Wir begleiten Unternehmen von der Entwicklung einer Datenstrategie bis zum operativen Betrieb. Datenanwendungen werden industrialisiert und skalierbar gemacht. Kerninstrument sind unsere branchenspezifischen Datenlandkarten, welche die Prozesse, Verantwortlichkeiten und Datenquellen strukturiert abbilden.
Unser 4Q-Ansatz ermittelt den digitalen Reifegrad in den vier Quadranten Wertschöpfung, Technologiemanagement, Governance und Organisation. Auf dieser Basis leiten wir eine passgenaue Datenlandkarte ab, die als betriebswirtschaftlicher Kompass Potenziale aufzeigt.
Mit der Datenlandkarte definieren wir Anwendungsszenarien mit Technologien wie Advanced Analytics, KI, Machine Learning oder klassischer Datenintegration. So verbinden wir technologische Machbarkeit mit strategischem Nutzen und schaffen ein skalierbares Portfolio von Datenprodukten.
Gemeinsam mit unseren Kunden durchlaufen wir die Phasen Design, Develop und Deploy. Im Design entwickeln wir Lösungsarchitekturen und Governance-Modelle, in der Develop-Phase setzen wir agil um, und in der Deploy-Phase integrieren wir die Produkte nachhaltig in die Organisation. So entsteht ein kontinuierlicher Wertschöpfungsprozess, der datengetriebene Innovationen ermöglicht.
Ein Chief Data and Analytics Officer (CDAO) übernimmt die zentrale Führungsrolle bei der datengetriebenen Transformation: Er entwickelt die Datenstrategie, steuert Data und Analytics Produkte, etabliert Governance-Strukturen und sorgt für Enablement über alle Unternehmensbereiche hinweg.
Wir stellen erfahrene CDAO-Kompetenz flexibel als externen Service bereit, passgenau und unmittelbar einsatzbereit. Mit bewährten Methoden, Rollenmodellen und Templates stärken wir interne Kompetenzen, fördern Data und Analytics Literacy und verankern datengetriebene Entscheidungen dauerhaft in der Organisation.
So schaffen wir die Grundlage für effiziente, skalierbare Datenprozesse, klare Verantwortlichkeiten und technologisch optimal integrierte Lösungen, die nachhaltige Wertschöpfung ermöglichen.
Unsere erfahrenen Engineers setzen Projekte effizient um. Moderne Datenpipelines, automatisierte Qualitätsprüfungen, AI-gestützte Analytics und enge Integration mit Governance sorgen dafür, dass Datenprodukte geschäftsrelevant sind.
Data Platform Engineering: Wir bauen und betreiben modulare, hybride Datenplattformen (on-premise & Cloud) mit Infrastructure-as-Code, Self-Service-Komponenten und rollenbasiertem Zugriff.
Data Product Engineering: Wir entwickeln interoperable, wiederverwendbare Data und Analytics Produkte, nutzen Datenkontrakte und APIs und optimieren Data Lakehouse- sowie Warehouse-Architekturen.
Data Quality und Observability: Wir implementieren automatisierte Qualitätsprüfungen, überwachen Datenflüsse in Echtzeit, erkennen Anomalien frühzeitig und sichern durchgehende Discoverability über Data und Analytics Governance.
So liefern wir stabile, qualitativ hochwertige Data und Analytics Produkte, die Governance-Anforderungen erfüllen, agil auf neue Herausforderungen reagieren und langfristig geschäftlichen Mehrwert schaffen.
Unsere Data und Analytics Governance Lösungen sind praxisnah, modular und skalierbar. Intelligente, automatisierte Agenten schaffen ein lebendiges Framework, das Vertrauen, Transparenz und Kontrolle in der Data und Analytics Welt sicherstellt.
Das Governance Framework basiert auf sieben Prinzipien – von Sicherheit über Datenqualität und Auffindbarkeit bis zur strategischen Nutzung – und stellt fertige Templates für konkrete Anforderungen wie KI-Strategie und Governance, Automatisierung und Robotic Governance oder Multi-Cloud-Governance zur Verfügung.
