Multivariata

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Daten nutzen. Zukunft gestalten.

Wir helfen Unternehmen, durch die effektive Nutzung der Daten ihre Leistungsfähigkeit zu verbessern und ihre Geschäftsziele zu erreichen.

ERFAHREN SIE MEHR

Unsere Kunden erreichen:

Umsatz-steigerung

Gezielte Investitionen in profitable Kunden, Produkte und Märkte. Nutzen Sie fortschrittliche Analysen, um Trends zu erkennen, unrentable Aktivitäten zu identifizieren und Cross-Selling-Potenziale gezielt auszuschöpfen.

Kosten-
reduktion

Schwachstellen finden und Optimierungen durchführen. Eliminieren Sie Kostenpunkte mit geringem Nutzen und richten Sie Ressourcen auf Aktivitäten aus, die Effizienz steigern und Ergebnisse maximieren – so senken Sie Kosten, ohne Kapital in wirkungslose Bereiche zu binden.

Business-monitoring

Status Quo sichtbar machen, datenbasierte Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen. Schaffen Sie Transparenz über Ihre wichtigsten Kennzahlen, um schnell auf die Abweichungen zu reagieren und die Risiken proaktiv zu minimieren.

Unsere Services.

DATEN-STRATEGIE

Wir entwickeln gemeinsam mit Ihnen effektive Strategien, um Ihre Daten gezielt zu erfassen, zu verarbeiten, zu analysieren und optimal für Ihre Geschäftsziele einzusetzen.

INFORMATIONS-DESIGN

Wir gestalten eine maßgeschneiderte Datenstruktur, die perfekt auf Ihre Anforderungen, Datenmengen und technologischen Bedürfnisse abgestimmt ist.

DATEN-BELADUNG

Wir bauen die Dateninfrastruktur auf, die für den Anwendungszweck geplant wurde. Die Daten werden geladen, die Datenaktualisierungsfrequenz wird festgestellt und Ladeprozesse werden aufgesetzt.

DATEN-ANALYSE & VISUALISIERUNG

Wir analysieren Ihre Daten mittels statistischer Methoden sowie KI. Dabei erkennen wir Muster und Trends, führen Prognoserechnungen durch, um die Daten für Ihr Geschäft wertschöpfend zu nutzen.

Wer wir sind.


Laura Hincenberga
Gründerin und Projektmanagerin

MULTIVARIATA GmbH ist eine Data Analytics Agentur mit Sitz in Wien, Österreich. Wir bieten erstklassige Beratungsdienstleistungen im Bereich Datenanalyse, die speziell auf unsere B2B-Kunden zugeschnitten sind. Unser Hauptziel ist es, Unternehmen dabei zu unterstützen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre strategischen Ziele durch präzise und aussagekräftige Datenanalysen zu erreichen.

Unsere Mission ist es, durch unsere Expertise in der Datenanalyse einen positiven Wandel in jedem Unternehmen zu bewirken, mit dem wir zusammenarbeiten. Wir streben danach, herausragende Ergebnisse zu erzielen und unseren Kunden zu helfen, im digitalen Zeitalter erfolgreich zu sein.

Als vertrauenswürdiger Partner setzen wir uns dafür ein, Wachstum, Innovation und die effiziente Nutzung von Daten in allen Branchen zu fördern. Unser Ansatz kombiniert strategische Datenberatung, maßgeschneiderte Datenarchitektur, individuelle Datenverarbeitungslösungen und umfassende Data Analytics und Data Science, um unseren Kunden den größtmöglichen Mehrwert zu bieten.

 


Laura Hincenberga
Gründerin und Projektmanagerin
>> Lassen Sie uns Ihnen dabei helfen, Ihre Daten erfolgreich einzusetzen, um nachhaltigen Erfolg und kontinuierliches Wachstum zu fördern!

Unsere Erfolge in Zahlen.

Jahre Erfahrung
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Projektreferenzen
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Datenquellen
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berechnete KPIs
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Projektportfolio.

