Advanced Data Analysis

Advanced Data Analytics Services - ScienceSoft

Seit 1989 erbringt ScienceSoft Advanced Data Analytics Services. Mithilfe komplexer regelbasierter Algorithmen und Maschinellem Lernen bringen wir Predictive and Prescriptive Analytics  ins Leben. Das ermöglicht Ihnen von Prognosen zu profitieren, indem Sie frühzeitig eine Chance oder eine Bedrohung erkennen.

Unsere Kompetenzen und Errungenschaften

Unsere Data Analytics Kompetenzen - ScienceSoft

  • Seit 1989 Advanced Data Analytics Services
  • Seit 2008 Mitgliedschaft im Microsoft Partnernetzwerk
  • Microsoft Gold- Kompetenz im Bereich "Data Analytics"
  • Seit 2017 Mitgliedschaft im AWS Partnernetzwerk

Angebotsanfrage

Einen passenden Ansatz auswählen

Da jeder Kunde spezifische Anforderungen hat, bieten wir verschiedene Ansätze zur Bereitstellung von Leistungen im Bereich Datenanalyse: Beratung, Implementierung, Wartung und Support sowie Datenanalyse-Outsourcing.

Liefermodelle von Data Analytics Leistungen

  • Beratung. Wir können unseren Kunden helfen, ein bestimmtes Problem (oder mehrere Probleme) zu lösen. Erzählen Sie uns von Ihren Herausforderungen, und unsere Berater werden Ihren Status-Quo prüfen, einen Rat geben und das Problem beheben.
  • Implementierung einer Lösung für Ihre Datenanalyse. Wir nehmen spezifische Geschäftsanforderungen eines Kunden unter die Lupe, um eine konzeptionelle Lösung zu entwerfen, und schlagen einen optimalen Technologie-Stack vor. Für die Implementierung bevorzugen wir einen iterativen Ansatz. Das bedeutet, dass wir mit der Entwicklung eines bestimmten Teils der Lösung beginnen, der es uns und unseren Kunden ermöglicht, die Lösung als Ganzes genau zu betrachten und zu modifizieren, wenn sich die Geschäftsanforderungen des Kunden ändern.
  • Support & WartungWir bieten Wartung, die sowohl Korrektur- als auch Vorbeugungsmaßnahmen umfasst. Letzteres beinhaltet die Anpassung des Analysesystems an ein sich veränderndes Geschäftsumfeld, die Erweiterung seiner Funktionalität, die Förderung eines proaktiven Ansatzes zum Problem-Management und vieles mehr.
  • Outsourcing der Datenanalyse. Wir unterstützen die Kunden, die bereit sind, aufschlussreiche analytische Berichte und Dashboards zu erhalten, aber keine eigenen Leistungen im Bereich Datenanalyse implementieren möchten. Mit diesem Ansatz benötigen wir von unseren Kunden nur den Zugriff auf ihre Daten: das Team, die Hardware und die Software, die zur Erfüllung der Aufgabe erforderlich sind, stellen wir zur Verfügung. Wir gewährleisten sowohl hochwertige Ergebnisse als auch die Sicherheit der anvertrauten Daten, was ScienceSoft zu einem perfekten Outsourcing-Partner macht.

Geschäftsfragen, die wir mit der Datenanalyse beantworten

Sehen Sie sich aus einigen Beispielen an, wie wir Geschäftsfragen von unseren Kunden beantworten.

Kunden-Datenanalyse

Kunden-Datenanalyse

Eine Geschäftsfrage: Während der nächsten Werbeaktion planen wir, Produkt X mit Rabatt zu verkaufen. Wie viele Kunden würden daran interessiert sein, das Produkt zu kaufen?

Unsere Antwort: Wir analysieren historische Verkaufsdaten vom Produkt X (unter Berücksichtigung der Saisonalität) und Daten von seinem „Eindringen“ in den Korb. Dann prüfen wir die Informationen über die Reaktion der Kunden auf frühere Werbeaktionen und liefern eine Absatzprognose.

E-Commerce-Datenanalyse

E-Commerce-Datenanalyse

Eine Geschäftsfrage: Wir haben viele Besucher in unserem Online-Shop, die nicht zu Kunden werden. Warum?

Unsere Antwort: Wir können eine Lösung entwickeln, die die Daten über das Verhalten und die Präferenzen Ihrer Online-Shop-Besucher sammelt: wie sie auf Ihrer Website surfen, welche Produkte sie ansehen, was sie anzieht. Wahrscheinlich sind Ihre Besucher nicht mit Ihrem Produktportfolio zufrieden, oder vielleicht brauchen Sie eine geeignete Empfehlungsmaschine.

Leistung-Datenanalyse

Performance-Datenanalyse

Eine Geschäftsfrage: Wie hoch ist unsere Vertriebsleistung momentan im Vergleich mit festgelegten Zielen?

Unsere Antwort: Wir können ein Echtzeit-KPI-Dashboard liefern, das den Fortschritt anzeigt. Die Manager werden in der Lage sein, das Gesamtbild zu sehen, sowie die Drill-Down-Funktion zu nutzen, wenn sie den Grund dafür wissen müssen, warum unterdurchschnittliche oder überdurchschnittliche Leistungen vorhanden sind.

Finanz-Datenanalyse

Finanz-Datenanalyse

Eine Geschäftsfrage: Sollten wir jetzt in neue Anlagen investieren?

Unsere Antwort: Wir können eine Lösung entwickeln, um Zahlungsströme zu analysieren und zu überwachen, wie viel Geld das Unternehmen zur Verfügung hat. Diese Erkenntnisse zusammen mit dem historischen und erwarteten Produktionsvolumen sowie den Produktionskosten ermöglichen es dem Analysesystem, den ROI (den Return on Investment) für verschiedene mögliche Szenarien zu berechnen.

