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Shaping Business Intelligence

Ob clevere Zusatzprodukte für SAP BI, Entwicklung aussagekräftiger Dashboards oder Implementierung KI-basierter Anwendungen - wir gestalten zusammen mit Ihnen die Zukunft von Business Intelligence. 

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Über uns

Als Partner mit tiefem Prozess-Know-how, Wissen der neuesten SAP-Technologien sowie hoher sozialer Kompetenz und langjähriger Projekterfahrung gestalten wir die Zukunft von Business Intelligence auch in Ihrem Unternehmen.

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Unsere Methodik

Die Mischung aus klassischem Wasserfallmodell und agiler Methodik garantiert unseren Projekten eine hohe Effizienz und Zufriedenheit auf beiden Seiten. Erfahren Sie mehr über unsere Vorgehensweise.

Produkte
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NextTables

Daten in SAP BW out of the Box bearbeiten: Mit NextTables wird das Editieren von Tabellen einfacher, schneller und intuitiver, egal ob Sie SAP BW on HANA, SAP S/4HANA oder SAP BW 4/HANA nutzen.

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NextLytics Connectoren

Die zunehmende Automatisierung von Prozessen erfordert die Konnektivität von IT-Systemen. Die NextLytics Connectoren ermöglichen eine Verbindung Ihres SAP Ökosystems mit diversen open-source Technologien.

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Data Science & Engineering

Bereit für die Zukunft? Als starker Partner stehen wir Ihnen bei der Konzeption, Umsetzung und Optimierung Ihrer KI-Anwendung zur Seite.

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SAP Planning

Wir gestalten neue Planungsanwendungen mithilfe von SAP BPC Embedded, IP oder  SAC Planning, die einen Mehrwert für Ihr Unternehmen schaffen.

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Dashboarding

Mit unserer Expertise verhelfen wir Ihnen auf Basis von Tableau, Power BI, SAP Analytics Cloud oder SAP Lumira zu aussagekräftigen Dashboards. 

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SAP Data Warehouse

Planen Sie eine Migration auf SAP HANA? Wir zeigen Ihnen, welche Herausforderungen zu beachten sind und welche Vorteile eine Migration bringt.

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Procurement Analytics

Transparente und valide Zahlen sind vor allem in Unternehmen mit dezentraler Struktur wichtig. SAP Procurement Analytics ermöglicht die Auswertung von SAP ERP-Daten in SAP BI.

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SAP HR Reporting & Analytics

Mit unserem Standardmodell für Reporting von SAP HCM mit SAP BW beschleunigen Sie administrative Tätigkeiten und stellen Daten aus verschiedenen Systemen zentral und valide zur Verfügung.

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Data Quality Management

In Zeiten von Big Data und IoT kommt der Vorhaltung einer hohen Datenqualität eine enorm wichtige Bedeutung zu. Mit unserer Lösung für Datenqualitätsmanagement (DQM) behalten Sie stets den Überblick.

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Arbeiten bei NextLytics

Wenn Du mit Freude zur Arbeit gehen möchtest und dabei Deine berufliche und persönliche Weiterentwicklung nicht zu kurz kommen soll, dann bist Du bei uns genau richtig! 

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Zeit für etwas Neues? Gehe Deinen nächsten beruflichen Schritt und gestalte Innovation und Wachstum in einem spannenden Umfeld zusammen mit uns!

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Schluss mit grauer Theorie - Zeit, die farbenfrohe Praxis kennenzulernen! Gestalte bei uns Deinen Einstieg ins Berufsleben mit lehrreichen Projekten und Freude an der Arbeit.

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Du möchtest nicht bloß die Theorie studieren, sondern Dich gleichzeitig auch praktisch von ihr überzeugen? Teste mit uns Theorie und Praxis und erlebe wo sich Unterschiede zeigen.

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Hier findest Du alle offenen Stellenangebote. Schau Dich um und bewirb Dich - wir freuen uns! Falls keine passende Stelle dabei ist, sende uns gerne Deine Initiativbewerbung zu.

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Umsatzboost mit Künstlicher Intelligenz in Sales & Marketing

Neue Technologien rund um Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Deep Learning sind immer weiter verbreitet. Dabei fällt es zunehmend schwer, sich im Buzzword-Dschungel zurecht zu finden und den Fokus nicht zu verlieren. Mit den richtigen Werkzeugen und dem passendem Team ist es jedoch auch in Ihrem Unternehmensbereich möglich, ein Machine Learning Projekt umzusetzen.

