Die Multivariata GmbH liefert umfassende Lösungen, um Ihr Unternehmen mit modernen Datenanalysen und Monitoring-Tools effizient zu steuern. Individuell gestaltete Dashboards und Berichte bieten Ihnen klare Einblicke in wichtige Kennzahlen, sodass potenzielle Probleme frühzeitig erkannt und proaktiv behoben werden können.
Unternehmen stehen oft vor der Herausforderung, wichtige Geschäftsdaten in Echtzeit zu erfassen und zu interpretieren. Wir helfen Ihnen dabei, diese Hindernisse zu überwinden:
Fehlende Echtzeitanalysen führen dazu, dass Unternehmen nicht schnell genug auf Marktveränderungen oder interne Herausforderungen reagieren können. Ohne klare Einsicht bleiben Optimierungspotenziale verborgen.
Probleme werden erst bemerkt, wenn sie bereits zu erheblichen Verlusten geführt haben. Unternehmen fehlt die Infrastruktur, um frühzeitig kritische Abweichungen zu erkennen.
Der Einsatz von manuellen Verfahren bei Analysen und Berichterstellung verursacht Fehler, kostet wertvolle Ressourcen und verlangsamt die Entscheidungsprozesse erheblich.
Mit unseren datengetriebenen Lösungen behalten Sie die volle Kontrolle über Ihr Unternehmen, indem Sie alle wichtigen KPIs zentral überwachen und sofort darauf reagieren können.
Datenanalysen unterstützen dabei, ineffiziente Prozesse aufzudecken und Kosten zu optimieren. Ressourcen können gezielt eingesetzt werden, um die Rentabilität zu erhöhen und unwirtschaftliche Aktivitäten zu minimieren. Prognosen und Analysen helfen, zukünftige Entwicklungen präziser vorherzusehen und finanzielle Verluste zu vermeiden.
Die Analyse von Datensätzen ermöglicht eine tiefere Einsicht in relevante Trends und Muster. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Chancen zu identifizieren und die Gesamteffektivität von Strategien und Maßnahmen zu steigern.
Wer Daten effektiv nutzt, kann strategische Vorteile erlangen. Dies umfasst die schnelle Reaktion auf veränderte Bedingungen, die Entwicklung innovativer Lösungen und die gezielte Ausrichtung auf identifizierte Wachstumsmöglichkeiten. Eine datengetriebene Strategie hilft, sich von der Konkurrenz abzuheben.
Durch den Einsatz moderner Analysetools können Entscheidungen nicht nur schneller, sondern auch präziser getroffen werden. Daten liefern eine verlässliche Grundlage, die Unsicherheiten minimiert und proaktive Maßnahmen ermöglicht.
Datenanalysen ermöglichen ein tieferes Verständnis von Präferenzen, Bedürfnissen und Verhaltensmustern. Damit können Prozesse, Produkte und Dienstleistungen präzise auf Zielgruppen abgestimmt werden, was die Zufriedenheit nachhaltig steigert. Durch gezielte Maßnahmen, wie personalisierte Angebote oder verbesserte Serviceleistungen, wird nicht nur die Bindung gestärkt, sondern auch die Effizienz der eingesetzten Ressourcen maximiert.
Optimierungen durch Datenanalysen führen zu reibungsloseren Abläufen. Automatisierte Prozesse und prädiktive Analysen verringern Fehler und ermöglichen eine zielgerichtete Steuerung von Ressourcen und Aktivitäten.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.