Datenanalyse
Datenanalyse, die Betriebsdaten in Handlungen verwandelt
Definieren Sie die Kennzahlen, die zählen, bauen Sie die Pipelines, die sie zuverlässig berechnen, und bringen Sie Erkenntnisse zu den Menschen, die Entscheidungen treffen. Die Analytics-Spezialisten von SoftSapien schaffen Analytics-Programme, die Teams jeden Tag nutzen.
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Ausgewählte Kunden
Überblick
Kennzahlen, auf die sich alle einigen
Wenn jede Abteilung Umsatz, Abwanderung oder Auslastung anders berechnet, werden Meetings zu Debatten darüber, wessen Zahlen stimmen. Analysten verbringen die meiste Zeit mit Datenaufbereitung und wenig mit Analyse.
Unsere Datenanalyse-Praxis beginnt mit einem KPI-Framework, das an Geschäftsziele gekoppelt ist, und baut dann die Pipelines und die semantische Schicht, die jede Kennzahl überall gleich berechnen. Self-Service-Tools lassen Fachanwender Daten selbst erkunden, während gesteuerte Definitionen alle auf Linie halten.
Produkt-, Marketing-, Vertriebs- und Betriebsanalysen werden mit klarer Zuständigkeit und Dokumentation geliefert, damit das Programm gesund bleibt, wenn sich Ihre Organisation verändert.
Herausforderungen, die wir lösen
Analytics-Probleme, die wir lösen
Konkurrierende Zahlen
Jede Abteilung berechnet den Umsatz anders.
Ein KPI-Framework und eine semantische Schicht definieren jede Kennzahl einmal und berechnen sie überall gleich.
Engpass bei Analysten
Analysten verbringen ihre Tage mit Datenaufbereitung.
Analytics Engineering automatisiert die Datenaufbereitung, damit Analysten ihre Zeit für Analysen nutzen.
Warten auf Berichte
Fachteams warten tagelang auf einfache Antworten.
Gesteuerte Self-Service-Tools lassen Fachanwender vertrauenswürdige Daten selbst erkunden.
Nachlassende Programme
Unsere Analytics-Initiativen verlieren nach dem Launch an Schwung.
Klare Zuständigkeiten, Dokumentation und Nutzungs-Tracking halten das Analytics-Programm gesund, wenn sich die Organisation verändert.
Leistungsumfang
Datenanalyse-Kompetenzen
Strategie, Engineering und Befähigung für Analytics-Programme.
Analytics-Strategie & KPI-Design
Kennzahlenhierarchien, verknüpft mit Geschäftszielen und Zuständigkeiten.
Analytics Engineering
Modellierte, getestete Datentransformationen, die jeden Bericht einheitlich speisen.
Semantische Schicht
Zentrale Kennzahldefinitionen, die BI-Tools und Anwendungen gemeinsam nutzen.
Self-Service-Analytics
Kuratierte Datensätze und Schulungen, mit denen Fachanwender ihre Fragen selbst beantworten.
Produkt- & Marketing-Analytics
Funnel-, Kohorten-, Attributions- und Kampagnenanalysen.
Betriebsanalysen
Durchsatz-, Auslastungs- und Service-Level-Kennzahlen für Betriebsteams.
Geschäftsergebnisse
Was starke Analytics leistet
Der Erfolg von Analytics wird an Nutzung, Genauigkeit und Entscheidungsgeschwindigkeit gemessen.
Eine einzige Zahlenbasis
Gemeinsame Definitionen beenden widersprüchliche Berichte zwischen Abteilungen.
Schnellere Entscheidungen
Aktuelle Daten stehen bereit, wenn Entscheidungen fallen.
Mehr Analystenzeit für Analysen
Automatisierte Aufbereitung schafft Analysten Freiraum für Erkenntnisarbeit.
Klare Verantwortlichkeit
Jede Kennzahl hat einen Verantwortlichen und einen Zielwert.
Frühwarnsignale
Trendalarme melden Auffälligkeiten, bevor sie zu Problemen werden.
Branchen
Datenanalyse in allen Branchen
Wie sich die Disziplin an die Vorschriften, Daten und Kunden der jeweiligen Branche anpasst.
Finanzen & Handel
Analysen zu Umsatz, Marge, Warenkorb und Kundengewinnung.
- Fintech
- Bankwesen
- Versicherungen
- E-Commerce
- Konsumgüter
- Modehandel
Gesundheitswesen & Life Sciences
Analysen zu Patientendurchsatz, Qualitätskennzahlen und Revenue Cycle.
- Gesundheitswesen & Kliniken
- Gesundheit & Wellness
- Zahnmedizin
Industrie & Lieferkette
Analysen zu OEE, Liefertreue und Lagerumschlag.
- Automobilindustrie
- Fertigung (Industrie 4.0)
- Logistik
- Transport
- Bauwesen
- Architektur
- Öl & Gas
- Cleantech
- Energie & Versorgung
- Landwirtschaft
Unternehmen & Technologie
Analysen zu Produktnutzung, Aktivierung und Kundenbindung für SaaS.
- IT
- B2B-Dienstleistungen
- Telekommunikation
Vorgehen in der Umsetzung
So setzen wir Analytics-Programme um
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Ziele abstimmen
Geschäftsziele werden in ein KPI-Framework übersetzt.
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Daten prüfen
Quellen, Qualität und bestehende Berichte werden geprüft.
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Entwickeln & Modellieren
Pipelines und die semantische Schicht werden gebaut und getestet.
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Erkenntnisse liefern
Berichte und Self-Service-Datensätze werden für Nutzer freigegeben.
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Befähigen & Steuern
Schulungen, Dokumentation und Zuständigkeiten halten das Programm gesund.
