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Funnel Reporting oder Mehrwert ist mehr Wert

Ist die Rede vom „Sales Funnel“ nicken Vertriebler in der Regel wissend. Der Ansatz ist etabliert und unterstützt durch CRM- und Forecast-Daten die Steuerung des Vertriebs auf unterschiedlichen Ebenen. Sehr theoretisch …

Denn was ich will, ist eine schöne Übersicht per Klick. Zum Beispiel wo ich mit meinen Aufträgen stehe, was „meine Leute“ machen und wo wir unbedingt noch aktiv werden sollten. Zu kompliziert? Geht nicht? Doch. Mit BI.

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Sales Funnel Analytics – Augen zu und durch war gestern

„Wir stellen jetzt 180 Account Manager ein und verkaufen Äpfel … und sagen, es wären Bananen“. Klingt nach einem Plan. Allerdings einem schlechten. Hingegen hat eine methodische Vorgehensweise beim Verkaufsprozess Vorteile. Daher arbeiten wir bei ORBIT mit Sales Funnel Analytics, mit Qlik. Ein Blick auf die Möglichkeiten erklärt, warum.  

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Data Lake: Nutze 4 Typen von Metadaten

Ein Data Lake ist eine Methode zur Speicherung unstrukturierter Daten in einem eigenen System oder Repository. Da die Verwendung der Daten noch nicht feststeht, werden sie zunächst in ihrem Rohformat gespeichert. Data Lakes eignen sich vor allem dann, wenn große Mengen an Sensordaten anfallen, also z. B. bei der Speicherung von Fahrzeugdaten oder der Daten von Fertigungsmaschinen aus dem Internet of Things (IoT). Auch im Data Lake spielen Meta Daten eine wichtige Rolle.

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Metadaten in BI-Systemen

Metadaten im BI-System

Metadaten in BI-Systemen werden in ihrer Bedeutung häufig unterschätzt und deshalb vielfach vernachlässigt. Aber wenn wir uns kurz ein BI-System ohne Metadaten vorstellen, wird deutlich: Ohne diese Daten ist das System zwar technisch funktionsfähig, aber sowohl die Systemnutzung wie auch die -wartung sind dann äußerst problematisch.

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Update für ein Reporting-System mit Qlik

Im Rahmen einer Modernisierung der Systemlandschaft stand auch ein Update für das Reporting-System auf der Agenda eines mittelständischen Unternehmens. Da viele Berichte auf alte Datenstrukturen zugreifen, wurde das neue Data Warehouse (DWH) auf Basis dieser alten Strukturen errichtet. Die aktuellen Berichte nutzen also die bekannten Datenstrukturen und Kennzahlen, die immer noch in den gleichen Tabellen und Spalten liegen.

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