Business Analytics Blog

Die Integrierte Finanzplanung umfasst den Kern der Finanzplanung bestehend aus Gewinn- und Verlustrechnung, der Bilanz und dem Cash-Flow. Darüber hinaus existieren Detailpläne, welche bestimmte Kennzahlen aus dem Kern füttern mit mehr Details anreichern. Beispiele für Teilpläne sind: Vertriebsplanung, Produktionsplanung, Personalkostenplanung, Kostenstellenplanung, Investitionsplanung, Kreditplanung usw.

Die Planzahlen für Gewinn- und Verlustrechnung, Bilanz und Cash-Flow sind in sich konsistent und können z. B. als Basis für Kreditgespräche mit der Bank genutzt werden. Darüber hinaus hilft die Integrierte Finanzplanung der Unternehmensführung das Unternehmen vorausschauend zu steuern.

Im Gegensatz zu DevOps fokussiert sich MLOps nicht allgemein auf die Softwareentwicklung, sondern auf das maschinelle Lernen und die Entwicklung, Bereitstellung, Verwaltung und Überwachung von Machine-Learning-Modellen.

Die Einstiegshürden sind niedrig und es werden keine Programmierkenntnisse benötigt. Zudem bietet avantum Schulungen für jeden Kenntnisstand an. Melden Sie sich hierfür bei unseren Experten.

Die Hauptfunktionen lassen sich in drei Module einteilen: Business Intelligence, Planning und Augmented Analytics.

IBM Planning Analytics ist eine Planungslösung, mit der Sie bessere Entscheidungen für Ihre Finanzplanung, Vertrieb, Lieferkette und gesamte Unternehmenssteuerung treffen können. Es handelt sich um eine Plattform, die in alle steuerungsrelevanten Unternehmensbereiche integriert ist.

Data Governance ist eine Reihe von Verfahren und Richtlinien für den Datenzugriff, die Datennutzung und die Datenverwaltung. Die Datenverwaltung umfasst Prozesse und Tools zum Aufnehmen, Speichern, Katalogisieren, Aufbereiten, Erforschen und Umwandeln von Daten, damit Sie diese für die Entscheidungsfindung nutzen können.

IBM Planning Analytics Workspace wird von sowohl von der Entwicklung, als auch von den Fachbereichen verwendet, um Daten zu Verwalten und zu Visualisieren.

ESG steht für drei Aspekte der Nachhaltigkeit: E ist die Kurzform des Schlagworts „Environment“ und steht für die Umwelt. S steht für „Social“ und beinhaltet die sozialen Elemente der Nachhaltigkeit. G bedeutet „Governance“ und steht für Unternehmensführung.

ES Reporting ist verpflichtend für Unternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitenden, Nettoerlösen von mehr als 40 Millionen Euro oder einer Bilanzsumme von mehr als 20 Millionen Euro. Auch Personenhandelsgesellschaften (GmbH & Co. KG, OHG, KG) mit mehr als 500 Mitarbeitenden müssen dieses ESG Reporting nachweisen, wenn sie als kapitalmarktorientiert einzustufen sind. Ab 2026 sollen diese Vorschriften für alle kapitalmarktorientierten Unternehmen gelten.

Hier eine Übersicht der gängigsten ESG Zertifikate: ISO 14001: Die international anerkannte ISO Norm 14001 legt Anforderungen an ein Umweltmanagementsystem fest. EMAS: System der EU, welches auf ISO 14001 aufbaut. Zusätzlich müssen wesentliche Umweltindikatoren erfasst und ein Umweltbericht veröffentlicht werden. ZNU-Standard: Der Standard hilft beim Aufbau eines Nachhaltigkeits-Managementsystems und ist damit ganzheitlicher als Standards für nur Umweltmanagementsysteme. ISO 26000: Dienst als Leitfaden zum Aufbau eines eigenen Nachhaltigkeits-Managementsystems, um als Unternehmen der eigenen Verantwortung nachzukommen. Im Gegensatz zu EMAS und ISO 14001 umfasst sie allerdings auch soziale und „Governance“ Aspekte.

MLOps-Build (Erstellen) MLOps-Manage (Verwalten) MLOps-Deploy and Integrate (Bereitstellen) MLOps-Monitor (Überwachen)

Excel ist aus mehrfacher Sicht nicht das optimale Tool für eine professionelle Unternehmensplanung: Es besitzt nur ein ungenügendes Sicherheitskonzept und ist nicht für multiple Benutzerzugriffe ausgelegt. Zudem ist Excel fehleranfällig und in seiner Kapazität begrenzt (Geschwindigkeit und Menge von Daten). Außerdem ist eine automatisierte Konsolidierung nicht möglich und das Tool ist stark abhängig von einer einzigen Person, die Ihre Excel Logik kennt, versteht und nachvollziehen kann.

Der indirekte Cash-Flow eignet sich insofern besser in der planerischen Betrachtung, da er aus den Bewegungen an den Bilanzkonten abgeleitet werden kann. Darüber hinaus lässt sich auch aus den Ist-Daten ein indirekter Cash-Flow ableiten, ohne sich auf die Ebene von Belegen begeben zu müssen. Dazu reicht es aus die monatlichen Bestandsveränderungen an den Bilanzkonten in den Cash-Flow zu übertragen.

Die Richtlinie hat das Ziel sicherzustellen, dass Unternehmen alle Informationen rund um Chancen und Risiken sowie ihre eigenen Tätigkeiten in Bezug auf die Themen zur Nachhaltigkeit öffentlich machen, damit diese für alle Menschen einsehbar sind.

