Ziel des Softwareentwicklers arcRider ist die Vereinfachung der Erstellung von Ninox-Datenbankmodellen in AWS mit GenAI und die Steigerung der Kundenzufriedenheit....
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FinTech Startup mit 50 Entwicklern will die Kundenzufriedenheit mit der Produktqualität sowie die interne Zusammenarbeit mit Hilfe von SAFe und SCRUM Methoden verbessern ...
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Im Vertriebsinnendienst geht eine fünfstellige Anzahl an E-Mail-Anfragen p.a. ein, die mit sehr hohem manuellen Zeitaufwand bearbeitet werden...
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Gemeinsame Verantwortung komplexer Prozesse durch zwei unterschiedliche Behörden mit vielen manuellen Prozessen, dezentraler Datenhaltung...
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Daten des Affiliate-Marketings, der Website Analytics und SEA-Daten werden manuell nebeneinander ausgewertet...
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Der Bedarf nach einer datengetriebenen Automobilindustrie erfordert neue Daten-Architekturen im Fahrzeug und im Backend
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Es besteht Bedarf an einem gruppenweiten DWH als Basis für weitere BI-Anwendungen
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Wunsch nach Digitalisierung, d.h. einer datengestützten und automatisierten Beratung der Kunden im Gesundheitssektor...
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Der Data Lake wird aus den unterschiedlichen Systemen weltweit gespeist. Die Effiziente Nutzung des Data Lakes erfordert daher ein konzernübergreifendes, internationales Data Governance Konzept...
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Für den großen Data Lake mit vielen unterschiedlichen und unstrukturierten Daten wird eine zentrale Verwaltung und einheitlich etabliertes Data Governance benötigt...
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Das Reporting soll effizienter gestaltet und dabei Self-Service Analysen ermöglicht und der IT-Bereich entlastet werden...
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Bedarf an detaillierten Analysen und Prognosen des Kaufverhaltens, insbesondere zur Vorhersage der Transformation von Besuchern zu Kunden...
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Das Verkehrsunternehmen sucht nach einem automatisierten, datengestützten Verfahren, um die Auswirkung einzelner Baumaßnahmen hinsichtlich der Verspätungen zu bemessen und die zukünftige Planung zu optimieren.
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Covid-19 erfordert die schnelle Digitalisierung des Schulunterrichts. Die Open-Source-Dienste Jitsi und BigBlueButton (bbb) haben sich bewährt, sind jedoch nicht automatisch skalierbar...
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Die Sensordaten liegen in verschiedenen Formaten und Auflösungen vor und können nicht für die Echtzeitanalyse und Qualitäts-überwachung genutzt werden.
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Management nicht-finanzieller Risiken verlangt neue Datenstrategie. IT und Fachbereich Compliance suchen Weg, um datenbasierte Risiko-Analysen gemeinsam und iterativ zu realisieren.
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Systematische Nutzung der Fahrzeugdaten erfordert leistungsfähige Cloud Analytics, Machine Learning und Advanced Visualisation
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Optimierung der Fertigungs-anlage erfordert Nutzung der Sensor-Messdaten aus dem Produktionsablauf in Echtzeit
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Echtzeit Analysen werden benötigt, um die Vielzahl an maschinellen Daten aus den relevanten Produktions-Maschinen sinnvoll zu nutzen
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Markt-Dynamik erfordert höhere Innovationskraft
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600 Millionen Datensätze zu Vertriebsaktivitäten und Kaufvorgängen
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Gesucht: Daten-Hub, der datenbezogene Geschäftsmodelle ermöglicht
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Vielfältige Datenquellen sollen sich zu strategischem Gesamtbild verdichten und detailliert analysieren lassen...
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Die Systemlandschaft für die Datenanalyse ist in die Jahre gekommen und besteht aus Insellösungen...
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Simulation verschiedener Entgeltszenarien unter Berücksichtigung vieler Variablen wie z. B. Lärm- und Schadstoffemissionen, Lärmklassen, Nacht- und sonstigen Aufschlägen.
