel grösseren Herausforderungen. Immer grössere, schnellere und unterschiedlichere Daten müssen analysiert werden, um daraus strategische Entscheidungen abzuleiten.
Die Geschäftsmodelle von vielen Unternehmen, wie Facebook, Google & Co. beruhen auf dem Auswerten und Verwenden der Daten ihrer Kunden. Banken haben bisher nur wenig damit gemacht – sie mussten nicht. Das anhaltend tiefe Zinsumfeld und Konkurrenz durch Neobanken zwingt aber zum Umdenken. Was, wenn Banken in Zukunft ebenfalls von …
Es sind nicht die Spenden- oder Galaveranstaltungen. Es sind DeScriptive, PreDictive und PreScriptive Analyse-Methoden, welche aus der Formel 1 übernommen werden, um Kindern auf der Intensivstation zu überwachen. Die PreDictive und PreScriptive Modellierungen zeigen Trends und Handlungsempfehlungen und retten Leben, durch wertvollen Zeitgewinn. Während einem Formel 1 Rennen, sendet ein …
