Die Integration wesentlicher Technologiekomponenten erleichtern, um die Performance, Zuverlässigkeit und Industrialisierung Ihrer Datenprozesse zu gewährleisten.
Die Data-Performance misst sich nicht allein an der Relevanz der verfolgten Strategie oder der Qualität der eingesetzten Modelle. Sie misst sich an der Fähigkeit, als kohärentes Ganzes zu funktionieren — was einen übergreifenden Blick auf Problematiken erfordert, die manchmal ausschließlich aus technischer Perspektive betrachtet werden.
Diese drei Dimensionen sind untrennbar: Eine gut gewählte Zielarchitektur ist ohne kontrollierte Integration wertlos, und beide scheitern ohne die Abstimmung der Stakeholder.
Wir begleiten Sie bei dieser Integration, sei es in Bezug auf:
- Architektur- und Lösungsauswahl
- Komponentenintegration und Skalierung
- Koordination zwischen Fachbereichen, IT und Data-Teams
Illustration / Anwendungsfälle
Architektur- und Lösungsauswahl
Ein seit mehreren Jahrzehnten etabliertes Industrieunternehmen verfügt über ein reiches, aber fragmentiertes Datenerbe: Mehrere Mastersysteme koexistieren, während das historische Data Warehouse hauptsächlich auf BI und Reporting ausgerichtet bleibt. Im Rahmen seiner KI-Transition besteht die Herausforderung darin, Daten zu konsolidieren und den Zugang zu neuen Geschäftsanwendungen jenseits des traditionellen Analytics zu öffnen.
Wir begleiten die Architekturüberlegungen und Entscheidungsprozesse mit den Kundenteams — Data Lake oder Lakehouse, Governance, Datenexposition, Industrialisierung von Anwendungsfällen. Konkret bedeutet das: Scoping-Workshops, ein Benchmark der auf den bestehenden Kontext zugeschnittenen Optionen und die Modellierung einer Zielarchitektur, die mit den KI-Ambitionen des Unternehmens kohärent ist. Das Ziel: eine realistische Roadmap entwickeln, keine ideale Architektur auf dem Papier.
Komponentenintegration und Skalierung
Sobald die Zielarchitektur definiert ist, muss das Unternehmen noch zwischen mehreren Umsetzungsoptionen abwägen: Einführung einer von einem Hyperscaler angebotenen Data Fabric, einer end-to-end integrierten Datenplattform oder einem modularen und komponierbaren Ansatz zur Wahrung größerer Souveränität und Flexibilität.
Wir begleiten diese Auswahlphase unter Berücksichtigung des bestehenden Kontexts, der Rahmenbedingungen (Organisation, Kompetenzen, Legacy-Systeme, Sicherheit) und der KI-Ambitionen. Ziel ist es, die Komponentenwahl zu strukturieren und eine pragmatische Roadmap zu definieren — zwischen schneller Industrialisierung und Beherrschung der Komplexität — anstatt standardmäßig den Entscheidungen eines Anbieters zu folgen.
Koordination zwischen Fachbereichen, IT und Data-Teams
Die Relevanz eines KI-Programms hängt selten allein von der technischen Dimension ab. Die Definition von Zielen, die Wahl der zu optimierenden Metriken und die Sequenzierung von Initiativen können nicht ohne alle Beteiligten erfolgen. Im Fall der vorausschauenden Wartung bedeutet dies beispielsweise, zwischen der Ausfallwahrscheinlichkeit innerhalb eines bestimmten Zeithorizonts und einem einfachen vorhergesagten Ausfallzeitpunkt abzuwägen — eine Entscheidung, die Data Science, Fachbereich und IT gleichermaßen betrifft.
Wir helfen Ihnen, diese Entscheidungen zu klären und Prioritäten zu strukturieren, um den Gesamterfolg von KI-Programmen zu fördern. Das Ziel ist es, Akteure und Roadmaps aufeinander abzustimmen, anstatt davon auszugehen, dass die Industrialisierung den Geschäftsinitiativen automatisch folgt.