Phase 3: Wert schaffen
Jetzt wird Wert konkret. Wir priorisieren Use Cases und setzen erste datengetriebene Lösungen mit konkretem Business Impact um.
Use Case & Data Engineering
Viele Unternehmen haben eine Datenplattform, aber keinen klaren Impact. Daten werden gesammelt, aber nicht in konkrete Lösungen übersetzt. Data Engineering passiert isoliert, ohne Business-Kontext.
Unser technische Ansatz
Wir verbinden Business-Fragestellungen direkt mit Datenarchitektur und Engineering. Jeder Use Case wird wie ein Produkt behandelt: mit Owner, Value, Datenanforderungen und technischer Umsetzung.
Kernkompetenzen
Ein Portfolio produktisierter, skalierbarer Datenlösungen, das direkt geschäftlichen Mehrwert erzeugt. Datenpipelines sind nicht mehr reine Infrastruktur, sondern liefern aktiv nutzbare Datenprodukte für BI, Automatisierung und KI.
Use Case Engineering
- Business Value Mapping
- Use Case Scoring (Impact vs. Aufwand)
- Datenanforderungsanalyse
- KPI-Definition auf Use Case Ebene
Data Engineering
- ETL/ELT Architekturdesign
- Streaming & Batch Verarbeitung
- API-first Data Pipelines
- Orchestrierung (Airflow, dbt etc.)
Data Governance & Security
- Product Governance (SLAs, Lifecycle & Versionierung)
- Integrierte Data Quality & Observability
- Skalierbare Zugriffskontrolle & Datenschutz
- Metadatenmanagement & Data Catalog
- Standardisierung von Datenmodellen, Pipelines und APIs zur Skalierung
Data Product Thinking
- Data Ownership Modelle
- Wiederverwendbare Datenprodukte
- Modularisierung von Datenmodellen
Typische Rollen
Senior Data Engineer, Analytics Engineer, Data Product Manager, ML Engineer, Senior Platform Engineer, BI Engineer, Expert of Data Management
Business Intelligence & KPIs
Jetzt hast du automatisierte Pipelines und Datenprodukte. Phase 4 verbindet deine Geschäftsprozesse mit Daten.