Analytics & Reporting

War früher das Data Warehouse und Business Intelligence die zentrale Drehscheibe für moderne Analysen und das Datenverständnis im Unternehmen, sieht die Welt der Daten in einer sich immer schneller verändernden Geschäftswelt etwas anders aus.

  • Business Intelligence muss um moderne Data Analytics Plattformen ergänzt werden
  • Kundendaten und Datenplattformen werden um eine Vielzahl an E-Commerce-Daten ergänzt, um bessere Kundensegmente bilden zu können
  • Citizen Data Engineers sind in der Lage, Daten besser zu verknüpfen und mittels Advanced Analytics auszuwerten

Durch externe Daten und historische Daten kann Absatz besser geplant und dadurch die Supply Chain besser gesteuert werden. Egal ob Data Lake oder Lakehouse – eine modere Datenplattform und dynamische Data Analytics Architekturen generieren Mehrwert aus Daten, (Mehr-) Umsatz sowie zufriedene Mitarbeitende und Kunden.

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Leistungen im Bereich Analytics & Reporting

Business Analytics

Business Analytics sind der erste Schritt, um Daten in Unternehmen aus allen Bereichen zentral bereitzustellen und vor allem flexibel auszuwerten. Dabei müssen Auswertungen und Reports einfach und schnell durch die Anwender:innen anpassbar sein. Zudem braucht es Konzepte, um Anwenderinnen und Anwender in die Lage zu versetzen, mit Daten umzugehen und aus den Ergebnissen die richtigen Schlüsse zu ziehen.

Advanced Analytics

Moderne Anwender:innen werden immer mehr zu „Citizen Data Engineers“. Mit den richtigen Technologien und einer Prise „AI“ können bessere Prognosen, Vorhersagen und angepasste Geschäftsmodelle entwickelt werden. Dabei entstehen aus den richtigen Daten neue Möglichkeiten, das eigene Business besser zu steuern und in eine agile Welt zu überführen.

Customer Analytics

Kundendaten nutzen, um mittels NPS die Zufriedenheit zu messen und zu erhöhen oder moderne Technologien zur Kundensegmentierung sind nur zwei Beispiele für Data Science, die den Kunden in den Mittelpunkt zu stellen. Moderne Shops und Produkte sind nur erfolgreich, wenn die Kundendaten einfach und effizient nutzbar sind. Dadurch erhöht sich die Zufriedenheit beim Kunden.

Demand Prediction

Absatz zu prognostizieren erlaubt es, die gesamte Supply Chain besser zu steuern und am Ende vor allem Überproduktion oder auch Abfall zu vermeiden. Dabei spielen individuelle Algorithmen zur Prognose eine entscheidende Rolle. Eingebunden in die Kernprozesse und -systeme, wird die Nachfrage somit punktgenau prognostiziert.

Themen, Inhalte, Medien und Referenzen rund um Analytics & Reporting

Webinar: Demand Prediction in der Lebensmittelindustrie

Mithilfe von Absatzprognosen lassen sich Abfälle in der Lebensmittelindustrie verringern. Welche Grundlagen in Bezug auf eine Datenplattform eine Rolle spielen, erklären wir im Webinar.

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Demo: BackmAIster in Anwendung

In unserer Demo zeigen wir, wie die Demand Prediction in der Praxis funktioniert. In Zusammenarbeit mit einer Bäckerei haben wir deren Prognosen über einen längeren Zeitraum optimieren können.

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Fachartikel: Lebensmittelabfallvorhersage

In unserem Artikel erklären wir die Zusammenhänge von Künstlicher Intelligenz zur Analyse von Lebensmittelabfällen und zur Erstellung einer Bedarfsprognose.

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Unsere Partnerschaften im Bereich Analytics & Reporting

 
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Michael Krebs, Director Business Development, esentri AG

Michael Krebs
Director Business Development

Wie können wir unterstützen?

Durch unsere Analytics-Projekte haben wir ein tiefes Verständnis für die Problemstellungen von Unternehmen in diesem Bereich aufgebaut. Steht Dein Unternehmen vor einer ähnlichen Herausforderung? Lass uns in einem persönlichen Termin über die Anforderungen sprechen.

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