Marketing-Datenanalyse

Marketing-Datenanalyse

Eine Geschäftsfrage: Wir verzeichnen eine steigende Nachfrage nach fettarmen Joghurts. Ist es ein Markttrend?

Unsere Antwort: Da wir den Prozess der Datenintegration aus mehreren Quellen erstellen, kann das Unternehmen sowohl interne Daten (Verbrauchsmuster pro Kundensegment, Umsatzvolumen) als auch externe Daten (Kundenumfrageergebnisse, Konkurrenzanalysen und Konsum von Joghurt in amtlichen Statistiken) analysieren, um den Markt zu verstehen. Wir erkennen auch, ob dieser Trend für alle Kunden oder nur für ein bestimmtes Kundensegment typisch ist.

Verkauf-Datenanalyse

Verkauf-Datenanalyse

Eine Geschäftsfrage: Wir sind ein Hersteller. Auf welche Kategorien sollten wir Prioritäten setzen?

Unsere Antwort: Wir analysieren die gesamte Umsatzverteilung nach Monaten, den Umsatz und Erträge nach Produktgruppe, die pro Monat produzierte Gesamtmenge, die Herstellungskosten der verkauften Waren. Mit einem Einblick in das Kategorienportfolio durch die Linse des Einkommens, das sie bringen, und der Anstrengungen, die sie benötigen, können wir jene Kotegorie definieren, auf die man sich konzentrieren sollte.

HR-Datenanalyse

HR-Datenanalyse

Eine Geschäftsfrage: Unser Unternehmen expandiert in den letzten zehn Jahren sehr schnell und die Anzahl der Mitarbeiter ist proportional gestiegen. Heutzutage speichern wir HR-bezogene Informationen in verschiedenen Unternehmenssystemen, und wir haben dort versehentlich gemachte zahlreiche Fehler entdeckt. Was können wir tun, um den Prozess zu verbessern?

Unsere Antwort: Wir bieten Datenbereinigung als Teil unserer Datenanalyse-Leistungen an. Wir werden Ihr Analysesystem so optimieren, dass es nach Abweichungen in den Daten aus mehreren Quellen sucht. Dank bestimmten Algorithmen erkennt das System Tippfehler und verschiedene Abkürzungen und entweder korrigiert sie automatisch oder benachrichtigt den Datenbankadministrator über die gefundenen Unstimmigkeiten.

Operationale Datenanalyse

Operationale Datenanalyse

Eine Geschäftsfrage: Wir haben eine Lkw-Flotte mit 250 Einheiten und überschreiten oft das Budget für den Kraftstoffverbrauch. Was können wir dagegen tun?

Unsere Antwort: Wir wissen, wie Big Data Analytics Ihre Geschäftsprozesse verbessern kann. Wir können die Lösung liefern, die Telemetriedaten von jedem Ihrer Lkws sowie Wetterbedingungen verwendet, um den erforderlichen Kraftstoffverbrauch und optimale Routen zu berechnen.

lassen sie sich von uns beraten

Branchen

Unser Portfolio umfasst die Projekte aus solchen Branchen wie:

  • Bank- und Finanzdienstleistungen
  • Gesundheitswesen
  • Produktion
  • Einzelhandel
  • Werbung
  • Telekommunikation

Datenbezogene Herausforderungen, die wir lösen

  • Daten von geringer Qualität. Wir schützen unsere Kunden vor veralteten oder unzuverlässigen Informationen, unvollständigen oder doppelten Daten, um eine genaue Berichterstattung zu gewährleisten. Wir erstellen den Prozess der Datenqualitätssicherung, um Abweichungen zu identifizieren und die Daten zu bereinigen.
  • Nicht übereinstimmende Daten aus verschiedenen Quellen. Wir entwickeln Algorithmen, die dabei helfen, Abweichungen zwischen verschiedenen Datenquellen (z. B. Varianten in der Schreibweise eines Lieferantennamens in verschiedenen ERP-Modulen) zu finden und sie gleich zu machen.
  • Unbeantwortete "Warum?". Wir helfen den Unternehmen, die die Aufgabe der deskriptiven (auch: beschreibenden) Datenanalyse schon erfüllt haben, aber vor der Frage "Warum ist es geschehen?" stehen. Diese Frage kann nur durch die diagnostische Analyse beantwortet werden.

Ausgewählte Technologien, die wir verwenden

Traditionelle BI-Technologien:

Datenvisualisierung:

  • Microsoft Power BI
  • Tableau
  • MicroStrategy
  • QlikView
  • Kyubit BI
  • Sisence
  • Oracle BI

OLAP-Würfel

  • Microsoft SQL Analysis Services
  • Oracle BI
  • MicroStrategy
  • Sisence

Data Warehouse

  • Microsoft SQL Server
  • Oracle Business Intelligence

Big-Data-Technologien:

Distributed Storage:

  • Hadoop HDFS

Datenbankverwaltung:

  • Apache Cassandra
  • Amazon RedShift
  • Apache Hive

Data Processing:

  • Hadoop MapReduce
  • Apache Kafka
  • Apache Spark
  • Apache Storm

Maschinelles Lernen:

  • Spark Machine Learning Library (MLlib)
  • Amazon Machine Learning

Programmiersprachen:

  • Java
  • Scala
  • Python

Mit einer fundierten Datenanalyse anfangen

Lassen Sie uns wissen, vor welcher Herausforderung Sie stehen, - und unsere Berater erarbeiten eine Lösung, die am besten zu Ihnen passt.

kontaktieren sie uns