Power BI Reporting und Automatisierung bei einer Versicherung

[vc_row el_class="container"][vc_column][vc_btn title="Referenzen" style="classic" shape="square" color="btn-light-orange-blue" i_icon_fontawesome="fa fa-angle-double-left" add_icon="true" link="url:http%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Freferenzen%2F|title:Referenzen||"][/vc_column][/vc_row][vc_row el_class="container reference-mobile" el_id="reference-detail-layout"][vc_column el_class="reference-detail-layout-left .reference-mobile-order-2" offset="vc_col-lg-8 vc_col-md-8"][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_single_image image="11085" img_size="750x495" el_class="reference-detail-layout-left-image"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_tta_accordion shape="square" gap="20" c_position="right" active_section="1" el_class="reference-detail-left-accordion min-height-five-hundred"][vc_tta_section title="Die Herausforderung" tab_id="1508250369004-11fd70c1-c50a"][vc_column_text]Unser Kunde, ein international tätiges Versicherungsunternehmen, plante eine Umstrukturierung seines bestehenden Berichtsystems zu einem zentralen und interaktiven Reportingsystems, welches direkt mit dem Data Warehouse verbunden werden sollte. Für die Entwicklung dieses Systems sollte das BI-Tool Power BI verwendet und in die bestehende IT-Landschaft des Unternehmens integriert werden. Die Berichte untergliedern sich in interne und externe Reports, die interaktiven internen Reports sollen für die Fachbereiche und die standardisierten externen Reports für den Endkunden erstellt werden. Darüber hinaus sollte der gesamte Reporting-Prozess automatisiert ablaufen, ohne weitere manuelle Arbeit in der Prozesskette.[/vc_column_text][/vc_tta_section][vc_tta_section title="Der Lösungsweg" tab_id="1508250369051-4a626d72-344d"][vc_column_text]In diesem Projekt unterstützte und beriet das Team von TIQ Solutions dabei ein automatisiertes Reportingsystem bei dem Kunden aufzubauen. Im ersten Schritt wurde mit dem Kunden eine Anforderungsanalyse durchgeführt. Diese diente dazu den Ist-Zustand des aktuellen Berichtsystems festzustellen. Es wurde u.a. die Analyse der vorhandenen Schnittstellen, Datenstruktur und Datenqualität durchgeführt. Dadurch konnte die Konzeption eines Prototyps des neuen Berichtssystems realisiert werden. Im zweiten Schritt wurden in Power BI zentrale KPIs berechnet, Datenmodelle entwickelt, Daten interaktiv visualisiert und das funktionierende Berichtssystem in die bestehende IT-Landschaft des Unternehmens integriert. Ein zentraler Punkt war die Entwicklung eines automatisierten Prozesses für die Erstellung externer Reports mit Power Automate und Office Script. Darüber hinaus wurde aus dem Bereich Data Governance ein Datenberechtigungs- und Sicherheitskonzept erarbeitet, um Verantwortlichkeiten für Datenströme im Unternehmen zu definieren. Der gesamte Workflow wurde ausführlich dokumentiert.[/vc_column_text][/vc_tta_section][vc_tta_section title="Das Ergebnis" tab_id="1508252697978-ef0a40d1-ea09"][vc_column_text]Es wurde ein neues und zentralisiertes Berichtssystem für die Bereitstellung interaktiver Reports entwickelt und im Unternehmen implementiert. Der gesamte Prozess von der Datenabfrage aus der Datenbank bis zum Versand der standardisierten Berichte zu den externen Kunden läuft automatisiert und ist ohne weitere manuelle Arbeit funktionsfähig. Das aufgebaute Berichtssystem wurde in die bestehende IT-Umgebung integriert, stellt den Fachbereichen ihre Daten visuell zur Verfügung und unterstützt diese bei ihrer alltäglichen Arbeit[/vc_column_text][/vc_tta_section][/vc_tta_accordion][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_custom_heading text="Grafik zur Kundenreferenz" font_container="tag:h4|text_align:left|color:%23193d66" use_theme_fonts="yes"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_row_inner css=".vc_custom_1655286009323{margin-top: 25px !important;}"][vc_column_inner][vc_single_image image="11100" img_size="full"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][vc_column offset="vc_col-lg-4 vc_col-md-4" el_class=".reference-mobile-order-1"][vc_row_inner el_class="background-color-grey reference-detail-right-sidebar-one"][vc_column_inner][vc_column_text] PROJEKT INFORMATIONEN Kunde Versicherungsbranche Anwendungsfall Implementierung eines neuen Business Intelligence-Reportingsystems mittels Power BI Zielsetzung Ablösung des bestehenden Reporting Systems durch Power BI Entwicklung von Power BI Reports für internes und externes Reporting Automatisierung der Prozesse mit Power Automate und Office Script Einbindung in bestehende IT-Lanschaft Visualisierung Beratung bei Anwendung Technologie Power BI, DAX, Power Automate, Excel, Office Scripts Kundenvorteile Einheitliche Plattform für interne und externe Reports Automatisierter Prozess Einbindung in Umgebung mit Datenbankschnittstellen Weniger manuelle Schritte nötig Interaktive Analyse [/vc_column_text][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][vc_column offset="vc_col-lg-4 vc_col-md-4" el_class="reference-mobile-order-3"][vc_row_inner el_class="reference-detail-right-sidebar-one-heading"][vc_column_inner][vc_custom_heading