Wenn das Dashboard die nächste Frage offenlässt
Reports und Dashboards beantworten wiederkehrende Fragen verlässlich. Im Arbeitsalltag entstehen aus einem Ergebnis jedoch häufig neue Fragen.
Vordefinierte Berichts- und Analysewege reichen dafür nicht immer aus. Neue Reports brauchen Zeit. Manuelle Exporte können Auswertungen aus der kontrollierten BI-Landschaft herauslösen.
Fachbereiche benötigen einen flexibleren Zugang zu ihren Daten, ohne auf konsistente Kennzahlen, Berechtigungen und Datenqualität zu verzichten.
Typische Anschlussfragen aus dem Reporting
- Welche Region verursacht die Abweichung?
- Seit wann besteht die Entwicklung?
- Welche Produkte oder Kundengruppen sind betroffen?
- Welche Faktoren erklären das Ergebnis?
Daten interaktiv analysieren
Data Insights erweitert bestehende BI-Landschaften um interaktive Analysen mit KI-Agenten. Fachbereiche können Daten schrittweise eingrenzen, vergleichen und neue Fragen direkt aus den Ergebnissen ableiten.
So entsteht aus einer fachlichen Frage eine nachvollziehbare Analyse, die sich Schritt für Schritt vertiefen lässt.
Einordnung
Business Intelligence mit KI erweitern
Reports, Dashboards und Self-Service Analytics bleiben der richtige Ansatz für wiederkehrende Informationsbedarfe. Data Insights ergänzt diese Grundlage dort, wo Fachbereiche neue Fragen untersuchen und Analysen flexibel weiterführen möchten.
Business Intelligence wird dadurch nicht ersetzt. Sie wird um interaktive und KI-gestützte Analyseformen erweitert.
Die fachliche Grundlage entscheidet
Verlässliche Antworten benötigen kontrollierte Datenmodelle, konsistente Kennzahlen und geregelte Zugriffe.
Unsere Leistungen
BI- und Analytics-Landschaften weiterentwickeln
Unter Data Insights bündelt HMS klassische Business Intelligence, interaktive Datenanalyse und agentische Analysefunktionen. Wir entwickeln Datenmodelle, Reporting- und Analyseanwendungen weiter und integrieren Analytics Agents in bestehende Daten- und Prozesslandschaften.
Was verlässliche Analysen auszeichnet
Entscheidend ist das Zusammenspiel technischer, fachlicher und organisatorischer Regeln.
- Kontrollierte Datenbasis
Freigegebene Daten, fachliche Definitionen und konsistente Kennzahlen bilden die Grundlage. - Geregelte Zugriffe
Rollen und Berechtigungen steuern, welche Daten und Analysefunktionen genutzt werden dürfen. - Nachvollziehbare Analyseschritte
Relevante Datenquellen, Filter und Abfragen werden entsprechend den Anforderungen dokumentiert. - Fachliche Verantwortung
KI unterstützt die Analyse. Bewertung und Entscheidung bleiben bei den verantwortlichen Fachbereichen.
Unser Vorgehen
So entwickelt HMS Data-Insights-Anwendungen
Wir führen Analysebedarf, Datenbasis, Architektur und Betrieb schrittweise zu einer integrierten Anwendung zusammen.
1. Analysebedarf klären
Wir untersuchen, welche Fragen Fachbereiche bearbeiten, wo bestehende Reports enden und welche Ergebnisse benötigt werden.
2. Datenbasis bewerten
Wir prüfen Datenqualität, Kennzahlen, Datenmodelle, Berechtigungen und die technische Anschlussfähigkeit.
3. Architektur festlegen
Wir entwerfen das Zusammenspiel aus Datenzugriff, Semantik, Analyseoberfläche, KI-Funktionen und Governance.
4. Anwendung entwickeln
Wir realisieren Reports, individuelle Analyseanwendungen, Conversational Analytics oder spezialisierte Analytics Agents.
5. Qualität prüfen
Wir testen Abfragen, Ergebnisse und Zugriffe. Qualitätsroutinen und relevante Auswertungsschritte werden entsprechend den Anforderungen dokumentiert.
