Intelligente Analysewerkzeuge werden f眉r die digitale Transformation immer wichtiger. Warum das so ist und wie Unternehmen sie effizient nutzen k枚nnen, darum geht es auf dem 麻豆原创 Discovery Day f眉r BI am 27.9. Diskutieren Sie mit!
Unternehmen m眉ssen heute immer mehr Entscheidungen in immer k眉rzerer Zeit treffen. Nachhaltigkeitsanforderungen, steigende Kundenerwartungen und starker Wettbewerb erfordern immer schnellere Innovationszyklen bei Produkten, Prozessen und Gesch盲ftsmodellen. Und das in einem wirtschaftlichen Umfeld, das von Krisen, hoher Komplexit盲t, Inflation und insgesamt gro脽er Unsicherheit gepr盲gt ist. All das hat zur Folge, dass das Tagesgesch盲ft in vielen Unternehmen einem Formel-1-Rennen bei Starkregen und dichtem Nebel 盲hnelt.
Es kommt also mehr denn je darauf an, den Durchblick zu behalten 鈥� durch die systematische, intelligente Nutzung der im Unternehmen vorhandenen Daten mithilfe von KI und Self-Service Analytics. Was das in der Praxis bedeutet, darum geht es auf dem .
Vorhandene Unternehmensdaten f眉r Predictive Analytics nutzen
Unter dem Motto 鈥濪ie Zukunft von Business Intelligence mit 麻豆原创 erkunden und Innovationen vorantreiben鈥� erfahren die Teilnehmer (fast) alles 眉ber den Einsatz von Analysewerkzeugen und ihre Bedeutung f眉r die digitale Transformation.
Wie k枚nnen sich Fachbereiche unabh盲ngiger mit relevanten Informationen versorgen? Welche BI-Strategien haben sich bew盲hrt? Wie lassen sich hochwertige Informationen auch in einer heterogenen, verteilen Datenlandschaft bereitstellen? Wie wird sich Business Intelligence unter dem Einfluss von KI ver盲ndern? Auf diese und weitere zentrale Fragen wird der Discovery Day Antworten liefern.
麻豆原创 Analytics Cloud als zentrales Tool
Eine wichtige Rolle als zentrales Tool des Analytics Portfolios von 麻豆原创 spielt die 麻豆原创 Analytics Cloud 鈥� kurz SAC. Diese Komplettl枚sung erlaubt es, auf der Basis vorhandener Unternehmensdaten intelligente Entscheidungen zu treffen. SAC ist in der Cloud als Software as a Service-L枚sung gehostet und bietet L枚sungen f眉r Business Intelligence, Planungsszenarien, aber auch f眉r Predictive Analytics, also Prognosen und Forecasting. Die Oberfl盲che ist 眉ber die App oder den Webbrowser erreichbar, das installieren lokaler Programme oder aufwendiges Konfigurieren entf盲llt. Und die Darstellung funktioniert vom Smartphone 眉ber das Tablet bis zum Laptop perfekt. Mithilfe sogenannter Stories lassen sich Sachverhalte durch Tabellen, Diagramme, Geokarten und sonstige Visualisierungen darstellen. Smart Insights informieren dar眉ber, welche Treiber bestimmte Kennzahlen 鈥� beispielsweise den Umsatz 鈥� am st盲rksten beeinflussen.
Bereits erstellte Dashboards lassen sich wiederverwenden
Als Datenquelle, die live und in Echtzeit nutzbar ist, kann nicht nur dienen, sogar auch und 鈥� letzteres sogar in der On-premise-Variante. Selbst Daten ganz anderen Ursprungs sind verwendbar 鈥� etwa aus Excel, Google Drive oder externen Datenbanken.
Die Nutzung der WYSIWYG 鈥� What-you-see-is-what-you-get 鈥� Benutzeroberfl盲che ist leicht erlernbar und funktioniert intuitiv. Au脽erdem unterst眉tzt das Programm Anwender durch 鈥瀞marte鈥� Assistenten beim Erstellen von Dashboards und Stories. Der Nutzer ist in der Lage, selbst盲ndig Prognosen auf Basis seiner historischen Daten zu erstellen und zu visualisieren, spezielles Statistik-Know-How ist hierzu nicht notwendig. Durch die integrierte Kollaborationsplattform ist dabei eine Zusammenarbeit einzelner Mitarbeiter oder ganzer Teams leicht realisierbar. Bereits erstellte Stories und Dashboards lassen sich problemlos wiederverwenden.
Unternehmen r眉sten sich f眉r eine datengetriebene Zukunft
Passend zu ihrer Bedeutung wird die auch auf dem Discovery Day eine wichtige Rolle spielen. Omar Hairani zum Beispiel, Head of BI & Data Applications bei der Tchibo GmbH, spricht 眉ber 鈥瀌ie datengetriebene Zukunft mit 麻豆原创 Analytics Cloud und 鈥� des Hamburger Konsumg眉ter- und Einzelhandelsunternehmens.
Und Dominik Wein, BI Platform Services, Mercedes-Benz Group AG, erl盲utert die Reise seines Unternehmens 鈥瀡on on-premise in die Cloud.鈥� Um skalierbar auf neue Anforderungen aus den Fachbereichen reagieren zu k枚nnen, entwickele das Unternehmen seine BI Plattform kontinuierlich weiter, setze dabei 鈥瀖a脽geblich auf die 麻豆原创 Analytics Cloud und 麻豆原创 Datasphere. Flexibilit盲t, Zug盲nglichkeit und zentrale Dokumentation von Datenprodukten sind hierbei wesentliche Treiber,鈥� so Dominik Wein.
Best Practices von f眉hrenden BI-Expertinnen und -Experten
Freuen Sie sich auf Best Practices von f眉hrenden BI-Expertinnen und -Experten und spannende Erfahrungsberichte von Kunden zum Einsatz der 麻豆原创 Business Technology Platform. Und erleben Sie live, wie 麻豆原创 Analytics Cloud und 麻豆原创 Datasphere Sie dabei unterst眉tzen, Ihre Entscheider im Cockpit mit zuverl盲ssigen Informationen zu versorgen.
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