Im Rahmen der CSRD ist es notwendig, die Angaben durch eine externe Prüfung bestätigen zu lassen. So wird sichergestellt, dass die Angaben der Unternehmen korrekt sind.

Die Richtlinie gilt für alle Unternehmen, die entweder einen Nettoumsatz von 40 Millionen Euro, mehr als 250 Beschäftigte oder eine Bilanzsumme von 20 Millionen Euro haben. Ab 2026 dann auch für alle kapitalmarktorientierten KMUs und ab 2028 für nicht EU-Unternehmen mit mehr als 150 Mio. € Netto Umsatz.

Grundsätzlich sind Data Security und Data Governance eigenständige Teilbereiche des Data Management. Sie überschneiden sich aber zum Beispiel, wenn es um die Definition und Umsetzung von Zugriffsregeln auf Daten geht.

Data Governance und Information Governance sind auf den ersten Blick sehr ähnliche Konzepte. Data Governance ist dabei mehr auf die eigentlichen Daten fokussiert, während Information Governance die umgebenden Prozesse im Unternehmen und die Bedeutung der Daten für das Unternehmen betrachtet. Die Abgrenzung kann dabei je nach Industrie etwas anders aufgefasst werden.

Sowohl Cybersecurity als auch Data Governance sind in der heutigen Zeit wichtige Themen für Unternehmen. Cybersecurity beschäftigt sich mit dem Schutz der Infrastruktur und der Daten eines Unternehmens. Data Governance liefert die Informationen welche Daten das Unternehmen überhaupt hat, wo sie liegen und wie schützenswert sie sind. Erst durch diese Informationen lassen sich effektive Schutzmaßnahmen für die Daten definieren. Data Governance ist also ein wichtiger Bestandteil im Cybersecurity-Konzept des Unternehmens. Daher kann man nicht sagen, dass Cybersecurity ein Teil von Data Governance ist, eher ist die Beziehung umgekehrt.

In der Java-Bibliothek 'Log4j' wurde eine Sicherheitslücke nachgewiesen, die Remote-Code-Execution möglich macht. So könnten sich Angreifer in Systeme einschleusen und Schadcode ausführen. Updates sowie verfügbare Fixes und Patches unserer Partner IBM, SAP und Microsoft haben wir ad-hoc veröffentlicht: avantum.de/log4shell

Nachhaltigkeitskennzahlen sind die Basis der Nachhaltigkeitsberichterstattung. Mit ihnen ist es möglich die aktuelle Performance in Bezug auf Nachhaltigkeit nachzuweisen und in der Lage zu sein sich selbst Ziele zu stecken. Mit entsprechenden Maßnahmen können diese Ziele dann umgesetzt und in die Strategie des Unternehmens eingebettet werden.

Für eine optimale Transparenz ist es wichtig, dass die Nachhaltigkeitskennzahlen einsehbar sind. Unternehmen, die genau diesen Faktor der Transparenz in den Fokus stellen, kommunizieren die Ergebnisse klar und deutlich. Der Nachhaltigkeitsbericht muss zukünftig im Lagebericht des Finanzberichts und im Single electronic Reporting Format (SERF) veröffentlicht werden. Der SERF soll dann zusätzlich im European Single Access Point bereitgestellt werden.

Die Sustainbaility KPIs sind nur ein Teil der Nachhaltigkeitsberichterstattung. Die zukünftigen gesetzlichen Verschärfungen verpflichten Unternehmen ihre wesentlichen Kennzahlen zu berichten. Ohne die Kennzahlen kann keine Operationalisierung der Nachhaltigkeitsstrategie erfolgen. Eine nachhaltige und intelligente Unternehmensführung ist ohne ein Sustainability Performance Management in Zukunft nicht mehr möglich.

Zu den Vorteilen von Business Analytics gehören unter anderem: Verbesserte Geschäftsprozesse, bessere Entscheidungsfindung, Steigerung der Rentabilität und verbesserte Kundenbildung.

Business Analytics ist ein wichtiger Aspekt für Unternehmen, um ihre Leistung und Rentabilität zu verbessern. Durch Business Analytics können Unternehmen große Datenmengen analysieren und Erkenntnisse gewinnen, die ihnen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

SAP Datasphere ist eine Cloud-basierte Lösung von SAP, die es Unternehmen ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und in Echtzeit zu analysieren, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und ihre Prozesse zu optimieren, während sie gleichzeitig umfassende Sicherheit und Datenschutz gewährleistet.

SAP Datasphere bietet eine Vielzahl von Funktionen, darunter Datenintegration aus verschiedenen Quellen, Echtzeit-Datenanalyse, Machine Learning und KI-Tools, Datenqualitäts- und -bereinigungsfunktionen, visuelle Dashboards und Berichterstellung, sowie erweiterte Sicherheits- und Datenschutzfunktionen wie Verschlüsselung und Zugriffskontrolle.

Bestandskunden von SAP Data Warehouse Cloud sind automatisch in SAP Datasphere und können von deren Funktionen profitieren. Es sind keine weitern Datenmigrationen oder Systemwechsel nötig.

Die IBM Planning Analytics Engine ist ein neues Angebot innerhalb von IBM Planning Analytics, das eine effiziente Verwaltung und Skalierung von Datenbanken ermöglicht. Es ist exklusiv auf den Plattformen IBM Cloud Pak for Data und IBM Planning Analytics as a Service verfügbar.

Im Hochverfügbarkeitsmodus verwaltet der Service mehrere Replikate der Datenbank parallel in einem active-active Modus, wodurch eine konsistente Sicht auf die Datenbank zu jedem Zeitpunkt gewährleistet wird. Lese-Anfragen werden automatisch an ein geeignetes Replikat weitergeleitet, um die Last auf das gesamte System zu verteilen.

