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Mit People Analytics zum effektiveren Personalmanagement

10.08.2018 Autor: Johannes Kumpf
Mit People Analytics @CubeServ ist es möglich alle Mitarbeiterdaten aus verschiedensten Datenbanken in einem HR-Data Hub zu aggregieren und so real-time und zuverlässig Hypothesen prüfen, konkrete Antworten für zentrale Fragestellungen finden, die Hauptursache für die Performance bestimmter KPIs identifizieren und konkrete Maßnahmen zur Steuerung in die gewünschte Richtung ergreifen.
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Predictive Maintenance - Studenten analysieren Sensordaten

06.08.2018 Autor: Jan Wiesemann
Die Studenten Challenge der Technischen Universität München verbindet auf einzigartige Weise Theorie mit Praxis. Unternehmen erhalten Zugang zu kreativen Ideen und können ihre individuellen Potenziale ermitteln. Auf der anderen Seite lernen zukünftige Masterabsolventen an konkreten Use Cases und echten Daten den Umgang mit modernen Analysewerkzeugen. Erfahren Sie hier, was die Studenten herausgefunden haben.
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CubeServ bietet Standardlösung zur Vereinfachung von Excel-Reports

23.07.2018 Autor: Mattias Dieng
Mit dem hochformatierten Reporting für "SAP Analysis for Office" vereinfachen, vereinheitlichen und beschleunigen Sie Ihr Berichtswesen. CubeServ bietet Implementierungs-Workshops, zugeschnitten auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens. In den KURZVIDEOS werden die neuen Features vorgestellt.
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Zusammenarbeit von SAP BW und Apache Hadoop-Big Data-System

12.06.2018 Autor: Dr. Thorsten Stoßmeister
Wie die Architektur aussieht und ganz konkret ausgeführt wird zeigt das Beispiel der Sensordaten, die eine Fischertechnik-Fabriksimulation liefert.
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CubeServ Analysis Office Best Practice-Reporting

24.05.2018 Autor: Mattias Dieng
Vereinfachen Sie Ihr Excel -Reporting mit SAP, zum Beispiel mit den International Business Communication Standards (IBCS).
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Neuer Sales bei der CubeServ AG in Rapperswil

01.05.2018
CubeServ verstärkt mit Christoph Kurzke die Vertriebstätigkeit im Markt Schweiz.
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Big Data: Neue Herausforderungen — neue Partnerschaften

18.04.2018 Autor: Dr. Thorsten Stoßmeister
Big Data stellt das Data Warehouse vor neue Herausforderungen: Die Datenmengen werden in schnellen Schritten immer größer, die Anzahl der Datenlieferanten nimmt in rasanter Zahl zu — gleichzeitig nimmt die Datenqualität ab.
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