text="DIESE REFERENZEN KÖNNTEN SIE AUCH INTRESSIEREN:" font_container="tag:h6|text_align:left|color:%23193d66" use_theme_fonts="yes"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_row_inner el_class="background-color-grey reference-detail-right-sidebar-two"][vc_column_inner][tiq_reference_link_box tiq_reference_link="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Freferenzen%2Fdatenqualitaetsmanagement-in-der-chemieindustrie%2F|title:Datenqualit%C3%A4tsmanagement%20in%20der%20Chemieindustrie|target:_blank"][tiq_reference_link_box tiq_reference_link="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Freferenzen%2Fcustomer-analytics-in-der-retailbranche%2F|title:Customer%20Analytics%20in%20der%20Retailbranche"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][/vc_row][vc_row el_class="container"][vc_column][tiq_start_service_boxes start_service_box_1_image="10224" start_service_box_2_image="10225" start_service_box_3_image="10226" start_service_box_4_image="10223" start_service_box_5_image="10222" start_service_convert_as_slider="true" start_service_title="Unsere Leistungen" start_service_box_1_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fadvanced-analytics%2F|title:Advanced%20Analytics||" start_service_box_1_title="Advanced Analytics" start_service_box_2_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fbusiness-intelligence%2F|title:Business%20Intelligence||" start_service_box_2_title="Business Intelligence" start_service_box_3_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fbig-data%2F|title:Big%20Data||" start_service_box_3_title="Big Data" start_service_box_4_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fdatenqualitaet%2F|title:Datenqualit%C3%A4tsmanagement" start_service_box_4_title="Graphdaten" start_service_box_5_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fberatung%2F|title:Beratung||" start_service_box_5_title="Beratung" start_service_box_6_url="|||"][/vc_column][/vc_row] ...

Datenmodellierung und ETL-Entwicklung im Telefonservice

[vc_row el_class="container"][vc_column][vc_btn title="Referenzen" style="classic" shape="square" color="btn-light-orange-blue" i_icon_fontawesome="fa fa-angle-double-left" add_icon="true" link="url:http%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Freferenzen%2F|title:Referenzen||"][/vc_column][/vc_row][vc_row el_class="container reference-mobile" el_id="reference-detail-layout"][vc_column el_class="reference-detail-layout-left .reference-mobile-order-2" offset="vc_col-lg-8 vc_col-md-8"][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_single_image image="10210" img_size="750x495" el_class="reference-detail-layout-left-image"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_tta_accordion shape="square" gap="20" c_position="right" active_section="1" el_class="reference-detail-left-accordion min-height-five-hundred"][vc_tta_section title="Die Herausforderung" tab_id="1508250369004-11fd70c1-c50a"][vc_column_text]Unser Kunde, die öffentlich-rechtliche Landesrundfunkanstalt, benötigte Unterstützung bei der Erstellung eines aussagekräftigen Reportings des Telefonservice-Prozesses im Beitragsservice-Bereich. Vom Telefonanbieter erhält unser Kunde Daten zu ein- und ausgehenden Anrufen. Die Daten wurden in der Vergangenheit pauschal als Text und in zwei Verarbeitungsschritten über Access und PowerQuery in eine SQL-Datenbank geschrieben. Dies basierte auf keinem Datenmodell. Auch lief der Prozess bisher autark und war nicht in andere IT-relevante Prozesse eingebunden, wie z.B. zentrale Berechtigungsverwaltung, Backup, Housekeeping. Gleichzeitig erfolgten in der Vergangenheit weder Analysen über Datenstrukturen und ein Abgleich mit den gelieferten Daten noch wurde ein Prozess zur Herstellung einer grundsätzlichen Datenqualität etabliert. Aufgrund der dezentralen Datenhaltung und der damit verbunden Abhängigkeit, konnten keine Auswertungen für den Fachbereich erfolgen, ohne einen bestimmten Personenkreis mit einzubeziehen. Dieser zusätzliche Schritt der manuellen Verarbeitung benötigte zusätzliche Ressourcen und bot zudem ein weiteres Risiko für Fehler. Zusätzlich galt es den neuen Verarbeitungsprozess in bestehende Abläufe und Regularien zu integrieren, ohne jedoch das restliche DWH (bzw. hochpriorisierte Arbeitsschritte) auf Grund von Fehlerkonstellationen in den Telefondaten zum Stillstand zu bringen. Diese hatten eher eine geringere Priorität in der Verfügbarkeit gegenüber anderen Prozessen wie Stammdatenabgleich, Beitragsbefreiung, Mahnwesen oder Rechnungslegung.[/vc_column_text][/vc_tta_section][vc_tta_section title="Der Lösungsweg" tab_id="1508250369051-4a626d72-344d"][vc_column_text]In diesem Projekt unterstützte TIQ Solutions durch fachliches und technisches Know How in Bezug auf: eine saubere Datenmodellierung nach Analyse, die Einführung einer Datenqualitätsprüfung für das DWH, dem Aufbau eines separaten ETL-Prozesses je Datenquelle, welcher auch mit diversen Problemszenarien in der Datenanlieferung umgehen kann, dem Erkennen von korrekturbedürftigen (Stamm)Daten, dem Aufbau von Referenztabellen (für aktive Datenpflege), die Pseudonymisierung personenbezogener Daten, Zuführung in ein Sicherheitskonzept und Housekeeping, Protokollierung bei Fehlern in der Datenlieferung, Steuerlogik bei Wochenende und Feiertagen. Durch die enge Zusammenarbeit mit den Fachbereichen und dem Controlling konnten zudem neue Datenqualitätsprozesse etabliert, sowie weitere KPIs und Filterkriterien definiert werden. Dies führte dazu nahezu alle Daten für Auswertungen nutzen zu können bzw. dienen die restlichen Daten, um Sonderfälle im Telefonprozess aufzuzeigen.