Was ist Data Warehousing? ? Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich um die Wissenschaft der Datenspeicherung, die später für Analysen genutzt werden kann. Konkret geht es beim Data Warehousing um die elektronische Speicherung und den Abruf von Daten, damit Datenanalysen zur Unterstützung wichtiger Geschäftsentscheidungen oder zur Berechnung eines Geschäftsergebnisses durchgeführt werden können.

Wenn man darüber spricht, was Data Warehousing ist, muss man wissen, dass Data-Warehouse-Techniken durch die Auswertung historischer und aktueller Geschäftsinformationen prädiktive, aktuelle und historische Geschäftsvorgänge ermöglichen. Dazu werden in der Regel relationale Datenbankmodelle verwendet, um eine visuelle Darstellung der Daten zu bieten, die für die Benutzer leicht verständlich ist, damit sie die richtigen Geschäftsentscheidungen treffen können.

Um das Konzept des Data Warehousing vollständig zu verstehen, sollte auch der Begriff Data Warehouse richtig definiert werden. Im Allgemeinen wird ein Data Warehouse für die Speicherung wichtiger Daten verwendet, die von den Benutzern eines Unternehmens für Analysen und Berichte benötigt werden. Ein erfolgreiches Data-Warehouse-Designmodell muss mit einem effizienten Prozess zum Sammeln und Laden von Daten in die Datenbank integriert sein. Darüber hinaus sollten die im Data Warehouse enthaltenen Daten nahtlos von den Quell- zu den Zielpunkten fließen, was bedeutet, dass die gesammelten Informationen zwischen zwei Punkten in einer bestimmten Zeit unterschiedlich sein sollten.

Die klassische Data-Warehouse-Definition besagt laut Experten, dass ein Data-Warehouse idealerweise nicht flüchtig, themenspezifisch, zeitabhängig und integriert sein sollte. Fachspezifisch zu sein bedeutet, dass die Datenbank nur Daten speichern darf, die einem klar definierten Bereich zugeordnet sind, z. B. sollte ein Data Warehouse nur vertriebsbezogene Informationen speichern.

Nichtflüchtig bedeutet, dass die gespeicherten Daten nicht von einem Benutzer gelöscht oder entfernt werden dürfen; sie sollten dort bleiben, wo sie sind, ohne dass Fragen gestellt werden. Integriert zu sein bedeutet, dass alle enthaltenen Daten einen perfekten Sinn ergeben und dass alle Zahlen und Fakten auf irgendeine Weise miteinander verbunden sind, um einen Punkt der Wahrheit darzustellen. Die Zeitvariante schließlich bedeutet, dass die Daten nicht konstant sind, da mit dem Laden neuer Informationen in die Datenbank auch die Größe der Datenbank wächst. Es ist jedoch zu beachten, dass nicht alle Daten zeitabhängig sind, wie z. B. Daten, die sich auf wissenschaftliche und historische Fakten beziehen, sondern auch zur Analyse in einem Data Warehouse gespeichert werden können.

Ausgehend von den oben genannten Punkten ist eine aktuellere und genauere Definition des Begriffs „Data Warehouse“ erforderlich, da sie sich auf das aktuelle Konzept des Data Warehousing bezieht. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein Data Warehouse als elektronische Speicherung integrierter, aber klar definierter Daten definiert werden kann, die die Benutzer eines Unternehmens für intelligente Geschäftsanalysen und Entscheidungen nutzen können. Um besser zu verstehen, was Data Warehousing ist und welchen Nutzen es den Benutzern bringt, nehmen wir an, dass ein Unternehmen namens „ClothingEtc.“ landesweit über 500 Geschäfte hat.

