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.

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.

“
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