Neben klassischen Beispielen, wie einer Umsatzprognose im Bereich Finance, können auch die Bereiche Sales und Marketing von KI Anwendungen profitieren. Dazu sind die relevanten Daten meist im Unternehmen vorhanden. Interessante Use-Cases sind beispielsweise die Kundensegmentierung oder die Customer Lifetime Value Vorhersage.

Das Ziel eines Machine Learning Projekts in Sales und Marketing ist von Fachseite aus schnell ersichtlich: Umsatz steigern, Kundenzufriedenheit stärken und Kundenbindung erhöhen. Damit jedoch auch der technische Part abgedeckt wird, ist es wichtig die richtigen Schnittstellen zu anderen Abteilungen zu bilden und sicherzustellen, dass wesentliche Kernkompetenzen im Projektteam vorhanden sind. 

Der Machine Learning Workflow

Um nun die Idee in die Praxis umzusetzen und dem ML Projekt Struktur zu geben, hilft Ihnen der Machine Learning Workflow weiter. Er bildet eine Art Fahrplan und besteht aus vier wesentlichen Phasen: Define, Prototype, Production und Measure. Jede Phase beruht auf unterschiedlichen Voraussetzungen und verfolgt ein bestimmtes Ziel. 

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So wird beispielsweise sichergestellt, dass zum Start eines Projektes eine konkrete Fragestellung und Zielformulierung aufgestellt wird - angepasst an einen bestimmten Use-Case. Dies ist der erste und ein sehr bedeutsamer Teilschritt Ihres ML-Projekts und gehört im ML Lifecycle zur “Define” Phase.

Durch die systematische und zielgerichtete Begleitung des Projekts werden Fallstricke vermieden und Ihr KI-Projekt wird zum Erfolg geführt. Am Ende des ML Workflows steht Ihnen und Ihrem Team nicht nur ein produktives Modell zur Verfügung sondern auch eine entsprechend visuelle Aufbereitung, die Ihnen die Antwort auf die am Anfang definierte Fragestellung liefert.


Schauen Sie sich das Webinar an: Umsatzboost mit Künstlicher Intelligenz in Marketing & Sales

Neuer Call-to-Action


Wenn Sie mehr über den ML Lifecycle erfahren möchten und wie Sie mit dem Vorgehensmodell in spannenden Projektmöglichkeiten in Sales und Marketing Ihren Umsatz steigern, laden wir Sie gerne dazu ein, die Aufzeichnung unseres Webinars “Umsatzboost mit Künstlicher Intelligenz in Sales und Marketing” vom 20.05.2021 kostenlos anzusehen. 

Agenda:

  • Anwendungsideen für KI Projekte in Marketing & Sales
  • Voraussetzungen und Schnittstellen eines KI Projektes
  • Projektphasen des Machine Learning Lifecycles
  • Typischer Ablauf anhand eines Datenbeispiels
  • Funktionsweise eines produktiven Machine Learning Modells

Tech-Talk können wir auch - im Webinar stand jedoch die verständliche Anwendung im Vordergrund.

Die Aufzeichnung können Sie hier anfordern. 

Haben Sie weiteres Interesse an dem Thema und suchen nach Hinweisen für Ihr ML Projekt? In unseren zugehörigen Blogbeiträgen möchten wir Ihnen Einblicke in die verschiedenen Themenbereiche des Webinars geben: 

 

Erfahren Sie mehr über Machine Learning und KI

 

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Jasmin Franke

Jasmin ist seit Juni 2020 als Beraterin im Bereich Data Analytics und Machine Learning tätig. Sie konnte bereits Erfahrungen in den Themen Revenue Prediction, Time Series Forecast und Customer Segmentation sammeln, sowohl im Python-Ökosystem als auch im SAP-Kontext. In ihrer Freizeit verreist sie gerne und treibt Sport.

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Gender Hinweis Aufgrund der besseren Lesbarkeit wird im Text das generische Maskulinum verwendet. Gemeint sind jedoch immer alle Menschen.

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Welcome to our blog. In this section we regularly report on news and background information on topics such as SAP Business Intelligence (BI), SAP Dashboarding with Lumira Designer or SAP Analytics Cloud, Machine Learning with SAP BW, Data Science and Planning with SAP Business Planning and Consolidation (BPC), SAP Integrated Planning (IP) and SAC Planning and much more.

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