Datenanalyse

Die Datenanalyse ist ein wesentlicher Bestandteil jedes erfolgreichen Unternehmens und jeder modernen Geschäftsstrategie. Unternehmen, die datengetrieben arbeiten, haben einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen, da die Datenanalyse dabei hilft Trend zu erkennen, Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen, die zum Unternehmenserfolg beitragen. Während der Auswertung der Daten entsteht das, was wir bei bridge:com mit „Turn your data into value“ meinen: Die Daten aus verschiedensten Quellen bekommen einen Wert. Voraussetzung ist die abgeschlossene Installation der Big Data-Plattform und das stabile Einlaufen der Daten.

Langfristiger Erfolg durch Datenanalyse

Die Datenauswertung in Unternehmen oder Organisationen benötigt immer zwei Komponenten: die technische Kompetenz für den Einsatz der Big Data-Lösung und die fachliche Kompetenz der untersuchten Geschäftsprozesse.
Während man im Bereich von IT Operations oder IT Security diese beiden Kompetenzen oft vereint vorfindet, sind diese Rollen in den Bereichen Business Intelligence und Internet of Things (IoT) häufig verteilt. Deswegen arbeiten fachliche bewanderte Kollegen eng im Team mit Data Analysten zusammen, um das meiste aus den Daten herauszuholen.
Oft entwickelt sich daraus eine sehr langfristige Zusammenarbeit, denn der enge und intensive Austausch von Fachseite und Technik führt zu einem gegenseitigen Lernen und Verständnis. Im Laufe der Zeit legt diese Teamarbeit enorme Potentiale frei. 

Unsere Leistungen

  • Übernahme der kontinuierlichen Arbeit an den Auswertungen und Reports
  • Erkennung aktueller Fehler & Identifikation der Ursachen
  • Vorerkennung und Vermeidung von Fehlern
  • Frühzeitige Ermittlung von Ressourcen und ihre rechtzeitige Bereitstellung (Capacity Management)

Datenanalyse und -auswertung in verschiedenen Geschäftsbereichen

Es gibt viele Geschäftsbereiche, in der Datenanalyse eine wichtige Rolle spielen kann. Hier einige Beispiele:

  • Logistik und Lieferketten: Die Datenauswertung kann dazu beitragen, die Effizienz in der Logistik und Lieferkette zu verbessern, indem sie z.B. Engpässe und Flaschenhälse identifiziert und Möglichkeiten zur Optimierung von Lieferungen aufzeigt.
  • IT- und Cyber-Sicherheit: Die Datenauswertung kann dabei helfen, Schwachstellen in der IT-Sicherheit zu identifizieren und Maßnahmen zur Risikominimierung zu ergreifen, um Sicherheitsverletzungen und Datenverluste zu vermeiden (Security Monitoring).
  • Vertrieb: Im Vertrieb kann die Datenauswertung dabei helfen, Vertriebsmuster zu erkennen und Verkaufsprognosen zu erstellen.
  • Marketing: Die Datenauswertung kann dazu verwendet werden, Kundenverhalten und -präferenzen zu verstehen.

Du bist dir noch nicht sicher, wie du die Datenanalyse für deinen Unternehmenserfolg nutzen kannst? Wir beraten dich auch gerne und entwickeln einen individuellen Architektur-Plan.

Use Case

Die Sicherheit und Effizienz von Verkehrsmitteln ist für Unternehmen und Betreiber von entscheidender Bedeutung. Um diese Ziele zu erreichen, ist eine umfassende Überwachung der Fahrzeuge und ihrer Komponenten unerlässlich.

Problem

Unser Kunde hatte keine einheitliche Überwachung von Verkehrsmitteln und möglicher Fehlerursachen. Dies führte zu einer Reihe von Problemen, wie z. B.:

  • Fehlende Transparenz: Es war schwierig, den Zustand der Fahrzeuge und Komponenten im Überblick zu behalten.
  • Verzögerte Fehlererkennung: Fehler wurden erst spät erkannt, was zu Ausfällen und Reparaturen führen konnte.
  • Hohe Kosten: Die Fehlersuche und -behebung war zeitaufwändig und kostspielig.
  • Ineffizienz: Ressourcen wurden nicht optimal genutzt, da Fahrzeuge nicht immer optimal eingesetzt werden konnten.

Lösung

bridge:com implementierte ein zentrales Log-Management. Das Log-Management erfasst alle relevanten Daten aus den Fahrzeugen und Komponenten und stellt diese in Splunk zur Verfügung. Dadurch wurde eine vollständige Transparenz über den Zustand der Fahrzeuge und Komponenten erreicht.

Die Vorteile des zentralen Log-Managements für das Unternehmen waren vielfältig:

  • Verbesserte Sicherheit: Durch die frühzeitige Erkennung von Fehlern können Ausfälle und Unfälle vermieden werden.
  • Erhöhte Effizienz: Die Fehlersuche und -behebung wird schneller und einfacher, Ressourcen werden effizient genutzt.
  • Reduzierte Kosten: Die Kosten für die Fehlersuche und -behebung werden gesenkt.