In drei Monaten mit der ITGAIN Cloud Data Platform zu einer modernen Business Intelligence.
Die ITGAIN Cloud Data Platform
Nutzen Sie Ihre Unternehmensdaten in ihrer vollen Bandbreite – ganz gleich, wo Sie sich befinden, wann Sie sie brauchen und wie umfangreich sie auch sein mögen. Mit der Cloud Data Platform sind Sie stets bestens gerüstet.
Leiter des Teams BI Evolution und Cloud Experte Ealil Birabakaran gibt einen Überblick zur Cloud Data Platform in unter einer Minute.
Cloud Data Platform
Revolutionieren Sie Ihre Entscheidungsfindung mit der ITGAIN Cloud Data Platform: Beschleunigte Implementierung, automatisierter Betrieb und umfangreiche Analysen für maximale Effizienz. Sicherheit, Kostenoptimierung und ein unschlagbarer Wettbewerbsvorteil inklusive. All das in 3 Monaten!
Entdecken Sie die Zukunft der Business Intelligence
Maximale Effizienz und Präzision
Beschleunigte Implementierung, automatisierter Betrieb und umfangreiche Analysen – unsere Cloud Data Platform revolutioniert Ihre Entscheidungsfindung und steigert die Effizienz Ihres Unternehmens. Dank modernster Technologie verkürzen wir Verarbeitungszeiten und ermöglichen Ihnen schnelle Produktivsetzungen. Entdecken Sie die Vorteile einer zentralen Datenplattform, die Ihnen jederzeit umfangreiche Einblicke in Ihre Kennzahlen liefert.
Eine integrierte Lösung für Sicherheit und Transparenz
Risikomanagement
Behalten Sie stets den Überblick über Ihre Datenherkunft bis hin zur Nutzung in Berichten und KPIs dank integrierter und automatisierter Data Lineage mit dbt. Ihre Daten sind sicher: Dank rollenbasierter Zugriffskontrolle hat nur der dafür vorgesehene Personenkreis Zugriff auf Ihre Daten. Vertrauen Sie auf unsere Lösung für ein umfassendes Risikomanagement Ihrer Daten, damit Sie sich auf das konzentrieren können, was wirklich wichtig ist: Ihre Geschäftsziele.
Maximieren Sie Ihr Budget dank transparenter Kosten
Kostenreduzierung
Mit kosteneffizienten Clouddiensten, günstiger Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen sowie kostenfreier Open Source-Technologie bieten wir Ihnen maximale Effizienz und minimale Ausgaben. Nutzen Sie moderne Business Intelligence-Lösungen für einen kosteneffizienten Cloudbetrieb. Setzen Sie auf kostenfreie Open-Source-Technologie mit dbt und profitieren Sie von den Pay-As-You-Go-Modellen von Microsoft Azure und Snowflake für niedrige Fixkosten. Speichern und verarbeiten Sie große Datenmengen kostengünstig mit Snowflake - bis zu 10x günstiger als mit Azure Synapse. Starten Sie schnell und einfach dank gezielter Tools mit minimalem Overhead.
Cloud Data Platform: Ihr Schlüssel zum Vorsprung!
Wettbewerbsvorteile
Erhalten Sie mit unserer Cloud Data Platform einen unschlagbaren Vorsprung! Skalierbare Ressourcen, präzise Vorhersagen und tiefere Einblicke durch externe Datenquellen geben Ihnen den entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Vereinfachen Sie den Datenaustausch, bauen Sie Ihre Cloud-Infrastruktur mühelos auf und nutzen Sie standardisierte Anbindungen für eine reibungslose Datenintegration. Starten Sie jetzt und steigern Sie Ihre Effizienz und Innovationskraft!
Referenzen
Wir setzen neue Maßstäbe im Bereich Data & AI: Jetzt auch als Microsoft Solution Partner!
