Data & AI
Gestaltung von Datenarchitekturen, Datenflüssen und Betriebsmodellen
Daten- und KI-Management für stabile, steuerbare Prozesse
Wir unterstützen Unternehmen dabei, eine solide Datenbasis aufzubauen und Data Management so zu organisieren, dass Vertriebs-, Vergütungs- und Serviceprozesse zuverlässig und datenbasiert gesteuert werden können. Der Schwerpunkt liegt auf der Gestaltung von Datenarchitekturen, Datenflüssen und Betriebsmodellen, die sowohl den täglichen Bedarf der Fachbereiche als auch zukünftige Anforderungen wie Analytics oder KI unterstützen. Dabei berücksichtigen wir insbesondere komplexe Systemlandschaften wie SAP und Salesforce sowie hybride Architekturen.
Ergänzend beraten wir Unternehmen dabei, wo und wie KI sinnvoll eingesetzt werden kann und welche fachlichen sowie technischen Voraussetzungen dafür geschaffen werden müssen. Dabei geht es nicht um die technische Implementierung einzelner Modelle, sondern um die strukturelle Vorbereitung: Datenqualität, Datenstrukturen, Integrationslogiken, Toollandschaften, Governance und Verantwortlichkeiten. So entsteht eine Daten- und KI-Umgebung, die stabil, verständlich und erweiterbar ist – und die Fachbereiche im täglichen Arbeiten spürbar unterstützt.
Datenstrategie & Use-Case-Definition:
Wir definieren gemeinsam mit Fachbereichen und IT, wie Daten in Vertriebs-, Vergütungs- und Serviceprozessen genutzt werden sollen. Dazu entwickeln wir ein Zielbild, das die geplante Nutzung der Daten in diesen Prozessen beschreibt und gemeinsam abgestimmt wird. Auf dieser Basis erarbeiten wir priorisierte Use Cases, die sich an den Vertriebs-, Vergütungs- und Serviceprozessen orientieren. Gleichzeitig formulieren wir klare Anforderungen an die Datenqualität, die Struktur und die Zugänglichkeit der Daten. So entstehen Zielbild, priorisierte Use Cases und die Anforderungen an Datenqualität, Struktur und Zugänglichkeit im gemeinsamen Vorgehen mit Fachbereichen und IT.
Data Governance & Verantwortlichkeitsmodelle:
Wir etablieren Regeln, Rollen und Standards für einen verlässlichen Umgang mit Daten. Dazu definieren wir Verantwortlichkeiten wie Data Owners oder Stewards und verankern diese im Vorgehen. Ergänzend legen wir Qualitätsrichtlinien und Metadatenstandards fest. Außerdem gestalten wir Entscheidungs- und Eskalationsprozesse, die den Umgang mit Daten unterstützen. So entsteht ein Rahmen aus Regeln, Rollen, Standards, Verantwortlichkeiten, Qualitätsrichtlinien, Metadatenstandards sowie Entscheidungs- und Eskalationsprozessen.
Datenarchitektur für Frontend & Backend:
Wir entwickeln Datenarchitekturen, die Daten aus dem gesamten Unternehmen konsistent verfügbar machen. Dazu erarbeiten wir Datenmodelle und Integrationslogiken, die die konsistente Bereitstellung der Daten unterstützen. Ergänzend definieren wir Zielbilder für Frontend-, Backend- und Engagement-Layer. So umfasst die Datenarchitektur Datenmodelle, Integrationslogiken und Zielbilder für Frontend-, Backend- und Engagement-Layer, um Daten unternehmensweit konsistent verfügbar zu machen.
End-to-End-Datenflussdesign:
Wir analysieren und gestalten Datenflüsse über alle Systeme hinweg – von SAP über Salesforce bis hin zu Drittsystemen. Dadurch entstehen transparente Informationsketten, die für Reporting, KI-Anwendungen und operative Prozesse relevant sind. So werden Datenflüsse systemübergreifend betrachtet und entlang von SAP, Salesforce und Drittsystemen gestaltet. Die daraus entstehenden Informationsketten machen die relevanten Zusammenhänge für Reporting, KI-Anwendungen und operative Prozesse transparent. Damit verbindet das End-to-End-Datenflussdesign die Analyse und Gestaltung der Datenflüsse mit transparenten Informationsketten für die genannten Anwendungsfelder.
Aufbau von Data Lakes, Warehouses & analytischen Plattformen:
Wir konzipieren Datenplattformen, die operative und analytische Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen. Dabei führen diese Plattformen die relevanten Daten zusammen und machen sie für weitere Nutzung verfügbar. Sie bilden die Grundlage für Reporting, Forecasting, Vergütungsmodelle und weiterführende Analysen. So werden operative und analytische Daten aus unterschiedlichen Quellen in Datenplattformen gebündelt und als Basis für die genannten Anwendungsfelder genutzt. Damit entsteht eine Plattformkonzeption, die die Zusammenführung der Daten und die Grundlage für Reporting, Forecasting, Vergütungsmodelle und weiterführende Analysen umfasst.
