Herausforderung

  • Integration unzuverlässiger und möglicherweise nicht gepflegter Datenquellen
  • Generierung von bereichsweit vergleichbaren Kennzahlen
  • Rollenspezifische Visualisierung und Berichterstattung
  • Benchmarking von Data-Warehouse-Lösungen

Methodik

  • Integration von Datenquellen, z. B. DOORS, Integrity, SW-Analyse-Tools
  • Erstellung von Visualisierungen und Berichtsvorlagen
  • Benchmarking von Data-Warehouse-Lösungen
  • Reporting: Visualisierung von Metriken, Rollen- und Rechte-Modell, Berichtsvorlagen
  • Rollout in Pilotprojekten

Ergebnis & Mehrwert

  • Robuste und effiziente Integration von Datenquellen
  • Automatisierte Updates des Data Warehouse
  • Fokus auf lauffähige Prototypen, die eine frühzeitige Pilotierung und Auswertung von Feedback ermöglichen
  • Visualisierung und Berichterstattung basierend auf unternehmensspezifischem „Look-and-Feel“
  • Benchmarking als Entscheidungsgrundlage für Data-Warehouse-Lösungen
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Dr. Marc Großerüschkamp
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