Beitrag von GARANTIUM

Data Wednesday: Auch als Nicht-Techie aussagekräftige Reports kreieren?📊 Tag 3 von 7: So verändert KI Marketing Automation. Am Montag habe ich bereits ein Beta Feature in HubSpot vorgestellt: Den KI Workflow Builder. Ein ganz ähnliches Feature ist im Report Bereich testbar.💡 Basierend auf einem Text-Prompt soll ein Report erstellt werden. Das hat zwar wenig mit Marketing Automation direkt zu tun, aber indirekt spielt es eben schon eine Rolle, weil wir ja auch auswerten wollen, wie erfolgreich unsere Automation Initiativen sind.🤖 Wie man sich vorstellen kann, ist das aktuell teilweise auch noch etwas holprig, was die Qualität angeht, aber hier sehe ich tatsächlich ein ordentliches und recht kurzfristig bergbares Potenzial. WENN... Du weißt, welche Daten für dich überhaupt wichtig sind.  Deine Datenqualität entsprechend hoch ist. Du sehr genau beschreiben kannst, was, wie dargestellt werden soll. Sprich ganz ohne Datenwissen geht es auch nicht. Menschen, die noch nie mit Daten gearbeitet haben, werden dadurch nun nicht zum Senior Data Analyst aufsteigen.😅 Für die Menschen, die allerdings einigermaßen fit in diesem Bereich sind, sich aber eventuell schlicht mit dem Report Builder nicht so gut zurechtfinden oder nur gelegentlich damit arbeiten, sehe ich hier eine recht große Chance. Im Gegensatz zum Workflow Builder hatte ich persönlich auch weniger das Gefühl extrem viel Zeit in den Prompt stecken zu müssen. Das Ganze beschränkt sich natürlich nicht auf HubSpot, sondern wird sich meiner Meinung nach früher oder später auch in sämtlichen Self Service BI Tools wiederfinden.  Einfache Berichte werden so auch für „klassische“ Marketingteams absolut in den Bereich des Möglichen fallen.☝ Größere Data-Projekte, die eine Vielzahl von Faktoren und Variablen beinhalten, werden nach wie vor von Experten auf diesem Gebiet durchgeführt. Einen Report zu erstellen ist eine Sache, das konzeptionelle Wissen für einen AUSSAGEKRÄFTIGEN Report zu haben eine andere. Spannend wird es auch, wenn es an die Interpretation der Daten geht… Nutzt du das Report Tool von HubSpot oder hast du deine gesamten Analytics Themen in einem dedizierten BI-Tool? 👀 #marketingautomation #data #ki #reports #digitalmarketing

📚 Elemente für ein digitales Unternehmen - Business Analytics 📊 Business Analytics ist ein Prozess der Datenauswertung und -analyse, der in Unternehmen angewendet wird, um wertvolle Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen. Es umfasst die Verwendung statistischer und mathematischer Techniken, um vergangene Leistungen zu verstehen, aktuelle Trends zu identifizieren und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Business Analytics unterstützt Unternehmen bei der Verbesserung von Geschäftsentscheidungen, der Optimierung von Prozessen und der Steigerung der operativen Effizienz. Arten von Business Analytics: 📝 Descriptive Analytics: Diese Art von Analytics beschreibt vergangene Ereignisse und Leistungen anhand von Daten. Sie ermöglicht es Unternehmen, Muster und Trends aus vergangenen Daten zu erkennen, um Einblicke in vergangene Leistungen zu erhalten. 🔮 Predictive Analytics: Predictive Analytics nutzt historische Daten und statistische Modelle, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen. Diese Analyseform hilft Unternehmen, proaktive Maßnahmen zu ergreifen und ihre Geschäftsstrategien entsprechend anzupassen. 🧭 Prescriptive Analytics: Prescriptive Analytics nutzt Daten und Modelle, um Handlungsempfehlungen und Optimierungsvorschläge zu geben. Es unterstützt Unternehmen bei der Entscheidungsfindung, indem es verschiedene Szenarien analysiert und die besten Lösungsansätze empfiehlt. Business Analytics und Business Intelligence (BI): Business Analytics wird oft in Verbindung mit Business Intelligence (BI) verwendet, wobei BI die Sammlung, Analyse und Präsentation von Daten ist, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Business Analytics geht einen Schritt weiter, indem es die Datenanalyse und -modellierung nutzt, um spezifische Fragen zu beantworten und strategische Entscheidungen zu treffen. Tools und Beispiele für Business Analytics: 📊 Business Intelligence (BI) Plattformen: BI-Plattformen wie Tableau, Power BI und Qlik ermöglichen es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu analysieren und in aussagekräftige Dashboards und Berichte zu verwandeln. 🔍 Data Mining und statistische Analysen: Data Mining Tools wie RapidMiner und statistische Analysesoftware wie SPSS helfen dabei, verborgene Muster und Trends in den Daten zu entdecken und Vorhersagemodelle zu erstellen. 🔧 Predictive Analytics: Predictive Analytics-Tools wie IBM Watson Analytics und SAS Predictive Modeling ermöglichen es Unternehmen, zukünftige Ereignisse und Trends vorherzusagen, um proaktive Maßnahmen zu ergreifen. Um die einzelnen digitalen Elemente untereinander zusammenzusetzen und optimal auszurichten, haben wir seitens DuSimple ein digitales Vorgehensmodell für Sie entwickelt. #BusinessAnalytics #DataMining #PredictiveAnalytics #BusinessIntelligence #MachineLearning #DuSimple #LeanMC #Omninet #omninetaustria #Exeptiv