Unsere Governance-Lösungen integrieren sich nahtlos in Data Warehouses, Data Lakes und SaaS-Tools wie Databricks, Snowflake oder Microsoft Fabric. Sie bieten Echtzeitkontrolle für Risk, Compliance und Audits an. Rollen wie Product Owners, Data Stewards und Compliance Officers arbeiten eng zusammen, um nachhaltige und skalierbare Governance sicherzustellen.
Standardisierte Typen für Datenprodukte entlang Quelle, Aggregation und Konsum.
Vorlagen und Methoden für Planung, Übergabe, Rollenklärung und Erfolgskontrolle.
Überführung von MVPs in den stabilen Betriebsmodus mit Dokumentation, Monitoring und Skalierung.
Metriken, Logs und Dashboards zur Überwachung und Fehlerdiagnose der Plattform.
Strukturierter End-to-End-Prozess von der Idee bis zur Industrialisierung eines Datenprodukts.
Verbindliche Freigabepunkte zur Qualitätssicherung und Steuerung der Umsetzung.
Strukturierter Umgang mit Änderungen an bestehenden Datenprodukten.
Automatisierte Setups und Templates (z. B. Copier, Helm) für schnelle Bereitstellung von Komponenten.
Definition und Bereitstellung der Infrastruktur über Code (z. B. Terraform, Helm) zur Automatisierung und Wiederverwendbarkeit.
Zeitlich und fachlich strukturierte Übersicht zu geplanten Produktentwicklungen.
Zentrale Dienste wie Logging, Monitoring, Security, die von allen Datenprodukten genutzt werden.
Automatisierte, deklarative Sicherheitsregeln (z. B. Kyverno) für Compliance und Schutz.
Rollenbasierte Zugriffskontrolle auf Plattform- und Datenproduktebene.
Verbindliche Vorgaben für Naming, Struktur, Versionierung und Governance-Einhaltung.
Technischer und organisatorischer Ablauf zur Erstellung, Pflege und Stilllegung von Datenprodukten.
Standards für Naming, Tagging, PII-Anonymisierung, Code-Struktur und Teamzusammenarbeit.
Definition und modulare Vorlage für ein Data & Analytics Produkt, bestehend aus Komponenten wie Inport, Outport, Runtime, Storage, Metadaten, Orchestration u.v.m.
Technische Disziplin für Aufbau, Betrieb und Weiterentwicklung der Datenplattform als Platform-as-a-Service.
Eine Reihe von Data & Analytics Produkten, die verbunden sind, um eine spezifische Funktionalität bereitzustellen und geschäftlichen Nutzen zu schaffen.
Wiederverwendbare Standards für die Anbindung von Datenquellen – inkl. Batch, Streaming und hybride Varianten.
Strukturierte Vorlagen zur Modellierung von Datenprodukten, Datenflüssen und Systemanalysen.
Verteilte Governance-Verantwortung zwischen Plattform, Domänen und zentralen Rollen.
Erste Implementierung eines Use Cases, die den Prinzipien von Data Mesh und Produktarchitektur folgt.
End-to-End-Verantwortung für die Entwicklung und Pflege skalierbarer, qualitätsgesicherter Datenprodukte.
Automatisierte Einhaltung von Richtlinien unter Verwendung von Metadaten, SLOs, Data Lineage und Logs.
Semantisch beschriebene Metadaten und maschinenlesbare Verträge für Discoverability, Observability und Governance.
Agentenprozess zur Echtzeitüberwachung von Governance-Prinzipien in Datenprodukten.
Automatisierte Tests, Validierungen und Anomalieerkennung zur Sicherstellung konsistenter Datenqualität.
Nutzung von Daten gemäss Purpose Alignment & Limitation, mit klarer Zweckbindung.