Dieses Bekleidungsunternehmen unterhält ein Data Warehouse zur Speicherung aller Daten, die es in seinen 500 Geschäften in den USA sammelt, um alle gesammelten Informationen auszuwerten und wichtige Geschäftsentscheidungen für seine Geschäfte zu treffen. Sobald ClothingEtc. alle relevanten Daten gesammelt hat, um fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen zu können, werden die Benutzer des Unternehmens nützliche Methoden zur Auswertung und Erstellung von Berichten anwenden.

Da das Bekleidungsunternehmen problemlos auf alle Informationen über die Einkäufe und Verkäufe seiner 500 Läden in einem zentralen Repository zugreifen kann, kann es die gesammelten Daten nutzen, um das Inventar jedes Ladens, den Status jedes Ladens, den höchsten und den niedrigsten Umsatz sowie die Produkte, die sich verkaufen oder nicht verkaufen, zu erfassen, zu verfolgen und zu organisieren und die entsprechenden Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Das moderne Leben, wie wir es kennen, wäre ohne umfangreiche Kommunikationsnetze und riesige Datenbanken nicht möglich. Die Fähigkeit, riesige Systeme zu koordinieren, ist einer der Hauptgründe, warum wir all die modernen Annehmlichkeiten haben, die wir für selbstverständlich halten. Je größer und komplizierter all diese Systeme werden, desto schwieriger ist es natürlich, sie zu kontrollieren und zu verstehen, selbst wenn man für sie verantwortlich ist. Aus diesem Grund müssen einige der bekanntesten Hightech-Institutionen externe Hilfe in Anspruch nehmen, wenn es um die Datenanalyse geht. Die Beratung bei der Datenanalyse ist für große Organisationen deshalb so wichtig, weil sie eine der einzigen Möglichkeiten ist, all die Daten, die sie unweigerlich sammeln, sinnvoll zu nutzen. Während die Datenanalyse vor einigen Jahren noch keine so große Rolle spielte, ist sie aufgrund der Komplexität moderner Datenbanken zu einem immer wichtigeren Aspekt für das Funktionieren großer Unternehmen und anderer Organisationen geworden.

Die Datenanalyse oder Datenwissenschaft ist eines der kompliziertesten Gebiete, für das Unternehmen Berater einstellen, und nur die am besten ausgebildeten Mathematiker und Naturwissenschaftler sind in der Lage, gute Datenwissenschaftler zu sein. Zunächst einmal geht es bei der Datenwissenschaft im Grunde darum, schwer verständliche, wahrhaft gigantische Datenmengen in Informationen umzuwandeln, die in der realen Welt tatsächlich anwendbar sind. Unabhängig von der Branche, in der Sie tätig sind, ist dies nicht einfach zu bewerkstelligen, und in einigen Branchen ist es sogar besonders komplex. Um große Datenmengen in nützliche Informationen umzuwandeln, muss man das mathematische Gebiet der Statistik mehr als gut beherrschen. In der Mathematik haben Statistik und Wahrscheinlichkeit mit der Verwendung von Formeln oder Algorithmen zu tun, um herauszufinden, was die Daten bedeuten. Insbesondere geht es oft darum, auf der Grundlage der gesammelten Daten die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, mit der bestimmte Dinge eintreten werden. All dies ist möglich, erfordert aber ein wirklich tiefes Verständnis der statistischen Analyse. Und das ist nur der Anfang, denn bei der Data-Science-Beratung geht es auch darum, diese Informationen anzuwenden, damit ein bestimmter Aspekt des Unternehmens oder der Organisation besser funktioniert. Das bedeutet, dass die Berater auch über Branchenkenntnisse verfügen müssen, um für die Einrichtung wirklich hilfreich zu sein. Es liegt auf der Hand, dass nur die bestausgebildeten und erfahrensten Personen diese Art von Beratung für Ihr Unternehmen durchführen sollten.

