Transformieren, Bereinigen und Feinabstimmen von Informationen aus kuratierten Datenpipelines.
Präsentieren Sie Ihr Unternehmen deutlicher gegenüber Ihren Stakeholdern mit Power BI.
Nutzen Sie Data Intelligence, um Trends frühzeitig vorherzusagen und die Entscheidungsfindung zu beeinflussen
Dank der führenden Technologie von Power BI werden die Entscheidungsträger sofort auf die kritischsten Kennzahlen und KPIs aufmerksam gemacht. Mit übersichtlichen und vollständig anpassbaren Dashboards können Geschäftsanwender und Datenanalysten die Datenlandschaft frei durchstreifen und auf der Grundlage historischer Aufzeichnungen genaue Prognosen erstellen.
VORSTUDIE Um Ihre BI-Ziele zu verstehen, definieren wir eine wesentliche Kennzahl als Proof-of-Concept (PoC) und konzentrieren uns auf ein spezifisches Problem. ENTWICKLUNG Nach der Bewertung der Datenumgebung und -quellen entwickelt unser Team die Transformationspipeline mit einem agilen und iterativen Ansatz. BEWERTUNG Wir geben den PoC frei und warten auf Ihre Bewertung. Sollte er Ihren Erwartungen entsprechen, könnten wir den Erfolg auf andere Bereiche Ihrer Organisation ausweiten.
Wir bewegen uns in der Liste der Ziele und Vorgaben nach unten und wählen die nächstpriorisierte Metrik aus, die umgesetzt werden soll. Falls dies noch nicht geschehen ist, übertragen wir das gesamte BI-Know-how auf Ihr Entwicklerteam, damit es die Lösung eigenständig weiterentwickeln kann. Sie können uns jederzeit für eine BI-Mentorschaft kontaktieren.
Business Intelligence-Projekte können zeitaufwendig sein. Was nimmt die meiste Zeit in Anspruch? DER ETL-Prozess! Lucient bietet Ihnen hier unser Adaptive BI Framework, das es Ihnen erlaubt, sich auf das zu konzentrieren, was wirklich wichtig ist: die Transformation Ihrer Daten in verwertbares Wissen.
Massimiliano Leo, Senior Manager IT EMEAR at EPSON
Wir schätzen einen Produktivitätsgewinn von 10%, mit Einsparungen bei den Handlingkosten der Infrastruktur von 20%
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Business-Intelligence-Projekte können langwierig sein. Wie sieht das bei Ihnen aus?
Unser Ansatz kombiniert eine Reihe von Werkzeugen, Best Practices und Naming Conventions, die es uns ermöglichen, uns jeweils auf kleine Teile des Gesamtbildes zu konzentrieren. Wir entwickeln und veröffentlichen sie iterativ, wodurch wir schneller Ergebnisse erzielen und die Komplexität verringern.
Wir würden unser Workload gerne in die Cloud verlagern, aber wir sind beunruhigt darüber, alle unsere Prozesse und die Codebasis auf einmal zu verlagern. Gibt es eine Alternative?
Hybride Szenarien sind heutzutage weit verbreitet, und viele Dienste in der Cloud können sich auf sehr transparente Weise sicher mit Ihren Quellen vor Ort verbinden. Außerdem können viele Workloads in einem ersten Schritt übertragen und anschließend angepasst oder neu aufgebaut werden, um das Cloud-Potenzial zu nutzen und Kosten zu sparen.
Sind wir darauf beschränkt, nur statische oder relationale Quellen in unsere Datenanalyselösung aufzunehmen?
Nein. Moderne Data Warehouses sind eine Weiterentwicklung herkömmlicher Data Warehouses und ermöglichen es, verschiedene Informationsebenen mit unterschiedlichen
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