ITGAIN ist Microsoft Solution Partner. Diese anspruchsvolle Zertifizierung ist nicht nur eine Bestätigung unserer Expertise, sondern auch ein Versprechen an Sie, unsere Kunden, weiterhin innovative und maßgeschneiderte Lösungen auf höchstem Niveau anzubieten.
Mit einer Cloud Data Platform zum Wettbewerbsvorteil
In einer dynamischen Geschäftsumgebung ist Agilität entscheidend, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Eine Cloud Data Platform bietet Unternehmen genau diese Flexibilität und Effizienz, um schnell auf Marktveränderungen zu reagieren und innovative Lösungen zu entwickeln.
Die Bedeutung datenbasierter Entscheidungen für Unternehmen: Ein Blick auf eine Cloud Data Platform
In einer zunehmend digitalen und vernetzten Welt sind strukturiert aufbereitete Daten unerlässlich, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Migration am lebenden Data Warehouse mit COGNOS
Einer der größten Kreditversicherer der Welt will sein Data Warehouse auf ein neues Vertragssystem umstellen. Die Migration beginnt, doch das neue System ist noch nicht fertig. Das erfordert vor allem eines: Flexibilität. Zum Glück ist genau das eine Spezialität von Markus Geitz und seinem Team.
Ein Gerüst für alle Fälle
Wenn es denn gut konstruiert und gebaut ist, ist ein Data Warehouse eine extrem wichtige Basis für Unternehmensentscheidungen und die Geschäftsentwicklung. Und wenn dem nicht so ist: es ist nie zu spät, um gute Architektur- und Integrationsprinzipien einzuführen. So wie es ITGAIN bei einem der größten deutschen Versicherungskonzerne aus Hannover getan hat.
Sauber strukturiert – Vertrieb läuft, weniger Arbeit, präzisere Daten
Daten verschaffen Unternehmen Wettbewerbsvorteile – allerdings nur, wenn sie sich analysieren und für Entscheidungen oder Aktionen nutzen lassen. Doch daran hapert es oft. Auch in der Sparte Immobilienwirtschaft in einem Telekommunikationsunternehmen war der Datenberg im Laufe der Jahre unüberschaubar gewachsen. Gemeinsam mit deren Experten haben wir ein Data Warehouse konzipiert, um den Vertrieb effizient zu steuern.
Ein Prototyp zieht in die Welt
Industrie 4.0 ist ein Schlagwort der Stunde. Als das Werk eines Technik-Konzerns eine neue Fertigungsstraße aufbaut, ist von Anfang an klar: Die Daten, die hier generiert werden, sind ein Schatz. Nur: Wie hebt man ihn?
Predictive Analytics per Mausklick: KNIME im Härtetest
Finanzdienstleister wollen in Bezug auf ihre Kunden die richtigen Entscheidungen treffen. Daher nutzen sie seit langem Analytics-Verfahren. Ein deutsches Kreditinstitut wollte seine Daten mithilfe des Tools KNIME für noch mehr Mitarbeiter zugänglicher machen.
Analytics: Zurück in die Zukunft
Analytics ist der Königsweg zu schnellen, verlässlichen Handlungsempfehlungen und sogar zur Ableitung von Vorhersagen aus unzähligen Kundendaten. Wie Unternehmen zur Anwendung kommen? Unser Spezialist Thilo Boehnke liefert Antworten und wagt eine Fußball-Prognose.
Analytics und Evolution: der Lebenszyklus der Modelle
Wer sich von Künstlicher Intelligenz unterstützen lassen will, muss wissen: Analytics ist ein andauernder Prozess. Hat man ein Vorhersagemodell entwickelt, fängt die Arbeit erst richtig an. Denn die Welt verlangt – auch hier – nach permanenter Evolution. Wie der Lebenszyklus eines Modells aussieht, beschreibt unser Analytics-Consultant Timo Schulz.
