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Entwickeln Sie einen Datenintegrationsprozess unter Verwendung der SafetyCulture API, um Inspektionsdaten zu extrahieren und zu analysieren, und stellen Sie einen nahtlosen Datenfluss für Risikobewertung und Compliance-Überwachung sicher. Diese Lösung ermöglicht es Organisationen, die Betriebssicherheit durch die Nutzung von Echtzeiteinblicken aus digitalen Inspektionen zu verbessern.
Viele Branchen verlassen sich auf die SafetyCulture API, um Inspektionen durchzuführen, die Einhaltung von Vorschriften zu verfolgen und Sicherheitsrisiken zu verwalten. Allerdings war es eine Herausforderung, diese Daten effizient in Business-Intelligence-Systeme zu extrahieren und zu integrieren. Unser Ziel war es, eine automatisierte Pipeline zu entwickeln, die Inspektionsdaten von der SafetyCulture API abruft und für Berichterstattung und Analysen aufbereitet.
Um dies zu erreichen, haben wir einen Workflow zur Datenextraktion und -transformation entwickelt, der Echtzeitdaten abruft, bereinigt und in einem strukturierten Format speichert. Diese Lösung ermöglicht es Organisationen, Sicherheitsrisiken zu identifizieren, Compliance-Trends zu überwachen und umsetzbare Erkenntnisse zu generieren, was einen proaktiven Ansatz zur Arbeitssicherheit und betrieblichen Effizienz sicherstellt.
Entwickeln Sie einen Cockpit-Bericht für die Lieferkette, um Produkte zu identifizieren, die Gefahr laufen, ihr "Sell by Maximum Time" (SMT)-Datum zu überschreiten. Berücksichtigen Sie dabei den aktuellen Lagerbestand, Verkaufsprognosen, Produktchargen, Lagerorte und Lagerbestände.
Die Lieferkette stand vor der kritischen Herausforderung, Produkte mit Mindesthaltbarkeitsdaten (BBD) zu verwalten. Jedes Produkt hatte einen bestimmten Zeitraum, bevor es nicht mehr an Dritte verkauft werden konnte. Um potenzielle Verluste zu vermeiden, war es entscheidend, das "Verkaufen bis Maximaldatum" (SMT) zu verfolgen, das späteste Datum, an dem ein Produkt verkauft werden konnte. Unser Ziel war es, einen Algorithmus zu entwickeln, der die Anzahl der Produkte identifiziert, die Gefahr laufen, ihr SMT-Datum basierend auf aktuellem Lagerbestand und Verkaufsprognosen zu überschreiten.
Implementierung einer CI/CD-Pipeline zur Automatisierung von Deployments und Verbesserung der Effizienz von Datenverarbeitungs-Workflows in einer Cloud-basierten Umgebung. Das Projekt konzentriert sich auf Orchestrierung, Transformation, Ingestion und Reporting, während die Datenqualität, automatisierte Tests und minimaler manueller Eingriff bei Deployments sichergestellt werden.
Dieses Projekt konzentrierte sich auf die Automatisierung der CI/CD-Pipeline, um die Bereitstellungseffizienz und Datenqualität in einer cloudbasierten Umgebung zu verbessern. Durch die Implementierung von Bitbucket Pipelines ermöglichte das Team automatisierte Bereitstellungen für Cloud Composer-, Dataflow- und DBT-Projekte, wodurch der manuelle Aufwand reduziert und Fehler minimiert wurden.
Zusätzlich wurden Unit-Tests und Datenvalidierung in die Pipeline integriert, um die Zuverlässigkeit sicherzustellen. Die Einrichtung umfasste auch automatisierte Umgebungskonfigurationen für Entwicklung und Produktion, was die Test- und Bereitstellungsprozesse vereinfachte.
Umfassende Dokumentation und Schulungen wurden bereitgestellt, um den Übergang zu unterstützen, was zu schnelleren, zuverlässigeren Bereitstellungen und verbesserter Datenverarbeitungseffizienz führte.
Entwicklung einer Lösung zur Analyse von Logistikkosten durch Integration von ERP- und Logistikdaten, die es Danone ermöglicht, umsetzbare Erkenntnisse über Kostenstrukturen zu gewinnen. Das Projekt erleichterte die Sichtbarkeit der Kostenaufteilung und die Entwicklung von KPIs, was zur Kostenoptimierung und Effizienz der Lieferkette beitrug.
