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.