[/vc_column_text][/vc_tta_section][vc_tta_section title="Das Ergebnis" tab_id="1508252697978-ef0a40d1-ea09"][vc_column_text]Der für jede Datenquelle aufgebaute ETL-Prozess kann je nach Bedarf erweitert oder einzeln deaktiviert werden. Jeder Prozess prüft die Daten im Vorfeld der Verarbeitung, filtert definierte Datensätze (z.B. Monitoring) und sortiert Datensätze mit Auffälligkeiten aus. Diese können nach Prüfung und Korrektur (in den Stammdaten) wieder dem Datenimport zugeführt werden. Zudem werden bei jedem Import Referenztabellen geprüft, um neue Datensätze ergänzt und alte Datensätze entsprechend abgegrenzt. Damit beziehen sich die Daten bei allen Auswertungen aufeinander - abhängig vom jeweiligen Betrachtungszeitraum. Weiterhin wurden für den Fachbereich Views entwickelt, um: generell die ETL-Verarbeitung zu monitoren, Berechnungen auf Datenbankebene auszulagern, Formelfehler in den Fachbereichen im Excel zu vermeiden, Unternehmensweit die gleichen KPIs zu verwenden, eine Abkehr der manuellen Verarbeitung bei eigentlich statischen Reports zu erreichen, eine zentrale Verfügbarkeit zu gewährleisten. [/vc_column_text][/vc_tta_section][/vc_tta_accordion][/vc_column][vc_column offset="vc_col-lg-4 vc_col-md-4" el_class=".reference-mobile-order-1"][vc_row_inner el_class="background-color-grey reference-detail-right-sidebar-one"][vc_column_inner][vc_column_text] PROJEKT INFORMATIONEN Kunde öffentlich-rechtliche Landesrundfunkanstalt (LRA) Anwendungsfall Modellierung eines Datenmodells und Entwicklung von ETL Prozessen unter Beachtung der Abhängigkeiten bestehender Geschäftsprozesse Zielsetzung Überführung einer manuellen Insellösung in einen automatisierten und integrierten Prozess Integration des Controlling-Prozesses in die unternehmensweite IT-Landschaft Gewährleistung Datenschutz, Verschlüsslung kritischer Personendaten Datenanalyse, Datenmodellierung, Datenqualität Fachliche KPIs erstellen Technologie IBM DB2, Advanced Query Tool V10, Informatica PowerCenter V10.2, IBM Lotus Notes, MS Visio, MS Project, TeamTracker Kundenvorteile Datenqualität Zeiteinsparung im Controlling, dadurch mehr Zeit für fachliche Analysen Datenhaltung im IT-Bereich (Backup, Housekeeping, Datenschutz) Strukturierte und bereinigte Daten zentral verfügbar im DWH Performanceverbesserung durch Migration auf andere Datenbank [/vc_column_text][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][vc_column offset="vc_col-lg-4 vc_col-md-4" el_class="reference-mobile-order-3"][vc_row_inner el_class="reference-detail-right-sidebar-one-heading"][vc_column_inner][vc_custom_heading text="DIESE REFERENZEN KÖNNTEN SIE AUCH INTRESSIEREN:" font_container="tag:h6|text_align:left|color:%23193d66" use_theme_fonts="yes"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_row_inner el_class="background-color-grey reference-detail-right-sidebar-two"][vc_column_inner][tiq_reference_link_box tiq_reference_link="url:http%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Freferenzen%2Fcontrolling-mit-qlikview%2F|title:Intelligentes%20Controlling%20mit%20QlikView%C2%AE%20bei%20den%20Karosseriewerken%20Dresden||"][tiq_reference_link_box tiq_reference_link="url:http%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Freferenzen%2Fautomatisierung-berichtswesen-marktplanung_qlikview%2F|title:Automatisierung%20des%20Berichtswesen%20mit%20QlikView%C2%AE%20bei%20der%20Deutschen%20Telekom%20AG||"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][/vc_row][vc_row el_class="container"][vc_column][tiq_start_service_boxes start_service_box_1_image="10225" start_service_box_2_image="10226" start_service_box_3_image="10224" start_service_box_4_image="10223" start_service_box_5_image="10222" start_service_convert_as_slider="true" start_service_title="Unsere Leistungen" start_service_box_1_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fbusiness-intelligence%2F|title:Business%20Intelligence||" start_service_box_1_title="Business Intelligence" start_service_box_2_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fbig-data%2F|title:Big%20Data||" start_service_box_2_title="Big Data" start_service_box_3_url="url:http%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fadvanced-analytics%2F|title:Advanced%20Analytics||" start_service_box_3_title="Advanced Analytics" start_service_box_4_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fdatenqualitaet%2F|title:Datenqualit%C3%A4tsmanagement" start_service_box_4_title="Graphdaten" start_service_box_5_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fberatung%2F|title:Beratung||" start_service_box_5_title="Beratung" start_service_box_6_url="|||"][/vc_column][/vc_row] ...

