Ausgewählte Visualisierungs- und Architekturbeispiele

Hier finden Sie einige Highlights zu Business Intelligence, Data Engineering und Data Science Showcases

Data Governance mit Microsoft Purview

Showcase Beispiel Microsoft Purview Scan

Microsoft Purview Scan

Ein Purview Scan sammelt und organisiert Metadaten von ausgewählten Datenquellen wie Datenbanken und Cloud-Speichern in der Azure-Umgebung. Die Scanhäufigkeit und Ausführungsoptionen können konfiguriert werden, und die Scanergebnisse sind im Governanceportal einsehbar.
Showcase Beispiel Microsoft Purview Sources

Microsoft Purview Sources

In Purview können Datenquellen entweder in Tabellen- oder Zuordnungsansicht betrachtet werden, letztere zeigt eine hierarchische Anordnung. Eine detaillierte Ansicht einer Sammlung enthält alle Ressourcen mit Schemainformationen und weiteren Eigenschaften.
Showcase Beispiel Microsoft Purview Glossar

Microsoft Purview Glossar

Durch ein Unternehmensglossar können klare Definitionen für Begriffe festgelegt werden, um ihre einheitliche Verwendung sicherzustellen. Die definierten Begriffe aus dem Glossar können zur Kennzeichnung von Ressourcen genutzt werden.
Showcase Beispiel Microsoft Purview Datenkatalog

Microsoft Purview Datenkatalog

Der Purview-Datenkatalog zeigt alle verfügbaren Datenquellen an, die einzeln überprüft und angepasst werden können. Dies umfasst u.a. das Aktualisieren von Tabellenschemata, das Hinzufügen von Glossarbegriffen oder Klassifizierungen.
Showcase Beispiel Microsoft Purview Lineage

Microsoft Purview Lineage

Mithilfe von Purview kann der Datenfluss über Azure Data Factory Pipelines von der Quelle bis zum Ziel dargestellt werden. Dadurch ist es leicht, die Herkunft der Daten nachzuvollziehen.

Projekt- & Portfoliomanagement-Dashboard

Showcase Priorisierung Portfoliomanagement Report – Power BI

Priorisierung

Das Priorisieren von Projekten stellt einen kontinuierlichen Prozess dar. Wenn sich die Umstände ändern, müssen die Prioritäten Ihrer Projekte dementsprechend angepasst werden.
Showcase Gantt Portfoliomanagement Report – Power BI

Gantt

Das Gantt-Diagramm zählt zu den bekanntesten und effektivsten Methoden, Aktivitäten bzw. Projekte zeitbezogen darzustellen.
Showcase Projektsteckbrief Portfoliomanagement Report – Power BI

Projektsteckbrief

Im Steckbrief des Portfoliomanagements erhalten Sie zu jedem Ihrer Projekte eine detaillierte Darstellung zu Projektzielen, Terminen, Risiken sowie dem Business Case.
Showcase Statusreport Portfoliomanagement Report – Power BI

Statusreport

Durch den Statusbericht erhalten Sie unterschiedliche, wichtige Informationen über den Status des betreffenden Projekts.

Analyse von Daten aus dem Einzelhandel mit Databricks

databricks_workspace Datalytics Dataciders Data Engineering

Databricks-Umgebung

Aufsetzung eines Spark Clusters in Azure Databricks und Import der Daten aus dem Online-Einzelhandel vom Databricks File System.
multi_hop_architecture Datalytics Dataciders Data Engineering

Multi-hop Architektur

Erstellung einer Bronze-Tabelle mit Rohdaten, einer Silber-Tabelle mit bereinigten Daten und Gold-Tabellen mit aggregierten Daten.
umsatztreiber Databricks Spark SQL Datalytics Dataciders Data Engineering

Umsatztreiber

Nutzung von Spark SQL zur Auswertung der Länder, Kunden und Waren, welche den höchsten Umsatz produzieren.
zeitliche_analyse Databricks Spark SQL Datalytics Dataciders Data Engineering

Zeitreihenanalyse

Visualisierung der Umsatzentwicklung im zeitlichen Verlauf basierend auf der nach Rechnungen aggregierten Gold-Tabelle.

Bildklassifizierung mit KI & TensorFlow

Bildklassifikation KI-Modell TensorFlow

Bildklassifikation

Klassifikation von Bildern verschiedener Blumen mithilfe eines KI-Modells in TensorFlow.
Deep Learning Modell TensorFlow

Deep Learning

Entwicklung und Optimierung mehrerer Deep Learning Modelle zur Erkennung von Blumen auf Bildern.
Modellevaluation Confusion-Matrix TensorFlow

Modellevaluation

Bewertung des Modells mit einer Confusion-Matrix und Visualisierung der Vorhersagen des Modells.
TensorBoard Vergleich Modell in TensorFlow

TensorBoard

Generierung eines TensorBoards zum Vergleich zwischen den entwickelten Modellen.

