Datenmanagement umfasst alle Schritte von der Datensammlung, -sanierung, -organisation und -modellierung bis hin zu Data-Mining, Visualisierung und Reporting. Ziel ist es, Daten strukturiert aufzubereiten und mithilfe hochwertiger Analysemethoden aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen – individuell auf Ihre Anforderungen abgestimmt.
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 unterstützen Sie professionell bei der Analyse, Aufbereitung und Visualisierung Ihrer Daten. Unser Service richtet sich an Unternehmen, Institutionen und Akademiker, die datenbasierte Entscheidungen treffen und Zusammenhänge fundiert darstellen möchten.
Abb. 1: Ablauf des Datenmanagements
Gemeinsam erfassen wir relevante Datenquellen in Ihrem Unternehmen – z. B. Umsatz-, Kunden- oder Prozessdaten. Diese werden strukturiert in Datenbanken überführt und für weitere Analyseschritte vorbereitet.
Abb. 2: Erfassung und Strukturierung von Daten
Anschließend werden die gesammelten Daten systematisch nach definierten Kategorien strukturiert. Die Kategorisierung erfolgt in Form relational verknüpfter Tabellen, um logische Zusammenhänge sichtbar zu machen. Für weiterführende Analysen werden die Daten zusätzlich durch geeignete Datenmodelle – wie ER-Diagramme oder Klassendiagramme – modelliert und dokumentiert.
Abb. 3: Strukturierung durch Daten-Organisation
In diesem Schritt werden die Daten gezielt bereinigt und qualitätsgesichert. Fehlende Werte werden ergänzt, Duplikate entfernt und irrelevante Informationen eliminiert. Ziel der Datenbereinigung ist es, eine konsistente und belastbare Datengrundlage für aussagekräftige Analysen zu schaffen.
Abb. 4: Qualität durch Daten-Sanierung
Mit Hilfe datenanalytischer Methoden erkennen wir Muster, Trends und Zusammenhänge in Ihren Daten. Ob Clusteranalyse, Klassifikation oder Prognosemodelle – Data-Mining hilft dabei, datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
Abb. 5: Analyse und Erkenntnisgewinn durch Data-Mining
Die Ergebnisse unserer Analysen bereiten wir visuell auf – mit klaren Dashboards, Diagrammen und Reports, die auch für Nicht-Analysten leicht verständlich sind. So schaffen Sie Transparenz und Entscheidungsgrundlagen für Ihr Unternehmen.
Abb. 6: Darstellung von Analyseergebnissen in Dashboards