Big Data-Analytics und Dashboarding für Stimmungsbarometer mit Social Listening

[vc_row el_class="container"][vc_column][vc_btn title="Referenzen" style="classic" shape="square" color="btn-light-orange-blue" i_icon_fontawesome="fa fa-angle-double-left" add_icon="true" link="url:http%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Freferenzen%2F|title:Referenzen||"][/vc_column][/vc_row][vc_row el_class="container reference-mobile" el_id="reference-detail-layout"][vc_column el_class="reference-detail-layout-left .reference-mobile-order-2" offset="vc_col-lg-8 vc_col-md-8"][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_single_image image="9735" img_size="750x495" el_class="reference-detail-layout-left-image"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_tta_accordion shape="square" gap="20" c_position="right" active_section="1" el_class="reference-detail-left-accordion"][vc_tta_section title="Die Herausforderung" tab_id="1508250369004-11fd70c1-c50a"][vc_column_text]Die fortschreitende Digitalisierung hat einen enormen Einfluss auf das Konsumverhalten der Verbraucher. Durch die stetig wachsenden technischen Möglichkeiten werden Produkt- und Preisvergleiche für jeden Anwender immer einfacher. Das hat zur Folge, dass die Konsumenten ihr Kaufverhalten immer mehr auch von der Reputation des Unternehmens bzw. der Marke abhängig machen. Die Bewertung bzw. das Image von Marken und Unternehmen stellt damit einen steigenden Erfolgsfaktor bei der Vermarktung von Produkten dar. Unser Projektpartner aus dem Bereich der Medienbranche analysiert die Wahrnehmung von Unternehmen und Marken im Web im Vergleich zu ihren Wettbewerbern über Stimmungsbarometer. Dazu nutzt er eine Vielzahl an unterschiedlichen Online-Datenquellen, wie z.B. Social-Media-Kanäle, Newsfeed, Blogs und Nachrichtenportale. Bisher erstellte unser Partner diese Analysen lokal in Excel und stieß aufgrund der hohen und kontinuierlich steigenden Datenmenge immer mehr an seine Grenzen. Zusätzlich sollte es möglich sein, die Informationen in Themen einzuteilen, ohne dabei einen aufwendigen manuellen Anteil zu haben. Das bisher verwendete Modell zur Klassifizierung der Online-Daten in bestimmte Themen (sog. Topic Modeling) war nicht auf große Datenmengen ausgelegt und nicht ausreichend performant. Auch die Benennung der einzelnen Themen aus dem Topic Modeling erfolgte manuell und benötigte klare Standards. Der Aufwand für die Analysen war dadurch sehr hoch und für die Analysten nicht mehr zu bewältigen. Unser Partner hat sich bei der Suche nach einer Big Data Analytics-Lösung an uns gewandt, mit der er aus den oben beschriebenen Online-Datenquellen die Wahrnehmung von Unternehmen und Marken analysieren und Stimmungsbarometer daraus visualisiert darstellen kann. Die Analysen sollten zukünftig schneller, effizienter und qualitativ hochwertiger durchführbar sein und mehr Freiheiten bei Datenbeschaffung und Datenselektion bieten. Die Datenmodellierung soll zukünftig auf Basis eines universellen Modells mit einem effizienteren automatisierten Algorithmus erfolgen. Zudem sollen die Dashboards der Analysen in Bezug auf Tonalität, Reputation, Sentiment für den internen Gebrauch genutzt werden und interessierten Kunden exklusiv im ansprechenden Design zur Verfügung gestellt werden.[/vc_column_text][/vc_tta_section][vc_tta_section title="Der Lösungsweg" tab_id="1508250369051-4a626d72-344d"][vc_column_text]In diesem Projekt unterstützte TIQ Solutions das Forschungs- und Entwicklungsteam des Projektpartners allumfänglich angefangen bei der Datenintegration bis hin zur Datenvisualisierung und dem Reporting. Für die Big Data-Integration aus einer Vielzahl von Online-Datenquellen hat das Team von TIQ Solutions einen Cloudera Cluster in der Azure Cloud aufgebaut. Für eine integrierte und abgestimmte schnell nutzbare Umgebung mit wenig Administrations- und Konfigurationsaufwand entwickelte das Team ein Ansible-Skript, das in kürzester Zeit vollautomatisiert eine Cloudera-Umgebung in der Azure Cloud aufbaut. Für Datenbeschaffung und -import wurde eine Schnittstelle zu einem Amazon S3 Storage implementiert. Die Persistierung der Daten erfolgt nun in Hive und der Datenzugriff wurde mittels Hue (SQL) und Jupyter (Python, R) umgesetzt. Ein entscheidender Teil der (Social Media-) Analyse ist die Bestimmung relevanter Themen (Topics), die im Zusammenhang mit der betrachteten Entität stehen. Dazu wurde unter R zunächst ein Topic Model entwickelt, dass über Clusterverfahren relevante Themen identifiziert. Darüber hinaus kann über eine in Python entwickelte NLP-Pipeline das jeweilige Thema der geladenen Textfragmente bestimmt werden. In der Aggregation ergibt sich hieraus die Möglichkeit der quantitativen Auswertung der Themen, mit denen Unternehmen und ihre Benchmarks in Verbindung gebracht werden.  Das Topic Modeling profitiert dabei von der skalierbaren Cloud-Architektur, die es ermöglicht, auch große Textcorpora zu analysieren. Zusätzlich wurde die Klassifizierung neuer Textfragmente in den Import der Daten integriert, wodurch direkt auf die Themenanalyse zugegriffen werden kann. Die Beladung, Aggregation der Daten und die Visualisierung der Ergebnisse erfolgt auf einem Qlik Sense Server, welcher als Basis für verschiedene Apps und Dashboards für ein Reporting dient. Doch die Datenvisualisierung in der Qlik Sense Oberfläche erfüllte die Kundenanforderungen nicht ausreichend. Daher haben die BI-Entwickler von TIQ Solutions eine Web-Application auf Basis des Python-Webframeworks Django entwickelt, auf welcher ein eigenständiges Dashboard präsentiert wird. Die Daten werden dabei nicht neu aggregiert, sondern über die Qlik Sense Engine API  bezogen und anschließend mit Hilfe des Frameworks Chart.js visualisiert.