Datendemokratisierung

Das volle Potenzial Ihrer Daten ausschöpfen

Viele Unternehmen stehen vor Herausforderungen wie fragmentiertem Datenzugang, geringer Datenkompetenz und mangelndem Vertrauen in Analytics, verursacht durch uneinheitliche Datenqualität. Der Data-Democratization-Ansatz von Xebia beseitigt diese Hürden und stellt sicher, dass die richtigen Personen jederzeit auf die richtigen Daten zugreifen können.

Durch die Implementierung moderner Data Stacks, die Ermöglichung von Self-Service-Analytics und die Förderung einer datenkompetenten Unternehmenskultur unterstützen wir dabei, Daten im gesamten Unternehmen verlässlich, verständlich und handlungsrelevant zu machen.

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Unsere Expertise

Was wir tun

Datenmodellierung und Data Warehousing

Skalierbare und flexible Data Warehouses sowie Lakehouses als Single Source of Truth gestalten – unter Einsatz fortschrittlicher Modellierungstechniken, automatisierter Transformationen und Cloud-Migration, um Performance, Auffindbarkeit und zeitgerechte Datenbereitstellung zu gewährleisten.

Datenerfassung

Datenquellen zentralisieren und integrieren, um qualitativ hochwertige Verhaltensdaten zu erfassen, die Analytics und KI antreiben, Kundenerlebnisse verbessern und sich an Geschäftsanforderungen anpassen – unter Einhaltung aktueller Datenschutzbestimmungen.

Moderner Datenstapel

Die Einrichtung von Datenplattformen vereinfachen mit einfach zu bedienenden Managed-Tools wie Airbyte, Fivetran und dbt. Nahtlose Integration, automatisierte Pipelines und skalierbare Analytics mit modernen Cloud-Warehouses wie Databricks, Snowflake und BigQuery ermöglichen.

Datenqualität und Observability

Vertrauen in Daten sicherstellen durch Implementierung von Monitoring, Profiling und Governance – für reibungslose Pipeline-Performance, regulatorische Compliance und vollständige Nachvollziehbarkeit im gesamten Daten-Ökosystem.

DataOps-Befähigung

Die Bereitstellung von Datenlösungen beschleunigen durch Teamentwicklung, automatisierte Pipelines und Anwendung von Agile-Best-Practices – zur Verbesserung von Zusammenarbeit, Geschwindigkeit und Performance über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg.

Datenvisualisierung und Einblicke

Wertvolle Business Intelligence liefern durch Data Storytelling – KPIs konsolidieren, interaktive Dashboards gestalten und skalierbare, sichere BI-Architekturen implementieren, um datengestützte Entscheidungen im gesamten Unternehmen zu ermöglichen.

Analytics Engineering

Die Lücke zwischen Engineering und Analytics schließen für effiziente, automatisierte Datenpipelines.

Ausbildung zum Analytik-Übersetzer

Erfahren Sie, wie KI-Anwendungsfälle in Ihrer Organisation erfolgreich identifiziert, entwickelt und umgesetzt werden – in diesem zertifizierten Analytics Translation Training.

Unser Ansatz

Data Discovery fördern

Data Discovery, Nutzung und Verteilung im gesamten Unternehmen vereinfachen.

1

Implementierung Data Observability

Data Observability implementieren (Discovery, Lineage, Monitoring, Alerting, Quality Metrics), um das Vertrauen in Daten wiederherzustellen.

2

Best Practices zum Einsatz bringen

Best Practices aus dem Software Engineering in die Analytics-Welt übertragen – einschließlich Testing, Versionskontrolle und CI/CD.

3

Self-Service-Analytics implementieren

Self-Service-Analytics implementieren, um Teams zu befähigen und Entscheidungsprozesse zu verbessern.

4

Schulungen für Mitarbeitende durchführen

Mit Data-Literacy-Programmen Mitarbeitende befähigen und eine datengesteuerte Kultur schaffen.

5

Moderne Data Stacks nutzen

Moderne Data-Stacks und Analytics Engineering für skalierbare und effiziente Datenlösungen nutzen.

6

Wichtigste Vorteile

Optimierte Entscheidungsprozesse

Alle Ebenen Ihrer Organisation befähigen, auf Daten zuzugreifen und diese zu interpretieren – für fundiertere und schnellere Entscheidungen.

Engpassfreie Abläufe

Abhängigkeiten von IT-Teams reduzieren und die Autonomie von Daten- und Analytics-Teams erhöhen.

Verbesserte Data Literacy

Eine Lernkultur aufbauen und Mitarbeitende mit den Fähigkeiten ausstatten, Daten effektiv zu nutzen.

Skalierbare und verlässliche Datensysteme

Robuste Datenplattformen mit modernen Data-Stacks erstellen, um wachsenden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.




Häufig Gestellte Fragen

Häufig Gestellte Fragen

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