Die Anzahl der Replikate einer Datenbank kann ohne Ausfallzeiten erhöht oder verringert werden. Dadurch können Kunden in Spitzenzeiten die Anzahl der Replikate erhöhen und in lastärmeren Betriebsphasen die Anzahl der Replikate verringern, ohne dass es zu einer Unterbrechung für die Benutzer kommt.

Ein Data Driven Business ist ein Unternehmen, das seine Geschäftsentscheidungen auf Daten und Analysen stützt. Es nutzt Daten, um die Leistung und Effizienz zu verbessern und die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.

Ein Data-Driven Business bietet viele Vorteile, wie z.B. eine verbesserte Entscheidungsfindung, eine höhere Effizienz und Produktivität, eine bessere Kundenbindung und -zufriedenheit, sowie eine höhere Rentabilität.

Die Daten, die Unternehmen sammeln und analysieren sollten, hängen von ihrem Geschäftsmodell ab. Allgemein sollten Unternehmen Daten zu ihren Kunden, Verkäufen, Marketingaktivitäten, Finanzen und Betriebsabläufen sammeln und analysieren.

Technologien wie Datenbanken, Business Intelligence-Tools, Data Mining-Software und maschinelles Lernen sind für ein Data Driven Business wichtig. Es ist auch wichtig, sicherzustellen, dass die IT-Infrastruktur des Unternehmens in der Lage ist, große Datenmengen zu verarbeiten.

Um mit einem Data Driven Business zu starten, sollten Unternehmen zunächst ihre Ziele definieren und festlegen, welche Daten für diese Ziele relevant sind. Sie sollten auch eine Strategie entwickeln, um die Daten zu sammeln und zu analysieren, sowie die richtigen Technologien und Tools auswählen. Es kann auch hilfreich sein, sich an einen erfahrenen Berater oder Dienstleister zu wenden, um bei der Umsetzung zu unterstützen.

Eine Deckungsbeitragsrechnung ist eine Methode, um die Profitabilität von Produkten oder Dienstleistungen zu analysieren. Sie berechnet den Deckungsbeitrag, der angibt, wie viel ein Produkt oder eine Dienstleistung zum Decken der Fixkosten beiträgt. Die Deckungsbeitragsrechnung wird verwendet, um Entscheidungen über Produktpreise, Verkaufsvolumen und die Auswahl von Produkten zu treffen.

Die Deckungsbeitragsrechnung bietet eine detaillierte Analyse der Profitabilität von Produkten und Dienstleistungen und ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Im Gegensatz zur traditionellen Gewinn- und Verlustrechnung berücksichtigt die Deckungsbeitragsrechnung die variablen Kosten und den Beitrag jedes Produkts zur Deckung der Fixkosten.

Der Break-Even-Point ist der Punkt, an dem die Gesamtkosten gleich den Gesamteinnahmen sind. Die Deckungsbeiträge sind wichtig, um den Break-Even-Point zu erreichen, da sie angeben, wie viel jedes Produkt oder jede Dienstleistung zur Deckung der Fixkosten beiträgt.

Bei der Auswahl der Form der Visualisierung kommt es auf die Verständlichkeit und die optimale Zusammenfassung der Informationen an. Es ist wichtig, dass die Visualisierung den höchstmöglichen Mehrwert für die Betrachter mit sich bringt.

Das menschliche Gehirn kann Informationen aus Daten besser filtern, wenn diese in Bildern, Diagrammen und Grafiken dargestellt werden. So ist es möglich, auch komplexe Informationen übersichtlich zusammenzustellen.

Häufig bezieht sich die Datenvisualisierung vor allem auf Zahlen. Aber auch Textvisualisierungen sind mit den richtigen Tools möglich. Häufig kommen Wortwolken zum Einsatz. Wortwolken basieren auf der Analyse der Häufigkeit von Worten und Wortgruppen. Mit zunehmender Häufigkeit der Worte erhalten diese auch eine zunehmende Größe bei den Wortwolken.

Datasphere stellt sicher, dass die Datensicherheit durch die Kombination von technisch-funktionalen Berechtigungen und Datenberechtigungen gewährleistet ist. Technisch-funktionale Berechtigungen erlauben den Benutzern den Zugriff auf bestimmte Funktionen in Datasphere, während Datenberechtigungen als Filter fungieren, um sicherzustellen, dass Benutzer nur auf die für sie relevanten Daten zugreifen können.

Das Spaces-Konzept in SAP Datasphere bezeichnet die Trennung von administrativen Informationen wie Berechtigungen, Datenverwaltung und -speicherung von Endbenutzer-Objekten. Benutzer werden strikt zwischen Spaces getrennt, aber Daten sind für alle unter Berücksichtigung des Data Access Controls zugänglich. Diese strikte Trennung von Daten findet zwischen unterschiedlichen Datasphere Tenants statt, die vollständig unabhängig voneinander sind.

SAP Datasphere kombiniert technisch-funktionale Berechtigungen und Datenberechtigungen. Technisch-funktionale Berechtigungen ermöglichen es Benutzern, auf Datasphere zuzugreifen und bestimmte Funktionen auszuführen. Datenberechtigungen hingegen wirken als Filter auf bestimmte Datenmengen und stellen sicher, dass beispielsweise ein Vertriebsmanager für die Region Deutschland nur die für ihn relevanten Daten sieht.