Expected Goal Modell in Jupyter Notebooks

Korrelationen des Features mit Trefferwahrscheinlichkeit

Feature Selection

Auswahl der relevanten Features zur Prädiktion der Trefferwahrscheinlichkeit eines Torschusses durch Korrelationsanalyse.
Architektur-neuronales-Netz

Neuronales Netz

Erstellung und Training eines neuronalen Netzes zur Vorhersage der Trefferwahrscheinlichkeit von Torschüssen im Fußball.
Roc Curve Python

Modellevaluation

Auswertung des xG-Modells durch Evaluationsmetriken und Ermittlung der Gewichtung von Features im Modell.
Expected Goals Race Chart zum Champions League Finale 2005 zwischen dem AC Mailand und Liverpool

Anwendung

Nutzung des xG-Modells zum Spielerscouting und zur Bewertung von Mannschaftsleistungen.

Dashboard in Plotly Dash zur Analyse von Fußballspielen

Expected Goals Tottenham Hotspurs Liverpool dash_passspiel_1

Passspiel

Untersuchung des Passspiels einzelner Spieler und Darstellung der Passnetzwerke von Mannschaften.
Expected Goals Tottenham Hotspurs Liverpool dash_ballaktionen_1

Ballaktionen

Auswertung der Offensiv- und Defensivaktionen von Spielern auf dem Spielfeld zur Abbildung einer Heatmap.
Expected Goals Tottenham Hotspurs Liverpool dash_realtaktik_1

Positionsspiel

Ermittlung der realtaktischen Aufstellung von Mannschaften in der Offensive und Defensive.
Expected Goals Tottenham Hotspurs Liverpool Analyse Torschüsse dash_torschüsse_2

Torschüsse

Abbildung der Position und Trefferwahrscheinlichkeit von Torschüssen und Darstellung eines xG Race Charts.

Unfallatlas mit künstlicher Intelligenz

Showcase Data Science KI Unfallatlas Routenplanung Docker

KI basierte Routenplanung

Für den Unfallatlas verknüpften wir Unfalldaten mit weiteren externen Datenquellen, um die Gefahrenstellen visualisieren zu können. Als Ergebnis bieten wir dem Anwender:in eine Kartennavigation an, mit der man die Pendelstecke nach Unfallhäufigkeit optimieren kann. Probieren Sie es aus!
Showcase Unfallatlas Unfallübersicht nach Bundesland Unfalltyp Unfallart und Zeit in Power BI

Unfallübersicht nach Typ

Im Jahr 2020 wurden in Deutschland insgesamt 237.994 Unfälle registriert. Die Bundesländer mit den meisten Unfällen waren Nordrhein-Westfalen mit 20,7 % der registrierten Unfälle, gefolgt von Bayern mit 17,4 % und Baden-Württemberg mit 12,0 %.
Showcase Unfallatlas Unfallübersicht auf Karte in Deutschland in Power BI

Unfallvisualisierung Karte

Unfälle mit leichten Verletzungen sind die häufigsten Unfälle. Es wurden 189.813 Fälle mit leichten Verletzungen registriert, 45.810 Fälle, die als schwere Verletzungen eingestuft wurden, und 2.371 Unfälle mit Todesfolge.

Virtueller Projektassistent in Microsoft Teams

Datalytics Microsoft Teams virtueller Projektassistenz automatisch Kanal oder Team anlegen

Kanal, Planner und Ordnerstruktur in Teams automatisiert anlegen

Der virtuelle Projektassistent wird über die Einträge in der Projektliste aktiviert und stößt einen Flow in Power Automate an. Dieser Flow durchläuft die Berechtigungstabelle und erledigt hierbei mehrere tausend Aktionen über API-Calls innerhalb von 5-10 Minuten, die manuell mehrere Tage in Anspruch genommen hätten.
Datalytics Microsoft Teams virtueller Projektassistenz Projektanlage über SharePoint Liste

Zentrale Projektanlage über SharePoint Liste

Über die zentrale Projektliste in Teams oder SharePoint wird die Projektanlage gesteuert. Hierbei können die Projekte über den Button „Neues Element“ oder „In Rasteransicht bearbeiten“ angelegt werden. Über die Liste können die Projektstammdaten verwaltet und der Status des Bots verfolgt werden.
Datalytics Microsoft Teams virtueller Projektassistenz Rechtevergabe über SharePoint Berechtigungsgruppen

Automatische Vergabe individueller lese- und schreibrechte auf Ordnerebene

Die Standardeinstellungen von Teams erlauben keine individuelle Vergabe von Benutzerrechten und Duplizierung von Plannern. Unser Bot bricht die Standardrechte je Element auf und vergibt automatisiert individuelle Rechte auf Basis der personalisierten Konfigurationsliste. Hierbei parallelisiert Berta unzählige Aktionen und übernimmt die mühsame Routinetätigkeit.