Vereinbarung zwischen Data & Analytics Produkt-Eigentümer und Konsument über Datenkonsum, z. B. SLAs, Preisgestaltung, Frequenz.
Fachlich definierte Organisationseinheit mit vollständiger Verantwortung für zugehörige Datenprodukte.
Dokumentierte Architekturentscheidung inkl. Kontext, Alternativen, Bewertung und Beschluss.
Fokus auf Datenqualität (DQA) über den gesamten Lifecycle hinweg.
Überwachbarkeit durch Monitoring, Lineage, Anomalieerkennung und Dashboards.
Austauschplattform zur Weiterentwicklung von Methoden, Standards und Know-how.
Systemübergreifende Nutzbarkeit durch API-Standards, Semantik und Entkopplung.
Auffindbarkeit und Dokumentation durch Metadaten, Kataloge und standardisierte Beschreibungen.
Gremium zur Bewertung, Freigabe und Weiterentwicklung von Architekturentscheidungen.
Die sieben Prinzipien (Secure, Trustworthy, Discoverable, Observable, Transparent, Interoperable, Purpose-Driven) als normative Basis.
Nachvollziehbarkeit und Dokumentation von Prozessen, Flows und Verantwortlichkeiten.
Umfasst Plattform- und Datensicherheit inkl. Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und Datenhoheit.
Architekturkomponente zur Verankerung von Governance-Prinzipien über Verträge, Sidecars und Regelwerke.
Technische Konzeption, Implementierung und Betrieb der Data & Analytics Plattform – inkl. Infrastructure-as-Code, Observability, Security und Automatisierung.
Definiert und implementiert Sicherheitsmechanismen zur Einhaltung von Security- & Compliance-Anforderungen in Plattform und Produkten.
Sichert in der Betriebs-Phase die Verfügbarkeit, Performance und Skalierbarkeit der Plattform sowie der betriebenen Data & Analytics Produkte.
Generalisierte Architekturvorlage zur Sicherstellung von Konsistenz und Wiederverwendbarkeit.
Verantwortlich für die Entwicklung, Pflege und Weiterentwicklung von Data & Analytics Produkten – inkl. Datenpipelines, Datenmodelle, APIs, Businesslogik und ML-Komponenten.
Ein zustandsbehafteter Daten-Microservice mit definierten Inports/Outports, der Daten verarbeitet und zur Verfügung stellt. Muss auffindbar, glaubwürdig, sicher und interoperabel sein.
Technische Architektur der Datenplattform inkl. Infrastruktur, Security-Komponenten, Shared Services und Blueprints.
Technische und organisatorische Ausprägung eines Datenprodukts oder einer -familie, inkl. Blueprints und Shared Services.
Erstellt Dashboards, Reports und Self-Service Analytics Lösungen zur geschäftlichen Nutzung von Data & Analytics Produkten.
Ein Architekturparadigma, bei dem Datenverantwortung dezentral in Domänen organisiert ist.
Verständnis für Technologie, Plattformlogik und Infrastrukturprozesse – notwendig, damit Businessrollen effektiv mit datenbasierten Lösungen arbeiten können.
Verantwortlich für die datengetriebene Geschäftsfähigkeit einer Domäne. Agiert als Brücke zwischen Business-Anforderungen und Data & Analytics Produktstrategie der Domäne.
Verantwortlich für die Brücke zwischen Infrastruktur/Plattform und Data & Analytics Produkten. Sichert eine saubere Entkopplung und koordiniert Anforderungen mit den Fähigkeiten der Plattformtechnologien.
Die Person oder das Team, das Data & Analytics Produkte konsumiert, um Entscheidungen zu treffen oder neue Produkte zu entwickeln.
Verantwortlich für die Umsetzung, Wartung und Weiterentwicklung eines Data & Analytics Produkts. Übersetzt Anforderungen in konkrete Backlogs und koordiniert das Engineering-Team.
