Problemstellung
Mit Geschäftstätigkeiten in wichtigen Märkten weltweit sah sich der Kunde einem zunehmenden Druck durch Daten ausgesetzt, die über mehr als 150 Systeme verstreut waren. Die Teams aus Finanzen, Marketing, Personalwesen und Lieferkette arbeiteten isoliert voneinander. Die funktionsübergreifende Transparenz war mangelhaft, die Einführung von KI stagnierte, und fundierte Entscheidungen erforderten die Navigation durch ein Labyrinth unverbundener Datenquellen. Die bestehende Architektur war schlichtweg nicht skalierbar und konnte die Ambitionen des Unternehmens hinsichtlich datengestützter Entscheidungsfindung nicht unterstützen.
Wichtigste Herausforderungen
- Massive Datenfragmentierung: Mehr als 150 Quellsysteme arbeiten unabhängig voneinander und schaffen so Datensilos, die eine einheitliche Sicht auf die Geschäftsprozesse verhindern.
- Governance-Lücken: Es gibt keinen standardisierten Rahmen für die Einhaltung der PII-Richtlinien, die Durchsetzung der DSGVO oder die Datenqualitätskontrollen auf allen Märkten.
- Langsame Bereitstellung von Analyseergebnissen: Aufgrund manueller Prozesse und Engpässen in der veralteten Infrastruktur mussten die Business-Teams tagelang auf Erkenntnisse warten.
- Begrenzte KI-Bereitschaft: Die bestehende Datenqualität und -struktur reichen nicht aus, um Initiativen zum maschinellen Lernen oder fortgeschrittene Analyseanwendungen zu unterstützen.
- Komplexität durch mehrere Anbieter: Koordination der Migration über mehrere Technologieanbieter hinweg bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Geschäftskontinuität.
Lösungsrahmen
Wir haben die Migration zu einer Databricks-basierten, harmonisierten Mesh-Plattform konzipiert und durchgeführt, indem wir einen dreigliedrigen Ansatz verfolgten: Automatisierung der Entwicklung, Governance-Frameworks und organisatorische Befähigung durch:
- Automatisierte Datenerfassungssysteme zur Verarbeitung verschiedenster Datenquellen aus den Bereichen Finanzen, Marketing, Personalwesen und Lieferkette
- Mehrstufiges Qualitätssystem, das Rohdaten durch Bronze-, Silber-, Gold- und Platin-Ebenen in geschäftsrelevante Erkenntnisse umwandelt.
- Governance-Rahmenwerk mit PII-Kontrollen, DSGVO-Konformität und rollenbasierter Zugriffskontrolle
- ML-fähige Infrastruktur zur Unterstützung von KI-Initiativen wie kundenspezifischem GPT für F&E-Dokumente
- Self-Service-Analytics durch semantische Schicht, wodurch die IT-Abhängigkeit reduziert wird
- Veränderungsmanagementprogramme zur Sicherstellung der Akzeptanz in allen Geschäftsbereichen
Gibt es irgendwelche Herausforderungen?
Unsere Branchenexperten können Ihr Problem lösen.
