Business Intelligence / Data Mining

Viele Unternehmen speichern diese Daten bereits, da Speicherplatz im Vergleich zu früher äußerst kostengünstig zur Verfügung steht. -Ein wichtiger erster Schritt, aber letztlich ein sinnloser, wenn keine Folgeschritte geplant sind.

Denn Daten sind kein Selbstzweck, sie dienen der Prozess- und Strategie-Steuerung in einem Unternehmen: Man kann Daten verwenden, um Fehler schneller zu finden, Prozesse besser zu steuern, Wachstumspotenziale zu erkennen und um Service zielgerichteter anbieten zu können. Die Daten sind dabei so vielfältig wie die Bereiche aus denen sie stammen und die Ergebnisse der Datenanalysen sind so unterschiedlich wie die Anwendungen, in die die Erkenntnisse wiederum einfließen sollen.

Big Data ist in diesem Sinne sehr unkonkret: Es gibt keinen eindeutigen, sachlichen Inhalt, sondern der Kern ist mehr ein methodisches Vorgehen: Ich nutze die vorhandenen Daten (egal welche das sind) konsequent aus, um ein Ziel (egal welches das ist) optimal erreichen zu können.

Beim Thema Data Mining fehlt dabei sogar das konkrete Ziel: Anhand eines kreativen Umgangs mit und Kombination von unterschiedlichen Daten werden Nutzungspotentiale für Unternehmen erarbeitet, an die davor schlicht noch niemand gedacht hat.

Indima bietet Ihnen ein Screening Ihrer eigenen Datenwelt mitsamt der Erarbeitung konkreter Data Mining-Projekte. Wir zeigen Ihnen auf, welche Daten Sie mit welchen Methoden nutzen können, welche externen Datenquellen Ihnen zur Verfügung stehen und ggf. welche noch nicht genutzten Daten Sie dringend in Ihre Prozesse einbinden sollten.

Big Data und Data Mining werden in vielen Firmen als reines IT-Thema behandelt. Aus unserer Sicht ist dies falsch, da das reine Abspeichern und schnelle Aufrufen von Daten noch zu keinen strukturellen Verbesserungen führt. Erfolgreiche Big Data-Projekte sind immer solche, in denen am Ende interne Prozesse besser gesteuert, Kosten minimiert und Kunden zielgenauer bearbeitet und gewonnen werden können.

Für unsere Kunden erarbeiten wir projektbezogene bis hin zu bereichsübergreifenden Big Data und Data Mining-Konzepte. 

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