Durch die Integration von Danones ERP-Daten mit Datensätzen von Logistikanbietern bot dieses Projekt einen umfassenden Überblick über die Logistikkosten, der eine detaillierte Kostenaufschlüsselungsanalyse ermöglichte. Die Lösung befähigte Danone, Logistikausgaben zu analysieren, die Ursachen von Kostenschwankungen zu identifizieren und Ausgaben zu optimieren. Durch die Entwicklung benutzerdefinierter KPIs erlangte das Unternehmen eine bessere Kontrolle über die Ausgaben in der Lieferkette, was zu erheblichen Kosteneinsparungen und einer verbesserten operativen Effizienz führte. Die Implementierung stellte sicher, dass Entscheidungen datenbasiert getroffen wurden, wodurch Danone proaktiv Logistikkosten verwalten und die Gesamtleistung verbessern konnte.
Ein strukturiertes Datenkompetenz-Trainingsprogramm für ein führendes FMCG-Unternehmen, das entwickelt wurde, um die analytischen Fähigkeiten der Kundenteams zu verbessern. Die Initiative umfasste drei Benutzerstufen—Report Viewers, Medium Users und Pro Users—und befähigte sie, Daten effizient zu interpretieren, Berichte zu erstellen und fortgeschrittene Analysen für bessere Entscheidungsfindung zu nutzen.
Ein führendes FMCG-Unternehmen startete ein strukturiertes Schulungsprogramm, um die Datenkompetenz in den Kundenteams zu verbessern und so besseren Datenzugang und fundiertere Entscheidungen zu ermöglichen.
Das Programm war in drei Stufen unterteilt: Report Viewers lernten, vorgefertigte Berichte zu navigieren, Medium Users erstellten benutzerdefinierte Berichte mit integrierten Daten, und Pro Users erhielten fortgeschrittenes Training in Datenarchitektur und SQL. Dieser Ansatz befähigte die Teams, eigenständig mit Daten zu arbeiten und die Abhängigkeit von IT-Support zu verringern.
Infolgedessen wurde das Reporting effizienter, die Entscheidungsfindung schneller und die Dateninterpretation genauer, was zu den Bemühungen des Unternehmens um digitale Transformation beitrug.
Entwicklung einer Marktanteilsanalyse-Lösung, die Nielsen- und IQVIA-Daten integriert. Das System konsolidiert, transformiert und bereichert Verkaufsdaten von Einzelhändlern und Apotheken, um präzise Einblicke und automatisierte Datenqualitätsprüfungen zu bieten.
Das Market Share Cockpit ist eine leistungsstarke Analyselösung, die Sell-out-Daten von Nielsen und IQVIA konsolidiert und anreichert, um eine einheitliche Sicht auf die Marktleistung zu bieten. Durch die Integration externer Informationen mit internen ERP-Berichten ermöglicht es genaue Vergleiche und tiefere Einblicke in das Verbraucherverhalten.
Automatisierte Datenqualitätsprüfungen, KPI-Analysen und hierarchische Transformationen gewährleisten die Genauigkeit und Konsistenz der Daten über alle Berichtsebenen hinweg. Diese Lösung befähigt Unternehmen, Trends zu verfolgen, Strategien zu optimieren und fundierte, datengestützte Entscheidungen mit Zuversicht zu treffen.
Entwicklung einer Verkaufsanalyse-Lösung, die es Unternehmen ermöglicht, Kunden- und Produktdaten nach Region zu erkunden, Wachstumschancen zu identifizieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Die Lösung gewährleistet genaue Vergleiche und zuverlässige Einblicke durch fortschrittliche Datenumwandlung und -integration.
Das Projekt "Sales Analysis to Grow" bietet eine fortschrittliche Analyselösung, die Unternehmen dabei unterstützt, ein tieferes Verständnis ihrer Verkaufsleistung zu erlangen. Durch die Integration und Transformation von Daten aus mehreren Quellen ermöglicht die Lösung eine detaillierte Analyse des Kundenverhaltens und der Produkttrends in verschiedenen Regionen.
Durch interaktive Dashboards können Benutzer versteckte Wachstumschancen aufdecken, wichtige Leistungsindikatoren vergleichen und Marktdynamiken präzise verfolgen. Die Lösung gewährleistet eine hohe Datengenauigkeit und Konsistenz und bietet eine solide Grundlage für strategische Entscheidungsfindung und Verkaufsoptimierung.
Eine sichere und automatisierte Lösung zur Integration von SharePoint-Daten in ein Azure Storage-Konto unter Verwendung der Microsoft Graph API. Dieser Ansatz gewährleistet eine nahtlose Datenaufnahme bei gleichzeitiger Einhaltung hoher Sicherheitsstandards durch Azure Key Vault und tokenbasierte Authentifizierung.
