Die accantec group hat mit QuickAnalytics eine neue kostengünstige Plattform zur Ablage und Organisation von Dateien entwickelt. QuickAnalytics richtet sich an mittelständische Unternehmen mit wenig BI-Erfahrung und eingeschränkten personellen Ressourcen für Datenverarbeitung. Vorteile der Plattform sind unter anderem eine einfache Handhabung und ein geringer Wartungsaufwand.
Die accantec group begeht dieses Jahr ihr zwanzigjähriges Firmenjubiläum. Seit ihrer Gründung besitzen ihre Mitarbeiter umfangreiche Erfahrungen u.a. im Aufbau von Enterprise-Reportingsystemen. Im letzten Jahr hat sich ein Team aus accantec-Experten – vom Entwickler bis zum Business Analysten – mit einem besonderen Anliegen zusammengesetzt. Ihr Ziel: Den Mittelstand Deutschlands aus dem Datensumpf zu holen. Dank Microsoft Power BI und Azure Databricks konnten sie mit QuickAnalytics eine Lösung entwerfen, die einfach, skalierbar, wartungsarm und kostengünstig ist. Sie spielt ihre Stärken aus, wenn sie als zentrale Plattform zur Ablage und Organisation der Daten aus Excel Dateien, Shop-Sytemen, Kassensystemen sowie ERPs genutzt wird. Denn besonders die Integration der Daten aus operativen Systemen oder anderen Tools (Excel etc.) ist oft für mittelständische Unternehmen ohne BI-Erfahrungen eine große Herausforderung. Mit QuickAnalytics können selbst Unternehmen ohne hauseigene IT oder IT-Infrastruktur die Vorteile einer fortschrittlichen BI-Architektur nutzen, die sie sonst nur im Enterprise-Umfeld finden. Die ersten Kunden sind begeistert von den Möglichkeiten, die ihnen QuickAnalytics bietet.
Datenlager
(Azure) Databricks ist die moderne Antwort auf die Nachfrage nach einer vielseitigen Datenplattform. Databricks bietet die Möglichkeit, cloudbasiert, on-demand Big-Data-Technologien zu nutzen. Mit einer Anbindung eines Data Lakes (Blob-Storage) können sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten für eine Analyse herangezogen werden und „Zeitreisen“ z.B. zur Auditierung durch den Datenbestand unternommen werden. Die Plattform bietet einerseits Standard-Reporting wie z.B. das Darstellen von Controlling-Kennzahlen. Anderseits wird durch Machine Learning und künstliche Intelligenz auch das Trainieren, Überwachen und Auswerten komplexer Modelle ermöglicht. Dank direkter Integration von Azure-Cloud und lokalen Systemen verhält sich die Plattform wie ein natürlicher Bestandteil Ihrer Systemlandschaft.
Daten-Kehrmaschine
Für jegliche Verarbeitung von Daten müssen diese zuerst in eine auswertbare Form gebracht werden. QuickAnalytics erreicht dies, durch verschiedene, sich gegenseitig unterstützende, Schritte:
Am Ende des Prozesses liegen standardisierte Datenstrukturen / Ontologien vor, in die die transformierten Daten einfließen. Durch den hohen Standardisierungsgrad der finalen Datenstruktur ist es möglich, durch bereits vorgefertigte Auswertungen in Power BI viele Grundbedürfnisse mit wenigen Anpassungsschritten abzudecken.
Datenkatalogisierung ist das Herzstück von QuickAnalytics, denn viel Arbeit steckt in der Datenaufbereitung und -bereinigung. Mithilfe von geeigneten Algorithmen können Daten schnell integriert werden (Data Ingestion). Dieser Prozess orientiert sich an klassischen Schichten-Architekturen, in denen die erste Schicht die rohen Daten aufnimmt und die höchste Schicht voraggregierte Daten zur performanten Auswertung bereithält. Spark bzw. Databricks bietet die Möglichkeit, große Datenmengen und komplexe Verfahren über Spark (Databricks) in angemessener Zeit zu verarbeiten bzw. durchzuführen.
Daten-Auswertungen
Viele Unternehmen haben sehr ähnliche Grundanforderungen an Auswertungen im Sales-, Marketing- oder Finance-Bereich. Dennoch ist jedes Unternehmen auf seine Art einzigartig, was sich in den vielen unterschiedlichen Fragestellungen an die Auswertungen widerspiegelt. Mit dem marktführenden BI-Werkzeug Microsoft Power BI steht Unternehmen ein flexibles Werkzeug zur Verfügung, das durch die Nähe zu anderen Office Anwendungen einfach zu bedienen ist. Außerdem bringt Power BI eine natürliche Schnittstelle zu Excel und zu Azure-Databricks mit. So fällt auch bei QuickAnalytics die Wahl auf Power BI, um den Daten das gewünschte Gesicht zu geben. Nach einer kurzen Boosterphase durch einen accantec-Mitarbeiter können Kunden sich frei und eigenständig im QuickAnalytics-Umfeld bewegen.