[/vc_column_text][/vc_tta_section][vc_tta_section title="Das Ergebnis" tab_id="1508252697978-ef0a40d1-ea09"][vc_column_text]Für die Erstellung von Stimmungsbarometern aus einer Vielzahl an Onlinedaten kann unser Partner jetzt seine Analysen in einem Big Data Cluster transparent, optimiert, schnell und qualitätsgesichert durchführen. Die Analysten können sich die benötigten Daten eigenständig beschaffen und sind nicht auf explizite Datenlieferungen eines Dienstleisters angewiesen. Durch das Topic Modelling kann jetzt die Wahrnehmung der Unternehmen / Marken zu unterschiedlichen Themen explizit dargestellt und auswertet werden. Mit der Nutzung von Qlik Sense kann unser Partner eigenständig neue Analysen ohne Entwicklerkenntnisse erstellen. Zudem bietet Qlik Sense über die API Möglichkeiten zur flexibleren Entwicklung von Visualisierungen und zur Implementierung von erweiterten Funktionen. Mit den zusätzlich entwickelten Dashboards erhält unser Partner ein aussagekräftiges Reporting, welches jetzt Darstellungen weiterer Datenzusammenhänge ermöglicht. Mit der Bereitstellung von Templates kann unser Partner nun seinen Kunden auch für ihr Reporting individualisierte Dashboards anbieten.[/vc_column_text][/vc_tta_section][/vc_tta_accordion][vc_row_inner el_class="reference-detail-left-heading"][vc_column_inner][vc_custom_heading text="Grafik zur Kundenreferenz" font_container="tag:h3|text_align:left" use_theme_fonts="yes"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_row_inner el_class="reference-detail-left-heading"][vc_column_inner width="1/2"][vc_single_image image="9694" img_size="330x140" onclick="link_image"][vc_column_text]Architekturskizze des Big Data-Analytics- und Dashboardsystems[/vc_column_text][/vc_column_inner][vc_column_inner width="1/2"][vc_single_image image="9703" img_size="330x140" onclick="link_image"][vc_column_text]Ablauf Topic Modeling zur Datenexploration großer Textsammlungen[/vc_column_text][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_row_inner el_class="reference-detail-left-heading"][vc_column_inner width="1/2"][vc_single_image image="9733" img_size="330x140" onclick="link_image"][vc_column_text]Darstellung der Stimmungsbarometer mit Qlik Sense[/vc_column_text][/vc_column_inner][vc_column_inner width="1/2"][vc_single_image image="9732" img_size="330x140" onclick="link_image"][vc_column_text]Darstellung der Stimmungsbarometer mit einer funktionserweiternden Visualisierungsapp[/vc_column_text][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][vc_column offset="vc_col-lg-4 vc_col-md-4" el_class=".reference-mobile-order-1"][vc_row_inner el_class="background-color-grey reference-detail-right-sidebar-one"][vc_column_inner][vc_column_text] PROJEKT INFORMATIONEN Kunde PR/ Medienbranche Anwendungsfall Entwicklung einer Big Data Analytics-Lösung  und Dashboard-Darstellung der KPIs in Form eines Stimmungsbarometers für Unternehmen und Marken Zielsetzung Verarbeitung sehr großer Datenmengen Skalierungsmöglichkeiten Thematische Klassifizierung großer Textsammlungen mittels Machine-Learning Visualisierung der Ergebnisse in moderner Dashboard-Optik Technologie Microsoft Azure, Cloudera, Ansible, Qlik Sense Server, Hadoop, Hive, Oozie, Spark, Zookeeper, Hue, Impala, ADLS Client, Sqoop, MySQL, Juypter Server, Python, R, Qlik Sense, Django, Chart.js Kundenvorteile Schnellere, transparentere Analysen großer Datenmengen durch Big Data-Architektur in Azure Cloud Konzentration auf die fachlichen Analysen statt auf die Datenbereitstellung Verbesserte Aussagekraft der Analysen und Erkennen von weiteren Zusammenhängen in den Daten Live-Analysen direkt im Dashboard Optionen zur Individualisierung für die Dashboards auch im Corporate-Design der Kunden Optimale Darstellung der Ergebnisse vor allem für Kundenpräsentationen [/vc_column_text][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][vc_column offset="vc_col-lg-4 vc_col-md-4" el_class="reference-mobile-order-3" css=".vc_custom_1536932145604{margin-bottom: -100px !important;}"][vc_row_inner el_class="reference-detail-right-sidebar-one-heading"][vc_column_inner][vc_custom_heading text="DIESE REFERENZEN KÖNNTEN SIE AUCH INTRESSIEREN:" font_container="tag:h6|text_align:left|color:%23193d66" use_theme_fonts="yes"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_row_inner el_class="background-color-grey reference-detail-right-sidebar-two"][vc_column_inner][tiq_reference_link_box tiq_reference_link="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Freferenzen%2Fbig-data-telekommunikationsbranche%2F|title:Big%20Data%20f%C3%BCr%20das%20digitale%20Fernsehen%20und%20Telefonieren%20bei%20der%20deutschen%20Telekom||"][tiq_reference_link_box tiq_reference_link="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Freferenzen%2Fintelligente-social-media-analyse%2F|title:Intelligente%20Social%20Media%20Analyse%20bei%20der%20Leipziger%20Tourismus%20und%20Marketing%20GmbH||"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][/vc_row][vc_row el_class="container"][vc_column][tiq_start_service_boxes start_service_box_1_image="10226" start_service_box_2_image="10225" start_service_box_3_image="10224" start_service_box_4_image="10223" start_service_box_5_image="10222" start_service_convert_as_slider="true" start_service_title="Unsere