Reporting mit R und Shiny

R ist eine erfolgreiche und weit verbreitete Open Source-Programmiersprache und Statistik-Umgebung mit extrem vielen Analysemöglichkeiten für anspruchsvolle Data Science / Data Mining-Projekte.

R und Shiny bieten eine einzigartige Kombination aus statistischer Leistungsfähigkeit und flexibler Web-Entwicklung. Mit Shiny lassen sich interaktive Dashboards, Analysewerkzeuge und Berichtsportale erstellen – ohne klassische Web-Programmierung.
Gerade für Organisationen, die bereits statistische Auswertungen in R nutzen oder anspruchsvolle Analyseprozesse in einer leicht zugänglichen Oberfläche bereitstellen möchten, ist Shiny eine ideale Plattform.

Shiny-Anwendungen sind individuell gestaltbar, webbasiert und können sowohl auf lokalen Servern, in der Cloud als auch in Container-Umgebungen betrieben werden. Damit eignet sich Shiny als leichtgewichtige, kostengünstige und hochflexible Alternative zu klassischen BI-Tools, insbesondere in daten- und modellintensiven Szenarien.

  • Statistische Berechnungen und Datenanalyse: R bietet eine Vielzahl an Funktionen für statistische Analysen wie Regressionsmodelle, Varianzanalysen und Zeitreihenanalysen.
  • Datenvisualisierung: Es bietet leistungsstarke Bibliotheken für die Erstellung von hochwertigen Grafiken und Diagrammen.
  • Open-Source: R ist kostenlos und wird von einer großen Community kontinuierlich weiterentwickelt, wodurch es eine große Auswahl an Erweiterungspaketen gibt.
RStudio

Berichte

Interaktive Dashboards und Web-Anwendungen

  • Dynamische Visualisierungen mit ggplot2, Plotly, highcharter
  • Interaktive Filter, Tabs, Tabellen, Formulare
  • Echtzeit-Analysen, Simulationen und Szenario-Vergleiche
  • Custom UI-Designs mit Bootstrap-Themes oder eigenen CSS-Layouts

Dokumenten- und Berichtserstellung

  • Generierung von PDF-, Word- oder HTML-Berichten über R Markdown
  • Automatisiertes Reporting und zeitgesteuerte Reports
  • Parametrisierte Dokumente und wiederholbare Analysen

Nahtlose Integration statistischer Modelle

  • Einbettung von Regressionsmodellen, ML-Algo­rithmen, Forecasting-Modellen oder Clustering
  • Berechnungen in Echtzeit basierend auf Benutzereingaben
  • Reproduzierbarkeit und Transparenz bei analytischen Entscheidungen

Technik

Flexible Datenanbindung

  • Zugriff auf relationale Datenbanken (Oracle, SQL Server, PostgreSQL, …)
  • Integration von REST-APIs, CSV-/Excel-Dateien oder Cloud-Datenquellen
  • Nutzung von R-Packages für Data Wrangling, Machine Learning oder Textmining

Deployment-Optionen

  • Hosting über Shiny Server (Open Source oder Pro)
  • Docker-Container und Kubernetes-Deployments
  • Hosting in der Azure- oder AWS-Cloud
  • Integration in Microsoft Fabric über Python/R-Notebooks oder API-Schnittstellen

Hohe Flexibilität

  • Frei anpassbare Logik, Layouts und Benutzeroberflächen
  • Möglichkeit, unternehmensspezifische Tools, Rechenlogik oder Fachprozesse individuell abzubilden
  • Open-Source-Ökosystem mit tausenden Paketen

Services

Mit R hat man eine überaus umfangreiche statistische Programmierumgebung, mit der man nahezu beliebige Data Science / Data Mining-Analysen durchführen kann.

In Kombination mit RStudio Server und Shiny (Server) ist es dann möglich, Analysen in Berichten bereitzustellen und so einem großen Adressatenkreis zugänglich zu machen.

Shiny-App-Entwicklung

  • Entwicklung maßgeschneiderter Dashboard- und Analyseanwendungen
  • Benutzerfreundliche, klar strukturierte UI-Designs
  • Implementierung interaktiver Visualisierungen und komplexer Analysefunktionen
  • Erstellung prototypischer oder produktiver Shiny-Portale

Integration von Statistical Computing

  • Einbettung statistischer Modelle (Regression, Machine Learning, Forecasting, Time Series)
  • Entwicklung wiederholbarer Analysepipelines mit tidyverse, caret, tidymodels oder eigenen ML-Modellen
  • Validierung statistischer Modelle und Ergebnisausgabe in interaktiven Dashboards

Automatisiertes Reporting

  • Erstellung von PDF-/Word-/HTML-Dokumenten mittels R Markdown und knitr
  • Parametrisierte Reports und automatisierte Auslieferung
  • Erstellung umfangreicher Auswertungsberichte für Fachbereiche oder Prüfstellen

Systemintegration & Datenanbindung

  • Anbindung an SQL Server, Oracle, Data Warehouses und Cloud-Dienste
  • Aufbau von ETL-/ELT-Prozessen mit R oder Integration in bestehende Pipelines
  • Kombinierte Lösungen mit MS Fabric, Python und Power BI

Deployment & Betrieb

  • Einrichtung von Shiny Server (Open Source oder Pro)
  • Containerisierung (Docker, Kubernetes)
  • Einrichtung von Rollen, Authentifizierung und Zugriffskonzepten
  • Performance-Tuning, Skalierung und Monitoring

Schulungen & Coaching

  • Einführung in R-Shiny für Analysten und Data Scientists
  • Workshops zur Erstellung professioneller Shiny-Dashboards
  • Best Practices zu UI/UX, Performance und Code-Qualität

Referenzen

In den letzten 10 Jahren haben wir für verschiedene Branchen und an sehr unterschiedlichen Standorten Reporting-Systeme mit R entwickelt.

R Studio

Fragebogensystem mit interaktiven Frage-Antwort-Darstellungen und Analysefunktionen der deskriptiver und induktiver Statistik. Entwicklung von Diagrammen.

Unternehmensberatung, München

Innovative Frage-Antwort-Darstellungen im elektronischen Fragebogen

IT-Unternehmen, Berlin

Analyse- und Reporting-Systeme für Maschinendaten und Messdaten in der Produktion

Hersteller, Stuttgart

Kombination von aktuellen Daten und Anwendung von Vorhersagemodellen zur Extrapolation

Bank, Köln