6. Betrieb organisieren
Wir integrieren die Anwendung in die vorhandene Systemlandschaft und berücksichtigen Monitoring, Support und Weiterentwicklung.
Data Insights in der Praxis
Data Insights verbindet fachliche Analyse, zugängliche Daten und ausführbare Analyseprozesse. Die folgenden Projekte zeigen, wie HMS Daten, Analytics und KI in unterschiedlichen Anwendungssituationen verbindet.
Sales Analytics Platform für Bayer Vital
Bayer Vital verbindet Kundenmanagement mit modernen Technologien, um schnell auf Marktveränderungen zu reagieren. Analytische Erkenntnisse unterstützen die Optimierung von Vertriebs- und Marketingprozessen in den Absatzkanälen.
Customer Journey Analytics mit einer automatisierten CRM-Datenpipeline
HMS entwickelte eine automatisierte CRM-Datenpipeline für Customer Journey Analytics. Die Lösung integriert Daten aus mehreren Quellen und stellt täglich qualitätsgesicherte Daten für CRM Analytics und Customer Journey Insights bereit.
Global BI bei BioHorizons Camlog
BioHorizons Camlog arbeitete mit HMS zusammen, um ein robustes Data Warehouse und Power-BI-Modell zu entwickeln. Dies ermöglicht nun eine effiziente und zuverlässige Berichterstattung.
Warum HMS
BI, Analytics und AI Engineering zusammenführen
Data Insights erfordert mehr als eine neue Analyseoberfläche. Datenmodelle, Softwarearchitektur, KI-Funktionen und betriebliche Anforderungen müssen zusammenpassen.
HMS verbindet:
- Business Intelligence und Reporting
- Data Science und Analytics
- Software Engineering und Integration
- Governance und Qualitätssicherung
- Deployment und produktiven Betrieb
Wir beraten unabhängig von einzelnen Technologieanbietern. Entscheidungen treffen wir mit Blick auf den Anwendungsfall, die vorhandene Systemlandschaft und die langfristige Nutzbarkeit.
Die Qualität unserer Arbeit zeigt sich auch in der unabhängigen BARC-Kundenbefragung*.
35+
Jahre Erfahrung in komplexen Systemlandschaften
450+
Data-&-AI-Projekte durchgeführt
100%
Zufriedenheit & Weiterempfehlung*
FAQ
Fragen zu Agentic Analytics und Data Insights
Antworten zu Analytics Agents, Conversational Analytics und nachvollziehbaren Analyseprozessen.
Nein. Häufig lassen sich vorhandene Datenmodelle, Dashboards und BI-Plattformen weiterverwenden. Wir prüfen, welche Komponenten tragfähig sind und wo Ergänzungen sinnvoll werden.
Conversational Analytics eignet sich, wenn Nutzer Fragen in natürlicher Sprache an einen kontrollierten Datenbestand stellen möchten. Die Qualität der Antworten hängt wesentlich von Datenmodell, fachlicher Semantik und Berechtigungen ab.
Ein Chatbot führt primär einen Dialog und beantwortet Anfragen. Analytics Agents greifen zusätzlich auf freigegebene Datenmodelle und Analysewerkzeuge zu, stellen Rückfragen und unterstützen aufeinander aufbauende Analyseschritte.
Agentic Analytics geht über einzelne dialogische Abfragen hinaus. Analytics Agents können mehrstufige Analyseaufgaben planen, freigegebene Werkzeuge einsetzen und Zwischenergebnisse für weitere Analyseschritte nutzen. Umfang und Selbstständigkeit werden für den jeweiligen Anwendungsfall festgelegt.
Ja. Beide Datenarten benötigen jedoch unterschiedliche Verfahren. Strukturierte Analysedaten können gezielt durch Dokumente, Texte oder andere unstrukturierte Inhalte ergänzt werden.
Datenquellen, Berechtigungen, Abfragen, Filter und relevante Analyseschritte werden entsprechend den Anforderungen protokolliert. Welche Artefakte zusätzlich versioniert werden, wird bei der Konzeption festgelegt.
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In einem kostenlosen und unverbindlichen Erstgespräch ordnen wir mit Ihnen Ihr Vorhaben ein und definieren einen sinnvollen nächsten Schritt.