Leistungen" start_service_box_1_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fbig-data%2F|title:Big%20Data||" start_service_box_1_title="Big Data" start_service_box_2_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fbusiness-intelligence%2F|title:Business%20Intelligence||" start_service_box_2_title="Business Intelligence" start_service_box_3_url="url:http%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fadvanced-analytics%2F|title:Advanced%20Analytics||" start_service_box_3_title="Advanced Analytics" start_service_box_4_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fdatenqualitaet%2F|title:Graphdaten" start_service_box_4_title="Datenqualitätsmanagement" 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Aufbau eines Data Warehouse in einer Versicherung

[vc_row el_class="container"][vc_column][vc_btn title="Referenzen" style="classic" shape="square" color="btn-light-orange-blue" i_icon_fontawesome="fa fa-angle-double-left" add_icon="true" link="url:http%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Freferenzen%2F|title:Referenzen||"][/vc_column][/vc_row][vc_row el_class="container reference-mobile" el_id="reference-detail-layout"][vc_column el_class="reference-detail-layout-left .reference-mobile-order-2" offset="vc_col-lg-8 vc_col-md-8"][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_single_image image="8751" img_size="750x495" el_class="reference-detail-layout-left-image"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_tta_accordion shape="square" gap="20" c_position="right" active_section="1" el_class="reference-detail-left-accordion"][vc_tta_section title="Die Herausforderung" tab_id="1508250369004-11fd70c1-c50a"][vc_column_text]Im Zuge der Anbindung eines neuen zentralen Bestandssystems hat unser Team ein Data Warehouse im Unternehmen implementiert, welches u.a. das neue System anbindet und als Informationsbasis für das bestehende Reporting dient. Das Data Warehouse wurde nach dem Data Vault-Modell implementiert.[/vc_column_text][/vc_tta_section][vc_tta_section title="Der Lösungsweg" tab_id="1508250369051-4a626d72-344d"][vc_column_text] Anforderungsmanagement und Spezifizierung der Systemlandschaft Anbindung von Quellsystemen | ETL-Prozesse (inkl. Aggregationen, Historisierung) Migrations-, Validierungs- und Bereinigungsprozessen Spezifizierung und Implementierung von Stage-, Raw Vault-, Business Vault- und Access-Layer Performanz-Optimierung und Test [/vc_column_text][/vc_tta_section][vc_tta_section title="Das Ergebnis / Kundennutzen" tab_id="1508252697978-ef0a40d1-ea09"][vc_column_text] Anbindung an das neue zentrale Bestandssystems Zentrale Informationsbasis für das bestehende Reporting Anbindung weiterer Systeme [/vc_column_text][/vc_tta_section][/vc_tta_accordion][/vc_column][vc_column offset="vc_col-lg-4 vc_col-md-4" el_class=".reference-mobile-order-1"][vc_row_inner el_class="background-color-grey reference-detail-right-sidebar-one"][vc_column_inner][vc_column_text] PROJEKT INFORMATIONEN Kunde Versicherung Anwendungsfall Aufbau eines Data Warehouse im Rahmen der Einführung eines neuen zentralen Bestandssystems in einer Versicherung Technologie SQL Server 2016 | Talend Data Integration 6.3.1 | ER Studio| Dbeaver[/vc_column_text][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][vc_column offset="vc_col-lg-4 vc_col-md-4" el_class="reference-mobile-order-3"][vc_row_inner el_class="reference-detail-right-sidebar-one-heading"][vc_column_inner][vc_custom_heading text="DIESE REFERENZEN KÖNNTEN SIE AUCH INTRESSIEREN:" font_container="tag:h6|text_align:left|color:%23193d66" use_theme_fonts="yes"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_row_inner el_class="background-color-grey reference-detail-right-sidebar-two"][vc_column_inner][tiq_reference_link_box tiq_reference_link="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Freferenzen%2Fvertriebscontrolling-in-der-pharmabranche%2F|title:Vertriebscontrolling%20in%20der%20Pharmabranche%20mit%20Qlik%20Sense%C2%AE||"][tiq_reference_link_box tiq_reference_link="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Freferenzen%2Fcustomer-analytics-in-der-retailbranche%2F|title:Customer%20Analytics%20in%20der%20Retailbranche||"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][/vc_row][vc_row el_class="container"][vc_column][tiq_start_service_boxes start_service_box_1_image="10224" start_service_box_2_image="10226" start_service_box_3_image="10225" start_service_box_4_image="10223" start_service_box_5_image="10222" start_service_convert_as_slider="true" start_service_title="Unsere Leistungen" start_service_box_1_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fadvanced-analytics%2F|title:Advanced%20Analytics||" start_service_box_1_title="Advanced Analytics" start_service_box_2_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fbig-data%2F|title:Big%20Data||" start_service_box_2_title="Big Data" start_service_box_3_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fbusiness-intelligence%2F|title:Business%20Intelligence||" start_service_box_3_title="Business Intelligence" start_service_box_4_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fdatenqualitaet%2F|title:Datenqualit%C3%A4tsmanagement" start_service_box_4_title="Graphdaten" start_service_box_5_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fberatung%2F|title:Beratung" start_service_box_5_title="Beratung" start_service_box_6_url="|||"][/vc_column][/vc_row] ...