Für eine effektive Umsetzung im Unternehmen ist es hilfreich, Rahmenbedingungen für das Forecasting festzulegen. Wie häufig sollen sie durchgeführt werden? Wie werden sie in das Unternehmen und die Planungen eingebunden? Kommen Statistiken zum Einsatz? Wie hoch ist der Detaillierungsgrad? Durch die Festlegung der Rahmenbedingungen kann sich auf das Wesentliche konzentriert werden. Mit jedem Forecast wird es so leichter, die gewünschten Effekte zu erzielen.

Immer wieder heißt es, dass sich mit einem Forecast ein Blick in die Zukunft werfen lässt. Das ist nicht wörtlich zu nehmen. Durch die Arbeit auf Basis von aktuellen Zahlen und Statistiken ist es aber tatsächlich möglich, einen relativ genauen Einblick in den zukünftigen IST-Zustand bestimmter Bereiche zu erhalten. Das heißt, die Ergebnisse aus dem Forecast kommen relativ nahe heran an die Ergebnisse innerhalb eines gewissen Zeitraumes. Dennoch sollte der Forecast allein nicht als Entscheidungsgrundlage für alles weitere Vorgehen in einem Unternehmen genutzt werden. Auch hier sind Abwägung und Planung in Kombination ein wichtiger Aspekt.

Planungen für das Geschäftsjahr basieren normalerweise auf den Erkenntnissen aus den letzten Jahren. Wenn es zu Abweichungen kommt, wirkt sich dies auf das gesamte Budget aus. Wenn im ersten Quartal die Umsatzziele um 25 % verfehlt werden, kann auch der geplante Gewinn nicht erreicht werden. Es muss auf Reserven zurückgegriffen werden. Dadurch kommt die gesamte Planung für das Geschäftsjahr ins Wanken. Durch Forecasting werden diese Entwicklungen schneller ersichtlich und es können Problemlösungen eingeleitet werden. Dadurch lassen sich negative Effekte schneller vermeiden und die Möglichkeiten, entgegenzusteuern sind vielseitiger. So sind Forecasts besonders hilfreich bei der Planung und Struktur im operativen Bereich.

Data Fabric zeichnet sich durch seine nahtlose Datenintegration, Echtzeit-Datenzugriff und Flexibilität aus. Im Vergleich zu traditionellen Datenmanagementlösungen bietet es eine umfassendere Sicht auf die Datenlandschaft und ermöglicht eine effizientere Datenanalyse. Data Fabric integriert Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten, während andere Lösungen oft auf spezifische Datenquellen oder Formate beschränkt sind.

Die Implementierung einer Data Fabric erfordert eine sorgfältige Planung und Bewertung der spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens. Es ist ratsam, mit einem erfahrenen Datenarchitekten oder einem Datenmanagement-Experten zusammenzuarbeiten, um die optimale Konfiguration und Integration der Data Fabric zu bestimmen. Die Auswahl einer zuverlässigen und skalierbaren Data-Fabric-Lösung ist ebenfalls entscheidend.

Data Fabric ist eine leistungsstarke Technologie, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre Daten effizient zu organisieren, zu integrieren und zu analysieren. Mit nahtloser Datenintegration, Echtzeit-Datenzugriff und flexibler Skalierbarkeit bietet Data Fabric eine umfassende Lösung für das Datenmanagement. Unternehmen können von den Vorteilen einer Data Fabric profitieren, um ihre Daten effektiver zu nutzen, fundierte Entscheidungen zu treffen und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Data Storytelling ist die Methode, komplexe Datenmengen zu analysieren und in einfacher, verständlicher Form zu präsentieren. Es geht darum, Zahlen und Daten in eine Geschichte zu verwandeln, die einfach zu verstehen ist und einen Einblick in die dahinterliegenden Muster, Trends und Verbindungen gibt. Data Storytelling nutzt Visualisierungen, Narrative und Kontext, um datengetriebene Erkenntnisse zu vermitteln.

In der heutigen datengetriebenen Welt sind Unternehmen und Organisationen oft mit riesigen Mengen an Daten konfrontiert. Ohne richtige Interpretation und Kommunikation können diese Daten jedoch verwirrend sein und zu falschen Schlussfolgerungen führen. Data Storytelling hilft dabei, diese Komplexität zu reduzieren und macht es einfacher für Entscheidungsträger, datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Es ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Verbesserung des Verständnisses und der Kommunikation von Daten.

Ein effektives Data Storytelling erfordert sowohl technische als auch narrative Fähigkeiten. Zunächst ist es wichtig, die Daten gründlich zu verstehen und zu analysieren. Dann sollte eine klare und einfache Geschichte erstellt werden, die die wichtigsten Erkenntnisse hervorhebt. Visualisierungen sind ein wichtiges Werkzeug in Data Storytelling, sie sollten jedoch sorgfältig gewählt und so gestaltet sein, dass sie die Geschichte unterstützen und nicht verwirren. Schließlich sollte der Kontext berücksichtigt werden - wer ist das Publikum und was ist das Ziel der Geschichte? Diese Faktoren sollten die Auswahl der Daten, die Erzählweise und die Art der Präsentation beeinflussen.

Die ESRS sind die inhaltliche Vorgabe zur CSRD-Richtlinie. Sie bestehen aus sektorübergreifenden Standards sowie den kommenden sektorspezifischen und SME-Standards. Die ESRS umfassen Standards, die für jedes Unternehmen gelten. Die übrigen relevanten Standards werden mithilfe der Wesentlichkeitsanalyse ermittelt.

