In der Regel sind es nicht die Technologien, die scheitern, wenn Data-Projekte nicht erfolgreich sind. Es liegt daran, dass niemand vor dem ersten Commit die richtigen Fragen gestellt hat.
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Unser Consulting setzt genau dort an, wo die teuersten Fehler in den meisten Projekten schon zu Beginn gemacht werden, bei der Architekturentscheidung.
Wir verwandeln Geschäftsziele in eine technisch fundierte Data Strategy und in umsetzbare Architecture Blueprints. Diese werden durch harte PoCs validiert und sind in ein Governance-Framework eingebettet, das über Folien hinausgeht.
Unternehmen, die ohne eine klare Datenstrategie in Technologie investieren, produzieren vorhersagbar dieselbe Probleme:
Ungeplante Datensilos. Parallele Infrastrukturen, da jedes Team seinen eigenen Tech-Stack auswählt. Anwendungsfälle, die im Notebook laufen, aber nie in die Produktion gelangen. Und die Kosten für die Cloud steigen exponentiell, weil es keine Definition dafür gibt, welche Workloads welchen Wert liefern.
Eine Data Strategy beantwortet die Frage, die viele Organisationen überspringen: Was genau soll unsere Datenplattform für das Business erreichen und was zuerst? Sie bringt Geschäftsziele mit Architekturentscheidungen in Einklang, legt Ownership und Governance fest und sorgt dafür, dass Investitionen in Data & AI einen messbaren ROI liefern.
Viele Data-Strategien haben eine gute Vision, aber sie scheitern an der Tatsache, dass sie nicht umsetzbar sind. Sie sagen, was erreicht werden soll, aber nicht, wie die vorhandene Infrastruktur dorthin gelangen kann.
Nach sechs Monaten landen ambitionierte Roadmaps oft in der Schublade, weil niemand die technischen Abhängigkeiten, die Datenqualität der Quellsysteme oder die Kapazitäten des Teams realistisch eingeschätzt hat.
Wir entwickeln Data Strategies, die die Realität eurer Organisation berücksichtigen. Es startet mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme und endet mit einer priorisierten Roadmap, in der jeder Use-Case eine klare Architekturentscheidung, ein definiertes Ownership-Modell und messbare Erfolgskriterien hat.
Geschäftsziele in maßgeschneiderte technische Architekturen übersetzen, die Quellsysteme und Teamstrukturen berücksichtigen.
Dabei entscheidet die richtige Sequenzierung über den Erfolg: Notwendige Plattform-Capabilities werden so aufgebaut, dass Analytics- und AI-Use-Cases stabil darauf aufsetzen können.
High-Potential Use-Cases identifizieren und nach Business-Impact, technischer Machbarkeit sowie Time-to-Value bewerten.
Das Ziel sind nicht die „spannendsten“ Projekte, sondern diejenigen mit dem größten Effekt und dem schnellsten Mehrwert.
Bestehende Use-Case-Portfolios kritisch analysieren, um tote Projekte zu identifizieren.
Durch die gezielte Umlenkung von Ressourcen wird sichergestellt, dass der Fokus ausschließlich auf Vorhaben liegt, die tatsächlich messbaren Wert liefern.
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Die kostspieligste Entscheidung in einem Data-Projekt ist die, die ohne bewusstes Zutun getroffen wurde. Plattformen, die aufgrund eines überzeugenden Marketings ausgewählt wurden, ohne dass die technische Kompatibilität überprüft wurde.
Governance-Modelle, die zwar auf dem Papier stehen, aber niemand in der Praxis umsetzt. Bevor das große Budget fließt, liefern unsere Assessments die Entscheidungsgrundlage, die ihr braucht.
Wir prüfen kritische Szenarien in harten PoCs, nicht in Slide-Decks. Wir erfassen Reifegrade über Business Units hinweg in einer vergleichbaren Weise, was es ermöglicht, das größte Potenzial und die Bereiche mit einem verpufften Investment zu identifizieren.
Granulare Bewertung der Capabilities und Reifegrade über Business Units hinweg.
Vergleichbar, wiederholbar, mit priorisierten Handlungsempfehlungen.
Nicht "was habt ihr?", sondern "nutzt ihr das Optimum?", ob On-Premise, Hybrid oder Cloud-Native.
Tiefenprüfung von Architekturentscheidungen, Code-Qualität und Betriebsmodell.
Für interne Projekte, vor Akquisitionen oder bei Vendor-Wechsel.