Verbesserte Entscheidungsfindung: BI ermöglicht es Unternehmen, auf Grundlage von Daten und Fakten zu entscheiden, anstatt sich auf Intuition oder unvollständige Informationen zu verlassen. Mehr 👉 https://lttr.ai/AXbBm #BI #Businessintelligence

Zoho Analytics: Business-Intelligence- & Reporting-Tool! Die Analyse von Geschäftsdaten ist für Unternehmen heutzutage von entscheidender Bedeutung. Es ermöglicht ihnen, wertvolle Einblicke in ihre Leistung, ihre Kunden und ihre Märkte zu gewinnen. Allerdings stehen viele Unternehmen vor Herausforderungen bei der Analyse ihrer Daten. Sie haben Schwierigkeiten, ihre Daten in Echtzeit zu überwachen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre [ . . . ] weiter geht es in unserem Blog 👉 https://lnkd.in/ehMtqWgk #prxl #digitalerVertrieb #MarketingAutomation

Wie ich meine Power BI Berichte in wenigen Minuten automatisiert dokumentiere (und wie du es auch schaffst)   Du kennst es:   Du hast einen Power BI Report erstellt und deine Stakeholder fragen dich nach einiger Zeit: 1️⃣ Wie wird die KPI genau berechnet? 2️⃣ Wie lautet die DAX Measure? 3️⃣ Woher kommen die Daten?   💡 Genau dafür benötigst du eine Dokumentation.   🤷♂️ Mir ist aber auch klar:   🥱 Meist ist das aber aufwendig und niemand hat Lust drauf.   🚨 Deshalb findest du im Video meinen Praxistipp für eine leichtgewichtige Doku.   Wenn du wissen möchtest, wie das mit der Automatisierung funktioniert, schreibe mir eine Nachricht und ich erkläre es dir.   -----------   🤷♂️ Wer bin ich?:   Als Data Analyst mit Leidenschaft für klare Strukturen und datengetriebene Entscheidungen unterstütze ich Unternehmen dabei, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen.    Mit fundiertem Fachwissen und kreativen Lösungsansätzen sorge ich für maßgeschneiderte Analysen und Berichte, die einen echten Mehrwert schaffen.    Mein Ziel ist es, komplexe Daten verständlich aufzubereiten und meinen Kunden dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Die wichtigsten Schritte auf dem Weg zur erfolgreichen Business Intelligence-Nutzung? David Jansen, BI-Experte bei Axept Business Software AG kennt sie alle aus der Praxis. Er teilt sein Wissen mit Ihnen. Die richtige Strategie erspart Ärger, Aufwand und Kosten. Finden Sie heraus, worauf Sie bei der Einführung von BI achten müssen: https://lnkd.in/ebMpgjrX #BusinessIntelligence #BI #axview #digitaletransformation

