Pragmatisch. Agil. Schlank.
Wir sind überzeugte Anhänger der Learning-by-Doing-Philosophie. Datengetriebene Initiativen eignen sich hervorragend, um mithilfe von POCs und MVPs nicht nur Ideen schnell zu testen, sondern auch relevante Datenfähigkeiten durch konkrete Fallbeispiele aufzubauen und zu festigen. Wir begleiten Sie auf der gesamten Reise: Von der Identifikation geeigneter Initiativen bis hin zur erfolgreichen Implementierung.
Unsere nachfolgend aufgeführten Use Cases veranschaulichen eindrucksvoll, wie wir praxisnah und zielorientiert datengetriebene Herausforderungen meistern.
HoloLens als Messinstrument
Problem
Um einen Treppenlift zu installieren, ist es zwingend erforderlich, die Treppe zu vermessen. Dies ist jedoch ein zeitintensiver Prozess, der in vielen Fällen einen spezialisierten Experten erfordert, da bisher der Ansatz darin bestand, Bilder der Treppe aufzunehmen – jeweils mit speziellen Markierungen an der Spitze jeder Stufe.
Lösung
Die HoloLens bot einen vielversprechenden Ansatz, indem sie die Treppe scannte und die erforderlichen Informationen in Echtzeit bereitstellte. Allerdings war die Genauigkeit zunächst nicht ausreichend. Durch den Einsatz verschiedener mathematischer Modelle konnte die Genauigkeit um den Faktor 10 verbessert werden.
Data Cleansing Application
Problem
In einem laufenden ERP-Migrationsprogramm mussten Stammdaten bereinigt werden – ein zeitaufwändiger und kostspieliger Prozess. Allein für eine Landesgesellschaft (weniger als 20 FTE) und für ein einziges Datenobjekt lagen die monatlichen Ausgaben für die Datenbereinigung bei bei ca. 40 k€.
Lösung
Entwicklung einer Web-Anwendung zur Datenbereinigung in Python, basierend auf bereitgestellten Bereinigungsregeln sowie auf Machine-Learning-Algorithmen, mit dem Ziel, dass jede Person ohne SAP-Vorkenntnisse Daten zeitnah bereinigen kann.
Migration
Ausgangssituation
Im Rahmen der Digitalisierung, stand das IT-Team vor Herausforderungen bei der Datenmigration von lokalen Netzwerken zu einer cloudbasierten Infrastruktur. Diese Herausforderungen resultierten aus dem Fehlen einer klaren Strategie und Richtlinien für den Migrationsprozess, der Auswahl geeigneter Tools und der Gewährleistung der Datenintegrität.
Lösung
Mit unserer Unterstützung wurde eine umfassende Planung der Datenmigration umgesetzt, welche durch intensive Konsultationen mit den entsprechenden Abteilungen realisiert wurde. Hierbei wurde ein individuell zugeschnittenes Konzept erarbeitet, das Bereiche wie Datenstrukturierung, -bereinigung und -archivierung umfasste und später in die cloudbasierte Infrastruktur integriert wurde. Unter Nutzung eines Blobs als Zwischenspeicher konnten die Daten kurzfristig auf die Cloud verschoben werden, und das Ziel "flexibles Arbeiten aus der Cloud" wurde schnell umgesetzt, wobei die Datenintegrität kontinuierlich sichergestellt wurde. Die Migration selbst erfolgte über Nacht, wodurch Unterbrechungen des Betriebs weitgehend vermieden wurden. Zur weiteren Unterstützung wurde während und nach der Migration ein kompetenter Support bereitgestellt, um den Mitarbeiter:innen bei der Eingewöhnung in die neue Struktur zu helfen.
Implementierung eines Data Governance Frameworks
Problem
Die Organisation hatte bereits einige (erfolglose) Versuche im Bereich Data Governance und Data Management unternommen. Für die laufende S/4-Migration bestand dringend die Notwendigkeit, ein Data Governance-Konzept umzusetzen.
Lösung
Implementierung eines praxisorientierten Data-Governance-Konzepts mit Fokus auf organisationsspezifische Datenherausforderungen statt abstrakter Modelle. In mehreren Workshops wurden zunächst relevante Initiativen identifiziert und hinsichtlich ihrer Wichtigkeit und Dringlichkeit bewertet. Anschließend erfolgte eine systematische Analyse der noch fehlenden, aber notwendigen Datenkompetenzen, die im Rahmen der Initiativen schrittweise aufgebaut wurden. Abschließend wurden die etablierten Data-Governance-Rollen implementiert. Dieser Ansatz garantierte eine nachhaltige Etablierung der erforderlichen Fähigkeiten.
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