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.
Überführung von MVPs in den stabilen Betriebsmodus mit Dokumentation, Monitoring und Skalierung.
Vorlagen und Methoden für Planung, Übergabe, Rollenklärung und Erfolgskontrolle.
Strukturierter Umgang mit Änderungen an bestehenden Datenprodukten.
Metriken, Logs und Dashboards zur Überwachung und Fehlerdiagnose der Plattform.
Verbindliche Freigabepunkte zur Qualitätssicherung und Steuerung der Umsetzung.
Strukturierter End-to-End-Prozess von der Idee bis zur Industrialisierung eines Datenprodukts.
Zeitlich und fachlich strukturierte Übersicht zu geplanten Produktentwicklungen.
Systematische Aufnahme, Bewertung und Priorisierung von Datenanforderungen.
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.
Definition und Bereitstellung der Infrastruktur über Code (z. B. Terraform, Helm) zur Automatisierung und Wiederverwendbarkeit.
Automatisierte Setups und Templates (z. B. Copier, Helm) für schnelle Bereitstellung von Komponenten.
Zentrale Dienste wie Logging, Monitoring, Security, die von allen Datenprodukten genutzt werden.
Technische Disziplin für Aufbau, Betrieb und Weiterentwicklung der Datenplattform als Platform-as-a-Service.
Definition und modulare Vorlage für ein Data & Analytics Produkt, bestehend aus Komponenten wie Inport, Outport, Runtime, Storage, Metadaten, Orchestration u.v.m.
Standards für Naming, Tagging, PII-Anonymisierung, Code-Struktur und Teamzusammenarbeit.
Technischer und organisatorischer Ablauf zur Erstellung, Pflege und Stilllegung von Datenprodukten.
Automatisierte Tests, Validierungen und Anomalieerkennung zur Sicherstellung konsistenter Datenqualität.
Semantisch beschriebene Metadaten und maschinenlesbare Verträge für Discoverability, Observability und Governance.
Wiederverwendbare Standards für die Anbindung von Datenquellen – inkl. Batch, Streaming und hybride Varianten.
Strukturierte Vorlagen zur Modellierung von Datenprodukten, Datenflüssen und Systemanalysen.
End-to-End-Verantwortung für die Entwicklung und Pflege skalierbarer, qualitätsgesicherter Datenprodukte.
Erste Implementierung eines Use Cases, die den Prinzipien von Data Mesh und Produktarchitektur folgt.
Eine Reihe von Data & Analytics Produkten, die verbunden sind, um eine spezifische Funktionalität bereitzustellen und geschäftlichen Nutzen zu schaffen.
Automatisierte Einhaltung von Richtlinien unter Verwendung von Metadaten, SLOs, Data Lineage und Logs.
Verteilte Governance-Verantwortung zwischen Plattform, Domänen und zentralen Rollen.
Agentenprozess zur Echtzeitüberwachung von Governance-Prinzipien in Datenprodukten.
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.
Systemübergreifende Nutzbarkeit durch API-Standards, Semantik und Entkopplung.
Nachvollziehbarkeit und Dokumentation von Prozessen, Flows und Verantwortlichkeiten.
Überwachbarkeit durch Monitoring, Lineage, Anomalieerkennung und Dashboards.
Umfasst Plattform- und Datensicherheit inkl. Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und Datenhoheit.
Auffindbarkeit und Dokumentation durch Metadaten, Kataloge und standardisierte Beschreibungen.
Fokus auf Datenqualität (DQA) über den gesamten Lifecycle hinweg.
Die sieben Prinzipien (Secure, Trustworthy, Discoverable, Observable, Transparent, Interoperable, Purpose-Driven) als normative Basis.
Fachlich definierte Organisationseinheit mit vollständiger Verantwortung für zugehörige Datenprodukte.
Gremium zur Bewertung, Freigabe und Weiterentwicklung von Architekturentscheidungen.
Austauschplattform zur Weiterentwicklung von Methoden, Standards und Know-how.