Alle Unternehmen, die nach der NFRD (Non-Financial Reporting Directive) berichtspflichtig sind, müssen ab dem Jahr 2024 gemäß der CSRD berichten. Die CSRD bildet die regulatorische Grundlage und liefert die Vorgaben für die Berichterstattung. Der ESRS bestimmt die konkreten Inhalte der Berichterstattung.

Die doppelte Wesentlichkeit bezieht sich auf die Auswirkungen auf Umwelt-, Sozial- und Unternehmensführungsaspekte sowie auf finanzielle Folgen und Auswirkungen auf den Geschäftserfolg, die für das Unternehmen relevant sind.

Eine smarte Simulation ist ein fortschrittliches, computergestütztes Modell, das es erlaubt, verschiedene Geschäftsszenarien und Handlungsoptionen zu simulieren. Sie berücksichtigt eine Vielzahl interner und externer Faktoren und ermöglicht es den Nutzern, die Auswirkungen verschiedener Entscheidungen und Veränderungen auf die Unternehmensleistung zu analysieren.

Eine smarte Simulation erfordert eine solide und verlässliche Datengrundlage, einschließlich Informationen aus transaktionalen Vorsystemen und relevanten Kennzahlen zur Prognose der Geschäftsentwicklung. Zudem sind Wirkungszusammenhänge zwischen Treibern und Steuerungsgrößen zu definieren, und es ist eine integrierte Unternehmensplanung erforderlich. Die Simulation sollte auf konkreten Fragestellungen und Entscheidungsbedarfen basieren.

Eine smarte Simulation kann ein Unternehmen dabei unterstützen, fundierte operative und strategische Entscheidungen zu treffen. Sie verbessert die Transparenz, indem sie unterschiedliche Szenarien abbildet und potenzielle finanzielle Chancen und Risiken aufzeigt. Zudem kann sie dazu beitragen, die Entscheidungsgeschwindigkeit und -qualität zu erhöhen, das Risikomanagement zu optimieren und die Resilienz des Unternehmens zu stärken.

Ein Simulationscockpit ist ein digitaler Arbeitsbereich oder ein Software-Tool, das dazu dient, komplexe Geschäftsszenarien und Daten zu simulieren und zu analysieren. Es bietet eine Übersicht und Kontrolle über eine Vielzahl von internen und externen Einflussfaktoren und ermöglicht es den Nutzern, verschiedene Handlungsoptionen und deren Auswirkungen auf das Unternehmen zu erkunden. Ein Simulationscockpit kann in Echtzeit veränderliche Variablen berücksichtigen und flexible What-If-Analysen unterstützen. Es ermöglicht Benutzern das Anpassen von Szenarien, indem sie Annahmen und Optionen hinzufügen oder entfernen können, und erleichtert die Entscheidungsfindung, indem es potenzielle finanzielle Konsequenzen von Entscheidungen sichtbar macht. Insgesamt erhöht es die Transparenz und verbessert die Qualität und Geschwindigkeit von Entscheidungen.

Der Kerngedanke von Data Mesh ist es, die Skalierbarkeit, Agilität und Datenqualität in großen Organisationen zu verbessern, indem die Verantwortung für die Daten auf die entsprechenden Domänenbesitzer übertragen wird. Dies fördert die Expertise in den jeweiligen Datenbereichen und ermöglicht eine schnellere Datenverarbeitung, effiziente Zusammenarbeit und bessere Entscheidungsfindung.

Die Hauptprinzipien von Data Mesh umfassen die Domänenorientierung, bei der Domänenbesitzer für die Erstellung und Verwaltung ihrer spezifischen Daten verantwortlich sind. Es betont auch die Selbstbedienung, indem es den Domänenbesitzern Werkzeuge und Schnittstellen bereitstellt, um ihre Daten autonom zu verwalten.

Mögliche Anwendungsfälle sind: Datenanalyse und Business Intelligence (schnellere Datenanalyse und Business Intelligence durch direkten Zugriff und eigenständige Verwaltung von Daten durch Domänenbesitzer), Datenintegration und Datenqualität (verbesserte Datenintegration und -qualität durch klare Zuweisung von Verantwortlichkeiten für Daten in den Domänen), Machine Learning und Künstliche Intelligenz (effizientere Entwicklung und Verbesserung von Modellen durch direkten Zugriff auf relevante Daten), Produktentwicklung und Innovation (schnellere Produktentwicklung und Innovationsprozesse durch dezentrale Datenverantwortung), Datenmonetarisierung (Möglichkeit der Monetarisierung von Daten durch Bereitstellung von Datenprodukten an interne Teams oder externe Partner)

Die Idee, Daten als ein Produkt zu sehen, zu pflegen und zu kontrollieren ist eine wichtige Basis von Data Mesh. Durch die stetige Ergänzung und Kontrolle der Daten wird der theoretische und praktische Nutzen erhöht. Dies unterscheidet sich von herkömmlichen Ansätzen, bei denen Daten oft als Nebenprodukt anderer Prozesse betrachtet werden. Durch die Betrachtung von Daten als eigenständige Produkte wird ihre Wertsteigerung und Monetarisierung gefördert.

Predictive Analytics konzentriert sich auf die Verwendung von Daten und statistischen Modellen, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, während Business Intelligence Datenanalyse zur Erfassung vergangener und aktueller Informationen betreibt.

Descriptive Analytics bezieht sich auf die Analyse von Daten, um vergangene Ereignisse zu verstehen. Predictive Analytics hingegen bezieht sich auf die Vorhersage von zukünftigen Ereignissen auf der Grundlage von historischen Daten und statistischen Modellen.

