Intelligent Analytics Week

Mittlerweile weiß jeder: Daten sind der Rohstoff der Zukunft. Das Besondere an diesem Rohstoff ist aber, dass er von jedem Unternehmen selbst geschürft werden kann. Völlig egal, ob es sich um unstrukturierte oder strukturierte Daten, um Petabytes oder Terabytes – mehr Daten bedeuten mehr Möglichkeiten, sie in große Ideen und Erkenntnisse umzuwandeln. Einzige Voraussetzung ist, dass die richtigen Werkzeuge vorhanden sind um die darin enthaltenden Erkenntnisse offenzulegen und man weiß, wo man graben muss. Mit der Intelligent Analytics Week wollen wir unsere Kunden und Partner unterstützen, die Voraussetzungen für die erfolgreiche Nutzung des Rohstoffs "Daten" zu erfüllen.

Business Intelligence neu definiert - die Demokratisierung der Daten

9.10.2017 10:00-11:00 Uhr

Unternehmen haben inzwischen das Potenzial ihrer Daten erkannt. Die Hoffnung ist, durch die intelligente Analyse diverser Datenquellen, mehr Einblicke in das Business zu erhalten und daraus intelligentere Entscheidungen treffen zu können. Diese Analyse sollten Firmen allerdings nicht (nur) abgeschotteten Spezialisten-Teams oder der IT-Abteilung überlassen. Unternehmen profitieren im besonderen Maße davon, wenn sie ihre Mitarbeiter dazu befähigen, die Daten selbst zu durchforsten und dadurch eigenständig zu faktenbasierten Entscheidungen zu gelangen. Das eben beschriebene bezeichnet die Demokratisierung der Daten. Allerdings funktioniert die Daten-Demokratisierung nur dann, wenn die Anforderungen der IT-Abteilung hinsichtlich technologischer Infrastruktur und IT-Sicherheit gewährt werden können.

Jetzt anmelden

Data Analytics in der Fertigungsindustrie

9.10.2017 14:00-15:00 Uhr

Egal ob Vernetzung der Produktion oder „smarte Produkte“, in der Fertigung ist der Bedarf nach Einsicht in Daten größer denn je. Wir zeigen wie man die Streaming Datasets von PowerBI nutzen kann, um mit einfachen Mitteln eine Produktionsüberwachung oder Produkt-Vernetzung zu realisieren. Dabei ist ein einfach Proof Of Value nur der erste Schritt auf dem digitalen Weg. Wir diskutieren die Erweiterbarkeit der gezeigten Lösung zu einer Full-Blown IoT Lösung in der Fertigung.

Jetzt anmelden

Von der neuen Datenquelle bis zur Auswertung – Ein Praxisbeispiel mit Power BI

13.10.2017 10:00-11:00 Uhr

Daten entstehen heutzutage in allen Bereichen, und viel zitierte Aussagen wie „Data is the new oil“ sind in aller Munde. Neben klassischen Datenquellen wie ERP und CRM Systemen, entstehen aber auch in anderen Bereichen zusätzliche relevante Daten. Ein Beispiel dafür sind Cloud-Dienste wie Microsoft Azure. Sie erzeugen Unmengen an Logs und Transaktionsdaten und auch diese können wertvolle Information über Nutzung, Kosten und Vergütungen beinhalten. Self-Service Tools wie Power BI versprechen die neue Datenflut nutzbar zu machen. Aber wie kommen Unternehmen vom Marketing-Versprechen zum echten Nutzen? Lernen Sie anhand eines Praxisbeispiel der Firma Oraylis wie diese mithilfe von Power BI ein effektives Kostenüberwachungs- und Analyse-Tool für Azure-Transaktionsdaten auf die Beine gestellt hat, das Sie heute sowohl im eigenen Haus als auch bei Ihren Kunden im produktiven Einsatz hat.

Jetzt anmelden

Vorausschauende Analysen im Handel

11.10.2017 10:00-11:00 Uhr

Intelligente Sales Forecasts, Predictive Planning und dynamischere Analysemöglichkeiten weisen den Weg in eine herausforderende Zukunft - wir zeigen Ihnen, welche Möglichkeiten tool-gestützte Verfahren im Retail bieten, um Sie bei der Bewältigung der Digitalisierung zu begleiten.