Datenwissenschaftler beraten ein breites Spektrum von Unternehmen, aber die meisten von ihnen sind in irgendeiner Weise hochtechnologisch oder numerisch sehr kompliziert. Die Finanzbranche benötigt häufig die Hilfe von Datenwissenschaftlern, da sie so viele numerische Daten im Auge behalten und auf der Grundlage dieser Daten Vorhersagen treffen müssen. Wenn Sie ein Data-Science-Beratungsteam an Ihrer Seite haben, können Sie auf der Grundlage präziser Informationen, die mit Hilfe von Data-Mining-Techniken gewonnen werden, gute Entscheidungen für Ihr Unternehmen treffen. Dies ist nur ein Beispiel dafür, wie Data Science und Data Mining massive Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung von Unternehmen und Organisationen haben.

Datenwissenschaft

Data Science umfasst die Anwendung fortgeschrittener Data-Mining-Techniken, Statistiken, Methoden und Algorithmen aus der Wissenschaft und anderen Bereichen auf Big Data.

Ziel ist es, aus den Daten einen geschäftlichen Nutzen zu ziehen: gezielteres Marketing, bessere Entscheidungsfindung, besseres Verständnis von Geschäftstrends, schnellere Ermittlung neuer Geschäftsmöglichkeiten, rechtzeitige Reaktion auf Kundenbedürfnisse usw.

Welche Qualifikationen sind erforderlich?

Was sind die wichtigsten Fähigkeiten, die ein guter Datenwissenschaftler mitbringen muss?

Datenwissenschaftler haben in der Regel einen Doktortitel in den Naturwissenschaften, z. B. Physik, angewandte Mathematik, Bioinformatik und computergestützte Chemie/Biologie. Einige haben einen Master-Abschluss, der durch zusätzliche Erfahrungen mit fortgeschrittenen Algorithmen und Datenanalysemethoden ergänzt wird. Einige haben Informatik studiert und sich auf die Arbeit mit großen Datensätzen, maschinelles Lernen oder analytische Algorithmen spezialisiert.

Der Schlüsselaspekt ist die Anwendung von maschinellem Lernen und statistischen Methoden sowie die Erfahrung im Umgang mit sehr großen, heterogenen und „unordentlichen“ Datensätzen (Big Data). Datenwissenschaftler müssen also über diese Fähigkeiten verfügen, einschließlich statistischer Analysepakete und Sprachen wie SAS, R, MATLAB usw.

Außerdem müssen sie über Programmierkenntnisse verfügen: Dazu gehören häufig Java, Python und andere Skriptsprachen sowie Erfahrung mit verschiedenen Datenmanagement-Tools. Je nach Umgebung kann es sich dabei um traditionelle Data Warehouses (relationale Datenbanken wie Oracle, Sybase, SQL Server; SQL-Abfragen usw.) oder um die neueren verteilten Datenplattformen (Hadoop, Cassandra, Map Reduce usw.) handeln.

Ein guter Datenwissenschaftler hat ein Händchen dafür, aus Daten einen Wert abzuleiten – Trends und Signale zu erkennen und diese mit dem Unternehmen in Verbindung zu bringen. Sie brauchen auch starke Kommunikations- und Teamworkfähigkeiten: Es reicht nicht aus, nur technisch gut mit Daten arbeiten zu können. Sie müssen in der Lage sein, Erkenntnisse und Ideen aus den Daten mit nichttechnischen Teammitgliedern wie Marketingmitarbeitern, Produktmanagern und leitenden Angestellten zu kommunizieren. Auch Sprachkenntnisse sollten kein Hindernis darstellen.

Schließlich ist die Fähigkeit, kreativ mit Daten umzugehen, von entscheidender Bedeutung – sie ist erforderlich, um neue Wege zur Analyse der Daten zu finden und innovative Datenprodukte und datenbasierte Lösungen für geschäftliche Anforderungen zu entwickeln.

Arbeiten in der Datenwissenschaft

Datenwissenschaftler arbeiten oft in kleinen Teams mit anderen Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren (Leute, die sich mit den „Klempner“-Aspekten von Daten auskennen – der benötigten Low-Level-Infrastruktur) sowie mit Produktmanagern, Marketingmanagern oder anderen Geschäftsleuten zusammen.

