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Drei Männer gucken gemeinsam auf Laptop

Business Intelligence

Business Intelligence ist eine Kernkompetenz von inovex, die im Zeitalter der Digitalen Transformation und immer weiter wachsenden Datenmengen immer mehr an Bedeutung gewonnen hat.

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In Unternehmen gibt es eine Vielzahl an Daten aus unterschiedlichsten Datenquellen. Die große Herausforderung dabei ist es, die relevanten Datenquellen zu identifizieren, in einem System zu vereinen und einer Vielzahl von Nutzern zur Verfügung zu stellen. Dabei gilt es die Daten nicht nur zu sammeln, sondern Wissen aus diesen Daten zu generieren. Wie verbessere ich meine Kundenbeziehungen, wodurch erhöhe ich meine Produktivität, wo finde ich alternative Märkte und Umsatzgebiete, worin stecken neue Potenziale?

Dies sind Fragen, auf die ein BI-System die Antworten liefern kann. Eine durchdachte BI-Landschaft ist der Schlüssel, um aus reinen Daten wertvolle Informationen zu gewinnen, welche die Grundlage für unternehmerische Entscheidungen bilden.

Im Geschäftsbereich Data Management & Analytics helfen wir unseren Kunden, aus Daten wirtschaftlichen Nutzen zu generieren. Wir integrieren heterogene Datenquellen in klassische Data-Warehouse-Strukturen und multidimensionale Analysemodelle, entwerfen und implementieren Big-Data-Plattformen und Realtime-Szenarien und verwenden innovative Suchtechnologien. Mit wissenschaftlichen Methoden finden wir Zusammenhänge in großen Datenmengen und gewinnen neue Erkenntnisse.

In unseren aktuellen Projekten liegt der Fokus auf folgendem Technologie-Stack:

Technologie-Stack Business Intelligence

Cloud-based Analytics und Data Management

Big Data und Modern Data Warehouse in Microsoft Azure

  • Hochskalierbare Datenspeicherung im Azure Data Lake
  • Relationale Daten in Azure SQL Database / Data Warehouse
  • Data Streaming von Events und IoT Hubs
  • Data Integration und Movement mit Azure Data Factory und Databricks
  • Real-time Event Processing mit Azure Stream Analytics
  • Online Ad-hoc Analysis und Dashboarding / Visualisierung in Power BI
  • Data Science mit Azure Machine Learning
  • Stammdatenmanagement mit Azure Web Apps
Microsoft BI

Data Warehousing auf Basis des Microsoft BI Stacks

  • Relationale Datenhaltung im Microsoft SQL Server
  • Datenintegration mit den Integration Services
  • OLAP und Tabular Mode mit den Analysis Services
  • Online Ad-hoc Analysis und Visualisierung in Power BI
  • Klassisches Berichtswesen mit dem Power BI Report Server
  • Stammdatenmanagement mit den Master Data Services
  • Jobsteuerung mit dem SQL Server Agent
Open Source BI

Data Warehousing auf Basis von Open Source Technologien

    • Datenintegration mit Pentaho Data Integration
    • Relationale Datenhaltung mit Datenbanken wie PostgreSQL
    • Multidimensionale Datenhaltung mit Mondrian
    • Datenanalyse und Dashboarding mit Pentaho Business Analytics
    • Advanced Dashboarding mit den CTools

Case Studies

Business Intelligence

dmTech: Aufbau einer hybriden BI-Architektur mit Big-Data-Komponenten

Die IT-Tochter von dm-drogerie markt fokussiert sich mit mehr als 800 Mitarbeitern auf die Digitalisierung des Handels. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung von innovativen Lösungen: für den Online Shop, Kunden- und Mitarbeiter-Apps sowie für die IT in den dm-Märkten, den Verteilzentren und der Zentrale. Bei vielen Innovationen spielen der effiziente Umgang mit und die Analyse von großen Datenmengen eine zentrale Rolle, um Mehrwerte aus der Kombination von Datenquellen zu generieren (Big Data).

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TimoCom: Agile Data Warehousing mit BIML und Microsoft SQL Server

Das Kerngeschäft der TimoCom Soft- und Hardware GmbH besteht aus diversen IT-basierten Dienstleistungen im Transport- und Logistikbereich. Da die bestehende BI-Lösung zur Überwachung und Steuerung der Geschäftsprozesse die hohen Qualitätsansprüche nicht mehr gewährleisten konnte, wurde mit Hilfe der inovex GmbH und der Axians GmbH die Ist-Situation analysiert, die Konzeption der Zielarchitektur sowie die Planung und Umsetzung der Migration des Data Warehouse durchgeführt.

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Florian Wilhelm

Head of Data Science, Ansprechperson Data Management & Analytics

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