Das hängt ganz von der Komplexität des Problems und eurer Erfahrung als Organisation ab. Gerade für Organisationen, die in diesem Bereich noch am Anfang stehen, empfiehlt es sich, mit einem nicht zu komplexen Datenproblem zu starten, um schnell Ergebnisse liefern zu können und damit für Akzeptanz innerhalb der Organisation zu sorgen. Das ist nämlich immer noch die größte Herausforderung in KI-Projekten. Unter dem Begriff „Data Maturity” (Datenreife einer Organisation) lassen sich viele weitere hilfreiche Informationen finden.

Grundsätzlich arbeiten wir technologieagnostisch und fokussieren uns nicht auf einen bestimmten Plattformanbieter wie Snowflake oder Databricks. Vielmehr liegt unser Fokus darauf, die technologischen Konzepte und Features der Plattformen zu verstehen und anzuwenden. Wir bevorzugen einen Open-Source-Stack und koppeln die besten Tools, die zu den Anforderungen passen, zu einer guten und vor allem nachhaltigen Architektur zusammen.

Manchmal muss es in der Umsetzung schnell gehen oder es bestehen Compliance-Vorgaben im Umfeld des bestehenden Cloud-Anbieters. Dann kann es sinnvoller sein, auf eine der großen Plattformen zurückzugreifen, die oft bereits direkt über den Cloud-Anbieter provisioniert werden können, z.B. Databricks.

Grundsätzlich verstehen wir Data Governance nicht als starres Regelwerk, sondern als Rahmen, der dir Sicherheit, Transparenz und Verlässlichkeit im Umgang mit Daten gibt. Wir bauen keine theoretischen Modelle, die in der Praxis kaum gelebt werden, sondern entwickeln Strukturen, die zu deinem Unternehmen passen und echten Mehrwert bieten.

Dabei berücksichtigen wir rechtliche Anforderungen wie DSGVO ebenso wie interne Richtlinien und branchenspezifische Standards. Allerdings können wir keine rechtliche Beratung übernehmen. Wir können nur aus unser Erfahrung berichten.

Wir verstehen Beratung nicht als reine Strategieübung. Unser Anspruch ist es, dich von der ersten Idee bis zur laufenden Lösung zu begleiten. Das bedeutet: Wir entwickeln gemeinsam die passende Datenstrategie, übersetzen sie in konkrete Architekturkonzepte und setzen diese technisch um – von der Datenintegration über Automatisierung bis hin zu Analytics und Machine Learning.

Ja – Wissenstransfer ist für uns ein zentraler Teil jedes Projekts. Wir möchten nicht, dass du von externem Know-how abhängig bleibst, sondern deine Datenkompetenz Schritt für Schritt selbst ausbaust. Deshalb bieten wir Schulungen, Workshops und gemeinsame Sessions an, die praxisnah sind und direkt an deinen Use Cases anknüpfen.

Ob Grundlagen von Data Management, das Verständnis von Analytics-Prozessen oder der Aufbau von Data Maturity – wir holen dich und dein Team genau da ab, wo ihr steht, und entwickeln gemeinsam die nächsten Schritte.