Wir sind zertifiziert
Als Microsoft Solution Partner haben wir uns kontinuierlich dem höchsten Standard der Zusammenarbeit und Expertise verpflichtet, um Ihnen die besten Lösungen zu bieten. Unser Team verfügt darüber hinaus über tiefgehende & praxiserprobte Kenntnisse in den Bereichen Anforderungsmanagement und agiles Projektmanagement.
Erfahrene Kollegen bringen ihre Kompetenz aus vielen Projekten beim Aufbau Ihrer neuen Cloud Data Platform ein. Mit Kompetenz, Konstanz und Kreativität – und immer mit Herz und Verstand.
Ihre Vorteile
Wir entwickeln und optimieren Datenpipelines, die perfekt auf Ihre Geschäftsprozesse abgestimmt sind und den effizienten Fluss von Daten sicherstellen.
Wir integrieren Daten aus unterschiedlichsten Quellen und transformieren sie mit leistungsstarken Tools wie dbt (Data Build Tool), um sicherzustellen, dass sie in einheitlicher, verwertbarer Form vorliegen.
Wir setzen auf innovative Ansätze wie Echtzeitanalysen, moderne Cloud-Datenbanken, Data Warehouses, Lakehouses und Data Fabric. Mit Fokus auf die Azure Cloud und Tools wie Microsoft Fabric gestalten wir Ihre Datenstrategie leistungsstark und zukunftssicher.
Ob in der Cloud, On-Premise oder in hybriden Umgebungen – wir finden die ideale Architektur für Ihre Dateninfrastruktur.
Unsere umfassenden Technologiekenntnisse, engen Partnerschaften mit Hyperscalern und unsere Expertise in Cloud-Datenplattformen helfen Ihnen, Ihr Datenökosystem zu modernisieren. Wir sorgen für stabile Datenpipelines, die einen reibungslosen Datenfluss ermöglichen, und bieten kontinuierlichen Support, um Zugriff, Standardisierung und Kostenoptimierung in Ihrer Datenumgebung zu gewährleisten.
Wir analysieren Ihre Anforderungen und Geschäftsziele, um eine klare Datenstrategie zu entwickeln. Dabei legen wir den Fokus auf Ihre wichtigsten Kennzahlen und Metriken, um sicherzustellen, dass Ihre Analytics-Lösungen maximalen Mehrwert bieten.
Wenn Sie jemanden engagieren, um das Regelwerk für den Umgang mit Ihren Unternehmensdaten neu zu gestalten, dann wünschen Sie sich Experten, die nicht nur kompetent und fleißig sind, sondern auch belastbar, zuverlässig und strukturiert. Genau das bringt ITGAIN mit.
Ein Hauptreferent einer Versicherung an Rhein und Mosel
Unser Team
Ealil ist als Teamlead für das Team BI Evolution im Bereich Data Insights tätig. Seit 2018 bringt er für die ITGAIN sein umfangreiches Fachwissen in den Bereichen Business Intelligence und Data Warehousing in verschiedensten Projekten ein.
Als Lösungsarchitekt konzentriert sich Ealil auf die Beratung und Implementierung von Data-Platform-Lösungen in der Cloud und unterstützt als Schnittstelle zwischen Fachbereich und Technik die Umsetzung der Geschäftsanforderungen. Dabei legt er besonderen Wert auf einen umfassenden fachlichen und technologischen Überblick und die Anwendung agiler Prozesse und Methoden. Mit seinem akademischen Hintergrund als Diplom-Mathematiker schätzt er die Herausforderung, elegante und effektive Lösungen für komplexe Probleme und Systeme zu entwickeln.
Simone ist seit 2015 für die ITGAIN als Lösungsarchitektin tätig. Als Teamleiterin für BI Solutions, beschäftigt Sie sich mit der Entwicklung individueller Cloud und On-Premise BI-Lösungen. Hierfür analysiert Simone die fachlichen, technischen und prozessualen Anforderungen für Kunden. Neben der Entwicklung übernimmt Sie zudem die erfolgreiche Initialisierung und Umsetzung der Projekte in der Rolle des Projektmanagements. Egal ob agil oder klassisch.