Kritische Hypothesen in echten Szenarien verproben, mit euren Daten, euren Latenzanforderungen, euren Compliance-Constraints.
Keine Demo-Datasets, sondern produktionsnahe Bedingungen.
Systematische Evaluation von Plattformen und Tools gegen eure Anforderungen.
Build vs. Buy, On-Premise vs. Cloud-Native vs. Hybrid, basierend auf TCO-Berechnungen mit euren realen Datenvolumen.
Vorbereitung auf AI-Regulierung (EU AI Act, DORA, branchenspezifische Anforderungen).
Risikobewertung bestehender Use-Cases und konkreter Action-Plan.
Ihr evaluiert Databricks als Plattform; oder habt euch bereits entschieden? Unser Databricks Architecture Review vertieft die Assessment-Perspektive plattformspezifisch: Workspace-Topologie, Unity Catalog Design, Kostenarchitektur und Security-Posture.
Erreiche deine Vision mit uns
Governance-Initiativen scheitern selten aufgrund fehlender Policies. Sie scheitern daran, weil niemand festgelegt hat, wer die Durchsetzung der Policies übernimmt, wer Ausnahmen genehmigt und wie sich die Governance weiterentwickelt, wenn die Plattform sich verändert. Das Resultat: ein Governance-Dokument, das zwar beim Audit präsentiert wird, im Alltag jedoch keine Bedeutung hat.
Wir entwickeln Governance als Operating Model, mit eindeutigen Rollen, definierten Prozessen und technischen Guardrails, die Compliance automatisch durchsetzen, anstatt sie manuell einzufordern.
Das meist verbreitete Anti-Pattern: Eine zentrale Governance-Abteilung legt Policies fest, die von den Delivery-Teams systematisch umgehen, weil sie den Entwicklungsprozess verlangsamen, ohne dass ein erkennbarer Vorteil besteht. Die Policies sind für das Audit gedacht, nicht für den Alltag.
Der zweite Klassiker: Governance wird als ein einmaliges Projekt angesehen. Ein Framework wird abgenommen, und nach sechs Monaten ist es obsolet, weil sich die Plattform weiterentwickelt hat, neue Datenquellen hinzugekommen sind und niemand den Auftrag hat, die Governance damit zu unterstützen.
Um Data Governance erfolgreich zu gestalten, braucht es drei Dinge gleichzeitig: klare Ownership-Strukturen, die im Alltag umsetzbar sind. Prozesse, die in bestehende Workflows einfließen, ohne zusätzliche Bürokratie zu schaffen. Und technische Guardrails; Policy-as-Code, automatisierte Qualitätschecks, Access-Control auf Plattformebene, die sicherstellen, dass Compliance eingehalten wird, ohne dass jemand ein Formular ausfüllen muss.
Governance-Modell basierend auf einer umfassenden Bewertung eurer Data- und Analytics-Bedarfe.
Rollen, Prozesse, Verantwortlichkeiten und Tool-Unterstützung (Data Catalog, Unity Catalog), abgestimmt auf eure Organisationsstruktur.
AI-Governance-Strategien, zugeschnitten auf eure regulatorischen Anforderungen und Risikolandschaft.
Gap-Evaluation, robuste Prozesse, richtige Organisationsstruktur, inklusive Use-Case-Katalog und Risikobewertung.
Von DSGVO über EU AI Act bis zu branchenspezifischer Regulatorik (DORA, NIS2, MaRisk).
Keine Checklisten, sondern umsetzbare Frameworks, die in eure bestehenden Prozesse integriert werden.
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Data-Initiativen beginnen meist als Projekte; mit einem Team, einem Budget und einem Zeitrahmen. Das klappt für den ersten Anwendungsfall. Aber mit der Zunahme der Use-Cases entsteht Chaos: jedes Team entscheidet sich für seinen eigenen Tech-Stack, es werden keine Patterns geteilt, und die Plattform zerfällt in Silos, die teurer sind als das Problem, das sie lösen sollten.
Ein Center of Excellence (CoE) adressiert dieses Problem, indem es die zentrale Plattform mit den dezentralen Teams verbindet. Das Wichtigste ist nicht, ob ihr ein CoE braucht, sondern welches Modell am besten zu eurer Organisation passt: zentral, föderiert oder embedded.