Weitere Informationen zur accantec group und dem Beratungsportfolio erhalten Sie auf unserer Webseite: www.accantec.de.
Die accantec group begeht dieses Jahr ihr zwanzigjähriges Firmenjubiläum. Seit ihrer Gründung besitzen ihre Mitarbeiter umfangreiche Erfahrungen u.a. im Aufbau von Enterprise-Reportingsystemen. Im letzten Jahr hat sich ein Team aus accantec-Experten – vom Entwickler bis zum Business Analysten – mit einem besonderen Anliegen zusammengesetzt. Ihr Ziel: Den Mittelstand Deutschlands aus dem Datensumpf zu holen. Dank Microsoft Power BI und Azure Databricks konnten sie mit QuickAnalytics eine Lösung entwerfen, die einfach, skalierbar, wartungsarm und kostengünstig ist. Sie spielt ihre Stärken aus, wenn sie als zentrale Plattform zur Ablage und Organisation der Daten aus Excel Dateien, Shop-Sytemen, Kassensystemen sowie ERPs genutzt wird. Denn besonders die Integration der Daten aus operativen Systemen oder anderen Tools (Excel etc.) ist oft für mittelständische Unternehmen ohne BI-Erfahrungen eine große Herausforderung. Mit QuickAnalytics können selbst Unternehmen ohne hauseigene IT oder IT-Infrastruktur die Vorteile einer fortschrittlichen BI-Architektur nutzen, die sie sonst nur im Enterprise-Umfeld finden. Die ersten Kunden sind begeistert von den Möglichkeiten, die ihnen QuickAnalytics bietet.
Datenlager
(Azure) Databricks ist die moderne Antwort auf die Nachfrage nach einer vielseitigen Datenplattform. Databricks bietet die Möglichkeit, cloudbasiert, on-demand Big-Data-Technologien zu nutzen. Mit einer Anbindung eines Data Lakes (Blob-Storage) können sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten für eine Analyse herangezogen werden und „Zeitreisen“ z.B. zur Auditierung durch den Datenbestand unternommen werden. Die Plattform bietet einerseits Standard-Reporting wie z.B. das Darstellen von Controlling-Kennzahlen. Anderseits wird durch Machine Learning und künstliche Intelligenz auch das Trainieren, Überwachen und Auswerten komplexer Modelle ermöglicht. Dank direkter Integration von Azure-Cloud und lokalen Systemen verhält sich die Plattform wie ein natürlicher Bestandteil Ihrer Systemlandschaft.
Daten-Kehrmaschine
Für jegliche Verarbeitung von Daten müssen diese zuerst in eine auswertbare Form gebracht werden. QuickAnalytics erreicht dies, durch verschiedene, sich gegenseitig unterstützende, Schritte:
- Data Profiling
- Data Cleaning
- Schema Mapping
Am Ende des Prozesses liegen standardisierte Datenstrukturen / Ontologien vor, in die die transformierten Daten einfließen. Durch den hohen Standardisierungsgrad der finalen Datenstruktur ist es möglich, durch bereits vorgefertigte Auswertungen in Power BI viele Grundbedürfnisse mit wenigen Anpassungsschritten abzudecken.
Datenkatalogisierung ist das Herzstück von QuickAnalytics, denn viel Arbeit steckt in der Datenaufbereitung und -bereinigung. Mithilfe von geeigneten Algorithmen können Daten schnell integriert werden (Data Ingestion). Dieser Prozess orientiert sich an klassischen Schichten-Architekturen, in denen die erste Schicht die rohen Daten aufnimmt und die höchste Schicht voraggregierte Daten zur performanten Auswertung bereithält. Spark bzw. Databricks bietet die Möglichkeit, große Datenmengen und komplexe Verfahren über Spark (Databricks) in angemessener Zeit zu verarbeiten bzw. durchzuführen.
Daten-Auswertungen
Viele Unternehmen haben sehr ähnliche Grundanforderungen an Auswertungen im Sales-, Marketing- oder Finance-Bereich. Dennoch ist jedes Unternehmen auf seine Art einzigartig, was sich in den vielen unterschiedlichen Fragestellungen an die Auswertungen widerspiegelt. Mit dem marktführenden BI-Werkzeug Microsoft Power BI steht Unternehmen ein flexibles Werkzeug zur Verfügung, das durch die Nähe zu anderen Office Anwendungen einfach zu bedienen ist. Außerdem bringt Power BI eine natürliche Schnittstelle zu Excel und zu Azure-Databricks mit. So fällt auch bei QuickAnalytics die Wahl auf Power BI, um den Daten das gewünschte Gesicht zu geben. Nach einer kurzen Boosterphase durch einen accantec-Mitarbeiter können Kunden sich frei und eigenständig im QuickAnalytics-Umfeld bewegen.
Weitere Informationen zur accantec group und dem Beratungsportfolio erhalten Sie auf unserer Webseite: www.accantec.de.
