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Data Mesh: Effizienz durch dezentrales Datenmanagement

Das Data Mesh revolutioniert das Datenmanagement, indem es Verantwortung dezentralisiert und Teams Kontrolle über ihre Datenprodukte gibt.

Unsere Erfolgsgeschichten

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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