• EINFACHER, FLEXIBLER, PERFORMANTER

    Eine komplett neu gebaute und auf die Kundenbedürfnisse abgestimmte BI-Plattform bringt dem Marktführer für Netzinfrastruktur cablex wesentliche Mehrwerte.

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  • BI-Strategie für die Uni

    Die HSG hat gemeinsam mit IT-Logix eine umfassende BI-Dachstrategie sowie verschiedene Teilstrategien für Methoden und Standards sowie Technologie und Tools erarbeitet.

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  • Zeit sparen und Verkaufspotenzial erkennen

    Eine neue BI-Architektur spart DIGITALDRINK bei der Aufbereitung der Reports massiv Zeit. Für Rivella wurde eine mobile Version entwickelt, die dem Aussendienst wertvolle Einblicke ermöglicht.

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  • Vollautomatisierte datengetriebene Wartung

    Durch den Einsatz eines vollautomatisierten Messwerte-Monitorings entfallen zeitaufwendige manuelle Auswertungsschritte von Tramradreifenmesswerten
     

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  • Den Schweizer Fussball mit Daten voranbringen

    Daten zu Spieler(innen), Spielen, Strafen, etc. sollen künftig den nationalen und internationalen Erfolg des Sports unterstützen
     

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  • Mit AI Muster in Kundenbedürfnissen erkennen

    Optimierung der Customer Experience via datengetriebene Angebotssteuerung, Vermarktung, Produkt- und Kanalentwicklung 

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  • Totale Kontrolle über Geschäftsdaten

    Agiles Data Warehouse und BI-System führen zu Vereinfachung im Controlling und Steigerung der Kundenbindung

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  • Data Driven zu noch mehr Kundenzentrierung

    Wie Enterprise Data Warehouse, Machine Learning, DWH- und Testautomatisierung strategische Ziele unterstützen 

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  • Klein starten, aber doch gross denken

    Umfangreiche Reporting- und Prognosemöglichkeiten dank direktem Zugriff auf Datenquellen

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  • Von der Marketingstrategie zum agilen BI-Projekt

    Datengetriebenes Entscheiden dank Einbindung von Marketingdatenquellen in BI-Plattform

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  • Agiler Aufbau eines Data Warehouse

    Entlastung der produktiven Systeme dank DWH-Drehscheibe - agil, automatisiert, zukunftsfähig

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  • Einführung von Business Intelligence

    Top-Down zum Erfolg: Von der BI-Strategie, über Infrastuktur und Anforderungen, bis zur Einführung von BI-Services

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  • Gesundheitsdaten für die Forschung

    Architekturberatung und Projektmanagement für Implementierung eines föderierten Abfragesystems über alle Schweizer Unispitäler

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  • Kosten sparen dank Data Warehouse Automation

    Statt 40 Personentage nur ein bis zwei solche: Wie DWH-Automatisierung Agilität ermöglicht und Kosten spart

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  • Rasch zu umsetzbarer BI-Strategie dank strukturiertem Vorgehen

    Wo unterstützt Datenalanalyse die strategische Zielerreichung? Ziele, IST-SOLL-Gap und Roadmap zum Digitalisierungserfolg

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  • Zentrale Datenplattform für personalisierte Medizin

    Clinical Data Warehouse auf Basis des Common Data Model Healthcare (CDMH)

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  • Erstellung der spitalweiten Datenplattform

    Clinical Data Warehouse - Entwicklung und Umsetzung der Gesamt-Architektur

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  • "Nachfrage-Score" für weniger Leerstand

    Was ist der optimale Marktpreis eines Mietobjektes? Integration verschiedener Datenquellen ermöglicht effiziente Vermarktung

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  • Prozessinnovation dank Künstlicher Intelligenz

    Automatisierte Bildklassifizierung von Schlachtprodukten anhand eines "Custom Vision"-Algorithmus entlastet Mitarbeitende

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  • BI-Strategie als Fundament für datengetriebenes Marketing

    Top-Down Herangehensweise: Mit Plan zu datengetiebenen Erkentnissen in der Spenderakquise und -betreuung 

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  • Data Analytics: Anforderungsanalyse und Toolauswahl