Technologie
Plattformen und Werkzeuge, mit denen wir arbeiten
Je Mandat passend zu Ihrer bestehenden Landschaft, Ihren Lizenzen und den Fähigkeiten Ihres Teams ausgewählt.
Transformation
- dbt
- SQL
- Python
- Dataform
Data Warehouses
- Snowflake
- BigQuery
- Amazon Redshift
- Databricks SQL
Ingestion
- Fivetran
- Airbyte
- Stitch
- Azure Data Factory
Produktanalyse
- Google Analytics 4
- Mixpanel
- Amplitude
- Segment
BI & semantische Schicht
- Power BI
- Looker
- Tableau
- Cube
Zusammenarbeitsmodelle
So arbeiten Sie mit SoftSapien
Klein starten und ausbauen oder direkt ein vollständiges Programm beauftragen. Jedes Modell umfasst dieselben Standards für Eigentum, Sicherheit und Reporting.
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Ab etwa 4 Wochen
Pilot
Weisen Sie den Nutzen an einem einzelnen Prozess, einer Kampagne oder einem Proof of Concept nach, bevor Sie größer investieren.
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Festpreis
Umsetzung mit festem Umfang
Ein klar abgegrenztes Ergebnis, gemessen an vereinbarten Abnahmekriterien.
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Monatlich, nach der Discovery-Phase festgelegt
Programm-Retainer
Laufende Umsetzung mit Prioritäten, die in jedem Zyklus überprüft werden.
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Festgelegte Reaktionszeiten
Managed Support
Supportvereinbarungen, die Plattformen und Kampagnen nach dem Launch leistungsfähig halten.
Warum SoftSapien
Warum Unternehmen sich für SoftSapien entscheiden
Was jede Organisation von einem Datenanalyse-Mandat mit SoftSapien erwarten kann.
Eigentum bei der Übergabe
Quellcode, Konfigurationen, Dokumentation und Strategie-Assets gehen mit Abschluss des Mandats auf Ihr Unternehmen über.
Sicherheit und Compliance als Standard
Die Arbeit läuft vom ersten Tag an innerhalb Ihrer Grenzen für Identität, Zugriff und Datenresidenz, und Ihre Compliance-Anforderungen sind fester Bestandteil der Umsetzung.
Antwort innerhalb von 2 Geschäftsstunden
Jede Anfrage erreicht einen Spezialisten und wird innerhalb von zwei Geschäftsstunden beantwortet.
Spezialisten vom Kickoff bis zur Übergabe
Die Ingenieure und Strategen, die den Umfang Ihres Mandats festlegen, bleiben bis zur Umsetzung und Übergabe dabei.
Alle Disziplinen, koordiniert
Expertise in Engineering, KI, Cloud, Business und Marketing wird kombiniert, wenn ein Mandat mehr als eine Disziplin umfasst.
Delivery über Zeitzonen hinweg
Teams in Nordamerika, Europa, dem Nahen Osten und dem asiatisch-pazifischen Raum richten die Umsetzung an Ihren Arbeitszeiten aus.
Häufig gestellte Fragen
FAQ zur Datenanalyse
Keine passenden Fragen.
Bauen Sie auch die Dashboards oder nur die zugrunde liegende Pipeline?
In der Regel beides. Pipeline und Reporting-Ebene werden gemeinsam geplant, damit die Kennzahlen die Menschen erreichen, die sie brauchen.
Was passiert, wenn eine vorgelagerte Datenquelle ihr Format ändert?
Das Pipeline-Monitoring erkennt die Änderung und alarmiert das Team, bevor eine Kennzahl veraltet.
Was umfasst Datenanalyse-Beratung konkret?
Die Definition von Kennzahlen gemeinsam mit den Teams, die sie nutzen, die Architektur der Analytics-Pipeline von der Quelle bis zum Dashboard und laufendes Pipeline-Monitoring.
Was kostet ein Datenanalyse-Mandat?
Die Kosten hängen von der Anzahl der Datenquellen und der Komplexität der Pipeline ab. Wir schätzen sie nach einer Prüfung Ihrer aktuellen Dateninfrastruktur.
Wie lange dauert der Aufbau einer Analytics-Pipeline?
Eine Pipeline für eine Quelle kann in wenigen Wochen live sein. Analytics-Plattformen mit mehreren Quellen entstehen in Phasen, die jeweils mit echten Kennzahlen validiert werden.
Wem gehören Pipeline-Code und Kennzahldefinitionen bei der Übergabe?
Ihnen. Pipeline-Code, Kennzahldefinitionen und Dokumentation gehen bei der Übergabe auf Ihr Unternehmen über.
Wie entscheiden Sie, welche Kennzahlen wichtig sind?
Gemeinsam mit den Teams, die sie nutzen werden, verknüpft mit den Entscheidungen, die sie treffen.
Welche Branchen brauchen Analytics-Pipelines am meisten?
Handels-, Logistik-, SaaS- und Finanzdienstleistungsunternehmen, die betriebliche Kennzahlen aus mehreren Datenquellen verfolgen.
Können Sie die Analytics an unser bestehendes BI-Tool anbinden?
Ja. Die Pipeline-Ausgabe wird so geplant, dass sie Ihr bestehendes BI-Tool speist, sofern eines vorhanden ist.
Wie schnell können Sie ein Datenanalyse-Mandat starten?
Jede Anfrage wird innerhalb von 2 Geschäftsstunden beantwortet.
Lassen Sie Ihre Daten antworten
Sagen Sie uns, welche Kennzahlen Ihre Geschäftsleitung verfolgt und wo das Reporting versagt. Wir empfehlen ein KPI-Framework und eine Analytics-Roadmap.