Simon ist seit 2021 als Data Engineer bei ITGAIN tätig. Während seines Wirtschaftsingenieur-Studiums hat er sich im Rahmen seines Masterstudiums auf Wirtschaftsinformatik spezialisiert und dabei die faszinierende Welt der Datenverarbeitung für sich entdeckt. Simon ist ein vielseitiger Experte im Bereich Data Engineering und Data Analytics, und er arbeitet an Projekten, die sich aus diesen beiden Feldern zusammensetzen. Mit aussagekräftigen Berichten ermöglicht er Business Analysten und Entscheidungsträgern eine einfache Interpretation der Daten. Simon ist seit Beginn seiner Karriere mit Cloud-basierten Systemen vertraut und betrachtet sich selbst als "Cloud Native".
Ihre technischen Vorteile
- hohe physische Sicherheit der Daten (Spiegelung, Verschlüsselung, etc.)
- Backup & Restoremechanismen integriert
- hoher Zugriffsschutz (2-Faktor)
- mit Cloud Kostenmonitor Darstellung der Kosten auf atomarer Ebene (wer hat was wann verbraucht)
- keine Vertragslaufzeiten
- dynamische Skalierung der Ressourcen (CPU/GPU, Speicher, Software)
- leichte Partizipierung an neuen Technologien
- flexible Standortwahl (Daten in unterschiedlichen Rechtszonen & günstige Standorte)
- Globale Präsenz
- Leichter Einstieg + hoher Marktanteil (dadurch leicht Experten am Markt zu finden)
- Umfangreiches Angebot an Diensten
- Governance: integriertes Governance-Werkzeug (Lineage, Datenkatalog, DQ-Unterstützung) und Unterstützung von DSGVO (rollenbasierte Berechtigungsvergabe synchron zu Active Directory-Dienst, Maskierung schützenswerter Daten)
- Integration mit anderen marktführenden Microsoft-Tools wie ERP Systeme, Datenbanken, Reporting und Programmiersprachen
- Datensicherheit im Vordergrund durch Spiegelung, Verschlüsselung, Backup & Restoremechanismen und Zwei-Faktor-Authentisierung
- Keine Lizenzgebühren
- Leichter Einstieg + hoher Marktanteil (dadurch leicht Experten am Markt zu finden)
- Strukturierte Datentransformation mittels SQL (leichter Einstieg für Neulinge)
- Bietet Framework für strukturierte Zusammenarbeit
- Open-Source und mit verschiedenen Datenbanken nutzbar
- automatisiertes Umschwenken bei Ausfall von IT-Ressourcen
- Updates & Weiterentwicklungen für Cloud-Dienste (SaaS) werden durch Anbieter übernommen
- Niedrige initiale Investitionsausgaben in Hardware, Lizenzen etc.
- nur laufende Kosten für Betrieb aufgrund von Ressourcennutzung
- räumliche Infrastruktur nicht benötigt (Kühlung, Ersatzstandort etc.)
- Open-Source-Kompatibilität
- Flexible Preisgestaltung
- Leichter Einstieg + hoher Marktanteil (dadurch leicht Experten am Markt zu finden)
- Hochleistungsfähige analytische DWH-Lösung für Big Data
- Daten werden strukturiert abgespeichert
Die Spezialisten von ITGAIN sind absolute Macher, die immer wissen, in welche Richtung es geht. Sie haben das große Ganze im Blick und machen keinen unüberlegten Schritt. Dadurch leisten sie absolut Ungewöhnliches. Dass sie dazu noch freundlich und hilfsbereit sind, macht die Zusammenarbeit zu einem Vergnügen.