Die Genauigkeit von Predictive Analytics hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie z.B. der Qualität der Daten und der Wahl des Modells. In der Regel sind die Vorhersagen jedoch zuverlässig genug, um Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Predictive Analytics kann in vielen Bereichen, Branchen und Berufsgruppen eingesetzt werden. Klassische Anwendungsbeispiele sind vor allem im CRM bzw. Online Marketing zu finden. Exemplarisch können folgende Fragen beantwortet werden: Welche Kunden haben das höchste Risiko, das Unternehmen zu verlassen? Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kreditnehmer seinen Kredit nicht zurückzahlt? Welche Produkte werden voraussichtlich am besten abschneiden?

Es werden keine Vorkenntnisse benötigt, sodass auch ohne Data-Science-Kenntnisse Prognosen erstellt werden können. Die Aufbereitung der Ergebnisse innerhalb SAP Analytics Cloud erfolgt so, dass Informationen zur Genauigkeit eines Zeitreihenmodells sowie Vorschläge zur Verbesserung gegeben werden.

Die Anwendungsfälle für Predictive Analytics sind vielfältig und erstrecken sich über Ausgaben- und Kostenplanung, Umsatz- und Absatzplanung, Planung des Personalbestands, Ressourcenmanagement, Cashflow-Prognosen, Volumenprognosen und vieles mehr. Sobald Sie über genügend historische Daten verfügen, können Sie mit Hilfe von SAP Analytics Cloud Regressionsmodelle, Zeitreihenprognosen und Klassifizierungen erstellen.

Predictive Analytics wird direkt in SAP Analytics Cloud mitgeliefert. Es wird kein zusätzliches Tool benötigt. Sie müssen lediglich die entsprechenden Daten einspielen und loslegen.

Data Lakes sind spezielle Datenspeicher, die eine große Menge an Rohdaten in unterschiedlichen Formaten und Strukturen aufnehmen und speichern können. Im Gegensatz zum Data Warehouse, das strukturierte und verarbeitete Daten für Analysen bereitstellt, speichert ein Data Lake unstrukturierte und strukturierte Daten in ihrem natürlichen Format, ohne eine vorherige Transformation oder Aggregation. Data Lakes werden oft in Big Data-Umgebungen eingesetzt, um eine zentrale Datenquelle für datenintensive Projekte und Analysen zu schaffen.

Die Entscheidung zwischen einem Data Warehouse und einem Data Lake hängt von den spezifischen Geschäftsanforderungen und den Arten von Daten ab, die in Ihrem Unternehmen verarbeitet werden sollen. Data Warehouses sind besser geeignet, wenn die Datenstruktur vorhersehbar und bekannt ist und eine schnelle Datenanalyse erforderlich ist. Data Lakes eignen sich hingegen besser für große, unstrukturierte Datenmengen, die flexibel analysiert werden sollen. Data Lakes erlauben auch die Verarbeitung von semi-strukturierten und unstrukturierten Daten, die nicht in einem Data Warehouse gespeichert werden können. Wenn es darum geht, Daten mit hohem Volumen, hoher Geschwindigkeit und hoher Varianz zu verarbeiten und zu analysieren, kann ein Data Lake die bessere Option sein. Zusätzlich kann man sagen, dass Ein Data Warehouse und ein Data Lake sich durchaus ergänzen können, da das Data Warehouse strukturierte und transformierte Daten für analytische Zwecke bereitstellt, während der Data Lake eine unstrukturierte und rohe Datenquelle bietet, die für explorative Analysen und die Speicherung großer Datenmengen geeignet ist.

Der Hauptunterschied zwischen beiden besteht darin, dass ein Data Warehouse normalerweise alle Daten des Unternehmens in einer einzigen, umfassenden Datenbank speichert, während ein Data Mart auf eine spezifische Abteilung oder Geschäftsbereich ausgerichtet ist. Ein Data Mart enthält deshalb nur eine Teilmenge von relevanten Daten. Ein Data Mart ist also im Wesentlichen ein kleineres, spezialisierteres Data Warehouse, das darauf ausgelegt ist, den Bedürfnissen einer bestimmten Gruppe von Benutzern (einzelne Geschäftsbereiche wie Sales oder Marketing) gerecht zu werden.

Ein Data Warehouse und eine Database (Datenbank) haben unterschiedliche Zwecke und Eigenschaften. Eine Datenbank wird in der Regel für Transaktionsverarbeitung verwendet und zielt darauf ab, viele Transaktionen effizient zu verarbeiten. Es werden hauptsächlich aktuelle Daten verwendet und oft nur begrenzte historische Daten gespeichert. Ein Data Warehouse dagegen ist auf die Analyse von Daten ausgerichtet und soll Geschäftsanalysen ermöglichen, die Entscheidungen auf der Grundlage historischer Daten unterstützen. Data Warehouses enthalten in der Regel große Mengen an historischen Daten, die für Analysen und Entscheidungen genutzt werden können. Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass Data Warehouses oft eine spezielle Architektur und Methodik für die Datenintegration und -modellierung verwenden, um sicherzustellen, dass die Daten für Analysen optimiert sind.

Der Knowledge Discovery Process (KDP) bezeichnet den Prozess der systematischen Identifizierung, Extraktion und Generierung von relevantem Wissen aus großen Mengen von Rohdaten. Dabei werden verschiedene Schritte wie Datenbereinigung, Datenintegration, Datenselektion, Transformation, Data Mining und Interpretation durchgeführt, um neue Erkenntnisse, Muster, Zusammenhänge oder Trends zu entdecken. Der KDP wird oft in Bereichen wie Data Science, Business Intelligence und Forschung eingesetzt, um aus den vorhandenen Daten wertvolles Wissen zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Das Industrielle Internet der Dinge (IIoT) bezieht sich auf das Netzwerk von verbundenen Geräten, Sensoren und Maschinen in industriellen Umgebungen, das es ermöglicht, Daten zu sammeln, zu analysieren und die Effizienz, Produktivität und Sicherheit in der Industrie zu verbessern.