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Im Niederdruckgießverfahren werden Aluminiumfelgen produziert, die nach dem Gießen eine Röntgenprüfung durchlaufen
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Geo-Services sind für moderne Automobile unverzichtbar geworden
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Fahrzeuge können bisher nur die lokalen Sensoren zur Informationsgewinnung einsetzen
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Daten aus über 170 Kanälen im proprietärem Format sollen gespeichert, auf-bereitet und visuell analysiert werden
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Die Fahrerassistenzsysteme sollen mit Erkenntnissen aus den Sensordaten angereichert und verbessert werden.
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Für die zukünftige Banksteuerung wird ein neues Data Warehouse (DWH) benötigt. Die Realisierung soll mit den Technologien Exasol und Tableau erfolgen, ergänzt um Jenkins und Docker für Continuous Integration (CI) und Continuous Delivery (CD)...
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Statt der zeitaufwendigen Planung in Excel sollen sowohl zentrale, als auch die Fachbereiche Analysen über den Geschäftsplan und Geschäftsverlauf zukünftig schnell und eigenständig erstellen...
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Die Organisationsstrukturen und Projektprozesse des vorhandenen BI Competence Center kollidieren mit den Anforderungen von Data Science Projekten
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Die analytische Architektur-landschaft ist nach 15 Jahren Nutzungsdauer am Ende sei-nes Lebenszyklus angelangt
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Lange Produktionszeiten (min. 9 Monate) erfordern eine sehr gute Prognose und Planung der Auslieferungs-zahlen um Fehlmengen zu vermeiden
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Die Planung der ca. 8000 Entwicklungsprojekte erfolgt in diversen Excel-basierten Anwendungen.
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Die Vertriebsplanung erfolgt per Excel (über 20 Arbeitsmappen)
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Auslauf der bestehenden Verträge für Maintenance und Operations für die Applikationen der Automobilbank
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Es sollen Funktions-verbesserungen pro Markt und Fahrzeugreihe erzielt werden
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Auf mehrere Unternehmensbereiche verteilte Hadoop Entwicklungscluster
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Der Gewinnanteil bei Automobilherstellern im After Sales liegt bei über 50%. Daher sollen Potentiale im After Sales Bereich besser genutzt werden.
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Keine Transparenz über die vom Competence Center bereitgestellten Dienste im Bereich SAP BI Shared Service
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Hoher Koordinationsaufwand, lange Projektanlaufzeiten, mangelnde technische Erfahrung und Supportqualität
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Eine Aufsichtsbehörde mit über ~400 Versicherungs-unternehmen benötigt ein Informationssystem mit:
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Komplexe Anforderung an die Visualisierung von Daten können mit den bestehenden BI-Tools nicht umgesetzt werden
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Mit dem bestehenden BI-Tool können die komplexen Anforderungen an die Visualisierung von Daten nicht umgesetzt werden
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Aufbereitung der Wochen- und Monatsberichte dauert jeweils ca. 2 Tage
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Die Außendienstmitarbeiter sind häufig unterwegs und bei Kunden vor Ort. In dieser Zeit ist der direkte Zugriff auf Vertriebsanalysen nicht möglich
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Der Fachbereich hat keine Möglichkeit Daten applikationsübergreifend zu analysieren
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Der Kunde nutzt unterschiedliche Software Systeme zur Analyse seiner wichtigsten Unternehmens-Kennzahlen. Dies führte zu zeitaufwendigen Analysen
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Es existieren keine selbstlernenden Betrugs-erkennungsmechanismen, welche in Echtzeit Transaktionsdaten auf Betrugsmuster untersuchen
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Um künftig Big Data Projekte innerhalb der Group in einem professionellen Service Umfeld anbieten und umsetzen zu können, soll eine Big Data Service und Operations Plattform für zwei Komponenten entstehen: IBM SPSS und Hadoop 2.1
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Qualifikation der möglichen Kontaktpunkte, Kunden und Interessenten ist nicht optimal etabliert, um die in den Einzelhandelskanälen angebotenen Services steuern und überwachen zu können
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IT Organisation in über 50 Ländern mit Excel basierter IT Kosten- und Verrechnungsplanung
mehr erfahrenAlle der o.g. Anwendungsfälle sind aktiv bei unseren Kunden umgesetzt worden. Interesse an weiteren Details oder einer kostenfreien Beratung für Ihre Fragestellung? Dann wenden Sie sich gerne an uns.