KI-gestütztes Reporting ohne feste Controller: Einfache Lösungen für Unternehmen Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es Unternehmen, Reporting-Prozesse effizient zu gestalten, ohne auf festangestellte Controller angewiesen zu sein. Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI das Reporting vereinfacht und verbessert: Automatisierte Erstellung von Berichten KI kann Daten automatisch sammeln und verarbeiten, um Berichte zu erstellen. Diese Berichte beinhalten wichtige Kennzahlen und Visualisierungen, ohne dass manuelle Eingaben erforderlich sind. So entfällt der Aufwand für die ständige Erstellung von Bank- oder Unternehmensberichten. Echtzeit-Analysen und Dashboards Mit KI können Unternehmen Echtzeit-Datenanalysen durchführen und individuelle Dashboards erstellen. Diese Dashboards sind interaktiv und ermöglichen es den Nutzern, schnell auf wichtige Informationen zuzugreifen, um Entscheidungen basierend auf aktuellen Daten zu treffen. Prognosen und Trends erkennen KI analysiert historische Daten und sagt zukünftige Entwicklungen voraus. Das hilft, Trends frühzeitig zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen, ohne auf komplexe manuelle Berechnungen angewiesen zu sein. Fehlererkennung und Datenqualität verbessern KI kann automatisch Fehler in den Daten identifizieren, Inkonsistenzen erkennen und Berichte verbessern, um genaue und zuverlässige Informationen zu gewährleisten. Personalisierte Reports für unterschiedliche Abteilungen KI ermöglicht es, Berichte zu personalisieren, sodass verschiedene Abteilungen maßgeschneiderte Informationen erhalten. Ein Marketing-Team könnte zum Beispiel eine andere Berichterstattung benötigen als das Finanzteam, und KI passt die Berichte entsprechend an. Vorteile des KI-gestützten Reportings: Zeitersparnis und Effizienz Automatisierte Prozesse sparen Zeit und reduzieren den Aufwand, der normalerweise mit der Berichterstellung verbunden ist. Geringere Kosten KI verringert die Notwendigkeit für externe Berater oder feste Controller, wodurch Unternehmen Kosten sparen können. Bessere Entscheidungen Echtzeit-Daten und präzise Prognosen ermöglichen es, schnell und fundiert auf Veränderungen zu reagieren. Skalierbarkeit und Flexibilität KI-basierte Reporting-Lösungen wachsen mit dem Unternehmen, sodass keine zusätzlichen Ressourcen für die Skalierung benötigt werden. Fazit: KI-basierte Reporting-Lösungen ermöglichen es Unternehmen, Berichte schnell, genau und ohne feste Controller zu erstellen. Die automatisierte Verarbeitung von Daten verbessert die Effizienz und sorgt für genauere, datengestützte Entscheidungen.

📝 8 Erfolgsfaktoren im Aufbau einer BI & Analytics Lösung BI & Analytics Projekte sind meist herausfordernd, da wir viele technische und organisatorische Elemente in Einklang bringen müssen. Die meisten dieser Vorhaben aber teilen sich wichtige Erfolgsfaktoren. Unser Jon Cajacob, CFA, FRM fasst diese in unserem neusten Blogbeitrag zusammen. Kurz gesagt: 🎯 Mit einem realistischen Projektscope haben wir früher funktionierende Ergebnisse 💲 Wenn wir die Komplexität der Lösung aktiv unter Kontrolle halten, reduziert das Kosten 🔎 Modernes BI bedeutet interaktive Datenanalyse und Self-Service. Seitenlange detaillierte Tabellen sind nicht mehr notwendig 🛠️ Wir wollen die Implementierung von Use-Cases in die Business Teams dezentralisieren und zentral eine funktionsreiche Analyticsplattform bereitstellen. Damit beschleunigen wir den Wandel zum datengetriebenen Unternehmen 🏦 Mit gemeinsam definierten Standards, wie z.B. Stammdatentabellen, verhindern wir Chaos und erhöhen die Effizienz ✅ Das BI hilft uns Datenqualitätsprobleme zu erkennen, transparent zu machen und Verbesserungsmassnahmen abzuleiten 🚀 Und zu guter Letzt sollten wir den Aufbau einer BI & Analytics Lösung als Reise verstehen, auf der wir auch mal falsch abbiegen werden. Wichtig ist, aus den Fehlern zu lernen und das Ziel nicht aus den Augen zu verlieren https://lnkd.in/dwxdDDSS #datavision #powerbi #fabric #analytics #businessintelligence