Das Industrielle Internet der Dinge wird in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, einschließlich Fertigung, Energie, Transportwesen, Gesundheitswesen und Landwirtschaft, um die Überwachung und Steuerung von Maschinen, die Optimierung von Produktionsprozessen, die Fernwartung und die Echtzeitanalyse von Daten zu ermöglichen.

Sicherheit: Vernetzung von Geräten birgt Sicherheitsrisiken wie Cyberangriffe oder Datenlecks. Robuste Sicherheitsmaßnahmen sind entscheidend. Interoperabilität: IIoT-Geräte von verschiedenen Herstellern erfordern nahtlose Interaktion. Standardisierte Protokolle sind wichtig. Datenverarbeitung und -analyse: Große Datenmengen erfordern leistungsfähige Infrastrukturen und Analysetools. Echtzeitverarbeitung für zeitnahe Erkenntnisse ist eine Herausforderung. Skalierbarkeit: IIoT umfasst viele Geräte und Datenquellen. Skalierbare Systeme müssen mitwachsen können. Datenschutz: Schutz der Privatsphäre und Einhaltung der Datenschutzbestimmungen sind wichtig. Fachkräftemangel: IIoT erfordert Fachkräfte mit Kenntnissen in Datenanalyse, Cybersecurity und Systemintegration. Personalbeschaffung und Weiterbildung sind entscheidend. Verständnis der Technologie: IIoT ist noch in den Kinderschuhen, Verständnis und Auswahl der richtigen Systeme und Lösungen sind eine Herausforderung.

Die leistungsstarke SaaS-Plattform vereint Datenanalyse mit KI und stellt eine benutzerfreundliche Lösung für alle Beteiligten dar. Ob Business User, BI Experte, Data Engineer oder Data Scientist – sie alle arbeiten dank Microsoft Fabric auf einer einzigen Datenbasis. Fabric besticht außerdem durch folgende Vorteile: Intuitives Datenmanagement, Echtzeit-Datenverarbeitung, Zugriff auf Daten von überall, Einheitliche Datenumgebung, Self-Service-Datennutzung, Innovative Datenmanagement-Infrastruktur, Skalierbarkeit und flexible Anpassung, Automatisierung von Datenverwaltung und -verarbeitung, Geeignet für Big Data, Konsistente Benutzeroberfläche, Einheitliche Governance, Unterstützung offener Formate wie Parquet, Vollständiges Datenmanagement, Fördert Interaktion und Zusammenarbeit, Integration von Cloud- und On-Premises-Umgebungen und Unterstützung der neuesten Microsoft-Technologien

OneLake ist eine datengetriebene Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre Daten effektiver zu nutzen. Dabei spielt auch die Integration von Microsoft Fabric eine wichtige Rolle. Durch die Integration von Microsoft Fabric in OneLake können Unternehmen ihre vorhandenen Systeme nahtlos in die OneLake-Plattform integrieren und von den umfassenden Datenanalysefunktionen profitieren. Durch die Kombination von OneLake und Microsoft Fabric entsteht ein leistungsstarkes Tool, das Geschäftsprozesse optimiert, Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten ermöglicht und letztendlich die Effizienz und Rentabilität eines Unternehmens steigert.

Microsoft Fabric gilt als natürlicher Nachfolger von Azure Synapse Analytics und bietet in vielen Fällen Funktionen der nächsten Generation. Obwohl beide Datenplattformen eine Reihe ähnlicher Dienste anbieten und beide Teile der Microsoft Cloud-Plattform sind, gibt es gravierende Unterschiede in Bezug auf ihre Funktionen und den Umfang ihres Einsatzes. Im Allgemeinen liegt der Fokus von Microsoft Fabric stärker auf der Verwaltung von Anwendungsdiensten für Entwickler, während das PaaS-Produkt Azure Synapse Analytics eine breitere Palette von Analysefunktionen bietet, die speziell für Unternehmensanalyseteams entwickelt wurden. Die Integration von Microsoft Fabric in OneLake bietet Unternehmen einen enormen Mehrwert, da sie eine umfassende Datennutzung ermöglicht und gleichzeitig den Integrationsprozess erleichtert.

In HR Analytics werden Daten aus einer Vielzahl von Quellen genutzt, darunter Personalinformationssysteme, Leistungsbeurteilungen, Mitarbeiterbefragungen, Bewerber-Tracking-Systeme und sogar externe Daten wie Arbeitsmarkttrends. Die Integration dieser Daten ermöglicht eine umfassende Analyse der HR-Prozesse und der Mitarbeiterleistung.

Der ROI von HR Analytics kann durch verschiedene Metriken und KPIs gemessen werden, wie z.B.: - Reduzierung der Fluktuation durch verbesserte Mitarbeiterbindung - Steigerung der Produktivität durch optimierte Arbeitsprozesse - Kosteneinsparungen durch effizientere Rekrutierungsstrategien - Verbesserung des Mitarbeiterengagements und der Zufriedenheit

HR Analytics ist der Prozess der Sammlung, Analyse und Interpretation von Daten im Personalbereich, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Es ermöglicht Unternehmen, Muster und Trends in Bezug auf Mitarbeiterleistung, Engagement, Fluktuation und anderen HR-bezogenen Metriken zu erkennen. Durch datengestützte Entscheidungen können Unternehmen die Effizienz steigern, Kosten senken und die Mitarbeiterzufriedenheit verbessern.