Jetzt anmelden

Data Analytics im Gesundheitsweisen

11.10.2017 14:00-15:00 Uhr

Wird man einmal im Krankenhaus behandelt, dann ist das Interesse aller natürlich, dass es einem schnell wieder besser geht. Aber danach geht ein großer Teil der Arbeit erst richtig los: Wieviel bekommt das Krankenhaus dafür, und wie verteilt man die Erlöse bei stationären oder teilstationären Fällen zwischen der entlassenden und der aufnehmenden Station? Im Krankenhauscontrolling vergleicht man die tatsächliche Verweildauer mit dem Richtwert nach DRG (Diagnosis Related Groups), errechnet aus Haupt- und Nebendiagnosen, Prozeduren und Nebenbedingungen jedes einzelnen Falles. Mittels DRG und Bewertungsrelation (BW) errechnet man sich die CaseMixPunkte (CMP), und ermittelt je nach Verweildauer Zu- bzw. Abschläge. Dann bestimmt man Kennzahlen wie den DayMixIndex (DMI), um irgendwann abrechen zu können. Es gibt unendlich viel zu berechnen; etwa die Auslastung aufgestellter Betten, bei der die tatsächliche Anzahl belegter Betten pro Station schon mal vom Krankenhausplan abweichen kann. Interessant ist hierbei auch die Mitternachtsstatistik, denn nur ein Bett, das um 23:59 belegt ist, gilt auch als belegt! Bei diesen vielen Sonderfällen hilft oft auch keine fertige Software; und deshalb greifen immer mehr Krankenhauscontroller zur „Selbsthilfe“, am besten mit Power BI! In diesem Vortrag zeigen wir an anonymisierten Daten einmal, wie leicht es ist, in dieser Zahlenwüste überraschende Erkenntnisse zu gewinnen, mit denen richtig Kosten gespart werden können.

Jetzt anmelden

Kennzahlen für den erfolgreichen Onlinehändler

12.10.2017 10:00-11:00 Uhr

Wer Onlinehändler ist, betreibt natürlich auch Onlinemarketing! Und obwohl z.B. so ein Mailing oder ein Newsletter „nur“ digital sind, kosten sie doch eine ganze Menge, ganz zu schweigen von den Schlüsselwörtern in Googles AdWords. Umso wichtiger ist es zu wissen, was welche Kampagne gebracht hat, wie viele Nutzer z.B. die Mail geöffnet haben, wir viele dann in den Onlineshop gehen und wie viele letztlich etwas kaufen. Aber auch das Gegenteil ist wichtig: wie viele sich danach vom Newsletter abmelden oder weiterer Werbung widersprechen! Dafür haben sich eine Reihe von Kennzahlen etabliert; die Open Rate (OR), die Anzahl der Besucher, die Click Through Rate (CTR), die Conversion Rate (CVR) oder ihr negatives Pendant, die "Bounce Rate". Noch spannender ist allerdings die "Customer Journey": war der Kunde schon mehrfach auf meiner Website, ehe er etwas gekauft hat? Wo kam er her; welches Medium hat ihn also ursprünglich zu uns gebracht? In den gesammelten Daten durchforscht man diese Historie und klassifiziert den Kunden unter anderem als "nicht konvertiert", als "Acquisition" oder als "Reaktivierung" (für Bestandskunden). Und um einfach entscheiden zu können, in welches Vertriebsmittel man wieviel investiert, ist das spannendste, wenn man die Kosten korrekt auf diese Ergebnisse verteilen kann, also eine korrekte "Cost per Order" (CPR) oder "Click Acquisition Cost" (CAC) erhält. In diesem Vortrag zeigen wir, wie schnell und einfach man diese Zusammenhänge mit Power BI grafisch analysieren und zu Dashboards zusammenstellen kann!

Jetzt anmelden

Bitcoin Analytics mit Power BI

12.10.2017 14:00-15:00 Uhr

Bitcoin – angeblich so anonym, dass jeder bessere Erpresser und Waffenschieber sich damit bezahlen lassen möchte. Andererseits, alle Transaktionen sind für jeden sichtbar. Wie geht das zusammen? Und können wir da vielleicht doch interessante Analysen fahren? Wir werden sehen: Mit Power BI, ein wenig Python und der geeigneten GraphDB lässt sich da einiges machen.

Jetzt anmelden