Die meisten CoEs scheitern an einem von zwei Extremen: Sie werden zum Elfenbeinturm; mit Standards, die niemand einhält, weil sie zu weit von der operativen Realität entfernt sind. Oder sie enden als reine Service-Organisation, die ohne strategische Wirkung Tickets abarbeitet. Ein erfolgreiches CoE navigiert zwischen den Polen von Standardisierung und Autonomie: Es sollte verbindliche Plattform-Blueprints und Engineering-Standards schaffen, aber auch Raum für Domain-spezifische Anforderungen lassen.
Bestehende Infrastrukturen, Initiativen, Rollen und Aktivitäten analysieren. Wo gibt es Redundanz?
Wo fehlt Alignment zwischen Analytics-Zielen und Business-Strategie? Business- und Tech-Stakeholder an einen Tisch bringen, um gemeinsam zu definieren, was das CoE leisten soll, und was nicht.
Wer ist Data Owner?
Wer genehmigt Plattformänderungen?
Wer definiert Engineering-Standards?
Eine Responsibility Map, die im Tagesgeschäft funktioniert.
Ein CoE entsteht nicht über Nacht.
Roadmap, die mit Quick Wins startet und schrittweise zu einem operativen Delivery-Modell skaliert.
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Eine großartige Architektur ist wertlos, wenn es niemanden gibt, der sie betreiben und weiterentwickeln kann. Der Markt für Data Engineers, ML Engineers und Analytics Engineers ist hart umkämpft, und die Teamstruktur hat einen größeren Einfluss auf die Plattformentscheidungen, als die meisten Unternehmen es erkennen wollen. Die Architektur muss unterschiedlich sein, je nachdem, ob man ein Team aus fünf Generalisten oder eines aus 20 Spezialisten hat.
Die zentrale Fragestellung, die viele Organisationen zu spät erkennen: Build or Buy? Welche Capabilities sind strategisch differenzierend und sollten intern behalten werden, und welche können an externe Partner ausgelagert werden? Ein Data Platform Team, das ausschließlich aus externen Beratern besteht, entwickelt kein internes Know-how. Ein Team, das alles intern abbilden möchte, hat nicht die nötige Geschwindigkeit für ein schnelles Wachstum.
Immer wieder beobachten wir, wie Teams an der Skill-Mismatch-Falle scheitern: Die Plattform benötigt Fachwissen in Spark und Kubernetes, doch das Team setzt sich aus SQL-Entwicklern und BI-Analysten zusammen. Oder es existieren Data Scientists, die Modelle entwickeln können, jedoch fehlen die ML Engineers, die diese Modelle in die Produktion überführen. Die Zusammensetzung des Teams sollte zur Architektur passen.
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Unsere Workshops sind keine Frontalvorträge. Sie sind Arbeitssessions, in denen euer Team mit echten Architekturentscheidungen, konkreten Use-Cases und realen Constraints arbeitet. Jeder Workshop wird auf eure Ausgangslage zugeschnitten und von Engineers geleitet, die diese Probleme täglich in der Produktion lösen.
Jetzt an unserem Workshop teilnehmenUnsere Angebote
ür Decision Makers, die das AI-Potenzial für ihr Business verstehen wollen. Entmystifizierte Sicht auf AI, branchenspezifisches Potenzial und eine erste Liste konkreter, umsetzbarer Use-Cases.
Für Organisationen mit ersten Data- & AI-Erfahrungen. Shortlist von zwei bis drei High-Impact Use-Cases, die den grössten Business-Wert liefern.
Für Teams, die verstehen wollen, welchen Wert gute Data Governance bringt und wie man sie operativ umsetzt.
Von Rollen und Verantwortlichkeiten über Prozesse bis zu den nächsten konkreten Schritten.
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Für Entscheider, die ihre Organisation auf compliant AI vorbereiten. Aktuelle Entwicklungen in der AI-Regulierung, typische Fallstricke und Best Practices.
Hands-on-Sessions für technische Teams vor konkreten Architekturentscheidungen: Plattformwahl, Batch vs. Streaming, Build vs. Buy, Governance-Modell.
Massgeschneiderte Programme, die Data-Driven Thinking auf allen Ebenen verankern; vom C-Level bis zum Fachbereich. Awareness-Formate kombiniert mit Hands-on-Elementen.
Ihr wisst, dass eure Data-Strategie ein starkes technisches Fundament braucht (und nicht nur eine Folienschlacht). Lasst uns in einem Assessment gemeinsam herausfinden, wo ihr steht und welcher Weg der richtige ist.