“Hack of the Day” Vom Datenhaufen zur wertschöpfenden User Story: So wird Power BI zum Schlüssel des Erfolgs In der heutigen datengetriebenen Welt steht jedes Unternehmen vor der Herausforderung, unstrukturierte Datenhaufen aus Excel Tabellen und externen Datenbanken zu verarbeiten und eine User Story zu generieren, die für den End User brauchbar ist und einen Mehrwert für das Unternehmen schafft. Dafür müssen Daten sortiert, arrangiert und visualisiert werden. Auch Jürgen, ein Vertriebsleiter, steht vor der Herausforderung, Verkaufsdaten, Kundendaten und Produktinformationen aus verschiedenen Datenquellen so zusammenzufassen und zu analysieren, dass alle Vertriebsmitarbeiter davon in ihrem Arbeitsprozess profitieren, um den Umsatz des Unternehmens zu steigern. Schwierigkeiten: ⁉ Die Datenquellen sind uneinheitlich und müssen vor der Analyse bereinigt und strukturiert werden. Es ist schwierig, relevante Kennzahlen aus den Daten abzuleiten und diese in aussagekräftigen Visualisierungen zu präsentieren. Er möchte den Erfolg der Vertriebsstrategien veranschaulichen, um Empfehlungen für zukünftige Maßnahmen abzuleiten. Tipp: 💡 Jürgen erkennt, dass Power BI alle Funktionen beinhaltet, um von seinem Datenhaufen zu einer wertvollen Analyse für den Vertrieb zu kommen. Power BI enthält sämtliche Tools, die den ganzen Prozess abbilden – Daten sortieren, arrangieren, visualisieren und daraus eine aussagekräftige User Story generieren. Ausgangspunkt: 💻 Daten: Mit Hilfe vorgefertigter Konnektoren von Power BI kann Jürgen seinen Datenhaufen aus Verkaufsdaten, Kundendaten und Produktinformationen aus verschiedenen Datenquellen extrahieren und zusammenzuführen. Sortieren: Power BI bietet Jürgen in Form des Power Query Editors ausreichende Data Engineering Funktionalitäten, um die extrahierten Daten zu bereinigen, zu transformieren und zu normalisieren. Arrangieren: Außerdem kann er Datenmodelle in Power BI erstellen, um Verknüpfungen zwischen den verschiedenen Datenquellen herzustellen. Er nutzt die Sprache DAX, um relevante Kennzahlen abzuleiten und die Daten so zu arrangieren, dass sie aussagekräftige Erkenntnisse liefern. Visualisieren: Power BI ermöglicht es Jürgen, interaktive Dashboards zu erstellen, um seinen Haufen an Daten aussagekräftig zu präsentieren und Verkaufstrends über verschiedene Bereiche hinweg zu visualisieren. Ziel: User Story: Durch die Visualisierungen der interaktiven Dashboards hat Jürgen nun strukturierte Daten vor sich, die er wertschöpfend analysieren kann, um den Erfolg seiner Vertriebsstrategien zu messen und Empfehlungen für zukünftige Maßnahmen abzuleiten. Wenn ihr weitere Tipps oder Schulungen benötigt, meldet euch gerne bei uns oder meldet euch zum Webinar an! #PowerBI #DataManagement #DataAnalysis #DataVisualization #DataEngineering #jovoco Bildquelle: https://lnkd.in/em9cNMEu

Warum Requirement Engineering der Schlüssel zu erfolgreichen Power BI Dashboards ist 🚀 Ein gut strukturiertes und durchdachtes Requirement Engineering bildet das Fundament für die erfolgreiche Erstellung von Power BI Dashboards. Ohne klare Anforderungen kann selbst das leistungsstärkste BI-Tool sein volles Potenzial nicht entfalten. Hier sind die fünf wichtigsten Gründe, warum Anforderungsmanagement auch bei BI- und Dashboard-Projekten unverzichtbar ist: 1️⃣ Fokus auf die richtigen Kennzahlen: Durch präzise definierte Anforderungen wird sichergestellt, dass nur die relevanten KPIs und Daten in das Dashboard einfließen. Das verhindert, dass Nutzer von überflüssigen Informationen überflutet werden. 2️⃣ Bessere Datenqualität: Requirement Engineering hilft dabei, die Datenquellen klar zu definieren und die notwendigen Bereinigungsprozesse festzulegen. Das Ergebnis? Dashboards, die auf soliden und verlässlichen Daten basieren. 3️⃣ Effizientere Umsetzung: Gut strukturierte Anforderungen ermöglichen es den Entwicklern, gezielt und effizient zu arbeiten. Das spart nicht nur Zeit, sondern führt auch zu Dashboards, die exakt auf die Bedürfnisse der Stakeholder zugeschnitten sind. 4️⃣ Anpassungsfähigkeit: Anforderungen an Dashboards können sich schnell ändern. Requirement Engineering stellt sicher, dass Ihre Dashboards flexibel bleiben und bei Bedarf problemlos angepasst werden können. 5️⃣ Kundenzufriedenheit: Wenn die Anforderungen von Anfang an klar definiert sind, erhalten die Endnutzer ein Dashboard, das genau ihren Bedürfnissen entspricht – und oft sogar zusätzlichen Mehrwert liefert. Kurz gesagt: Wer das Requirement Engineering bei Power BI Dashboards richtig angeht, schafft die Grundlage für datengestützte Entscheidungen und maximiert den Nutzen von Business Intelligence! ✅ Wie gehen Sie das Anforderungsmanagement für Ihre Dashboards an? #PowerBI #RequirementEngineering #Dashboarding #BusinessIntelligence #Datenanalyse #Projektmanagement #Erfolg