Data Mining ist, wie die Wissenschaft, gleichzeitig explorativ und ideenorientiert. Wie in der experimentellen und beobachtenden Wissenschaft untersuchen Datenwissenschaftler Daten, um Signale und Trends zu finden, aus denen geschäftliche Schlussfolgerungen gezogen werden können. Aber auch wie in der theoretischen Wissenschaft entwickeln sie Ideen (Theorien) und Hypothesen und testen diese anhand der Daten. Genau wie die Wissenschaft folgt auch die gute Datenwissenschaft der wissenschaftlichen Methode des schrittweisen Lernens, Testens und Beweisens, um letztendlich einen geschäftlichen Nutzen zu erzielen (neue Produktideen, Kundeneinblicke, datengestützte Entscheidungen usw.).

Diese Art der Datenanalyse ist keine Informatik, aber sie beinhaltet eine Menge an Datenverarbeitung. Datenwissenschaftler programmieren und verwenden statistische Software, um große, komplexe Datensätze zu analysieren und täglich mit ihnen zu arbeiten.

Wenn Sie kein Microsoft Excel-Experte sind, kann das Erstellen von Pivot-Tabellen in einer Tabellenkalkulation eine entmutigende Aufgabe sein. Es erfordert Zeit und Hingabe, die Funktionen zu lernen und die unvermeidlichen Fehlermeldungen zu überwinden. Wenn man sie einmal beherrscht, sind sie unglaublich wertvoll für jeden, der Informationen aus seiner Datenbank gewinnen möchte. Aber Excel ist nicht die einzige Lösung für Geschäftsinhaber, die ihre Datenbank in Scheiben und Würfel schneiden wollen.

Online-Datenbankanwendungen basieren auf der Grundlage einer relationalen Datenbank, die diese Funktionalität ermöglicht, aber nicht den Einschüchterungsfaktor von Excel hat. Wenn Sie mit Pivot-Tabellen nicht vertraut sind oder wenn Sie feststellen, dass Excel jetzt eine Reihe von Einschränkungen für die Analyse Ihres Datensatzes hat, dann ist es vielleicht an der Zeit, sich eine Online-Datenbank-Software anzusehen. Aber bevor wir dorthin gehen -> lassen Sie uns den Zweck einer Pivot-Tabelle besser verstehen.

Was ist eine Pivot-Tabelle?

Eine Pivot-Tabelle ist ein Werkzeug zur Datenverdichtung, das im Rahmen der Datenverarbeitung eingesetzt wird. Pivot-Tabellen werden verwendet, um in einer Datenbank gespeicherte Daten zusammenzufassen, zu sortieren, zu reorganisieren, zu gruppieren, zu zählen, zu summieren oder den Durchschnitt zu ermitteln. Sie erlaubt ihren Benutzern, Spalten in Zeilen und Zeilen in Spalten zu transformieren. Sie erlaubt die Gruppierung nach beliebigen Datenfeldern.

Pivot-Tabellen sind die perfekte Lösung, wenn es darum geht, große Datenmengen zusammenzufassen und zu analysieren. Mit nur wenigen Klicks haben Sie Zugriff auf eine ganze Reihe neuer Informationen. Wie bereits gesagt, sind Tabellenkalkulationen eine Lösung, um Pivot-Tabellen zu erstellen, aber die besten Tools erfordern nicht, dass Sie komplizierte Formeln schreiben oder jedes Mal wieder von vorne anfangen müssen, wenn Sie die Daten anders organisieren wollen. Eine Drag-and-Drop-Option, um Ihre Felder zu verschieben, ist der einfachste Weg zu gehen.