AI Readiness & Architekturvorbereitung:
Wir analysieren die bestehende Daten- und Toollandschaft und definieren, was notwendig ist, um KI nachhaltig einsetzen zu können. Dazu betrachten wir die Anforderungen an die Datenqualität und legen Modellierungsstandards fest. Ergänzend definieren wir Integrationslogiken und Governance als Teil dessen, was für den nachhaltigen KI-Einsatz notwendig ist. So umfasst die AI Readiness und Architekturvorbereitung die Analyse der bestehenden Daten- und Toollandschaft sowie die Definition der notwendigen Voraussetzungen einschließlich Datenqualität, Modellierungsstandards, Integrationslogiken und Governance. Damit wird beschrieben, was für einen nachhaltigen Einsatz von KI erforderlich ist.
Innovations- & Impulsworkshops:
Wir identifizieren Potenziale entlang der Customer Journey und entwickeln darauf aufbauend Use Cases. Außerdem reflektieren wir gemeinsam, wie Daten und KI praktisch einsetzbar sind. So verbinden die Innovations- und Impulsworkshops die Identifikation von Potenzialen entlang der Customer Journey mit der Entwicklung von Use Cases und der gemeinsamen Reflexion zur praktischen Einsetzbarkeit von Daten und KI. Damit stehen Potenziale, Use Cases und die praktische Anwendbarkeit von Daten und KI im Mittelpunkt.
Roadmaps für Daten- und KI-Weiterentwicklung:
Wir entwickeln klare, realistische Umsetzungspfade, wie sich Datenstrukturen, Plattformen und Governance schrittweise zum Zielbild weiterentwickeln lassen. Dabei beschreiben wir die Weiterentwicklung von Datenstrukturen, Plattformen und Governance in aufeinander aufbauenden Schritten. So entsteht eine Roadmap, die den schrittweisen Weg zum Zielbild für Datenstrukturen, Plattformen und Governance nachvollziehbar macht. Damit werden Umsetzungspfade definiert, die auf eine schrittweise Weiterentwicklung zum Zielbild ausgerichtet sind.
Unsere Referenzen
Kundenreferenz
Erarbeitung einer Nachhaltigkeitsstrategie für das Unternehmenskundengeschäft eines Versicherungsunternehmens in der Schweiz
Projektziel: Das Ziel des Projekts war die Erarbeitung einer tragfähigen Nachhaltigkeitsstrategie für das Unternehmenskundengeschäft eines Versicherungsunternehmens in der Schweiz. Im Fokus standen ein klarer Zielrahmen, messbare Kennzahlen (KPIs) und ein priorisierter Maßnahmenplan, um regulatorische Anforderungen und Marktimpulse konsistent in die Steuerung zu überführen.
Kundenreferenz
Proof of Concept zur Ablösung einer Reportingplattform bei der DEVK
Projektziel: Ziel des Projekts war eine fundierte Voruntersuchung, um eine bestehende Reportingplattform bei der DEVK perspektivisch abzulösen. Im Fokus standen eine strukturierte Aufnahme des Ist-Bildes, das Erheben und Priorisieren von Anforderungen sowie eine transparente, nachvollziehbare Vorauswahl geeigneter Plattform-Kandidaten.
Kundenreferenz
SAP-Architektur & SAP-Strategie – Workshop bei der Krombacher Brauerei GmbH & Co. KG
Projektziel: Ziel des Projekts war es, gemeinsam mit der Krombacher in einem kompakten Workshop-Format die Grundlagen für eine tragfähige SAP-Strategie und eine passende SAP-Architektur zu erarbeiten. Im Fokus stand dabei, ein gemeinsames Verständnis für die bestehende SAP-Systemlandschaft zu schaffen und die strategische Ausrichtung so zu schärfen, dass zukünftige Entscheidungen technisch und fachlich nachvollziehbar getroffen werden können.
Kundenreferenz
SAP Apps für Risk Management, Climate Excellence und ESG bei einer Wirtschaftsprüfungsgesellschaft in Deutschland
Projektziel: Die Wirtschaftsprüfungsgesellschaft wollte mehrere fachliche Themenbereiche – Risk Management, Climate Excellence und ESG – über moderne, leicht bedienbare SAP Apps abdecken. Ziel war eine skalierbare Lösung auf der SAP Business Technology Platform (BTP), die Prozesse klar abbildet, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführt und sich sicher sowie mandantenfähig betreiben lässt.
Kundenreferenz
Digitalisierungskonzept und PoC für eine SAP Bebauung bei der Sächsischen Aufbaubank
Projektziel: Bei der SAB wurde ein Digitalisierungskonzept inklusive Proof of Concept (PoC) erarbeitet, um eine künftige SAP-Bebauung fundiert vorzubereiten. Ziel war es, Prozesse aus der bestehenden IT-Strategie abzuleiten und zu konkretisieren, die aktuelle SAP-Systemlandschaft auf ihre Eignung für zukünftige Abläufe zu prüfen und eine belastbare Architektur-Orientierung (Transition und Zielbild) anhand prototypischer Umsetzungen zu verproben.
NEO Kontakt
Tobias Wild
tobias.wild@neomatic.io
+49 160 9866 2200