Workforce Analytics ist ein Teil von People Analytics, der sich auf die Sammlung und Auswertung von Daten über die Belegschaft eines Unternehmens konzentriert, um Personalentscheidungen zu optimieren. Es hilft Unternehmen, Muster und Trends in Bezug auf Mitarbeiterleistung, Engagement und andere HR-bezogene Metriken zu erkennen und darauf basierend strategische Entscheidungen zu treffen.

Data Virtualization eignet sich für Unternehmen in verschiedenen Branchen und mit unterschiedlichen Datenanforderungen. Hier sind einige Beispiele von Unternehmen, für die Data Virtualization besonders nützlich sein kann: Unternehmen, die eine Vielzahl von Datenquellen haben, wie z.B. interne Datenbanken, Cloud-Speicher, Big Data-Plattformen, externe Datenfeeds oder Legacy-Systeme; Unternehmen mit Echtzeitdatenbedarf für Entscheidungsfindung, Analysen oder Kundenservice benötigen; Unternehmen mit heterogenen Datenformaten, wie strukturierte Daten in Datenbanken, unstrukturierte Daten in Textdateien oder semi-strukturierte Daten in APIs; Unternehmen mit umfangreichen Analyse- und Reporting-Anforderungen; Unternehmen mit Cloud-Strategie; Unternehmen mit Datenschutz- und Compliance-Anforderungen

Datenbanken: Dies umfasst relationale Datenbanken wie Oracle, SQL Server, MySQL, aber auch NoSQL-Datenbanken wie MongoDB oder Cassandra; Dateien und Dokumente: Daten in Dateiformaten wie CSV, Excel, XML, JSON können virtualisiert und in einer abstrakten Sicht bereitgestellt werden; Cloud-Speicher: Daten, die in Cloud-Speicherlösungen wie Amazon S3, Microsoft Azure Blob Storage oder Google Cloud Storage gespeichert sind, können virtualisiert und integriert werden; Legacy-Systeme: Auch Daten, die in älteren Legacy-Systemen gespeichert sind, können durch Data Virtualization zugänglich gemacht werden, ohne dass physische Kopien erstellt werden müssen; APIs und Webservices: Über APIs oder Webservices bereitgestellte Daten, können virtualisiert und in die Gesamtsicht der Datenlandschaft integriert werden; Echtzeit-Streaming-Daten: Auch Daten aus Echtzeit-Streaming-Quellen wie Kafka oder MQTT integriert und in Echtzeit verarbeitet werden

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen effizient zu integrieren, zu verwalten und darauf zuzugreifen. Mit Data Virtualization können sie diese Datenquellen nahtlos integrieren, eine einheitliche Sicht auf die Daten schaffen und Echtzeitdaten für fundierte Entscheidungen nutzen. Die Agilität und Flexibilität von Data Virtualization ermöglicht es außerdem, schnell auf neue Geschäftsanforderungen zu reagieren und ihre Dateninfrastruktur effizient zu erweitern. Gleichzeitig können Kosten reduziert werden, indem physische Datenkopien vermieden und vorhandene Ressourcen effizient genutzt werden. Durch die effektive Nutzung von Daten trägt Data Virtualization zur Verbesserung der Entscheidungsfindung, der betrieblichen Effizienz und der Wettbewerbsfähigkeit bei.

Scope 1 sind direkte Treibhausgasemissionen, die in der Verantwortung und Kontrolle eines Unternehmens entstehen. Diese Emissionen resultieren aus den eigenen betrieblichen Aktivitäten und Prozessen des Unternehmens: Verbrennung von fossilen Brennstoffen; Prozessemissionen: Direkte Emissionen aus industriellen oder chemischen, beispielsweise bei der Herstellung von chemischen Produkten wie Zement oder Stahl; Abfallentsorgung: Emissionen, die durch die Entsorgung von festen Abfällen entstehen

Scope 1 und Scope 3 sind Kategorien, die im Rahmen des Greenhouse Gas Protocols (GHG) verwendet werden, um verschiedene Arten von Treibhausgasemissionen zu klassifizieren. Der Unterschied zwischen Scope 1 und Scope 3 liegt in der Art der Emissionen und der Kontrolle, die ein Unternehmen über sie hat. Scope 1 umfasst direkte Treibhausgasemissionen, die aus Quellen stammen, die sich innerhalb der direkten Verantwortung oder Kontrolle eines Unternehmens befinden. Scope 3 betrifft indirekte Treibhausgasemissionen, die aus Quellen stammen, die außerhalb der direkten Kontrolle des Unternehmens liegen, jedoch mit seinen Geschäftsaktivitäten verbunden sind. Scope 3-Emissionen entstehen entlang der Wertschöpfungskette eines Unternehmens, einschließlich der Beschaffung von Rohstoffen, der Produktion, des Transports, der Nutzung und Entsorgung der Produkte sowie der Geschäftsreisen und des Pendelverkehrs der Mitarbeiter.

Die erforderlichen Daten für Scope 3-Berechnungen umfassen Informationen zu Lieferkettenemissionen, Geschäftsreiseemissionen, Emissionen aus verkauften Produkten, End-of-Life-Behandlung von Produkten, Transport- und Vertriebsemissionen, Emissionen von Investitionen und Geschäftsfahrten der Mitarbeiter. Diese Daten sind notwendig, um indirekte Emissionen zu quantifizieren, die außerhalb der direkten Unternehmenskontrolle liegen.