Data & Analytics

Was ist Data & Analytics?

Data & Analytics bezeichnet die systematische Erfassung, Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten mit dem Ziel, daraus verwertbare Erkenntnisse für unternehmerische Entscheidungen zu gewinnen. In einer Welt, in der Unternehmen täglich riesige Mengen an Daten erzeugen, ist die Fähigkeit, diese Daten zu verstehen und nutzbar zu machen, zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil geworden.

Data & Analytics umfasst dabei ein breites Spektrum an Methoden und Technologien: von der einfachen Auswertung von Verkaufszahlen über komplexe Machine-Learning-Modelle bis hin zu KI-gestützten Vorhersagesystemen, die Geschäftsentscheidungen automatisiert unterstützen. Der gemeinsame Nenner ist immer derselbe: Daten sollen nicht nur gesammelt, sondern verstanden und genutzt werden.

prodot entwickelt seit über 25 Jahren individuelle Data & Analytics Lösungen für Mittelstand und Konzerne. Mit mehr als 80 IT-Experten und einem modernen, KI-ready Technologiestack begleiten wir Unternehmen dabei, ihre Daten in echten Mehrwert zu verwandeln.

Warum Data & Analytics heute unverzichtbar ist

Viele Unternehmen sitzen auf einem riesigen Datenschatz, den sie nicht heben. Daten liegen in unterschiedlichen Systemen verteilt, sind inkonsistent, schwer zugänglich oder werden schlicht nicht ausgewertet. Die Folge: Entscheidungen werden auf Basis von Bauchgefühl oder veralteten Reports getroffen, statt auf einer aktuellen, belastbaren Datenlage.

Unternehmen, die Data & Analytics konsequent einsetzen, profitieren in mehreren Bereichen:

• Entscheidungen werden schneller und auf einer besseren Grundlage getroffen

• Ineffizienzen in Prozessen werden sichtbar und können gezielt behoben werden

• Kundenverhalten wird besser verstanden und Angebote können gezielter ausgerichtet werden

• Risiken werden frühzeitig erkannt, bevor sie zu Problemen werden

• Neue Geschäftsmodelle entstehen auf Basis von Daten, die bisher ungenutzt blieben

Der entscheidende Schritt ist, Daten nicht länger als Nebenprodukt der Geschäftstätigkeit zu betrachten, sondern als strategisches Asset, das aktiv bewirtschaftet wird.

Die Grundlagen: Dateninfrastruktur als Voraussetzung

Bevor Daten analysiert werden können, braucht es eine solide Infrastruktur. Daten müssen erfasst, zusammengeführt, bereinigt und in einer Form gespeichert werden, die eine effiziente Analyse ermöglicht. Ohne diese Grundlage bleibt Data & Analytics ein Versprechen, das nicht eingelöst werden kann.

Die wichtigsten Bausteine einer modernen Dateninfrastruktur sind:

• Data Warehouse & Data Lake: Zentrale Speicherorte für strukturierte und unstrukturierte Daten aus unterschiedlichen Quellen, auf die Analyse- und Reporting-Tools zugreifen können.

• ETL-Prozesse: Extract, Transform, Load beschreibt den Prozess, Daten aus verschiedenen Quellsystemen zu extrahieren, in ein einheitliches Format zu bringen und in die zentrale Datenbasis zu laden.

• Datenintegration: ERP-Systeme, CRM-Lösungen, IoT-Plattformen, Webanalytics und viele weitere Quellen müssen nahtlos miteinander verbunden werden, damit ein vollständiges Bild entsteht.

• Datenkonsistenz und Datenqualität: Schlechte Daten führen zu falschen Erkenntnissen. Prozesse zur Sicherstellung der Datenqualität sind deshalb kein optionaler Zusatz, sondern eine Grundvoraussetzung.

prodot unterstützt Unternehmen beim Aufbau dieser Dateninfrastruktur: von der Architekturentscheidung über die technische Umsetzung bis zur Integration aller relevanten Datenquellen.

Business Intelligence: Daten sichtbar machen

Business Intelligence, kurz BI, ist der Bereich von Data & Analytics, der sich damit beschäftigt, Daten für Entscheidungsträger zugänglich und verständlich zu machen. Dashboards, Reports und Visualisierungen übersetzen komplexe Datensätze in klare, handlungsleitende Informationen.

Gut gemachte Business Intelligence erfüllt dabei mehrere Anforderungen:

• Sie ist aktuell: Entscheidungsträger sehen den Stand von heute, nicht von letzter Woche.

• Sie ist relevant: Jede Nutzergruppe sieht die Kennzahlen, die für ihre Aufgaben wichtig sind.

• Sie ist verständlich: Komplexe Zusammenhänge werden visuell aufbereitet, ohne Wesentliches zu vereinfachen.

• Sie ist interaktiv: Nutzer können selbst filtern, drilldown durchführen und eigene Auswertungen erstellen.

Moderne BI-Plattformen wie Microsoft Power BI ermöglichen es, diese Anforderungen auch ohne tiefe technische Kenntnisse zu erfüllen. prodot entwickelt und implementiert BI-Lösungen, die auf die spezifischen Kennzahlen und Prozesse eines Unternehmens zugeschnitten sind, und stellt sicher, dass die Datengrundlage stimmt, auf der die Dashboards aufsetzen.

Advanced Analytics: Tiefer in die Daten eintauchen

Während Business Intelligence vor allem beschreibt, was passiert ist, geht Advanced Analytics einen Schritt weiter. Es beantwortet die Fragen, warum etwas passiert ist, was als nächstes passieren wird und was getan werden sollte.

