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Der Sanierungsrechner ist ein innovatives Tool, das speziell für die effiziente Planung und Durchführung von Sanierungsprojekten im Wohnungsbau entwickelt wurde. Der Sanierungsrechner wurde mit einem Kunden entwickelt, um thermische Sanierungen ihrer Wohnobjekte transparent und effizient zu gestalten.

Das Tool bietet schnelle und zuverlässige Grobplanungen durch Eingabe weniger Parameter, eine intuitive Benutzeroberfläche sowie flexible Szenarien-Simulationen für Energiekosten. Es ermöglicht Eigentümern und deren Mietern, Investitions- und Wartungskosten klar zu überblicken und fundierte Entscheidungen zu treffen. Der Sanierungsrechner ist ideal für Immobilienentwicklern, die nachhaltigen Wohnungsbau fördern möchten.

Data Vault 2.0 ist ein moderner Datenmodellierungsansatz, der Unternehmen hilft, ihre Data Warehouses flexibel und skalierbar zu gestalten. Es basiert auf den drei Hauptkomponenten Hub, Link und Satellit, die eine einfachere Erweiterung und schnelle Ladeprozesse ermöglichen. Die Verwendung von Hashing-Techniken verbessert die Performance weiter. Data Vault 2.0 kombiniert die Vorteile der 3. Normalform und dimensionaler Modellierung und bietet eine robuste Lösung für die dynamischen Anforderungen der heutigen Geschäftswelt.

Die Integration einer neuen Datenquelle in ein Datenwarehouse (DWH) ist ein komplexer, aber sorgfältig geplanter Prozess. Durch die Nutzung einer RACI-Matrix (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) werden klare Rollen und Verantwortlichkeiten definiert, was die Effizienz und Erfolgsrate des Projekts erhöht.

Der Prozess, der in der RACI-Matrix abgebildet werden muss, beginnt mit der Anforderungsformulierung und umfasst die technische Anbindung, die fachliche Modellierung und die endgültige Freigabe, bevor die neue Datenquelle in den Betrieb übergeht.

Die Schnittstellenanalyse für eine Systemablösung ist ein sorgfältig strukturierter und systematischer Prozess, der oft eng mit der Business-Analyse verknüpft ist. Durch die enge Zusammenarbeit mit den Stakeholdern sowie die gründliche Analyse und Erhebung der Anforderungen der jeweiligen Use Cases wird sichergestellt, dass das neue System alle Anforderungen erfüllt und nahtlos in die bestehende Systemlandschaft integriert werden kann.

In einem Forschungsprojekt mit der WU Wien untersuchte Aschauer IT den AMS Berufsinfomat nach der Value-Based-Engineering-Methode – mit dem Ziel, menschliche Werte systematisch in KI-gestützte Beratungsdienste zu integrieren.

Die Fachdatenmodellierung ist ein wichtiger Schritt in der fachlichen Datenverarbeitung. Dabei geht es darum, die Struktur und die Verbindungen der Daten in einem bestimmten Geschäftsfeld genau darzustellen. In Business-Analyse-Projekten mit einem stärkeren Datenfokus ist sie ein wesentlicher Bestandteil. Der Fokus liegt dabei Geschäftsobjekte, ihre Merkmale und ihre Beziehungen zu beschreiben. So wird für die jeweiligen Fachbereiche klar, welche Geschäftsobjekte im täglichen Geschäft benötigt werden und wie diese zusammenhängen. Neben den genannten Vorteilen hilft dieses Wissen, eine gemeinsame Sprache zu entwickeln und dadurch Missverständnissen in der Kommunikation vorzubeugen.

Um die High-Level-Ziele eines Kunden – Transparenz, Flexibilität und Effizienz in der Auftragsanalyse – zu erreichen, wurde ein gemeinsames Projektteam aus Fachexperten und Business Analysten gebildet. Ziel war die Entwicklung eines Dashboards, das eine klare Darstellung der wichtigsten Kennzahlen zur Auftragsverwaltung ermöglicht.

Der folgende Artikel beleuchtet die Vorteile agiler Methoden in der Business-Analyse und zeigt auf, wie agile Strukturen – speziell Scrum – die Effizienz und Flexibilität in IT-Projekten steigern. In einem agilen Umfeld arbeiten Business-Analysten eng mit Entwicklern und Stakeholdern zusammen, um Anforderungen kontinuierlich anzupassen und umzusetzen. Durch regelmäßige Abstimmungen, präzise Anforderungsdokumentation und Tools wie Jira, Confluence und MIRO-Boards bleibt die Kommunikation transparent und zielgerichtet.

Agile Methoden ermöglichen es Unternehmen, flexibel auf neue Anforderungen zu reagieren, schneller Ergebnisse zu erzielen und dabei die Qualität zu steigern.

Datenethik ist ein essenzieller Bestandteil der modernen Business-Analyse. Zum Schutz sensibler Informationen nutzen unsere Business-Analyst*innen verschiedene Anonymisierungstechniken wie Datenmaskierung, Pseudonymisierung und synthetische Datensätze. Diese Methoden ermöglichen es, Daten vertrauensvoll und gesetzeskonform zu verwenden, ohne die Analysequalität zu beeinträchtigen. Sie bilden in der heutigen Zeit die Grundlage für erfolgreiche und verantwortungsbewusste IT-Projekte.