Erfolgreich die Transformation zum
datengesteuerten Unternehmen gestalten!

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Verkürzen Sie die "Zeit zur KI" für Ihr Business!

Um datengesteuert zu werden, investieren viele Unternehmen in neue Datenplattformen in der Cloud. Durch den Einsatz von Hyperscalern wie Amazon Web Services (AWS) oder Microsoft Azure sollen Kosten gesenkt und eine bessere Grundlage für den Einsatz von Technologien, wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, geschaffen werden. 

Der Data Lake wird dabei oft als skalierbarer Nachfolger des eher kuratierten Data Warehouse angesehen. Viele, die einen zentralisierten Data Lake aufbauen wollten, haben jedoch einen Datensumpf mit unklaren Zuständigkeiten, fehlender Datenverantwortung und mangelhafter Datenverfügbarkeit hinterlassen. viele Unternehmen Fehler aus ihrer on-premises Historie. Viele Architekturmodelle ähneln althergebrachten zentralistischen Ansätzen, nur eben in der Cloud. Daran ändert auch die Einführung eines Datenkatalogs nur wenig. 

Ganzheitliches, soziotechnisches Vorgehen

Die Schaffung der technischen Grundlage für mehr Dateninteroperabilität, Datenzusammenarbeit und Datenökosysteme ist unerlässlich. Doch wie schafft man den notwendigen kulturellen Wandel? Wie sieht eine Datenstrategie, aus, die auch auf ihre Datenkultur "einzahlt"? Ist ein dezentraler soziotechnischer Ansatz die Antwort?

Lesen Sie in unserem Whitepaper, warum ein Data Mesh für Sie die richtige Basis sein könnte - und welche zentrale Rolle ein durchdachtes Vorgehensmodells dabei spielt. Lesen Sie, welche Auswirkungen der Problemlösungsmodus auf das Ziel-Architekturmodell hat, welche Rolle die Datenkultur spielt - und was das alles mit Ihrer Datenstrategie zu tun hat.


Datenstrategie Grafik

Data Thinking weist den Weg!

Mit unserer etablierten Methodik begleiten wir Kunden bei der Umsetzung ihrer Advanced Analytics Use Cases. Der Data Thinking Weg ermöglicht uns ein gleichzeitig methodisch und strukturiertes aber dennoch agiles Vorgehen. So stellen wir in jeder Phase die richtigen Fragen, identifizieren die Herausforderungen und erarbeiten gemeinsam die besten Lösungen. Diese überführen wir in den Betrieb als Data- oder MLOps.
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