Das Prinzip: Stetige Weiterentwicklung

Sie wollen Daten und KI für die Produktentwicklung oder für die Automatisierung interner Prozesse nutzen? Um sowohl ihren Umsatz als auch die interne Effizienz konstant zu steigern, ist es wichtig, einmal etablierte Anwendungsfälle kontinuierlich zu überwachen und weiterzuentwickeln.

• Wir halten Ihre KI robust
  Wir prüfen regelmäßig, ob die Ergebnisse Ihrer KI den Erwartungen entsprechen und etwas zu verbessern ist.
• Wir verbessern Ihre KI laufend
  Per ML-Ops trainieren wir Ihre KI immer wieder mit neuen Daten. Das Training läuft in gesonderten ML-Pipelines ganz automatisiert ab, ohne den laufenden Betrieb zu stören.
• Wir steigern die Automatisierungsquote
  Es kommt vor, dass im operativen Alltag die Vorteile automatisierter Prozesse nicht im vollen Umfang genutzt werden. Wir identifizieren mangelhafte Inputdaten und Absprünge oder Workarounds im Prozess.

Data mindset etablieren: Mitarbeiter befähigen

Die Vorteile eines datengetriebenen Unternehmens mögen für Sie auf der Hand liegen. Aber gilt das auch für jeden einzelnen Ihrer Mitarbeiter? Um Ihre Kollegen zu befähigen, braucht es entsprechende Maßnahmen, die Ihren Shift zum datengetriebenen Unternehmen begleiten. Es gilt, eine Datenkultur zu etablieren.

• Wir schulen Mitarbeiter 
  Durch Ausbildung, Einbeziehung in Datenprojekte, Daten-Workshops, Intranet-Artikel, Podcasts, interne Events und Hackathons führen wir Mitarbeiter an das Thema Daten und KI heran.
• Wir denken nutzerzentriert 
  Bei der Entwicklung denken wir unsere Lösungen und Datenoberflächen vom Nutzer her. Unser Ziel: verständliche Resultate und ein gesundes Nutzerverständnis dafür, welche Probleme sich mit KI lösen lassen.
• Wir vereinfachen die Interaktion
  Wir implementieren Softwarelösungen, die Daten jenseits von Tabellen so visualisieren, dass sie schnell zu verstehen sind, die eigenständige Datenexploration ermöglichen und Handlungsoptionen aufzeigen.

Expertise aufbauen: Data Science

Nur wenn Daten eine bestimmte Qualitätsstufe erreichen, werden sie zu einem Unternehmenswert und produktiv für Ihr Geschäft. Für die Datengewinnung und die richtige Aufbereitung braucht es neben den erforderlichen Infrastrukturen auch interdisziplinäre Data-Science-Teams. Häufig müssen beide Faktoren in den Unternehmen erst noch aufgebaut werden. 

• In Kooperation: Wir agieren als Ihr externes Datenteam
  Wir arbeiten als Ihr externes Datenteam, das direkt für Sie loslegen kann – von der strategischen Datenanalyse bis zum KI-Projekt.
• Voll integriert: Wir bauen Ihr Datenteam auf
  Mit unserer Expertise in den Bereichen IT, Data Science und Recruiting bauen wir das langfristig bestmögliche Team für Sie auf.

Daten als Produkt: Data Mesh

Mit der Zunahme datengetriebener Anwendungsfälle im Betrieb sind die IT-Abteilungen die stillen Helden: Sie bewältigen ein enormes Arbeitspensum mit knappen Ressourcen und oft zu wenig Anerkennung. Für Entlastung sorgt das sogenannte Data Mesh. Das Konzept kombiniert zentrale Richtlinien und Plattformkomponenten mit dezentraler Datenhaltung und einer Skalierbarkeit, die rein zentrale Ansätze wie Data Warehouses oder Data Lakes weit übertrifft.

• Daten dezentral verwalten, verarbeiten und nutzen
  Jeder Bereich verantwortet seine jeweiligen Datenobjekte. Es werden sogenannte Datendomänen für spezifische Bereiche eines Unternehmens definiert, wie z. B. die Buchhaltung oder das Marketing.
• Interne Datenprodukte erstellen
  Aus den Datenobjekten erstellt jeder Bereich verwertbare Datensätze, die als Datenprodukte der gesamten Organisation bereitgestellt werden.
• Dezentrale Produktteams bilden
  Die Erstellung und den Betrieb von Datenprodukten übernehmen interdisziplinäre und Produktteams aus der jeweiligen Datendomäne. Sie agieren dezentral und autonom.
• Zentralen Datenmarktplatz etablieren
  Ein zentraler Datenkatalog enthält alle Metadaten über Daten und Anwendungsfälle sowie eine Datendokumentation. Er fungiert als interner Datenmarktplatz, über den die Datenprodukte mit dem gesamten Unternehmen geteilt werden.
• Richtlinien einhalten
  Über die zentrale Plattform werden Data-Governance-Regeln, Zugriffsrechte, Verantwortlichkeiten etc. für alle dezentralen Datenprodukte sichergestellt.

Agile Zusammenarbeit: Interdisziplinäre Produktteams

Die nachhaltige Entwicklung und Weiterentwicklung Daten und KI-basierter Produkte setzt eine wertschöpfende Zusammenarbeit von Business und IT voraus. Dies erfordert integrative Arbeitsweisen und Teamkonstellationen, die Organisationsstrukturen und Bereichsgrenzen von Unternehmen neu definieren.

• Interdisziplinär und agil zusammenarbeiten
  Es gilt, interdisziplinäre Produktteams zu schaffen, die in einem agilen Ansatz Innovationen vorantreiben.
• Silos aufbrechen und integrieren
  Hierfür müssen traditionelle Silos aufgebrochen und bisher getrennte Aufgabenbereiche wie Strategie, Planung, Data Science, Entwicklung, Betrieb und Analyse integriert werden.
• Schneller und kundenzentrierter agieren
  Der Schulterschluss von Fach- und IT-Seiten stärkt das gemeinsame Verantwortungsgefühl. So stehen nicht nur Kundenbedürfnisse von Anfang an im Mittelpunkt: auch Softwareentwicklungszyklen verkürzen sich.

It-Abteilungen: Die neue Hauptrolle

Im Zuge der digitalen Transformation verändert sich die Rolle der IT-Abteilung dramatisch. Um die vielen neuen Aufgaben, Projekte und Anforderungen bewältigen zu können, braucht die IT  technologisch, personell sowie in der internen Wahrnehmung ein umfassendes Upgrade – und einen erfahrenen Partner.

• Wir beraten Sie umfassend 
  In den Bereichen Technologie, Architektur, Infrastruktur, Kompetenzen, Ressourcen, Zusammenarbeit und Organisation.
• Wir helfen beim Ausbau der IT
  Mit den wachsenden Aufgaben wächst auch der Personalbedarf der IT-Abteilung. Wir helfen Bottlenecks zu minimieren – mit technologischen Lösungen, maßgeschneiderten Suchprofilen und strategische Partnerschaften.
• Neue Infrastruktur und Support
  Gerade im Bereich Daten und KI wachsen die Ansprüche an Rechenkapazitäten und dynamischer Skalierung enorm. Wir helfen bei der Implementierung nötiger Cloud-Infrastrukturen sowie Datenplattformen und befähigen die IT für den laufenden Support.