Prädiktion von Airbnb-Preisen mit Machine Learning​

Regressionsverfahren Regressionsbaum Wurzelknoten Beispiel

Baumartige Regression

Entwicklung von Regressionsbäumen, Random Forest Regression und Gradient Boosting Regression
Architektur-neuronales-Netz

Neuronales Netz

Training eines neuronalen Netzes zur Prädiktion der Preise von Airbnb-Unterkünften
Neuronale-Netze-Prädiktierter-tatsächlicher-Preis

Modellevaluation

Auswertung der Modelle mit verschiedenen Metriken und Visualisierung der Vorhersagen
Neuronale-Netze-Forwardpropagation-Backpropagation

ML-Architekturen

Impulse zur Beschreibung der Architektur und Funktionsweise von neuronalen Netzen sowie baumartigen Regressionsverfahren

CRM-Dashboard

Showcase Sales Funnel Reporting CRM – Power BI

Sales Funnel

Analyse der Verkaufserfolge als Sales Trichter auf Basis angesprochener Personen, Trials, Kundeninteraktionen und Verkaufszahlen mit Berechnung der Umwandlungsraten.
Showcase Einsatzplanung Reporting CRM – Power BI

Einsatzplanung

Auswertung der geplanten und durchgeführten Einsätze nach Gebiet und Außendienstler anhand der geografischen Koordinaten.
Showcases Umsätze Reporting CRM – Power BI

Umsätze

Auswertung der verkauften Produkte und deren Umsätze zur Berechnung der Marge sowie Provisionen.
Showcases Erkenntnisse Reporting CRM – Power BI

Erkenntnisse

Untersuchung der Einflussfaktoren wie direkte Kundenansprachen, Produktproben und Newsletter auf die Verkaufszahlen.

Data Modeling, Storys, Zusammenarbeit und Augmented Analytics & Planning in SAP Analytics Cloud​

Data Modeling SAP Analytics Cloud SAC BI

SAC Data Modeling

SAC erleichtert die Modellierung und Aufbereitung Ihrer Daten aus verschiedenen Quellen. Sie können die Struktur, Semantik und Eigenschaften definieren, Daten verbessern und Dashboards (``Storys``) erstellen, die eingebettete oder gemischte Daten enthalten.
Storys SAP Analytics Cloud SAC Stories Dashboard Report Bericht Business INtelligence

SAC Storys

SAC verwandelt Daten in ansprechende Dashboards (``Storys``) mit vielfältigen Diagrammtypen, Widgets und Geomaps, um Daten zu untersuchen und teilen. Die Stories sind hochinteraktiv und exportierbar, und Sie können Daten aus verschiedenen Quellen nutzen, um eingebettete oder gemischte Storys zu erstellen.
Zusammenarbeit Collaboration SAC SAP Analytics Cloud Team Sharing Berichte

SAC Zusammenarbeit

SAC fördert die Teamarbeit durch Funktionen wie Diskussionen, Kommentare, Kalender und Benachrichtigungen. Sie haben Kontrolle über die Sicherheit durch Rollen und Berechtigungen, und der Katalog hilft beim Finden von Inhalten. Nutzen Sie die aktive SAP-Community für Fragen und den Fortschritt in Ihren Datenprojekten.
Augmented Analytics Planning SAC SAP Analytics Cloud Showcase Beispiel

SAC Augmented Analytics and Planning

SAC vereinfacht Analyse, Planung und Prognosen in einer Umgebung. Nutzen Sie natürliche Sprachverarbeitung, KI-gestützte Erkennung und automatisierte Erkenntnisse für datengesteuerte Erkenntnisse.