Verarbeitung von Maschinendaten mittels SQL Server Service Broker

[vc_row el_class="container"][vc_column][vc_btn title="Referenzen" style="classic" shape="square" color="btn-light-orange-blue" i_icon_fontawesome="fa fa-angle-double-left" add_icon="true" link="url:http%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Freferenzen%2F|title:Referenzen||"][/vc_column][/vc_row][vc_row el_class="container reference-mobile" el_id="reference-detail-layout"][vc_column el_class="reference-detail-layout-left .reference-mobile-order-2" offset="vc_col-lg-8 vc_col-md-8"][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_single_image image="8755" img_size="750x495" el_class="reference-detail-layout-left-image"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_tta_accordion shape="square" gap="20" c_position="right" active_section="1" el_class="reference-detail-left-accordion"][vc_tta_section title="Die Herausforderung" tab_id="1508250369004-11fd70c1-c50a"][vc_column_text]Für unseren Kunden aus der Lebensmittelbranche hat unser Team den Einsatz des Features SQL Server Service Broker External Activation Application als Load-Balancing-Schnittstelle zwischen Produktion und Analytics evaluiert und Handlungsempfehlungen abgeleitet.[/vc_column_text][/vc_tta_section][vc_tta_section title="Der Lösungsweg" tab_id="1508250369051-4a626d72-344d"][vc_column_text] Aufbau der ETL-Strecke von den Maschinen bis zur Persistenzschicht mittels SSIS Messung SQL-Server-/ Betriebssystem- und Netzwerk-Performance-Kennzahlen während des Datenflusses Ableitung von Handlungsempfehlungen [/vc_column_text][/vc_tta_section][vc_tta_section title="Das Ergebnis / Kundennutzen" tab_id="1508252697978-ef0a40d1-ea09"][vc_column_text] SQL Server Service Broker als performante Schnittstelle um den Server zu entlasten Aufbau einer Datenflusstrecke von der Maschine, über den SQL Server bis hin zu externen Analytics-Clients [/vc_column_text][/vc_tta_section][/vc_tta_accordion][/vc_column][vc_column offset="vc_col-lg-4 vc_col-md-4" el_class=".reference-mobile-order-1"][vc_row_inner el_class="background-color-grey reference-detail-right-sidebar-one"][vc_column_inner][vc_column_text] PROJEKT INFORMATIONEN Kunde Lebensmittelhersteller Anwendungsfall Verarbeitung von Maschinendaten mittels SQL Server Service Broker Technologie MS SQL Server | Service Broker | Datenmodellierung | Performance Tuning | SQL Server Health Check | T-SQL | Performance Monitoring | SQL Server Administration | C#[/vc_column_text][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][vc_column offset="vc_col-lg-4 vc_col-md-4" el_class="reference-mobile-order-3"][vc_row_inner el_class="reference-detail-right-sidebar-one-heading"][vc_column_inner][vc_custom_heading text="DIESE REFERENZEN KÖNNTEN SIE AUCH INTRESSIEREN:" font_container="tag:h6|text_align:left|color:%23193d66" use_theme_fonts="yes"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_row_inner el_class="background-color-grey reference-detail-right-sidebar-two"][vc_column_inner][tiq_reference_link_box tiq_reference_link="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Freferenzen%2Fvertriebscontrolling-in-der-pharmabranche%2F|title:Vertriebscontrolling%20in%20der%20Pharmabranche%20mit%20Qlik%20Sense%C2%AE||"][tiq_reference_link_box tiq_reference_link="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Freferenzen%2Fcustomer-analytics-in-der-retailbranche%2F|title:Customer%20Analytics%20in%20der%20Retailbranche||"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][/vc_row][vc_row el_class="container"][vc_column][tiq_start_service_boxes start_service_box_1_image="10224" start_service_box_2_image="10226" start_service_box_3_image="10225" start_service_box_4_image="10223" start_service_box_5_image="10226" start_service_convert_as_slider="true" start_service_title="Unsere Leistungen" start_service_box_1_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fadvanced-analytics%2F|title:Advanced%20Analytics||" start_service_box_1_title="Advanced Analytics" start_service_box_2_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fbig-data%2F|title:Big%20Data||" start_service_box_2_title="Big Data" start_service_box_3_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fbusiness-intelligence%2F|title:Business%20Intelligence||" start_service_box_3_title="Business Intelligence" start_service_box_4_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fdatenqualitaet%2F|title:Datenqualit%C3%A4tsmanagement" start_service_box_4_title="Graphdaten" start_service_box_5_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fberatung%2F|title:Beratung||" start_service_box_5_title="Beratung" start_service_box_6_url="|||"][/vc_column][/vc_row] ...