Benjamin Simmen
Senior Projekt Manager, Baloise Group
ITGAIN Trainings
Self-Service mit Power BI - von der Anforderungsanalyse zum ersten eigenen Report
Im ersten Teil geht es um die Kompetenzen, die benötigt werden, um einen aussagekräftigen und anforderungsnahen Bericht zu entwickeln. Die Teilnehmer erhalten die Möglichkeit, in einem simulierten Szenario die Rollen des Anforderers und des Reportentwicklers einzunehmen. Dabei werden reale Problemstellungen bearbeitet, die es zu identifizieren und zu lösen gilt. Durch diesen Ansatz können die Teilnehmer:innen ihre Fähigkeiten im Umgang mit den Anforderungen von Stakeholdern verbessern und lernen, wie sie diese in aussagekräftige Berichte umsetzen können.
Dies wird über den zweiten Teil des Workshops abgedeckt, in dem der Fokus auf der Erstellung eines Reports unter Verwendung von Power BI liegt. Um einen solchen Bericht zu entwickeln werden verschiedene Funktionen und Arbeitsbereiche bearbeitet wie:
- Import und Aufbereitung von Daten
- das Entwickeln von DAX-Measures
- die sinnvolle Visualisierung von Daten mithilfe unterschiedlicher Diagrammtypen
Durch die Verwendung der verschiedenen Visualisierungen sollen die Teilnehmer:innen Einblicke in die Daten gewinnen und potenzielle Ursachen für die Probleme identifizieren.
- Fachbereiche (bspw. Controlling)
- Management
- Alle, die Interesse an Power BI haben (ohne Vorkenntnisse)
- Power BI Desktop installiert (über Office 365 kostenlos)
- Sonst sind keine Vorkenntnisse vorausgesetzt
Self-Service mit Power BI - von der Anforderungsanalyse zum ersten eigenen Report
Im ersten Teil geht es um die Kompetenzen, die benötigt werden, um einen aussagekräftigen und anforderungsnahen Bericht zu entwickeln. Die Teilnehmer erhalten die Möglichkeit, in einem simulierten Szenario die Rollen des Anforderers und des Reportentwicklers einzunehmen. Dabei werden reale Problemstellungen bearbeitet, die es zu identifizieren und zu lösen gilt. Durch diesen Ansatz können die Teilnehmer:innen ihre Fähigkeiten im Umgang mit den Anforderungen von Stakeholdern verbessern und lernen, wie sie diese in aussagekräftige Berichte umsetzen können.
Dies wird über den zweiten Teil des Workshops abgedeckt, in dem der Fokus auf der Erstellung eines Reports unter Verwendung von Power BI liegt. Um einen solchen Bericht zu entwickeln werden verschiedene Funktionen und Arbeitsbereiche bearbeitet wie:
- Import und Aufbereitung von Daten
- das Entwickeln von DAX-Measures
- die sinnvolle Visualisierung von Daten mithilfe unterschiedlicher Diagrammtypen
Durch die Verwendung der verschiedenen Visualisierungen sollen die Teilnehmer:innen Einblicke in die Daten gewinnen und potenzielle Ursachen für die Probleme identifizieren.
- Fachbereiche (bspw. Controlling)
- Management
- Alle, die Interesse an Power BI haben (ohne Vorkenntnisse)
- Power BI Desktop installiert (über Office 365 kostenlos)
- Sonst sind keine Vorkenntnisse vorausgesetzt
Modellierung mit Methode – Modul: Datenmodelle verstehen
Konzeptuelle, logische und physische Datenmodelle ermöglichen, ein Verständnis der Geschäftsregeln zwischen den Geschäftsobjekten abzubilden. Auf Grund der Abhängigkeiten der Modelle zueinander und ihrer unterschiedlichen Schwerpunkte haben Fachabteilungen und IT-Abteilungen ein gemeinsames Kommunikationsmedium, mit dem neue Anforderungen definiert, aber auch bestehende Anwendungen und ggf. Fehler abteilungsübergreifend analysiert werden können. Je nach Anwendungsfall und/oder Applikation handelt es sich bei den vorgestellten Datenmodellen um relationale, multidimensionale oder Data Vault Modelle. Das Verständnis über die Einsatzmöglichkeiten und die jeweiligen Vor- und Nachteile der vorgestellten Modellierungstypen und -arten ist die Grundvoraussetzung für eine erfolgreiche und nachhaltige Anwendungsentwicklung in einer zunehmend datengetriebenen Geschäftswelt.
