Daten und Analytik

Wann es hilft

Berichte verwenden unterschiedliche Definitionen, Quellen sind nicht dokumentiert und Zuständigkeiten sowie Rechte bleiben unklar.

Was wir umsetzen

• Verzeichnis von Datenbanken, Anwendungen, Dateien und Verantwortlichen
• Definition von Kennzahlen, Regeln und Berechtigungen
• Qualitätsbewertung und Plan der Datenarchitektur

So gehen wir vor

Wir beginnen mit geschäftlichen Fragen und einer Datenstichprobe. Verfügbarkeit, Aktualität, Nutzungsgrenzen und Verantwortlichkeiten werden geprüft; danach schlagen wir Verbindungen und umsetzbare Schritte mit klaren Abnahmekriterien vor.

Was Sie erhalten

• Quellenkatalog und Datenplan
• Kennzahlenglossar und Liste priorisierter Maßnahmen

Beispielhafte Anwendung

Beispiel: Vertrieb und Finanzen stimmen die Bedeutung von Umsatz und die Quelle des Monatsberichts ab.

So messen wir den Erfolg

• Abdeckung der benötigten Quellen
• Abgestimmte Kennzahlen und offene Qualitätsfragen

Nach der Einführung

Wir übergeben Regeln, Dokumentation und Verantwortlichkeiten. Den Umfang von Qualitätsüberwachung, Aktualisierung, Support und weiteren Verbesserungen vereinbaren wir gesondert.

Wann es hilft

Verteilte Quellen enthalten doppelte, fehlende oder widersprüchliche Datensätze, wodurch Berichte und Anwendungen voneinander abweichen.

Was wir umsetzen

• ETL und ELT, Zuordnungen und Validierung
• Änderungserfassung mit CDC, sofern die Quelle dies unterstützt
• Erkennung von Doppelungen und Abgleich nach Unterbrechungen

So gehen wir vor

Wir bestimmen den führenden Datensatz, Schlüssel und Änderungsregeln und wählen stapelweise oder laufende Übertragung. Reihenfolge, Wiederholungen, Konflikte und Wiederherstellung werden geprüft; Datenkorrekturen erfolgen nachvollziehbar mit vereinbarter Kontrolle.

Was Sie erhalten

• Datenfluss mit Qualitätsprüfung
• Zuordnungen, Protokolle und Abgleichverfahren

Beispielhafte Anwendung

Beispiel: Kundendaten aus CRM und Abrechnung erhalten eine gemeinsame Kennung sowie einen Bericht über widersprüchliche Datensätze.

So messen wir den Erfolg

• Doppelte und ungültige Datensätze
• Verzögerung und erfolgreicher Abgleich

Nach der Einführung

Wir übergeben Regeln, Dokumentation und Verantwortlichkeiten. Den Umfang von Qualitätsüberwachung, Aktualisierung, Support und weiteren Verbesserungen vereinbaren wir gesondert.

Wann es hilft

Das Team erstellt Tabellen manuell, Berichte kommen zu spät und Kennzahlen erklären die Ursachen von Änderungen nicht.

Was wir umsetzen

• Kennzahlenmodell und gemeinsame Definitionen
• Interaktive Berichte, Filter und Detailansichten
• Aktualisierung, Rollen und Dokumentation der Berechnungen

So gehen wir vor

Mit den Nutzern bestimmen wir die Entscheidungen, die unterstützt werden sollen, und prüfen Berechnungen anhand einer Quellenstichprobe. Berichte werden an Rollen angepasst, Aktualisierungen eingerichtet und Verantwortliche für die Interpretation der Ergebnisse geschult.

Was Sie erhalten

• Dashboards mit vereinbarten Kennzahlen
• Dokumentierte Berechnungen und Nutzeranleitungen

Beispielhafte Anwendung

Beispiel: Eine Führungskraft verfolgt die Marge nach Produktgruppen und öffnet Bestellungen, die eine Abweichung erklären.

So messen wir den Erfolg

• Übereinstimmung mit den Quelldaten
• Datenaktualität und Aufwand der Berichtserstellung

Nach der Einführung

Wir übergeben Regeln, Dokumentation und Verantwortlichkeiten. Den Umfang von Qualitätsüberwachung, Aktualisierung, Support und weiteren Verbesserungen vereinbaren wir gesondert.

