Kundenbeispiele

Erfahren Sie mehr über die Erfolgsgeschichten unserer Kunden und wie sie, gemeinsam mit The Information Lab, eine zeitgemäße Analyse-Kultur implementiert haben. Gerade in der aktuellen Situation ist ein gesteigerter Bedarf an neuen, schnell verfügbaren Analysen und an Anpassungen an existierenden Analysen und Dashboards, zu verzeichnen. The Information Lab unterstützt bei der Anforderungsanalyse, der Definition neuer, der aktuellen Covid-Lage angepassten KPI, der Anbindung der relevanten Datenquellen und auch der Erstellung der entsprechenden Dashboards.

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Wie die Flughafen Wien AG es geschafft hat, datengetriebene Entscheidungen zu treffen – auch in ungewissen Zeiten von COVID-19

Seit März 2020 bringt die COVID-19 Pandemie große Veränderungen mit sich. Die notwendigen Maßnahmen gegen die weitere Verbreitung des Virus haben einen immensen Geschäftsrückgang in vielen Branchen zur Folge – einerseits durch Restriktionen der Regierung, andererseits durch verändertes Konsumentenverhalten. Kaum ein Wirtschaftszweig bleibt hierbei unberührt, doch wenige Branchen hat es so schwer getroffen wie die Tourismusbranche. Wie gewinnt man Sicherheit in unsicheren Zeiten? Der Flughafen Wien hat sich gemeinsam mit The Information Lab dieser Frage angenommen.

McKesson: Verbesserung der Entscheidungsfindung im Category Management

Die McKesson Europe AG ist ein führendes internationales Groß- und Einzelhandelsunternehmen im Pharma- und Gesundheitssektor. Außerdem bietet McKesson weitere Dienstleistungen, wie zum Beispiel Logistikdienstleistungen, in diesen Sektoren an. Ziel des Projekts war es, den lokalen Category Managern die Informationen und Erkenntnisse zu vermitteln, die sie benötigen, um regelmäßig bessere Entscheidungen in Bezug auf Produktstruktur, Vertrieb und Produktivität treffen zu können. Es war auch wichtig, eine Grundlage zu schaffen, um die Daten auf die europäische Ebene zu übertragen, um weitere Erkenntnisse auf Unternehmensebene zu gewinnen.

Wie Self-Service-Analytics bol.com dabei hilft zu einer datengesteuerten Organisation zu werden

Bol.com ist einer der größten Online-Händler Europas, der Millionen niederländischer und belgischer Kunden über seinen virtuellen Marktplatz eine breite Palette von Produkten anbietet.

Anne van den Brink, Business Intelligence Manager für bol.com, erörtert hier die Bedeutung einer schnellen, agilen Datenanalyse im Online-Handel und wie Tableau Bol.com dabei unterstützt hat, sich in eine datengesteuerte Organisation zu verwandeln, in der Mitarbeiter viele ihrer eigenen Datenbedürfnisse selbst bedienen können.

Castor treibt die klinische Covid-19-Forschung weltweit mit Tableau an

Castor setzt sich leidenschaftlich für die Weiterentwicklung der medizinischen Forschung ein. Tausende von Forschern in den Bereichen Medizintechnik, Biotechnologie und akademische Forschung auf der ganzen Welt verlassen sich auf die Castor-Plattform zur elektronischen Datenerfassung (EDC), um qualitativ hochwertige Daten aus beliebigen Quellen problemlos zu integrieren und ihre Studien zu beschleunigen.

Hier erörtert Derk Arts, CEO und Gründer von Castor, wie die visuelle Analyse mithilfe von Tableau – als Teil der Castor EDC-Plattform – eingesetzt wird, um das Covid-19-Virus besser zu verstehen, wertvolle Krankenhausressourcen zu optimieren und letztlich die Behandlungsergebnisse von Covid-19-Patienten zu verbessern.

Internationale Fahrradgruppe (Fietsenwinkel.nl) demokratisiert die visuelle Analyse mit Tableau-Software

Unter den Namen Fietsenwinkel.nl in den Benelux-Ländern und HelloRider in Skandinavien bietet IBG einen voll integrierten On- und Offline-Verkauf in Kombination mit einem umfangreichen Kundendienstnetz. Mit einer jährlichen Wachstumsrate von mehr als 70% erfindet das Unternehmen den konservativen Fahrradmarkt neu und gehört zu den am schnellsten wachsenden E-Commerce-Unternehmen in Europa. Nachdem das Unternehmen die ersten Vorteile einer datengesteuerten Unternehmenskultur erreicht hatte, wollte es diese auf die nächste Stufe heben. Um dies zu erreichen, wurde es unerlässlich, dass neben den Datenanalysten des Unternehmens auch andere Mitarbeiter ihre eigenen Daten für Erkenntnisse nutzen konnten.