Datentransformation & Datenspeicherung in Microsoft Fabric

lakehouse Fabric Showcase Beispiel SQL-Abfrage Microsoft Fabric

Lakehouse

Aufsetzung von einem Lakehouse, Integration von CSV-Dateien, Erstellung eines Datenmodells und SQL-Abfragen in MS Fabric.
data factory Azure Fabric Microsoft Beispiel Example Showcase Pipeline Datentransformation

Data Factory

Erstellung und Ausführung von Data Factory Pipelines zur Verschiebung und Transformation von Daten in MS Fabric.
dataflows in Fabric ETL ELT Lakehouse Delta Lake Data Warehouse SQL ADLS Azure

Dataflows Gen2

Implementierung eines Dataflows zur Integration und Transformation von Daten in MS Fabric.
warehouse Farbic SQL-Abfrage DWH Datenarchitektur

Data Warehouse

Aufbau eines Data Warehouses, Modellierung der Datenarchitektur und Analyse mit SQL-Abfragen.
powerbi Fabric Datenvisualisierung KPI Kennzahlen Report Bericht

Power BI

Anbindung eines Power BI Reports zur Visualisierung und Auswertung der Daten aus MS Fabric.
notebook in MS Fabric PySpark Spark SQL Spark R Scala Analyse

Spark Notebooks

Implementierung von Notebooks mit PySpark und Spark SQL zur Datenanalyse.

Erstellung eines mehrsprachigen Power BI Reports

Power BI Übersetzung Sprache Language Metadaten Ebene Tabluar Editor Gebietsschema

Übersetzung auf Metadaten-Ebene

Auf Metadaten-Ebene werden Tabellen- oder Spaltennamen übersetzt. Mit Hilfe des externen Tools „Tabular Editors“ werden hierfür die gewünschten Sprachen sowie die entsprechenden Übersetzungen angelegt. Beim Konsumieren des Reports im PBI Service werden die angelegten Inhalte entsprechend des vom Benutzer hinterlegten Gebietsschemas automatisch in die jeweilige Sprache übersetzt.
Power BI Übersetzung Translation Berichtselemente DAX Userculture PBI Service

Übersetzung von Berichtselementen

Für die Übersetzung einzelner Berichtselemente wie bspw. Titel oder Seitennamen wird die DAX-Funktion USERCULTURE() (lediglich für Premium Kapazitäten vorhanden) verwendet. Wird der Bericht im PBI Service konsumiert erkennt die Funktion automatisch das Gebietsschema des jeweiligen Benutzers und übersetzt die hinterlegten Elemente entsprechend
Power BI Übersetzung Daten-Ebene Feldparameter Fieldparameter Filter Bookmark

Übersetzung auf Daten-Ebene

Für eine automatische Übersetzung spezifischer Geschäftsdaten reichen die bisherigen Funktionen in PBI leider nicht aus. Als Workaround bieten sich Feldparameter in Kombination mit Filteroptionen wie Bookmarks an. Dennoch ist zu beachten, dass dies mit hohem manuellem Aufwand verbunden ist.

Entwicklung eines Large Language Modells

OpenAI LLM Large Language Modell

LLM-Entwicklung

Training eines Large Language Modells auf individuellen Textdokumenten.
LangChain LLM Optimierung Beratung Consulting

LLM-Optimierung

Aufteilung eines Textdokuments in Chunks, Erstellung von Embeddings, Abspeicherung in einer Vektor-Datenbank und Nutzung des LLMs.
Streamlit Tool Webapp LLM Data Science AI KI

LLM-Webapp

Entwicklung einer Webapp, auf welcher Nutzer Textdateien hochladen und Fragen zum Inhalt des Dokuments formulieren können.
llm_webapp_churchill Entwicklung eines Large Language Modells mit LangChain & OpenAI

LLM-Anwendung

Nutzung des Large Language Modells zur Beantwortung von Fragen zu Textdokumenten.

Sales & Customer Dashboard in Tableau

Sales Dashboard Tableau Showcase Praxisbeispiel Beispiel Business Intelligence Salesforce MuleSoft

Sales Dashboard

Dieses Sales Dashboard bietet einen Echtzeitüberblick über die Leistung von Vertriebsaktivitäten. Es präsentiert die wichtigsten Vertriebskennzahlen in übersichtlicher Form. Weitere Visualisierungen ermöglichen die Umsatzentwicklung im Vergleich zum Vorjahr zu analysieren, Trends zu verfolgen und fundierte Entscheidungen zur Optimierung von Vertriebsstrategien zu treffen.
Customer Dashboard Report Bericht Datensatz Sample Kundenbestellungen Visualisierung Chart

Customer Dashboard

Das Kunden Dashboard bietet eine umfassende Übersicht über Kundenaktivitäten und Interaktionen in Echtzeit. KPI-Karten präsentiert die wichtigsten Kennzahlen und weitere Visualisierungen ermöglichen tieferreichende Analysen, um Kundensegmente zu verstehen sowie die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

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