Big Data & Data Science einfach gemacht! Entlang der AT Data Journey gelangen Sie von der Data Strategy zum fertigen Data Product.

Data Strategy

Data Strategy

Die Data Journey beginnt mit der Entwicklung Ihrer Data Strategy. Diese ist die Grundlage, um aus Daten echten Mehrwert und Nutzen für Ihr Unternehmen zu generieren. Hierzu führen wir als erstes ein Assessment durch. Gemeinsam bewerten wir Ihren Status Quo, führen eine Standortbestimmung durch und machen ein Benchmarking Ihrer aktuellen Big Data und Analytics Fähigkeiten. Darauf aufbauend entwickeln wir Ihr individuelles Data Operating Model, das auf 5 Säulen beruht: Organisationsstruktur, Prozesse, Rollen, Data Governance und Systemlandschaft. Anschließend erarbeiten wir eine Roadmap für Ihre Use Cases. Hierfür generieren wir eine umfangreiche Use Case Liste, priorisieren diese und befüllen damit erstmalig Ihre Use Case Library.

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Data Lab

Im DataLab geht die Data Journey weiter. Ziel ist es, möglichst schnell Use Cases zu testen. Hierzu erstellen wir als erstes ein Use Case Concept: Wir generieren Hypothesen für den Use Case und prüfen die notwendigen Daten. In der anschließenden Exploration führen wir einen Proof-of-Concept durch und bauen eine Testumgebung mit Ihren Daten. So können wir schnell beurteilen, ob der Use Case in der Realität umsetzbar ist oder nicht. Nach erfolgreicher Exploration programmieren wir den ersten Prototypen. Dabei handelt es sich sozusagen um die α-Version Ihrer Analytics bzw. Big Data App.

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Data Factory

Die Data Journey setzten wir in der Data Factory fort. Hier wird Ihr Use Case zum fertigen Produkt industrialisiert. Absoluter Fokus ist die Skalierung und nachhaltige Generierung von Mehrwerten– daher steht auch hier der Nutzer im Fokus. Als erstes erstellen wir einen Scaling Plan mit Priorisierung der Märkte, Funktionen und Marken. Danach gehen wir anhand des Skalierungskonzepts in die nächste Ausbaustufe des Piloten und machen aus dem Prototypen ein Minimum Viable Product (MVP) – quasi die ß -Version Ihrer Analytics bzw. Big Data App. Durch kontinuierliches Testen in der Entwicklungspipeline machen wir aus dieser ß-Version ein marktfähiges Data Product. Mittels DevOps verschmelzen Weiterentwicklung und Betrieb des Data Products.

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