Übersicht des Seminarinhaltes:
- Allgemeine Grundlagen der Datenmodellierung
- Verständnis und Anwendung von konzeptionellen, logischen und physischen Datenmodellen
- Prinzipien der Datenmodellierung
- Verständnis vom Relationalen, Data Vault und Multidimensionalen Modell
- Grundsätzliches Verständnis von Datenarchitekturen
- Vergleich und Bewertung der unterschiedlichen Modellierungstypen und -arten
Falls Sie Fragen haben, können Sie sich jederzeit unter more.about@itgain.de bei uns melden.
IT/Data Warehouse Berater, Systemarchitekten, Datenmodellierer, Anwendungsentwickler, Datenbankadministratoren, Daten/Business Analysten, Daten- und Informationsverantwortliche, IT/BI Projektleiter, Studierende der Informatik oder Wirtschaftsinformatik.
Dieser Kurs setzt keine besonderen Vorkenntnisse in der Datenmodellierung voraus. Grundkenntnisse in der IT-Anwendungsentwicklung, insbesondere im Umgang mit Daten und relationalen Datenbanken, sind von Vorteil.
Modellierung mit Methode – Modul: Datenmodelle verstehen
Konzeptuelle, logische und physische Datenmodelle ermöglichen, ein Verständnis der Geschäftsregeln zwischen den Geschäftsobjekten abzubilden. Auf Grund der Abhängigkeiten der Modelle zueinander und ihrer unterschiedlichen Schwerpunkte haben Fachabteilungen und IT-Abteilungen ein gemeinsames Kommunikationsmedium, mit dem neue Anforderungen definiert, aber auch bestehende Anwendungen und ggf. Fehler abteilungsübergreifend analysiert werden können. Je nach Anwendungsfall und/oder Applikation handelt es sich bei den vorgestellten Datenmodellen um relationale, multidimensionale oder Data Vault Modelle. Das Verständnis über die Einsatzmöglichkeiten und die jeweiligen Vor- und Nachteile der vorgestellten Modellierungstypen und -arten ist die Grundvoraussetzung für eine erfolgreiche und nachhaltige Anwendungsentwicklung in einer zunehmend datengetriebenen Geschäftswelt.
Übersicht des Seminarinhaltes:
- Allgemeine Grundlagen der Datenmodellierung
- Verständnis und Anwendung von konzeptionellen, logischen und physischen Datenmodellen
- Prinzipien der Datenmodellierung
- Verständnis vom Relationalen, Data Vault und Multidimensionalen Modell
- Grundsätzliches Verständnis von Datenarchitekturen
- Vergleich und Bewertung der unterschiedlichen Modellierungstypen und -arten
Falls Sie Fragen haben, können Sie sich jederzeit unter more.about@itgain.de bei uns melden.
IT/Data Warehouse Berater, Systemarchitekten, Datenmodellierer, Anwendungsentwickler, Datenbankadministratoren, Daten/Business Analysten, Daten- und Informationsverantwortliche, IT/BI Projektleiter, Studierende der Informatik oder Wirtschaftsinformatik.
Dieser Kurs setzt keine besonderen Vorkenntnisse in der Datenmodellierung voraus. Grundkenntnisse in der IT-Anwendungsentwicklung, insbesondere im Umgang mit Daten und relationalen Datenbanken, sind von Vorteil.
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