Die manuelle Verwaltung von SharePoint-Daten ist herausfordernd, insbesondere bei der Integration in moderne Cloud-Speicher. Dieses Projekt bietet eine sichere und automatisierte Lösung unter Verwendung der Microsoft Graph API, um Daten aus SharePoint zu extrahieren und in Azure Storage zu speichern.
Der Prozess beginnt mit einer sicheren Authentifizierung, bei der ein Dienstprinzipal-Geheimnis aus dem Azure Key Vault abgerufen wird, um ein Bearer-Token für den Zugriff auf die Graph API zu erzeugen. Die erforderliche Laufwerks-ID wird dann abgerufen, und Azure Data Factory orchestriert den Datentransfer, um eine nahtlose und skalierbare Datenaufnahme sicherzustellen.
Diese Lösung verbessert die Sicherheit durch geschützte Authentifizierung, automatisiert den Datenfluss zur Reduzierung manueller Anstrengungen und bietet eine skalierbare, effiziente Pipeline zur Bewältigung komplexer Datenintegrationsaufgaben.
Optimierung der Power BI-Leistung durch Bewertung des Datenmodells, Pushdown-Optimierung und Schulung zu Best Practices. Die Lösung verbesserte die Aktualisierungsgeschwindigkeit von Datensätzen erheblich, steigerte die Reaktionsfähigkeit von Berichten und gewährleistete eine kontinuierliche Leistungsüberwachung für langfristige Effizienz.
Der Kunde stand trotz erhöhter Premium-Kapazität vor Leistungsbeschränkungen und erlebte langsame Dataset-Aktualisierungen sowie verzögerte visuelle Darstellungen in Power BI-Berichten. Um diese Probleme zu beheben, führten wir eine umfassende Leistungsbewertung durch, identifizierten und optimierten Berichte mit hohem CPU-Verbrauch und ineffiziente Datenmodelle.
Durch die Implementierung von Pushdown-Optimierung, die Verfeinerung der Power Query-Verarbeitung und die Neugestaltung von Datenmodellen basierend auf Best Practices beschleunigten wir die Datenaktualisierungszeiten und die visuelle Reaktionsgeschwindigkeit. Zusätzlich boten wir gezieltes Power BI-Training und Echtzeit-Überwachungs-Dashboards an, die eine proaktive Problemerkennung ermöglichten und die langfristige Leistungserhaltung sicherstellten.
Traditionell erforderte der Zugriff auf GfK-Daten manuelle Downloads über eine Website, was Ineffizienzen bei der Beschaffung, Integration und Berichterstellung verursachte. Unsere Lösung automatisiert den gesamten Prozess – sie verwaltet nahtlos die SAML-Authentifizierung, ruft Dateien ab und integriert sie in ein Data Warehouse, um eine sichere und effiziente Datenaufnahme zu gewährleisten.
GfK, ein führendes Marktforschungsunternehmen, liefert wichtige Daten zu Konsumgütern. Allerdings war der manuelle Zugriff auf diese Daten und deren Integration mühsam und ineffizient. Unsere Lösung automatisiert den gesamten Workflow, ermöglicht eine sichere Authentifizierung, automatisierte Dateiabholung und eine optimierte Datenaufnahme.
Der Prozess beginnt mit der SAML-Authentifizierung, bei der sich Benutzer über die GfK Federation einloggen und zur Validierung an GfK Connect weitergeleitet werden. Um diesen Schritt zu automatisieren, verwenden wir die Mechanize-Bibliothek von Python, um die Anmeldeinformationen sicher mit in Azure Key Vault gespeicherten Geheimnissen zu übermitteln.
Nach der Authentifizierung führt unser System eine automatisierte Dateientdeckung mit BeautifulSoup durch und identifiziert verfügbare Datendateien. Die Datenaufnahme wird von einem Databricks Compute Cluster durchgeführt, das die abgerufenen Daten sicher in einen Data Lake integriert und redundante Verarbeitung verhindert.
Entwicklung eines maßgeschneiderten Executive Information System (EIS) Dashboards für Alpro, das finanzielle, logistische und kommerzielle Daten in einer zentralisierten, umsetzbaren Ansicht integriert. Die Lösung befähigt das Führungsteam, die Leistung zu überwachen, Trends zu identifizieren und strategische Entscheidungen für das Unternehmenswachstum zu treffen.
Um das Führungsteam von Alpro zu unterstützen, haben wir ein maßgeschneidertes EIS-Dashboard entworfen, das wesentliche finanzielle, logistische und kommerzielle Kennzahlen in einer einzigen, intuitiven Oberfläche aggregiert und visualisiert. Durch die Bereitstellung von Echtzeiteinblicken in die Unternehmensleistung ermöglicht das System die Identifizierung von Trends, proaktive Entscheidungsfindung und strategische Planung.