Advanced Analytics umfasst eine Reihe von Methoden, die je nach Fragestellung eingesetzt werden:

• Deskriptive Analyse: Zusammenfassung und Visualisierung historischer Daten, um Muster und Trends zu erkennen.

• Diagnostische Analyse: Untersuchung der Ursachen hinter beobachteten Entwicklungen, zum Beispiel warum ein Produkt in bestimmten Regionen schlechter verkauft wird.

• Prädiktive Analyse: Nutzung statistischer Modelle und Machine Learning, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen, etwa Nachfrageverläufe, Ausfallwahrscheinlichkeiten oder Kundenabwanderung.

• Präskriptive Analyse: Empfehlungen für konkrete Maßnahmen auf Basis der Vorhersagen, zum Beispiel optimale Lagerbestände oder ideale Wartungszeitpunkte.

Je weiter man auf dieser Skala voranschreitet, desto größer ist der potenzielle Mehrwert, und desto mehr technische und methodische Expertise ist erforderlich. prodot begleitet Unternehmen auf diesem Weg und entwickelt Advanced-Analytics-Lösungen, die zu den vorhandenen Daten, den vorhandenen Systemen und den konkreten Geschäftszielen passen.

KI und Machine Learning als Kern moderner Data & Analytics

Künstliche Intelligenz und Machine Learning haben Data & Analytics grundlegend verändert. Aufgaben, die früher Wochen manueller Analyse erforderten, werden heute in Sekunden von Algorithmen erledigt. Muster in Daten, die für Menschen nicht erkennbar wären, werden von KI-Modellen zuverlässig identifiziert.

Für Unternehmen ergeben sich daraus konkrete Anwendungsfelder. KI-Modelle erkennen ungewöhnliche Muster in Transaktions-, Produktions- oder Sensordaten und lösen automatisch Alarme oder Folgeprozesse aus. Auf Basis von Maschinendaten werden Ausfallwahrscheinlichkeiten berechnet und Wartungsmaßnahmen bedarfsgerecht geplant, statt nach starren Zeitintervallen. Machine-Learning-Modelle analysieren Kundenverhalten und identifizieren Abwanderungsrisiken, bevor der Kunde kündigt. Präzise Nachfrageprognosen für Absatz, Lagerbestand und Ressourcenbedarf reduzieren Überbestände und Engpässe gleichzeitig. Und mit Natural Language Processing werden Texte, Kundenbewertungen, Support-Anfragen oder Dokumente automatisch klassifiziert, zusammengefasst und ausgewertet.

prodot entwickelt KI- und Machine-Learning-Lösungen, die nicht als isolierte Experimente enden, sondern in den laufenden Betrieb integriert werden. Unser Technologiestack passt sich der Systemlandschaft unserer Kunden an und umfasst u. a. Machine Learning, Azure AI Services und Microsoft Fabric, sodass KI-Funktionen skalierbar, wartbar und in bestehende Systeme eingebettet sind.

Microsoft Fabric: Die moderne Grundlage für Data & Analytics

Microsoft Fabric ist Microsofts umfassende Plattform für Data & Analytics und vereint Datenintegration, Data Engineering, Data Warehousing, Data Science und Business Intelligence in einer einzigen, nahtlos integrierten Umgebung. Für Unternehmen, die bereits auf Microsoft-Technologien setzen, ist Fabric eine besonders attraktive Grundlage für ihre Data & Analytics Strategie.

Die wichtigsten Vorteile von Microsoft Fabric auf einen Blick:

• Einheitliche Plattform für alle Daten und Analytics-Workloads ohne Medienbrüche zwischen verschiedenen Tools

• Nahtlose Integration mit Microsoft 365, Power BI, Azure und bestehenden Datensystemen

• OneLake als zentraler Datenspeicher, der alle Daten eines Unternehmens an einem Ort verfügbar macht

• KI-Funktionen sind tief integriert, unter anderem durch Copilot-Funktionalitäten, die Datenanalyse per natürlicher Sprache ermöglichen

• Skalierbare, cloud-native Architektur, die mit wachsenden Datenanforderungen Schritt hält

prodot ist erfahrener Implementierungspartner für Microsoft Fabric und begleitet Unternehmen vom ersten Architekturentwurf über die Migration bestehender Datenpipelines bis zum produktiven Betrieb.

Data Governance: Daten verlässlich und sicher verwalten

Data & Analytics kann nur dann ihr volles Potenzial entfalten, wenn die Grundlage stimmt: verlässliche, konsistente und sicher verwaltete Daten. Data Governance bezeichnet den Rahmen aus Prozessen, Richtlinien und Verantwortlichkeiten, der sicherstellt, dass Daten im Unternehmen korrekt, vollständig und regelkonform gehandhabt werden.

Konkret umfasst Data Governance mehrere Bereiche. Datenverantwortliche werden definiert, die für die Qualität bestimmter Datenbereiche zuständig sind. Einheitliche Definitionen für Kennzahlen und Datenbegriffe stellen sicher, dass alle im Unternehmen von denselben Dingen sprechen. Datenqualitätsprozesse mit automatischer Validierung und Bereinigung sorgen dafür, dass Analysen auf einer verlässlichen Grundlage aufbauen. Datenzugriffsregelungen stellen sicher, dass sensible Daten nur von berechtigten Personen eingesehen werden können. Und die Compliance mit gesetzlichen Anforderungen wie der DSGVO wird durch klare Regeln für die Verarbeitung personenbezogener Daten sichergestellt.

Ohne Data Governance entstehen über kurz oder lang Probleme: Berichte liefern widersprüchliche Zahlen, Datensilos entstehen neu und das Vertrauen in Analysen schwindet. prodot unterstützt Unternehmen beim Aufbau pragmatischer Data-Governance-Strukturen, die zur Größe und Komplexität der Organisation passen.