Unsere Leistungen

Geschätzte 90% der Daten in Unternehmen entstehen bei der Durchführung der verschiedenen Schritte in Geschäftsprozessen.
Wir kümmern uns darum, dass Ihre Prozesse stringent ablaufen und die Datenbasis unternehmensweit einheitlich wird.
Dazu bieten wir die folgenden Beratungs- und Implementierungsleistungen.

Datenbasierte Prozessanalyse
(Process Mining)

Erkenntnisse gewinnen

Prozesse hinterlassen Datenspuren in den IT-Systemen jedes Unternehmens. Auf Basis dieser Daten ermöglicht Process Mining detaillierte Einblicke in Unternehmensprozesse.

Als Daten- und Prozessspezialist übernehmen wir dabei die Aufbereitung und Auswertung der Prozessdaten, um in weiterer Folge mit den Business-Usern an der Interpretation und Optimierung der Prozesse zu arbeiten. Darüber hinaus kann die Analyse in Form von Dashboards oder Reports als Teil des Unternehmensreportings implementiert werden. So wird der Überblick über die Prozesse gewährleistet.

Wir bieten bei Process Mining folgende Leistungen:
  • Einmalige Prozessanalyse auf Projektbasis
  • Implementierung einer Process Mining Lösung im Unternehmen
  • Trainings zur Anwendung von Process Mining

Anwendungsbeispiele:
  • Unterstützung der Prozessverantwortlichen bei der Ermittlung des Ist-Prozesses bzw. der Abweichungen zum Soll-Prozess.
  • Process Excellence / Prozessoptimierung einzelner Prozesse oder im gesamten Unternehmen
  • Unterstützung Controlling / Interne Revision durch Prozessanalysen
Unser Partner:

Prozessautomatisierung

Effizienz steigern

Die Automatisierung von Prozessschritten oder ganzen Prozessen ist ein wesentliches Instrument um Prozesse nachhaltig zu skalieren. Nach erfolgter Identifikation von Automatisierungspotentialen wird durch Softwareregeln, künstliche Intelligenz oder virtuelle Assistenten die zu automatisierende Tätigkeit übernommen und jederzeit präzise ausgeführt.
Die effiziente Bearbeitung der Aufgaben durch den „Software Roboter“ sorgt für hohe Skalierbarkeit der Prozessschritte für zukünftiges Wachstum.

Wir unterstützen unsere Kunden von der Identifikation der Automatisierungspotentiale bis zur Implementierung von „Software Robotern“.

Anwendungsbeispiele:
  • Automatisierte Übernahme von Daten aus elektronischen Dokumenten (zB. Rechnungen) in IT-Systeme
  • Automatisierte Datenaustausch zwischen CRM und ERP um Doppeleingaben zu vermeiden

Datenanalyse

Zusammenhänge erkennen

Datenanalyse ist ein wesentliches Instrument, um aus einer Menge an Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Das Anwendungsgebiet ist sehr breit und reicht von der Erstellung von KPIs über Clustering von Daten bis hin zum Pattern-Matching, um Muster oder Unregelmäßigkeiten zu erkennen oder der vorausschauende Analyse auf Basis vorhandener Daten (Predictive Analytics). Zum Einsatz kommen hier neben gewöhnlicher Analytik auch Techniken aus dem maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz.

Wir helfen Unternehmen mit unserer Expertise in der Erstellung und technischen Umsetzung von Analysen. Eine graphische Aufbereitung der Ergebnisse in Form von Dashboards oder Reports ist möglich.

Anwendungsbeispiele:
  • Erstellung von KPIs im Bereich IKS
  • Clustering von Artikeln im Einkauf um den Beschaffungsprozess zu vereinheitlichen
  • Unternehmensweite Analyse von Finanzdaten

Datenvisualisierung und Reporting

Die Übersicht behalten

Visualisierung ist ein wichtiger Aspekt der Datenanalyse. Nach dem Motto „Ein Bild sagt mehr als 1000 Worte“ helfen wir Unternehmen bei der visuellen Darstellung ihrer Daten, sodass auch komplexe Sachverhalte einfach erfasst und die richtigen Schlüsse gezogen werden können. Eine graphische Aufbereitung unterstützt unsere Kunden, die Daten einfach und intuitiv zu verstehen.

Wir erstellen Dashboards und Reports die einen Überblick über Unternehmenskennzahlen und -prozesse geben. Auf einen Blick und ohne Umwege. Wir arbeiten dabei nach den Design-Standards von Stephen Few und Prof. Rolf Hichert.

Anwendungsbeispiele:
  • Erstellung von Dashboards und Reports für Fachabteilungen wie zB Controlling
  • Optimierung bestehender Dashboards/Reports
  • Trainings zum Umgang mit Daten und der Gestaltung von Dashboards/Reports

Datenintegration und -transformation

Dateninseln verbinden

Die Integration der wesentlichen Datenquellen im Unternehmen in eine einheitliche Datenarchitektur erlaubt einen vereinfachten und homogenisierten Zugriff aus verschiedensten Applikationen. So können die Daten unterschiedlicher Unternehmensbereiche verknüpft und daraus Erkenntnisse gewonnen werden.

Eine homogene Datenbasis reduziert darüber hinaus den Wartungsaufwand im Bereich der Stammdaten. Die Umsetzung einer zentralen Datenbasis gelingt beispielsweise durch Automatisierung von Schnittstellen oder durch Zentralisierung der Daten in einem Data Lake, einem Datawarehouse oder andere Business Intelligence Lösungen, welche einen einheitlichen Zugriff auf die Unternehmensdaten ermöglichen.

Hierbei ist eine klar definierte Schnittstelle zwischen den Applikationen und Unternehmensbereichen von wesentlicher Bedeutung.

Anwendungsbeispiele:
  • Integration von Produktionsdaten in die Geschäftsprozesse
  • Aufbau einer Data Warehouse Lösung
  • Integration und Vereinheitlichung von Daten bei Unternehmenskäufen

Datenqualitätsmanagement

Vertrauen in Daten steigern

Für eine erfolgreiche Digitalisierung sind Daten von hoher Qualität nötig. Eine bereinigte Datenbasis ist eine wichtige Voraussetzung für eine Automatisierung der Unternehmensprozesse und eine effiziente Datenbearbeitung im Unternehmen.

Daher unterstützen wir unsere Kunden in der Harmonisierung und Bereinigung der wesentlichen Unternehmensdaten. Wir identifizieren Quellen für fehlerhafte Daten und verwenden spezifische Algorithmen welche Duplikate entfernen sowie Schreibfehler und Lücken in den Daten identifizieren.

Anwendungsbeispiele:
  • Prüfung der (Stamm-)Datenqualität
  • Verbesserung der (Stamm-)Datenqualität zB durch Behebung der Fehlerursachen in den datenproduzierenden Prozessschritten

Gerne kümmern wir uns auch darüber hinaus um alle Themen rund um Daten. Sei es die Beratung im Umgang mit Daten (Datenklassifikation, Datenverwendung, etc) oder die Implementierung von Lösungen zur Darstellung oder Verarbeitung von kleinen wie großen Datenmengen.