Advanced Analytics

Basis für Datenanalyse

Die heutige Praxis der Datenanalyse in einer Vielzahl von großen und kleinen Unternehmen besteht darin, mit klassischen Methoden die vorhandenen Datenbestände zu analysieren. Die Ergebnisse sind oft nicht zufriedenstellend – denn der Fehler wird häufig auf der falschen Seite gesucht. Es sind meist nicht die einfachen Methoden der Analyse, die zu Problemen führen, sondern die schlechte Qualität der zugrunde liegenden Daten.

Für den Einsatz der Methoden von Advanced Analytics ist aber die Qualität der Daten von noch größerer Bedeutung. Darum sollte der Einstieg in ein Advanced-Analytics-Projekt immer bei den Daten beginnen und nicht bei den Methoden.

 

 

Mit Advanced Analytics für die Zukunft gut aufgestellt 

 

Haben wir die Hausaufgaben erledigt, also eine gute Datenqualität sichergestellt, können wir mit den neuen Methodiken von Advanced Analytics wesentlich mehr Informationen aus den Daten gewinnen. Dabei setzen wir nicht nur klassische statistische Methoden ein, sondern auch KI in Form neuronaler Netze.

Wie sieht eine sinnvolle Herangehensweise mit Advanced Analytics aus?

  • Ermitteln des Reifegrades von Systemen und Datenbanken
  • Entwicklung und Verbesserung der Infrastruktur
  • Kombination firmen-interner Daten mit externen Quellen (Dienstleister, Cloud-Datenbanken, Partner, Kunden, Wettbewerber)
  • Nutzung von aktuellen Analytics Trends – zum Beispiel künstliche neuronale Netze – für die Digitalisierung
  • Umsetzung der Ziele in kleinen, überschaubaren Einheiten (agile Projekte mit kurzen Laufzeiten)

Beispiele für den Einsatz von Advanced Analytics

 

Und an welchen Stellen im Unternehmen greift der Ansatz? 

  • Bei der Halb- oder Vollautomatisierung von Workflows und Entscheidungen durch modellbasierte Ansätze -> Effekt: Reduktion von Bearbeitungszeiten und Kosten
  • Bei der Vorhersage und Optimierung von Produktionsmengen (z.B. durch Zeitreihenanalysen) -> Effekt: Bessere Verteilung von Produktionsspitzen und   Reduktion von Leerlaufzeiten 
  • Bei der systemübergreifenden Analyse -> Effekt:  Aufdecken und Nutzen von nicht offensichtlichen Zusammenhängen in den Daten
  • Beim Erkennen und Visualisieren von Cross-Selling Potentialen -> Effekt: bessere Vorbereitung individueller Kampagnen und tiefe Integration in die operative Systemlandschaft
  • Bei der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und Services ->Effekt: tiefgreifendes Verständnis von Daten, smarten Analysen und Kundennutzenpotentialen
  • Bei der Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen -> Effekt: Abbildung und Optimierung von komplexen nicht linearen Zusammenhängen in der Realität

 

Jedes Unternehmen profitiert von Analytics

 

Ob es sich um ein klassisches Fertigungs-, ein Logistik- oder ein Dienstleistungsunternehmen handelt – wir können mit unserem Technologie und Fachwissen in jeder Branche Mehrwerte schaffen, denn Advanced Analytics kommt jedem Business zugute. Unabhängig von der individuellen Analysefragestellung benötigen alle Branchen neben vielfältigen Daten auch ein tiefes Verständnis darüber.

Das Ziel dieses Analytics-Ansatzes besteht darin, mit möglichst geringem Aufwand den Wertschöpfungsprozess vollständig digital abzubilden. Trevisto kennt alle Möglichkeiten der Datensammlung und -Analyse und unterstützt Unternehmen auf ihrem Weg zum Geschäftserfolg in der Industrie 4.0.

 

 

 

WAS KÖNNEN WIR FÜR SIE TUN?

Nexhmedin Bicaj
Head of Sales

Trevisto AG
Zentrale NürnbergBüro Berlin
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