Unsere Kompetenzen
Business Intelligence bei Britenet besteht aus 50 erfahrenen Spezialisten mit unterschiedlichen Kompetenzen und reichem Know-how im Bereich Datenmanagement. Zertifikate wie SAS, Microsoft und Oracle sowie die Zufriedenheit unserer Kunden zeugen von unserem breiten technologischen Wissen und Können. Wir bieten umfassende Lösungen, weshalb unser Team Menschen mit unterschiedlichen Profilen umfasst: Programmierer, Datenanalysten, Tester, Architekten, Projektmanager und Datenwissenschaftler. Wir organisieren und integrieren Daten, um Trends und Abhängigkeiten in Geschäftsprozessen zu erkennen. Mit unseren Systemen werden das Visualisieren und Berichten einfacher und angenehm. Wir bieten Unternehmen datenbasiertes Wissen, und der Umfang unserer Aktivitäten deckt ein breites Spektrum von Business Intelligence-Bereichen ab.
Machine Learning
Machine Learning
Wir implementieren verschiedene Data Science-Projekte, einschließlich Modelle für maschinelles Lernen, von der Ermittlung der Geschäftsanforderungen bis hin zu Produktionsimplementierungen. Wir beraten im Bereich der explorativen und prädiktiven Datenanalyse. Wir helfen bei der Vorbereitung der Datenarchitektur und unterstützen Geschäftsanwender bei der Implementierung von maschinellem Lernen in ihre Aktivitäten. Wir unterstützen unsere Kunden in jeder Phase der analytischen Arbeit.
Data Integration
Data Integration
Heutzutage werden Daten in verschiedenen Systemen und Formaten erfasst und gespeichert, und das auch innerhalb einer Abteilung eines Unternehmens. Daher ist der Datenintegrationsprozess eine der grundlegenden Phasen beim Aufbau einer wissensbasierten Organisation. Die gemeinsame Form und der gemeinsame Inhalt von Daten ermöglichen die Einspeisung in ein zentrales Data Warehouse und somit die Erstellung konsistenter Berichte und Analysen. Wir integrieren und migrieren Daten aus verschiedenen IT-Quellen und -Systemen. Bei der Arbeit verwenden wir die besten ETL-Tools von Informatica, Microsoft und SAS sowie das Wissen unserer Analysten.
Data Analysis
Data Analysis
Die Daten, die das Geschäft generieren, enthalten Informationen über Prozesse im Unternehmen, Kundenzufriedenheit, Projektrentabilität und viele andere Indikatoren. Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, diese Informationen zu kennen, zu verstehen und richtig zu nutzen. Dafür ist eine Datenanalyse erforderlich. Dank dessen ist es möglich, Antworten auf wichtige Fragen zur Funktionsweise der Organisation zu erhalten. Die analysierten Daten speisen Berichterstellungstools, wodurch das Ziehen von Schlussfolgerungen und das Erstellen von Prognosetrends viel einfacher ist.
Data Quality
Data Quality
Selbst die beste Analyse oder der beste Bericht liefert kein ausreichendes Wissen, wenn die Qualität der Eingabedaten nicht hoch ist. Daher ist es wichtig, sicherzustellen, dass die Daten vollständig, aktuell, zuverlässig und konsistent sind, und sie zu bereinigen. Durch unsere Aktivitäten im Bereich der Datenqualität sparen unsere Kunden Zeit bei der Wiederverwendung von Daten, erhalten ihre korrekte Geschäftsinterpretation und optimieren die Kosten. Wir bieten den gesamten Datenbereinigungsprozess, d. h. die Bewertung ihrer Qualität, Analyse, Standardisierung und Deduplizierung sowie die Erstellung fertiger Datensätze und die Automatisierung der Datenqualitätsaktivitäten.
Data Warehouse
Data Warehouse
Wir erstellen Data Warehouses, in denen große Datenmengen aus verschiedenen Systemen und Quellen in der Organisation gespeichert werden. Unsere Entwickler und Architekten verwenden hauptsächlich Microsoft- und Oracle-Tools. Data Warehouses sind komplexe IT-Systeme, die in Organisationen implementiert werden, um Daten in kohärenten Geschäftsbereichen zu kombinieren und somit größere Analysefunktionen bereitzustellen. Aggregierte Daten aus verschiedenen Bereichen des Unternehmens ermöglichen die Durchführung von Querschnittsanalysen.
BI Reporting
Wir bieten die Erstellung von zyklischen Berichten und Analysen in verschiedenen Systemen und Querschnitten an. Berichte und Analysen sind jederzeit und an jedem Ort verfügbar. Wir bieten auch die Implementierung von Tools zur Selbstaufbereitung von Berichten durch Geschäftsbenutzer. Wir bieten unseren Kunden unter anderem SAS-, Microsoft- und Tableau-Lösungen an. Dank unserer Aktivitäten kann das Unternehmen u. a. den Umsatz kontrollieren, Kosten analysieren oder die Wirksamkeit von Marketingkampagnen überprüfen. Auf dieser Basis ist eine optimale Planung weiterer Geschäftsaktivitäten möglich.
Big Data
In Zeiten des wachsenden Informationsflusses werden Analyse und Verständnis immer schwieriger. Die Integration und Speicherung großer Datenmengen von erheblicher Vielfalt erfordert einen anderen Ansatz und andere Tools als herkömmliche Data Warehouses. Durch den Erwerb von Wissen aus Big Data-Sammlungen ist es möglich, Kundenpräferenzen besser zu verstehen und ihnen das richtige Angebot anzubieten. Wir verwenden beispielsweise Hadoop, Spark, Hive, um Big-Data-Systeme zu erstellen, die die Grundlage für analytische Arbeiten darstellen. Dann verwenden wir eine breite Palette statistischer und explorativer Methoden, mit denen es möglich ist, Vorhersage- und Szenarioanalysen durchzuführen. Wir bieten unseren Kunden unter anderem die Vorbereitung der Datenintegration, die Bereitstellung großer Datenbanken, die Beschaffung von Daten aus Big Data-Systemen sowie aus den analytischen und statistischen Modellen.
Zentrale Kundendatenbank
Die zentrale Kundendatenbank [CBK] ist eine innovative Lösung, die eine Reihe wichtiger Kundeninformationen bereitstellt. Mit unserer Lösung können Sie Daten aus verschiedenen Datenbanken im Unternehmen sammeln und identifizieren, um deren höchste Qualität sicherzustellen. Dank CBK erfahren Sie unter anderem, wie viele Kunden Sie wirklich haben. Das System verfügt über eine intuitive Benutzeroberfläche, auf der Sie Kundendaten untersuchen und verwalten können. Dank des integrierten DSGVO-Moduls kann Ihr Unternehmen auch Kundenanforderungsanforderungen effizient registrieren und bearbeiten und anschließend den Status dieser Anforderungsanforderungen in der Registrierung analysieren.

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