Phase 3: Wert schaffen
Use Case & Data Engineering
Viele Unternehmen haben eine moderne Datenplattform, aber keinen klaren Impact auf das Geschäft. Daten werden gesammelt, transformiert und gespeichert. Konkrete Anwendungsfälle fehlen oder bleiben isoliert. Technische Lösungen entstehen ohne klare Zielsetzung und liefern daher keinen nachhaltigen Beitrag zur Wertschöpfung.
In Phase 3 ändern wir genau das. Jetzt wird der Wert konkretisiert. Hier priorisieren wir Use Cases und setzen erste datengetriebene Lösungen um.
Vom Potenzial zur konkreten Anwendung
Wir verbinden Business-Fragestellungen direkt mit Datenarchitektur und Engineering. Der Fokus liegt nicht auf einzelnen Dateninitiativen, sondern auf einem strukturierten Vorgehen, das Unternehmensziele konsequent in konkrete, umsetzbare Lösungen überführt.
Use Cases identifizieren
Fokussierung auf die Anwendungsfälle, die direkt auf Geschäftsziele einzahlen und echten Mehrwert liefern.
Wirkung gezielt priorisieren
Entscheidend ist die Auswahl der richtigen Initiativen:
Wo entsteht kurzfristig messbarer Impact?
Welche Use Cases sind skalierbar?
Use Cases strukturiert umsetzen
Ein klar definierter Rahmen sorgt dafür, dass aus Ideen konkrete Lösungen werden. Mit Zielsetzung, Business-Kontext, Datenanforderungen und technischer Umsetzung.
Datenprodukte entwickeln
Use Cases werden nicht isoliert umgesetzt, sondern zu wiederverwendbaren, erweiterbaren Datenprodukten weiterentwickelt.
Jeder Use Case wird als Produkt verstanden, mit klarer Verantwortung, definiertem Nutzen sowie konkreten Daten- und Umsetzungsanforderungen. Dadurch entstehen keine isolierten Dateninitiativen, sondern gezielte Anwendungen mit messbarem Mehrwert. Schritt für Schritt entwickelt sich so ein strukturiertes, priorisiertes und skalierbares Portfolio datengetriebener Lösungen mit nachhaltigem Nutzen.
Kernkompetenzen
Fokus dieser Phase ist die systematische Umsetzung von Business Value, durch klar priorisierte Use Cases und saubere technische Umsetzung.
Use Case Engineering
Die zentrale Frage:
Welche Anwendungsfälle liefern den größten Beitrag zur Wertschöpfung?
Einordnung:
Startpunkt jeder Umsetzung – direkt aus der Strategie abgeleitet.
- Business Value Mapping
- Use Case Discovery
- Priorisierung (Impact vs. Aufwand)
- Datenanforderungsanalyse
- KPI-Definition auf Use-Case-Ebene
Wozu das Ganze:
Damit Ressourcen gezielt in die Initiativen fließen, die echten geschäftlichen Nutzen erzeugen.
Data Engineering
Die zentrale Frage:
Wie werden Daten so aufbereitet, dass sie konkret nutzbar sind?
Einordnung:
Technische Umsetzung der definierten Use Cases.
- Aufbau von ETL/ELT-Prozessen
- Batch- und Streaming-Verarbeitung
- Strukturierte Datenpipelines
- Orchestrierung und Automatisierung
- Standardisierte Datenbereitstellung
Wozu das Ganze:
Damit aus Daten verlässliche und strukturierte Grundlagen für Anwendungen entstehen.
Data Governance & Security Enablement
Die zentrale Frage:
Wie bleiben Datenlösungen auch im operativen Einsatz zuverlässig und kontrollierbar?
Einordnung:
Umsetzung der Governance-Vorgaben aus Phase 1 innerhalb konkreter Lösungen.
- Data Quality und Validierungsmechanismen
- Monitoring von Datenflüssen
- Zugriffskontrollen und Datenschutz
- Metadatenmanagement
- Standardisierung von Strukturen und Schnittstellen
Wozu das Ganze:
Damit Datenprodukte stabil, sicher und nachvollziehbar betrieben werden können.
Data Product Thinking
Die zentrale Frage:
Wie entstehen aus einzelnen Use Cases skalierbare und wiederverwendbare Lösungen?
Einordnung:
Strukturelle Weiterentwicklung von Use Cases zu nachhaltigen Assets.
- Definition von Data Ownership
- Aufbau wiederverwendbarer Datenprodukte
- Modularisierung von Datenstrukturen
- Klare Schnittstellen und Wiederverwendbarkeit
Wozu das Ganze:
Damit Lösungen nicht isoliert bleiben, sondern systematisch ausgebaut werden können.
Typische Rollen
Fokus dieser Phase: Umsetzung, Struktur und Ergebnisverantwortung – ohne Überschneidung zu Reporting, Enablement oder Organisation.
- Aufgabe
Sicherstellung einer konsistenten, strukturierten und nutzbaren Datenbasis über alle Use Cases hinweg. - Scope
Definition und Durchsetzung von Standards für Datenstrukturen, Datenqualität und Metadaten im operativen Einsatz. - Verantwortung
Gewährleistung, dass Daten in allen umgesetzten Lösungen verständlich, wiederverwendbar und langfristig beherrschbar bleiben.
- Aufgabe
Umsetzung komplexer Datenpipelines für konkrete Use Cases. - Scope
Technische Realisierung der Datenverarbeitung. - Verantwortung
Stabilität, Qualität und Wartbarkeit der Datenflüsse.
- Aufgabe
Strukturierung und Modellierung von Daten für konkrete Anwendungen. - Scope
Transformation und logische Aufbereitung von Daten. - Verantwortung
Konsistente und verständliche Datenstrukturen.
- Aufgabe
Steuerung und Priorisierung von Use Cases. - Scope
Verbindung von Business-Anforderungen und Umsetzung. - Verantwortung
Maximierung des geschäftlichen Nutzens.
- Aufgabe
Umsetzung datengetriebener Modelle (falls relevant). - Scope
Integration von Modellen in konkrete Use Cases. - Verantwortung
Stabile und produktive Nutzung von Modellen.
- Aufgabe
Bereitstellung strukturierter Daten für nachgelagerte Nutzung. - Scope
Technische Anbindung und Datenbereitstellung. - Verantwortung
Zugänglichkeit und Konsistenz der Datenbasis.
- Aufgabe
Sicherstellung eines stabilen technischen Betriebs. - Scope
Integration und Betrieb innerhalb der Plattform. - Verantwortung
Performance und Zuverlässigkeit.
Am Ende von Phase 3 entstehen keine technischen Initiativen mehr, sondern konkrete Lösungen mit Wirkung:
🗸 Klar priorisierte Use Cases mit direktem Bezug zu Geschäftszielen
🗸 Umgesetzte, produktiv nutzbare Datenlösungen
🗸 Strukturierte, automatisierte und zuverlässige Datenpipelines für konkrete Anwendungen
🗸 Wiederverwendbare Datenprodukte statt isolierter Einzellösungen
🗸 Erste messbare Effekte auf Prozesse und Entscheidungen