Dieser datengesteuerte Ansatz verbessert die operative Effizienz, gewährleistet Datenkonsistenz über Abteilungen hinweg und optimiert Entscheidungsprozesse, was letztendlich die Unternehmensleistung und Rentabilität steigert.
Entwicklung einer Data Warehouse (DWH)-Lösung basierend auf SAP-Daten zur Optimierung der Datenintegration, -verarbeitung und -berichterstattung. Die Lösung extrahiert und konsolidiert Daten aus mehreren SAP-Tabellen, die mit Verkaufsdokumenten in Verbindung stehen, um eine effiziente Datentransformation und Zugänglichkeit für Business Intelligence sicherzustellen.
SAP-Daten für einen Verkaufsauftrag sind oft auf mehrere Tabellen verteilt (bis zu 15), was komplexe Joins erfordert, die die CPU-Auslastung erhöhen und das Fehlerrisiko steigern. Dieses Projekt vereinfacht die Datenintegration in eine strukturierte Architektur, um die Effizienz zu verbessern.
Rohdaten aus SAP-Schlüsseltabellen (VBAK, VBUP, VBKD, etc.) werden extrahiert, bereinigt, validiert und integriert, um Verkaufs-, Liefer- und Rechnungsdokumente zu konsolidieren, während inkrementelle Updates zur Leistungsoptimierung sichergestellt werden.
Durch die Anwendung von KPI-spezifischer Logik und Geschäftsregeln werden die Daten in optimierte Formate transformiert, die fortschrittliche Analysen und Berichterstattung ermöglichen. Dieser strukturierte Ansatz vereinfacht die SAP-Datenabfrage, verbessert die Datenqualität und unterstützt fundierte Entscheidungsfindung.
Erstellen Sie eine Plattform zur Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Daten über Marktanteile und andere Indikatoren für die Abteilung Marketing und Innovation, Nutricia Niederlande.
Mitarbeiter analysieren ständig den Markt und die Position des Unternehmens darin. Sie suchen nach Nischen für neue Produkte und Möglichkeiten, die Präsenz bestehender Produkte zu erweitern. Um diese Aufgaben zu erfüllen, benötigen sie eine analytische Plattform, die sie von routinemäßigen Datenvorbereitungsprozessen befreit und ihnen ermöglicht, sich ausschließlich auf die Marktanalyse zu konzentrieren.
Das Projekt „Themis Harmonization“ zielte darauf ab, Informationssysteme und Geschäftsprozesse über alle Tochtergesellschaften, Standorte und Länder hinweg zu vereinheitlichen. Die Lösung schuf eine einheitliche digitale Umgebung für standardisierte Berichterstattung, reduzierte Kosten und verbesserte Entscheidungsfindung.
Anfänglich arbeiteten die Tochtergesellschaften mit fragmentierten und nicht verbundenen Informationssystemen, was zu inkonsistenten Berichten, komplexem Support und hohen Betriebskosten führte. Wir lieferten einen vollständigen BI-Implementierungszyklus: Analyse bestehender Berichte, Durchführung einer Lückenanalyse im Vergleich zu globalen Modellen (Themis und Eagle), Entwicklung kritischer Berichte, Schulung der Benutzer und Integration in das globale Data Warehouse. Dies schuf ein einheitliches ERP/BI-Ökosystem mit standardisierten Prozessen, konsolidierten Daten und zuverlässigen Analysen.
Eine globale Business Intelligence-Initiative für Danone, die fragmentierte Berichtskanäle über Tochtergesellschaften, Standorte und Länder hinweg vereinheitlicht. Das Projekt ersetzte getrennte lokale Systeme durch eine einheitliche, standardisierte BI-Plattform—Eagle BI—und verbesserte die Datenkonsistenz und strategische Sichtbarkeit.
Ursprünglich nutzten die Niederlassungen von Danone eine Vielzahl isolierter Berichtstools, was zu inkonsistenten Daten und hohen Supportkosten führte. Wir führten den vollständigen BI-Implementierungszyklus durch – Bewertung der aktuellen Berichtspraktiken, Durchführung einer Lückenanalyse im Vergleich zu globalen Modellen (Themis & Eagle), Gestaltung kritischer Berichte, Schulung der Benutzer und Integration in das globale Data Warehouse. Das Ergebnis war ein kohärentes ERP/BI-Ökosystem mit harmonisierten Prozessen, zuverlässiger Analytik und verbesserter Transparenz in der gesamten Organisation.