Branche: E-Commerce

End-to-End Projekt:

Kundenbeziehungsmanagement (CRM) / Marketing Analytics zur Vertiefung der Kundenkenntnisse in Azure / Power BI

Das Unternehmen strebte an, sein Kundenverständnis und die Kundenbindung zu verbessern, Marketingkampagnen zu optimieren und das Umsatzwachstum zu steigern. Dafür sollte eine umfassende Datenanalyse unter Verwendung von PowerBI-/Azure-Technologien implementiert werden. Das Projekt konzentrierte sich auf die Analyse von Kundendaten, Aktivierung, Kampagnen, Google Analytics, Umsatz, Klicks und anderen relevanten Kennzahlen.

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Branche: Logistik

Interim Chief Product Owner:

Datenanalyse- und Reporting-Plattform in Azure / Databricks / Power BI

Das Business-Intelligence-Team migriert seinen Technologie-Stapel auf eine neue Plattform – in Azure Databricks. In diesem Zuge ist es erforderlich, die Cloud-Infrastruktur zu konfigurieren und weiterzuentwickeln, um den Anforderungen des Geschäftsbetriebs gerecht zu werden. Zudem steht die Migration der alten Datenbank in die neue Systemlandschaft (Snowflake) an.

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Branche: Finanzwesen

Data Strategy / Architecture:

Einrichtung einer Datenanalytik- und Reporting-Plattform in Azure / Power BI

Das Unternehmen plante, die vorhandenen Berichte, die aus verschiedenen Excel-Tabellen stammen, in ein zeitgemäßes Reporting-System zu überführen, um die Fehleranfälligkeit zu reduzieren und den Prozess der Berichterstellung zu automatisieren.

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Branche: Öffentlicher Sektor

End-to-End Projekt:

Einrichtung von Enterprise-Reporting mit Power BI

Zuvor gab es in dieser Organisation keine Standardisierung im Reporting, was bedeutet, dass es keine „Single Source of Truth“ bezüglich der Zahlen gab. In verschiedenen Abteilungen wurden verschiedene Berichtswerkzeuge eingesetzt, wobei einige veraltet sind und sich am Ende ihres Produktlebenszyklus befinden. Unser Ziel war es, das Enterprise-Reporting zu standardisieren und auf ein höheres Niveau zu bringen.

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Branche: Telekommunikation

Data Analytics:

Ermittlung des Index zur Kundenzufriedenheit

Dieses Telekommunikationsunternehmen möchte der Branchenführer in Bezug auf Kundenzufriedenheit werden. Zur Umsetzung dieses Ziels müssen Leistungsindikatoren (KPIs) definiert werden, um den Fortschritt zu überwachen und zu messen.

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Branche: Telekommunikation

Data Analytics:

Churn Prediction Modell zur Schätzung der Wahrscheinlichkeit der Kundenabwanderung

Die Kundenbindung ist für Unternehmen von großer Bedeutung, da die Neukundengewinnung kostspieliger ist. Dieses Unternehmen verfügte bereits über ein bestehendes Kundenabwanderungsmodell in SAS, das jedoch nicht die gewünschte Leistung erbrachte. Sie planten zudem, das Modell von kommerzieller Software zu migrieren und stattdessen R zu verwenden.

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Branche: Öffentlicher Sektor

End-to-end Projekt:

Analytisches Data Warehouse (Konzeption und Errichtung)

Die fortlaufende Integration neuer Datenquellen in eine Cloud-basierte Reporting-Lösung hat die Datenladeprozesse im Berichtssystem verlangsamt und ihre Verwaltung erschwert. Um die Leistung und Qualität der internen Analysen zu verbessern, musste eine neue analytische Datenbank eingerichtet werden.

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Branche: Finanzwesen

Datenarchitektur:

Enterprise Data Lake und analytisches Data Warehouse (Konzeption)

Im Zuge des Projekts zur Umgestaltung der Unternehmensstruktur wird ein analytisches Data Warehouse erstellt, um Analysen zur Erreichbarkeit des Kundenservice, zur Servicequalität, Kundenzufriedenheit usw. durchzuführen.

Ein Enterprise Data Lake und ein analytisches Data Warehouse werden konzipiert. Dabei wird die IT-Infrastruktur analysiert, Datenflüsse gestaltet sowie ETL-Prozesse für die Datenübertragung in den Data Lake aufgesetzt.

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