Die Herausforderung bei Excel-Pivot-Tabellen

Eine flotte, effiziente Pivot-Tabelle ist Gold wert. Der Weg dorthin ist jedoch für viele nicht-technische Excel-Benutzer die halbe Miete. Der Schlüssel liegt darin, nicht zu versuchen, dass ein einziger Bericht alles für viele Leute ist. Nutzen Sie Funktionstabellen und Pivot-Tabellen, um Datensätze zusammenzufassen und zu filtern, die jeweils unterschiedliche Geschichten erzählen, und erstellen Sie so viele Pivot-Tabellen wie nötig. Viele Excel-Anwender stellen fest, dass die Verwaltung von Berichten, die mit Excel erstellt wurden, aufgrund mangelnder Benutzerrechte nicht mehr zu bewältigen ist, wenn ihr Unternehmen komplexer wird oder die Anzahl der Benutzer steigt. Das Risiko menschlicher Fehler nimmt zu und die Genauigkeit der Berichtsdaten kann in Frage gestellt werden. Wenn Sie tiefer in die Materie einsteigen wollen und wirklich gut werden im Pivot Tabelle erstellen, dann wäre ein Excel Kurs sehr gut.

In der Regel erkennen Unternehmen in diesem Stadium, dass sie eine Online-Datenbank-Software benötigen, die ihnen dieses Maß an Sicherheit bietet, mit der Datenbankanpassung und den analytischen Tools, die sie benötigen. Und in vielen Fällen sind ERP- oder CRM-Anwendungen auf Unternehmensebene entweder nicht erschwinglich oder vielleicht einfach nicht die perfekte Lösung.

Wann verwenden Sie eine Pivot-Tabelle?

Pivot-Tabellen werden am häufigsten in Situationen verwendet, in denen Daten aggregiert und für die Analyse in Scheiben und Würfel geschnitten werden müssen. Sie sind besonders nützlich, wenn Sie Daten berechnen und zusammenfassen möchten, um Vergleiche anstellen zu können. Innerhalb von Kohezion sehen wir, dass unsere Kunden Pivot-Tabellen häufig für die folgenden Aufgaben verwenden:

– Automatische Berechnungen auf summierten oder gezählten Werten durchführen
– Prozentuale Summenbildung
– Daten nach Datum, Benutzer oder anderen Variablen segmentieren und Summen berechnen
– Organisieren von Daten in Spalten und Zeilen mit automatischen Berechnungen, die sonst mit Excel nicht möglich wären

Alternativen zu Excel-Pivot-Tabellen

Die Erstellung einer Pivot-Tabelle in der Online-Datenbank-Software von Kohezion ist weder kompliziert noch zeitaufwändig. Verglichen mit der Zeit, die Sie benötigen würden, um eine Pivot-Tabelle manuell oder in Excel zu erstellen, kann dies sogar in wenigen Minuten erledigt werden. Aber am wichtigsten ist, dass die Software, wie jede SaaS-Software für Unternehmen, über inhärente Benutzerrechte verfügt, die sicherstellen, dass Ihre Datenbank nur von denjenigen bearbeitet wird, die dies auch dürfen, um die Genauigkeit Ihrer Pivot-Tabellen und Berichte zu gewährleisten.

So erstellen Sie eine Pivot-Tabelle

Erstellen Sie Ihre Pivot-Tabelle

Öffnen Sie die gewünschte Suche in der linken Seitenleiste der Suchgruppen.

Klicken Sie auf das dritte Symbol (blauer Würfel), um von einer Gitter- oder Kalenderansicht in die Pivot-Tabellenansicht zu wechseln.

Ziehen Sie das/die gewünschte(n) Feld(er) in die Felder, um sie als Spalten und/oder Zeilen zu verwenden.

Wählen Sie einen Typ der Aggregationsansicht: Tabelle, Balkendiagramm, Heatmap, Tabelle mit Heatmap, Liniendiagramm usw.

Wählen Sie eine Art der Aggregationsfunktion: Zählung, Summe, Durchschnitt, usw.