Entwicklung einer ETL-Schnittstelle auf Basis von Talend

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Dazu wurde auf Basis von Talend (Echtzeitdaten-Integrationssoftware) eine komplexe fachliche und technische Zwischenlösung als ETL-Strecke entwickelt. Hintergrund der Entwicklung ist eine optimierte Administration der Tarifdaten für den stationären sowie mobilen Ticketverkauf.[/vc_column_text][/vc_tta_section][vc_tta_section title="Der Lösungsweg" tab_id="1508250369051-4a626d72-344d"][vc_column_text]Nach Zusammenführung der fachlichen Anforderungen spezifizierte unser Team mit weiteren Projektmitgliedern die Systemlandschaft und evaluierte darauf aufbauend die Toolauswahl. Anschließend erfolgte die Anbindung der Quellsysteme und Schnittstellen-Datenbanken sowie die Generierung des Datenformats für die Zielstruktur. Ebenso gehörten umfangreiche Abstimmungen sowohl beim Kunden als auch mit dem Anbieter der Softwarelösung zur Ablage und Verwaltung der bisherigen Tarifdaten im zukünftigen Branchenstandard dazu.[/vc_column_text][/vc_tta_section][vc_tta_section title="Das Ergebnis / Kundennutzen" tab_id="1508252697978-ef0a40d1-ea09"][vc_column_text]Als Ergebnis dient unter anderem eine speziell entwickelte generische ETL-Strecke, die mit wenig Anpassungsbedarf alle Tarifdaten über die Schnittstelle in das Zielformat migriert und auch den Rückweg ermöglicht.[/vc_column_text][/vc_tta_section][/vc_tta_accordion][/vc_column][vc_column offset="vc_col-lg-4 vc_col-md-4" el_class=".reference-mobile-order-1"][vc_row_inner el_class="background-color-grey reference-detail-right-sidebar-one"][vc_column_inner][vc_column_text] PROJEKT INFORMATIONEN Kunde Logistik Anwendungsfall Entwicklung einer ETL-Schnittstelle zur Migration der bestehenden Tarifdaten von über 70 deutschen Verkehrsverbünden Technologie MS Access 2016 | SQLite, XML | Talend Data Integration 6.5.1 | H2 Database | Produkteditor[/vc_column_text][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][vc_column offset="vc_col-lg-4 vc_col-md-4" el_class="reference-mobile-order-3"][vc_row_inner el_class="reference-detail-right-sidebar-one-heading"][vc_column_inner][vc_custom_heading text="DIESE REFERENZEN KÖNNTEN SIE AUCH INTRESSIEREN:" font_container="tag:h6|text_align:left|color:%23193d66" use_theme_fonts="yes"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_row_inner el_class="background-color-grey reference-detail-right-sidebar-two"][vc_column_inner][tiq_reference_link_box tiq_reference_link="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Freferenzen%2Fvertriebscontrolling-in-der-pharmabranche%2F|title:Vertriebscontrolling%20in%20der%20Pharmabranche%20mit%20Qlik%20Sense%C2%AE||"][tiq_reference_link_box tiq_reference_link="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Freferenzen%2Feinfuehrung-eines-data-warehouse-in-einer-versicherung%2F|title:Aufbau%20eines%20Data%20Warehouse%20in%20einer%20Versicherung||"][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][/vc_row][vc_row el_class="container"][vc_column][tiq_start_service_boxes start_service_box_1_image="10224" start_service_box_2_image="10226" start_service_box_3_image="10225" start_service_box_4_image="10223" start_service_box_5_image="10222" start_service_convert_as_slider="true" start_service_title="Unsere Leistungen" start_service_box_1_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fadvanced-analytics%2F|title:Advanced%20Analytics||" start_service_box_1_title="Advanced Analytics" start_service_box_2_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fbig-data%2F|title:Big%20Data||" start_service_box_2_title="Big Data" start_service_box_3_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fbusiness-intelligence%2F|title:Business%20Intelligence||" start_service_box_3_title="Business Intelligence" start_service_box_4_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fdatenqualitaet%2F|title:Datenqualit%C3%A4tsmanagement" start_service_box_4_title="Graphdaten" start_service_box_5_url="url:https%3A%2F%2Fwww.tiq-solutions.de%2Fleistungen%2Fberatung%2F|title:Beratung||" start_service_box_5_title="Beratung" start_service_box_6_url="|||"][/vc_column][/vc_row] ...