Bereitstellung technischer Plattformen mit standardisierten Services (z. B. Infrastruktur, Datenservices) durch IT. Inklusive Betrieb (SRE) und Servicemanagement.
Verantwortung für den Lifecycle, die Qualität und den Geschäftswert von Data & Analytics Produkten. Vereint Produktdenken mit Datenstrategie und Governance.
Leitet die Practice of Governance, definiert Strategien, Standards und Prozesse für eine nachhaltige und automatisierte Governance.
Fähigkeit, Daten zu verstehen, zu interpretieren und verantwortungsvoll zu nutzen – auf allen Ebenen einer Organisation.
Technisch verantwortlich für die Entwicklung und den Betrieb von Sidecars und automatisierten Governance-Regeln zur Laufzeit.
Operative Verantwortung für Planung, Steuerung und Einhaltung von Roadmaps und Ressourcen eines oder mehrerer Data & Analytics Produkte.
Ein Organisationsmodell, das datengetriebene Führungsstrukturen, Rollen und Prozesse in Unternehmen etabliert – ohne dass initial ein voll besetzter Chief Data Officer notwendig ist. Der CDAOaaS stellt Methoden, Rollenmodelle und Templates zur Verfügung.
Fachdisziplinen (z. B. Architecture, Governance, Platform), die als Brücke zwischen Business und IT agieren. Practices sind Kompetenzzentren für Data Literacy, Methodenentwicklung und Rollenschulung.
Verständnis für Geschäftsprozesse, Wertströme und operative Anforderungen – Voraussetzung für datenbasierte Lösungen mit echtem Impact.
Die zentrale Führungsrolle für datengetriebene Transformation in der Organisation. Verantwortlich für Datenstrategie, Datenprodukte, Data Governance und Enablement – über alle Domänen hinweg.
Industrialisierung von MVP Use Case und Implementierung von weiteren Use Cases auf der Roadmap, Industrialisierung Data & Analytics Plattform, Produktisierung von Governance Analytics und Betriebsmodell (TOM).
1. Data Governance Computational, 2. High Profile Engineering, 3. Datenmanagement mit Methode, 4. CDAO as a Service, 5. Wertschöpfung mit Data & Analytics Produkten
Industrialisiertes Betriebsmodell, Demand Management, Enablement und Skalierung.
MVP Use Case Umsetzung, Plattformaufbau, Governance Analytics und Betriebsmodell-Prototyp.
Ein Modell nach Simon Sinek zur Klärung von Vision, Strategie und Umsetzung: Warum (Zweck), Wie (Vorgehen), Was (Leistungen). Dabei steht das 'Warum' im Zentrum des Handelns. Grundlage für die Positionierung des Navique-Portfolios.
Strategische Standortbestimmung, Use Case Priorisierung, Vision & Stakeholder Alignment.
Datenstrategie, MVP Definition für ausgewählte Use Cases, Daten & Analytics Architektur-Blueprints, Governance & Betriebsmodell (TOM) für die Organisation.
Modulares Angebotsmodell für datengetriebene Transformation, strukturiert entlang der Phasen Discover, Design, Develop und Deploy.
Strukturierte Erfassung der für eine Branche zentralen Datenobjekte und -flüsse. Dient zur Ableitung von Data & Analytics Produkten und zur Orientierung für strategische Datenarchitektur und Use Case Entwicklung.
Discover, Design, Develop, Deploy – methodischer Rahmen für alle Projekte.
Die Rolle in der sich Navique sieht: Navigator für datengestützte Strategien in einer Zeit künstlicher Intelligenz. Mit Consulting und strukturiertem Leistungsportfolio helfen wir Unternehmen, Daten effektiv zu nutzen und Wert zu schaffen.
Vier Quadranten, die im Gleichgewicht sein müssen, um eine datengetriebene Organisation aufzubauen: Wertschöpfung, Technologiemanagement, Rahmenbedingungen (Governance, Compliance, Architektur), Organisation & Enablement.