Wann es hilft

Langsame Abfragen, unverbundene Modelle und Migrationen ohne klaren Prüfplan erschweren die Entwicklung.

Was wir umsetzen

• Planung von Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes
• Prüfung von Indizes, Abfragen und Lastprofilen
• Migration, Ergebnisprüfung und Rückabwicklung

So gehen wir vor

Wir prüfen die bestehende Architektur, Datenmengen und Nutzungsarten und wählen die passende Plattform. Änderungen testen wir unter repräsentativer Last; bei Migrationen definieren wir Ausfallzeit, Datenabgleich, Sicherungen und Rückabwicklung.

Was Sie erhalten

• Datenmodell und umgesetzte Verbesserung oder Migration
• Messwerte, Dokumentation und Wiederherstellungsplan

Beispielhafte Anwendung

Beispiel: Die Bestellhistorie wird in ein Data Warehouse übertragen, damit Analysen die Geschäftsanwendung weniger belasten.

So messen wir den Erfolg

• Abfragezeit bei vereinbarter Last
• Vollständigkeit der Übertragung und Betriebskosten

Nach der Einführung

Wir übergeben Regeln, Dokumentation und Verantwortlichkeiten. Den Umfang von Qualitätsüberwachung, Aktualisierung, Support und weiteren Verbesserungen vereinbaren wir gesondert.

Wann es hilft

Planung beruht auf Bauchgefühl, während ungewöhnliche Muster erst nach Entstehung von Kosten sichtbar werden.

Was wir umsetzen

• Nachfrage- und Zeitreihenprognosen
• Anomalieerkennung und Klassifizierung
• Vergleich mit dem Ausgangswert und Überwachung von Veränderungen

So gehen wir vor

Wir prüfen historische Daten, Saisonalität und die tatsächliche Geschäftsentscheidung. Das Modell vergleichen wir in einem getrennten Zeitraum mit einer einfachen Referenz, bewerten die Folgen falscher Warnungen und definieren Regeln für menschliche Beurteilung.

Was Sie erhalten

• Pilot zur Prognose oder Warnung
• Bericht zu Genauigkeit, Grenzen und Überwachung

Beispielhafte Anwendung

Beispiel: Eine Absatzprognose unterstützt den Einkauf; eine Warnung kennzeichnet ungewöhnlichen Verbrauch zur Prüfung.

So messen wir den Erfolg

• Prognosefehler gegenüber der Referenz
• Richtige und falsche Warnungen

Nach der Einführung

Wir übergeben Regeln, Dokumentation und Verantwortlichkeiten. Den Umfang von Qualitätsüberwachung, Aktualisierung, Support und weiteren Verbesserungen vereinbaren wir gesondert.

Wann es hilft

Es ist unklar, wer Daten nutzen darf, wie sie entstanden sind und ob ihre Qualität für Berichte oder Modelltraining ausreicht.

Was wir umsetzen

• Zuständigkeit, Katalog, Herkunftsnachweis und Aufbewahrungsregeln
• Berechtigungen, Datenminimierung und Zugriffsprüfung
• Annotation von KI-Daten und Trennung von Trainings- und Testdatensätzen

So gehen wir vor

Wir bestimmen Verantwortliche, Nutzungszwecke und Qualitätskriterien. Prüfungen, Dokumentation und Änderungsfreigaben werden geregelt; bei KI prüfen wir Nutzungsrechte, konsistente Annotationen und das Risiko von Datenüberschneidungen zwischen Training und Test.

Was Sie erhalten

• Regeln zur Datenverwaltung und Qualitätsübersicht
• Dokumentierter Datensatz oder Katalog

Beispielhafte Anwendung

Beispiel: Ein annotierter Datensatz von Serviceanfragen erhält Zugriffsregeln und einen getrennten Datensatz zur unabhängigen Modellbewertung.

So messen wir den Erfolg

• Vollständigkeit und Konsistenz der Daten
• Abdeckung von Zuständigkeit, Herkunft und Rechten

Nach der Einführung

Wir übergeben Regeln, Dokumentation und Verantwortlichkeiten. Den Umfang von Qualitätsüberwachung, Aktualisierung, Support und weiteren Verbesserungen vereinbaren wir gesondert.