    Planung der für die überarbeitete Reportinglösung zum Einsatz kommenden Microsoft Tools und Plugins

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  • Analytics für Fachanwender dank Data Warehouse

    Überwachung und Steuerung hochkomplexer Produktionsprozesse - Transparenz dank Data Warehouse-Lösung

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  • Vom BI-Konzept bis zur Auswertungsgestaltung

    Top-Down zum planbaren BI-Erfolg: IT-Logix unterstützt auf strategischer, konzeptioneller und technologischer Ebene

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  • DWH für Qualitätsmanagement und Forschung

    Qualitätsmanagement und Forschung auf internationalem Topniveau dank faktenbasierten Fallanalysen und Reports

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  • Erarbeitung und Umsetzung der BI-Strategie

    Nachhaltiger Mehrwert aus Daten dank strategischem Alignment, verbindlichen BI-Zielen und Roadmap

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  • Enterprise Data Warehouse für unternehmensweite Analysen

    Enterprise Data Warehouse versorgt Management und Mitarbeitende mit aktuellsten und handlungsrelevanten Informationen

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  • Agil und effizient - Data Warehouse-Lösung der Uni Bern

    Data Warehouse-Lösung ermöglicht effiziente Analyseprozesse - agil, automatisiert und flexibel

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SBB: Mit Artificial Intelligence Kundenbedürfnisse Erkennen und Analysieren

Innerhalb der Division SBB Personenverkehr ist die Abteilung Digital Business für die Entwicklung und den Betrieb der digitalen Kanäle der gesamten SBB verantwortlich. Ziel ist dabei die Steigerung der Customer Experience wie auch der Reichweite von www.sbb.ch und der SBB Mobile App sowie die Verlagerung des Billettverkaufs auf die digitalen Kanäle. Die direkte Kundenbeziehung wird mit zunehmender Marktdynamik mitentscheidend, um sich gegen bestehende oder neue Mitbewerber behaupten zu können. Das Erkennen von Kundenbedürfnissen und Nutzerverhalten ist somit von zentraler Bedeutung für die zukünftige Angebotssteuerung, Vermarktung oder Produkt- und Kanalentwicklung.

Aufgrund dieser Überlegungen und den Vorgaben aus der Jahresplanung ergeben sich primär folgende Fragen:

  • Wie kann Potential für digitale Neukunden abgeschöpft werden?
  • Wie müssen digitale Bestandeskunden sinnvollerweise intensiviert werden, um den Absatz/ Umsatz über beide Kanäle zu optimieren?
  •  Gibt es Wechselbeziehungen (stärkend/ schwächend) zwischen den Kanälen?
  • Gibt es kanaltypische Verhaltensmuster, um absprunggefährdete Bestandeskunden frühzeitig zu erkennen und mit geeigneten Masnahmen zum Bleiben zu bewegen?

Um hierauf Antworten zu generieren, mussten in einem ersten Schritt die einzelnen User Cases definiert werden. Diese bildeten die Basis, der zu ermittelnden Transaktions-und Kundendaten. Denn erst mit dem Zusammenzug der relevanten Daten, ist die Grundlage für die Analyse der Mustererkennung geschaffen und können mittels Verfahren der Data Science / Artificial Intelligence erste Erkenntnisse generiert werden. Aktuell steht das Projekt kurz vor Abschluss. Es gilt nun, die gewonnenen Erkenntnisse zu konsolidieren, mit den Business zu verifizieren und gemeinsam Handlungsempfehlungen abzuleiten.

Nutzenerwartung
Es ist zu erwarten, dass sich die Relevanz der Kundenansprache markant verbessern lässt, indem die Ausspielung von zielgruppenspezifischen Inhalten aufgrund von Algorithmen ereignisgesteuert bestimmt werden kann. Um die kontinuierliche Nutzung solch einer Lösung zu gewährleisten, ist eine gezielte Verbesserung des Prototyps sowie die Operationalisierung und Überführung in den Regelbetrieb notwendig. Damit wäre SBB Digital Business ein gutes Stück weiter in der datengestützten Beantwortung relevanter Business Fragen.

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