Daten­ana­ly­se ist oft ein pro­jekt­ba­sier­ter Pro­zess, der dar­auf abzielt, eine spe­zi­fi­sche, kom­ple­xe Fra­ge zu beant­wor­ten. Busi­ness Intel­li­gence (BI) ist der kon­ti­nu­ier­li­che, unter­neh­mens­wei­te Pro­zess, stan­dar­di­sier­te Berich­te und Dash­boards bereit­zu­stel­len, um das ope­ra­ti­ve Geschäft zu steu­ern. Eine gute Daten­stra­te­gie umfasst bei­des, und wir unter­stüt­zen Sie in bei­den Dis­zi­pli­nen.

Nicht unbe­dingt. Sie kön­nen unser Team als “Data Ana­lyst as a Ser­vice” nut­zen. Das ist oft kos­ten­ef­fi­zi­en­ter, als einen eige­nen Spe­zia­lis­ten ein­zu­stel­len. Wir emp­feh­len jedoch, im Unter­neh­men einen “Pro­duct Owner” für das The­ma Daten zu benen­nen, der als zen­tra­ler Ansprech­part­ner für die Fach­ab­tei­lun­gen und für uns agiert.

Ja. Nach­dem wir eine sau­be­re his­to­ri­sche Daten­ba­sis geschaf­fen haben, ist dies der nächs­te logi­sche Schritt. Mit den Machi­ne-Lear­ning-Werk­zeu­gen der Goog­le Cloud (z.B. Ver­tex AI) kön­nen wir prä­dik­ti­ve Model­le erstel­len, die z.B. die zukünf­ti­ge Kun­den­nach­fra­ge (Demand Fore­cas­ting) oder die Wahr­schein­lich­keit von Kun­den­ab­wan­de­rung (Churn Pre­dic­tion) vor­her­sa­gen.