Anwendungsfall
Eine gut geplante Datenarchitektur ist das Herzstück der digitalen Transformation. Implementieren Sie eine automatisierte End-to-End-Analyseplattform, um die Analysearchitektur zu vereinfachen und klare Einblicke in Datenstrukturen zu erhalten.
Risikominderung
Die Sicherstellung einer konsistenten und zuverlässigen Datenarchitektur verringert das Risiko eines kritischen Datenverlusts oder Datendiebstahls.
Umsatzrendite
Implementieren Sie einmalig eine solide Datenstrategie, die Änderungen ohne kostspielige Umstrukturierung ermöglicht.
Mitarbeiterweiterbildung
Vereinfachen Sie Design-Entscheidungen und Implementierungsprozesse, damit sich Mitarbeiter:innen auf die analytische Transformation konzentrieren können.
Geschäftsproblem
Gibt es ein Design oder eine Architektur hinter den Daten in Ihrem Unternehmen? Wissen Sie, wie Ihre Datenquellen und Repositorys miteinander verbunden sind? Irgendwann im Laufe seines Wachstums erkennt Ihr Unternehmen, wie wichtig Daten für seinen Erfolg sind, stellt aber auch fest, dass es kein Design oder keine Standards für Datenstrukturen gibt. Beschäftigte und Gruppen im Unternehmen erstellen und akkumulieren neue Datenspeicher und Data Warehouses, ohne Anleitung zur Erfassung, Verwaltung, Sicherheit und zum Lebenszyklus der Daten.
Noch wichtiger ist, dass es schwieriger wird, die Synergieeffekte einer gemeinsamen Nutzung von Datenspeichern zu erzielen, wenn diese isoliert voneinander wachsen. Eine reibungslose Integration und Interaktion zwischen Systemen hängt von der Verwaltung der Datenarchitektur ab – aber es gibt nie einen guten Zeitpunkt, um das System zu stoppen und gute Designpraktiken einzuführen.
Analyselösung
Unternehmen können interne und externe Datenquellen integrieren und Millionen von Datenzeilen in Erkenntnisse wandeln. Beginnend mit den Fragen, die Manager regelmäßig beantwortet haben möchten, identifizieren Data Analysts relevante interne und externe Datenquellen. Sie nutzen Workflows und Analytics, um neue und historische Daten aus so unterschiedlichen Quellen wie Point-of-Sale-Apps, Kundenbindungsprogrammen, Franchise-Informationen, internen Metadaten und sogar Geodaten zusammenzuführen. Analytics automatisiert die Verarbeitung, Anreicherung, Verbindung, Umwandlung und Ausgabe der Daten, sodass Data Analysts die resultierenden, kombinierten Datasets abfragen und Visualisierungen erstellen können. Mit diesen Erkenntnissen können Führungskräfte zeitlich besser abgestimmte, datengesteuerte Entscheidungen treffen, die Profitabilität und Wachstum verbessern.
Mit Alteryx ist Folgendes möglich:
- Implementieren Sie eine End-to-End-Automatisierung von Analysen, Machine Learning und Data-Science-Prozessen.
- Verbinden Sie sich mit mehr als 80 nativ integrierten Datenquellen – von Amazon über Oracle bis Salesforce.
- Verwalten Sie Datenzugriffsrechte vollständig, um eine sichere gemeinsame Nutzung von Daten zu ermöglichen.
- Optimieren Sie die Datenpipeline und -verwaltung mit vollständiger Transparenz in jeden Schritt der Datenherkunft.
Alteryx hat dabei geholfen, Veränderungen auf operativer Ebene über Gruppen hinweg voranzutreiben und die Fragmentierung von Teams, die im Besitz der Daten dieser Gruppen waren, aufzuheben.
Kundenerfolgsgeschichten
Kundenreferenz
Protected: Sales Benchmark Index Automates 75% of Internal Analytic Processes Using Alteryx
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Kundenreferenz
Ares Management nutzt Alteryx zur Operationalisierung von Geschäftsprozessen
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