Wie läuft eine Analytics-Beratung ab?
Eine Analytics-Beratung betrachtet 
Data & Analytics ganzheitlich und beginnt mit der geschäftlichen Fragestellung, dem erwarteten Nutzen und der Klärung, welcher Analytics-Ansatz dafür geeignet ist. Anschließend werden die relevanten Datenquellen identifiziert und die Datenqualität und notwendigen Voraussetzungen geprüft. Darauf aufbauend werden die passende Architektur und Technologie sowie ein konkreter Anwendungsfall für die Umsetzung festgelegt. In der Datenaufbereitung werden Rohdaten bereinigt, harmonisiert und für die Analyse und Modellierung transformiert. Es folgen die explorative Datenanalyse und je nach Anwendungsfall die Entwicklung geeigneter Algorithmen und Modelle. Modelle durchlaufen Validierungsschleifen, damit ihre Qualität vor dem Produktivbetrieb geprüft ist. Anschließend werden die Ergebnisse in die bestehende IT-Infrastruktur und die Fachprozesse integriert, etwa über Empfehlungen in CRM-Systemen oder Dashboards. Begleitend werden Ihre Teams geschult, damit sie Analytics-Lösungen eigenständig nutzen, überwachen und weiterentwickeln können.
Nachhaltige Befähigung Ihrer Teams
Analytics-Projekte sind erst erfolgreich, wenn die Ergebnisse im Arbeitsalltag genutzt und kontinuierlich weiterentwickelt werden. Eine Analytics-Beratung begleitet Sie von der Konzeption über die Umsetzung bis zur Verankerung in Ihrer Organisation. Intensive Schulungen stellen sicher, dass Ihre Teams Analytics-Lösungen selbstständig nutzen, überwachen und weiterentwickeln können. Klare Verantwortlichkeiten und abgestimmte Prozesse schaffen dafür den notwendigen Rahmen. Eine Data Governance stellt sicher, dass Datenqualität, Zugriffe und Verantwortlichkeiten verbindlich geregelt sind. So wird Analytics zu einem festen Bestandteil Ihres Arbeitsalltags und nicht zu einem einmaligen Projekt.
Ihr Partner: QUNIS Data & AI Manufaktur
Über 100 Experten in der Q-Group mit Headoffice in Brannenburg, Office in Frankfurt, Experten in über 25 Städten in Deutschland und Österreich. QUNIS steht für hochwertige Unternehmensberatung mit klarer Spezialisierung auf Data & AI: von der Strategieberatung über die Implementierung bis zur Befähigung Ihrer Teams – technologisch unabhängig von Microsoft und SAP bis Databricks und Snowflake.
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Was macht eine Analytics-Beratung?
Eine Analytics-Beratung unterstützt Unternehmen dabei, geschäftliche Fragestellungen mit Advanced Analytics, statistischen Verfahren und Machine Learning zu beantworten. Sie hilft, geeignete Anwendungsfälle zu identifizieren, Daten und Voraussetzungen zu prüfen, Analytics-Lösungen zu entwickeln und die Ergebnisse in Prozesse und Systeme zu integrieren.
Warum sollte man eine Analytics-Beratung nutzen?
Eine externe Analytics-Beratung bringt zusätzliche fachliche, methodische und technologische Expertise ein. Unternehmen profitieren von Erfahrungen aus unterschiedlichen Analytics-Projekten, können geeignete Anwendungsfälle schneller bewerten und vermeiden unnötige Entwicklungsaufwände. So entstehen Analytics-Lösungen, die zur geschäftlichen Fragestellung, zur vorhandenen Datenbasis und zur technologischen Umgebung passen und im Arbeitsalltag konkret genutzt werden können.
Wann ist eine Analytics-Beratung sinnvoll?
Eine Analytics-Beratung ist sinnvoll, wenn Unternehmen bestehende BI- und Reporting-Lösungen um Advanced Analytics erweitern, Prognosen und datenbasierte Empfehlungen in operative Prozesse integrieren oder neue Analytics-Anwendungsfälle erschließen wollen. Auch fehlende interne Expertise, neue AI-Möglichkeiten oder die Modernisierung der Data-&-Analytics-Landschaft können Anlass für eine Analytics-Beratung sein.
Welche Leistungen bietet eine gute Analytics-Beratung?
Eine gute Analytics-Beratung unterstützt von der Identifikation und Priorisierung geeigneter Use Cases über Datenanalyse, Architektur und Technologieauswahl bis zur Entwicklung, Validierung und Integration von Analytics-Lösungen. Hinzu kommen, je nach Bedarf, Data Governance, Enablement, Betrieb und die Weiterentwicklung bestehender Data-&-Analytics-Landschaften.
Für welche Anwendungsfälle eignet sich Analytics?
Typische Anwendungsfälle sind die Optimierung von Lieferketten, Kundensegmentierung, Predictive Maintenance, die Vorhersage von Kundenbedarfen und die frühzeitige Erkennung von Risiken. Welche Analytics-Anwendungen sinnvoll sind, hängt von der geschäftlichen Fragestellung und den verfügbaren Daten ab.
Welche Voraussetzungen braucht ein Unternehmen für Analytics?
Wichtige Voraussetzungen sind eine klare geschäftliche Fragestellung, geeignete Daten in ausreichender Qualität sowie eine passende Datenarchitektur und technologische Basis. Ebenso wichtig sind die Einbindung der Fachbereiche und klare Verantwortlichkeiten. Welche Voraussetzungen konkret notwendig sind, hängt vom jeweiligen Analytics-Anwendungsfall ab.
Wie läuft ein Analytics-Projekt ab?
Ein Analytics-Projekt beginnt mit der geschäftlichen Fragestellung und dem erwarteten Nutzen. Anschließend werden relevante Datenquellen und Voraussetzungen geprüft, Daten aufbereitet und, je nach Anwendungsfall, geeignete Analyseverfahren oder Modelle entwickelt und validiert. Danach werden die Ergebnisse in bestehende Systeme und Fachprozesse integriert und in die operative Nutzung überführt. Enablement unterstützt die Teams dabei, die Analytics-Lösung dauerhaft zu nutzen und weiterzuentwickeln.
Welche Rolle spielen AI und Machine Learning in der Analytics-Beratung?
Worauf sollten Unternehmen bei der Wahl eines Analytics-Beratungspartners achten?
Bei der Wahl einer Analytics-Beratung sollten Unternehmen auf Spezialisierung, Erfahrung und ein zur Zielsetzung passendes Leistungsspektrum achten. Spezialisierte Boutiquen mit entsprechender Größe verbinden Business-, Analytics- und Technologiekompetenz und bieten direkten Zugang zu erfahrenen Experten. Entscheidend ist zudem, dass Menschen, Zusammenarbeit und Kultur zum Unternehmen passen und die geschäftliche Fragestellung im Mittelpunkt steht.
Arbeitet QUNIS herstellerunabhängig?
Ja. QUNIS berät herstellerunabhängig und arbeitet mit Technologien von Microsoft und SAP bis Databricks, Snowflake und STACKIT. Die Auswahl richtet sich nach den Anforderungen und Rahmenbedingungen des Unternehmens.
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