Beispiele für Pivot-Tabellen

1. Pivot-Tabelle mit Zwischensumme – Zählaggregation – nur Spalte
Die unten stehende Beispieldatenbank ist eine Datenbank zur Verkaufsverfolgung und enthält nur einige wenige Felder wie Kategorien, Gewinn und Bundesland. Mithilfe der Pivot-Tabellenfunktion können Sie eine Pivot-Tabelle erstellen, um alle Verkäufe zusammenzufassen. Ziehen Sie einfach das Kategoriefeld als Spalte und verwenden Sie eine Tabellenansicht gepaart mit der Summenfunktion. Dies ist eine einfache Summenfunktion, die nur eine Spalte verwendet.

2. Pivot-Tabelle mit Zwischensummen-Balkendiagramm – Zählaggregation – Spalte und Zeile
Um die Funktionalitäten noch ein bisschen weiter zu treiben, können Spalten und Zeilen gepaart werden, um die Daten noch weiter zu ordnen. In derselben Datenbank kann eine Tabelle mit Zwischensummen-Balkendiagramm-Aggregationsansicht mit einer einfachen Zählaggregationsfunktion gepaart werden. Das Kategoriefeld kann dann als Spalte und das Statusfeld als Zeile verwendet werden.

Anders als Excel, das einen Fehlerverweis zurückgeben würde, erzeugt diese Kohezion-Pivot-Tabelle keine Fehler, wenn einige Felder leer bleiben.

Möchten Sie die Geheimnisse des erfolgreichen Managements eines virtuellen Büros lüften? Vielleicht haben Sie schon von den Vorteilen eines virtuellen Büros gehört, wissen aber nicht, wo Sie anfangen sollen. Oder vielleicht sind Sie aufgrund der COVID-19-Pandemie gezwungen, virtuell zu arbeiten.

Wie auch immer, wir haben einige Tipps, die Ihnen helfen können, ein virtuelles Büro in kürzester Zeit einzurichten.

In diesem Artikel erfahren Sie, was ein virtuelles Büro ist und welche Vorteile ein virtuelles Büro für Ihr Unternehmen haben kann. Außerdem stellen wir Ihnen 4 Tipps für die erfolgreiche Verwaltung eines virtuellen Büros vor. Hugge Consult Cyprus bietet so einen Service in Zypern an.

Was ist ein virtueller Büroraum?

Ein virtuelles Büro bietet das meiste von dem, was ein physisches Büro bietet, aber in einem virtuellen Raum. In einem physischen Büro können Ihre Mitarbeiter auf die Tools zugreifen, die sie für ihre Arbeit benötigen, miteinander zusammenarbeiten und bei Bedarf Kunden treffen. Ein virtueller Büroraum bietet all dies, aber flexibel und erschwinglich.

Es gibt auch virtuelle Büroserviceunternehmen, die Systeme bereitstellen, mit denen Ihre Mitarbeiter von überall aus arbeiten können. Diese Lösungen umfassen Telefonnummern, Voice-Mail, eine Geschäftsadresse und Videokonferenzen.

Da die Dienstleistungen monatlich bezahlt werden, sind sie im Vergleich zu einem physischen Büroraum relativ kostengünstig. Start-ups, KMUs und wachsende Unternehmen können durch den Wechsel zu einem virtuellen Büro ihre Gemeinkosten niedrig halten und gleichzeitig auf eine größere Bandbreite an Talenten und Dienstleistungen zugreifen.

Ein virtueller Büroservice kann auch helfen, wenn Ihr Unternehmen durch den wirtschaftlichen Abschwung negativ beeinflusst wurde, indem die Betriebskosten niedrig gehalten werden.

Was sind die Vorteile eines virtuellen Büros?