Dokumentierte Architekturentscheidung inkl. Kontext, Alternativen, Bewertung und Beschluss.
Architekturkomponente zur Verankerung von Governance-Prinzipien über Verträge, Sidecars und Regelwerke.
Technische Architektur der Datenplattform inkl. Infrastruktur, Security-Komponenten, Shared Services und Blueprints.
Generalisierte Architekturvorlage zur Sicherstellung von Konsistenz und Wiederverwendbarkeit.
Technische und organisatorische Ausprägung eines Datenprodukts oder einer -familie, inkl. Blueprints und Shared Services.
Ein Architekturparadigma, bei dem Datenverantwortung dezentral in Domänen organisiert ist.
Ein zustandsbehafteter Daten-Microservice mit definierten Inports/Outports, der Daten verarbeitet und zur Verfügung stellt. Muss auffindbar, glaubwürdig, sicher und interoperabel sein.
Definiert und implementiert Sicherheitsmechanismen zur Einhaltung von Security- & Compliance-Anforderungen in Plattform und Produkten.
Technische Konzeption, Implementierung und Betrieb der Data & Analytics Plattform – inkl. Infrastructure-as-Code, Observability, Security und Automatisierung.
Sichert in der Betriebs-Phase die Verfügbarkeit, Performance und Skalierbarkeit der Plattform sowie der betriebenen Data & Analytics Produkte.
Erstellt Dashboards, Reports und Self-Service Analytics Lösungen zur geschäftlichen Nutzung von Data & Analytics Produkten.
Verantwortlich für die Entwicklung, Pflege und Weiterentwicklung von Data & Analytics Produkten – inkl. Datenpipelines, Datenmodelle, APIs, Businesslogik und ML-Komponenten.
Verständnis für Technologie, Plattformlogik und Infrastrukturprozesse – notwendig, damit Businessrollen effektiv mit datenbasierten Lösungen arbeiten können.
Verantwortlich für die Brücke zwischen Infrastruktur/Plattform und Data & Analytics Produkten. Sichert eine saubere Entkopplung und koordiniert Anforderungen mit den Fähigkeiten der Plattformtechnologien.
Leitet die Practice of Governance, definiert Strategien, Standards und Prozesse für eine nachhaltige und automatisierte Governance.
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.
Verantwortlich für die datengetriebene Geschäftsfähigkeit einer Domäne. Agiert als Brücke zwischen Business-Anforderungen und Data & Analytics Produktstrategie der Domäne.
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.
Fähigkeit, Daten zu verstehen, zu interpretieren und verantwortungsvoll zu nutzen – auf allen Ebenen einer Organisation.
Die zentrale Führungsrolle für datengetriebene Transformation in der Organisation. Verantwortlich für Datenstrategie, Datenprodukte, Data Governance und Enablement – über alle Domänen hinweg.
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.
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.
Industrialisiertes Betriebsmodell, Demand Management, Enablement und Skalierung.
1. Data Governance Computational, 2. High Profile Engineering, 3. Datenmanagement mit Methode, 4. CDAO as a Service, 5. Wertschöpfung mit Data & Analytics Produkten
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).
Datenstrategie, MVP Definition für ausgewählte Use Cases, Daten & Analytics Architektur-Blueprints, Governance & Betriebsmodell (TOM) für die Organisation.
MVP Use Case Umsetzung, Plattformaufbau, Governance Analytics und Betriebsmodell-Prototyp.
Strategische Standortbestimmung, Use Case Priorisierung, Vision & Stakeholder Alignment.
Modulares Angebotsmodell für datengetriebene Transformation, strukturiert entlang der Phasen Discover, Design, Develop und Deploy.
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.
Vier Quadranten, die im Gleichgewicht sein müssen, um eine datengetriebene Organisation aufzubauen: Wertschöpfung, Technologiemanagement, Rahmenbedingungen (Governance, Compliance, Architektur), Organisation & Enablement.
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.
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.
Discover, Design, Develop, Deploy – methodischer Rahmen für alle Projekte.
