Datenfluten beherrschenWettbewerbsvorteile durch smartes Datenmanagement

Zukünftigen Erfolg
durch Datenmanagement
und Analyse sichern

Wir leben in einer Welt mit großen Mengen an Daten, doch was mit den gesammelten Daten machen?

Die Flut unstrukturierter Daten wird aufgrund von Kommunikation über digitale Kanäle, Software und Sensoren immer größer. Dies erhöht die Anforderungen an Ihre bestehenden Systeme mit diesen Daten umzugehen.

neusta enterprise services hilft Ihnen dabei gezielt Daten aufzubereiten, zu analysieren, Zusammenhänge zwischen Daten zu erkennen, Erkenntnisse zu gewinnen und Potenziale auszu-
schöpfen. Erst wenn die Daten aufbereitet sind, können Daten analysiert, visualisiert, Muster erkannt und Handlungs-
empfehlungen abgeleitet werden.

Dabei gibt es eine Vielzahl von Methoden, angefangen bei der deskriptive Statistik, in der Daten mit Hilfe von Tabellen oder Grafiken übersichtlich dargestellt werden bis hin zur künstlichen Intelligenz, bei der in Echtzeit Daten analysiert werden können und daraufhin autonom Entscheidungen gefällt werden.

Um dies zu ermöglichen brauchen Sie ein funktionierendes Datenmanagement.

Was heute schon mit Künstlicher Intelligenz möglich ist und wohin die Reise gehen wird fasziniert mich. Ich bin begeistert ein Teil davon zu sein.

Jana Wiedekamp
IT-Koordinatorin

Datenmanagement

Was umfasst das Datenmanagement?In den folgenden Bereichen steht neusta enterprise services Ihnen beratend zur Seite und baut mit Ihnen gemeinsam ein Datenmanagement, abgestimmt auf Ihre Bedürfnisse auf.

1. Data Modelling & Design

Im Datenmodell werden die Anforderungen dargestellt und kommuniziert.

2. Data Storage & Operations

Datenspeicherung, Implementierung und Management der gespeicherten Daten.

3. Data Security

Schützen von Daten vor unauthorisiertem Zugriff und die Einhaltung aller rechtlichen Vorgaben hinsichtlich Datenhaltung, Datenschutz und Verwertung.

4. Data Integration & Interoperability

Bereitstellung der Daten zum richtigen Zeitpunkt und im richtigen Format. Durch Implementierung von Lösungen und Schnittstellen können geringere Kosten und Komplexitäten erreicht werden. Mithilfe von Business Intelligence (BI) und Data Analytics können aussagekräftige Erkenntnisse erlangt werden.

5. Document & Content Management

Planung, Implementierung, Steuerung der Aktivitäten des Lebenszyklusmodells der Daten.

6. Reference & Master Data

Stammdatenmanagement unterstützt die Verwaltung gemeinsamer Daten, reduziert dadurch die Kosten der Datenintegration und erhöht die Datenqualität.

7. Data Warehousing & Business Intelligence

Aufbau und Pflege einer technischen Umgebung, um Daten zur Unterstützung der Mitarbeiter bereitzustellen und um Berichte, Abfrage und Analysen zu erstellen.

8. Metadata

Gewährleistung der Qualität und Sicherheit von Metadaten.

9. Data Quality

Sicherstellung der Qualität der Daten, abhängig von den verschiedenen Anforderungen an die Daten, die bereits definiert sind.

10. Data Architecture

Beschreibt die grundlegende Datenstruktur für eine optimale Verwendung der Daten.

11. Data Governance

Ganzheitliches Management der Daten einschließlich eines Datenverwaltungskonzeptes. Dieses umfasst die Planung, Überwachung und Durchsetzung von Richtlinien, um die Qualität, Schutz und Sicherheit der Daten zu gewährleisten.

Im Datenmodell werden die Anforderungen dargestellt und kommuniziert.

Datenspeicherung, Implementierung und Management der gespeicherten Daten.

Schützen von Daten vor unauthorisiertem Zugriff und die Einhaltung aller rechtlichen Vorgaben hinsichtlich Datenhaltung, Datenschutz und Verwertung.

Bereitstellung der Daten zum richtigen Zeitpunkt und im richtigen Format. Durch Implementierung von Lösungen und Schnittstellen können geringere Kosten und Komplexitäten erreicht werden. Mithilfe von Business Intelligence (BI) und Data Analytics können aussagekräftige Erkenntnisse erlangt werden.

Planung, Implementierung, Steuerung der Aktivitäten des Lebenszyklusmodells der Daten.

Stammdatenmanagement unterstützt die Verwaltung gemeinsamer Daten, reduziert dadurch die Kosten der Datenintegration und erhöht die Datenqualität.

Aufbau und Pflege einer technischen Umgebung, um Daten zur Unterstützung der Mitarbeiter bereitzustellen und um Berichte, Abfrage und Analysen zu erstellen.

Gewährleistung der Qualität und Sicherheit von Metadaten.

Sicherstellung der Qualität der Daten, abhängig von den verschiedenen Anforderungen an die Daten, die bereits definiert sind.

Beschreibt die grundlegende Datenstruktur für eine optimale Verwendung der Daten.

Ganzheitliches Management der Daten einschließlich eines Datenverwaltungskonzeptes. Dieses umfasst die Planung, Überwachung und Durchsetzung von Richtlinien, um die Qualität, Schutz und Sicherheit der Daten zu gewährleisten.

Anwendungsbeispiele KI

Künstliche Intelligenz hält nach und nach Einzug auf unterschiedlichsten Wertschöpfungsstufen. Nur einige Beispiele:

Automatisierte Kundenaktivierung


Automatisierte, prediktive personalisierte Kampagnen oder Angebote (Mustererkennung Kundenverhalten, Beeinflussung des Kundenkaufverhaltens). Automatisierte Aktivierung für neue künftige Käufe anhand von historischer Käufen, Kauftrends, Kundenpräferenzen, in Form von konkreten, personalisierten Angeboten.

Predictive Basket


Ermittlung der Kaufvorschläge durch den Predictive Basket erfolgt automatisch, selbstlernend und personalisiert. Dazu analysiert der Predictive Basket die bisherigen Käufe des einzelnen Kunden und interpretiert diese intelligent. Zudem bezieht das neuronale Netz auch die Käufe aller anderen Kunden ein. 

Einkaufs-, Auslastungs- & Yieldoptimierung


Anhand verschiedenster Daten, wie z.B. Wettbewerberpreise, Suchmaschinenvorgänge, Kundenprofile, Reklamationsdaten, historisches Kaufverhalten, Social-Media-Kommunikation und Bewegungsdaten auf der eigenen Webseite, können Prognosen erstellt werden. Anhand dieser Prognosen werden Aussagen über zukünftige Einkaufsschwerpunkte der Kunden getätigt, woraus sich wiederum Einkaufs- und Yieldoptimierungen ableiten lassen.

neusta enterprise services berät Sie, unterstützt Sie bei der Definition des Vorgehens sowie bei der Umsetzung eines umfassenden Datenmanagements. Dabei greifen wir je nach Bedarf auch auf die Erfahrungen unserer team-neusta-Schwestergesellschaften in den Bereichen Business Intelligence und Künstlicher Intelligenz zurück.

Bereit für den nächsten Schritt?

Wir freuen uns, von Ihnen zu hören oder zu lesen.

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