1. Kosteneffizient

Eine der Möglichkeiten, wie ein virtuelles Büro Ihr Unternehmen unterstützen kann, ist die Kosteneinsparung. Sie können die mit physischen Büroräumen verbundenen Anlaufkosten sparen.
Ein physisches Büro ist mit vielen Ausgaben und langfristigen Verträgen verbunden. So müssen Sie beispielsweise Büroräume mieten und Kapital für den Kauf physischer Büroausstattung aufwenden.

Wie kann ein virtuelles Büro also helfen?

Ein virtuelles Büro spart Kosten, die mit der Einrichtung eines Büros und dem Kauf von Geräten verbunden sind. Es spart auch Kapital für den täglichen Betrieb von physischen Büroräumen.
Außerdem sparen Management und Mitarbeiter Zeit und Geld für das Pendeln, da sie nicht regelmäßig ins Büro fahren müssen. .

2. Einfach einzurichten

Von Buchhaltungssoftware wie Xero bis hin zu Personalmanagement-Tools wie Oracle sind die meisten der für den Betrieb eines Unternehmens erforderlichen Dienste online verfügbar.
Fernarbeit erfordert weniger Ausrüstung als bürogebundene Arbeit, solange Sie einen Laptop und einen Internetzugang haben. Remote-Mitarbeiter können ihre Laptops mit sich herumtragen und so auch unterwegs arbeiten.

Allerdings müssen Sie die richtige Software für das virtuelle Büro für Ihr Unternehmen auswählen, basierend auf Ihrer Branche und den Anforderungen an den Arbeitsablauf.

3. Geringeres Start-up-Risiko

Durch den Umstieg auf ein virtuelles Büro können Sie den Betrieb mit mehr Leichtigkeit und weniger Risiken aufnehmen als ein Unternehmen mit einem Büroraum. Anstatt sich an eine Bank für einen Kredit oder einen Investor für Kapital zu wenden, um teure Büroräume zu erwerben und diese einzurichten, können Sie sofort mit dem Betrieb beginnen.

Auf diese Weise vermeiden Sie Schulden, was Ihr Unternehmen in die Lage versetzt, sich auf den Betrieb und die Expansion zu konzentrieren. Das gesamte Kapital, das in das Unternehmen fließt, kann wieder in den Wachstumsbetrieb gesteckt werden, anstatt Start-up-Darlehen und Investorendividenden zurückzuzahlen. Wenn Sie sich für einen virtuellen Büroraum entscheiden, besteht außerdem ein geringeres Risiko, wenn das Unternehmen auf dem Weg Verluste erleidet. Ein virtuelles Unternehmen kann schnell und einfach den Betrieb anpassen oder einstellen, wenn er unrentabel ist.

4. Größere Flexibilität

Die Möglichkeit, selbst zu bestimmen, wann und wo man arbeitet, ist für Mitarbeiter und Management ein großer Vorteil.

Wer nicht an ein Büro gebunden ist, spart sich die Fahrtzeit zur und von der Arbeit. Das bedeutet mehr Zeit, um sich auf andere Aktivitäten zu konzentrieren, die zum Wachstum des Unternehmens beitragen, wie Vertrieb und Marketing. Mehr Flexibilität kann auch zu einer besseren Work-Life-Balance führen, so dass Ihre Mitarbeiter zufriedener und produktiver sind.

5. Einfache Skalierbarkeit

Virtuelle Büroräume ermöglichen es einem Geschäftsinhaber, den Betrieb zu skalieren, ohne in ein größeres, teureres Büro umziehen zu müssen. Dies ist eine stressfreie Art zu wachsen, da der physische Büroraum kein begrenzender Faktor ist.

Sie können Ihre Präsenz an neuen Standorten ausbauen und sogar national und international tätig sein, ohne ein Büro zu mieten oder eine Immobilie erwerben zu müssen.
Als virtueller Arbeitgeber können Sie auch Ihre Talentakquise verbessern, da Sie sich nicht an einen einzigen Bürostandort binden müssen und somit die Flexibilität haben, Talente von überall her zu rekrutieren.