Data Management

Hierbei wird mit Data Management alle Aufgaben von der Datensammlung, -sanierung, -organisation, -modellierung über Data-Mining und Datenvisualisierung bis zur Ausleitung zur Reports/Berichten gemeint. Wo andere mit angesammelter Menge an Daten nicht anzufangen wissen, verarbeiten wir Ihre wertvolle Informationen zu hochwertigen, wichtigen Reports, die Ihre einzelnen Unternehmensprozesse abbilden und damit übersichtlicher, kontrollierbar und nachvollzielbar machen. Zunächst werden Ihre Daten richtig aufbereitet, um die einzelnen Beziehungen untereinander auch erkennen zu können. Die Datenqualität dient als Basis der Analysen. Denn saubere Daten sind das Fundament Ihres Unternehmenserfolges. Deshalb müssen Daten zwingend anschaulich und ggf. vereinfacht dargestellt werden. Anschließend werden sie unter dem Einsatz von hochwertigen Analysemethoden analysiert, um für Sie das Beste aus Ihren Daten herauszuholen. Natürlich erfolgt die Analyse nach Kundenanforderungen. Das bedeutet, das Ihre Daten so gefiltert bzw. untersucht werden, wie Sie es wünschen bzw. was Sie gerne erkennen möchten. Zuletzt werden saubere, übersichtliche, aber auch dynamische Dashboards erstellt, welche die Ergebnisse der Analyse einfach und übersichtlich darstellen.

Wir bieten Ihnen einen professionellen Support bei der Durchführung von Datenanalyse. Die Dienstleistung richtet sich sowohl für Akademiker als auch an Unternehmen und Institute. Diagramme, Dashboards, Statistiken und quantitative Methoden stellen für Wissenschaftler als auch Unternehmen eine wertvolle Möglichkeit zur Erkenntnisgewinnung dar. Desweiteren ermöglichen sie die Erfassung von Ursachen.Zum Leistungsumfang unseres Datenmanagements neben den oben erwähnten Methoden zählen:

a) Daten Sammlung

Gemeinsam sammeln wir Daten über Ihre Geschäftsaktivitäten. Dies können Umsatz-, Produkt-, Ausgaben-, Kunden-bezogene Daten sein. Die zu sammelnden Daten können in unterschiedlichen Datenquellen bereits existieren (wie z.B. Excel-Dateien, CSV-Dateien, Datenbanken). Jedoch werden sie in eine gemeinsame (nicht) relationale Datenbank abgelegt und gespeichert.

b) Daten Organisation

Im Anschluss werden die gesammelten Daten nach bestimmten, festzulegenden Kategorien separiert. Die Kategorisierung erfolgt durch Ablage verschiedener Tabellen, welche in Relation zueinander stehen. Um weitere Untersuchungen zu erleichtern, werden die organisierten Daten mittels Datenmodelle (ER-Diagramm, Class-Diagramm) modelliert.

c) Daten Sanierung

Unter diesem Prozess werden nun die Daten gereinigt bzw. saniert. Fehlende werden ersätzt, Duplikate und irrelevante Informationen werden reduziert. Ziel der Bereininung ist qualitativ wertvolle Daten zu gewährleisten.

d) Data-Mining

Mit Data-Mining wird die Untersuchung und Transformationen der auszuwertenden Daten bezeichnet. Ziel des Data-Mining ist es, Strukturen, Beziehungen und Zusammenhänge aus den erhobenen Daten zu erkennen. Unter anderem werden deskriptive, diagnostische und prädiktive Analysen durchgeführt, um mit folgenden einfache Fragestellung wie "was ist passiert? warum ist es passiert? was kann passieren?" Erkenntnisse für Ihr Unternehmen zu gewinnen und damit Entscheidungen für die Zukunft zu ermöglichen.

Gängige Methoden des Data-Minings:

e) Daten Visualieren

Mit der kreativen Visualisierung werden nun Ihre Daten veranschaulicht. Mit Hilfe von Tabellen und/oder Diagrammen können Sie Ihre Argumente besser untermauern, Trends leichter aufzeigen, Daten verständlicher zu interpretieren. Vorallem erleichtert die Visualisierung klar und effektive die Kommunikation über Ihre Daten und die damit verbundenen Informationen mit dem Management, Kollegen, Kunden, Mitarbeitern, u.a.

f) Daten Berichten

Zuletzt erfolgt die Dokumentation der Auswertungen und Analysen mit ihren einzelnen Visualisierung. Die Dokumentation dient als kompaktes Bericht und schafft ein umfassendes Bild der unternehmensbezogenen Informationen.