Viele Analytics- und KI-Vorhaben scheitern nicht an der Idee, sondern an der Datenlage. Die Daten sind vorhanden, liegen aber verstreut in Quellsystemen, sind inkonsistent oder schlecht dokumentiert. Niemand kann zuverlässig sagen, welche Zahl gilt.
Dafür gibt es bei uns ein eigenes Format: den Data Sprint. In vier bis acht Wochen entsteht daraus eine belastbare, zugängliche und dokumentierte Datenbasis, auf der Analytics-Anwendungen und KI-Vorhaben aufsetzen können.
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Steht die grundsätzliche Richtung noch nicht fest, ist eine Datenstrategie der vorgelagerte Schritt. Geht es dagegen um Reporting auf vorhandenen, sauberen Daten, führt der direkte Weg über ein BI-Projekt.
Lassen Sie uns gemeinsam klären, welche Datenquellen wir anbinden und was in vier bis acht Wochen realistisch umsetzbar ist.
automatisierte Pipelines von den Quellsystemen bis zum Reporting-Layer.
Data Dictionary, Lineage, Qualitätsregeln und Governance-Leitlinien für Ihr internes Team.
Der letzte Punkt ist der wichtigste für die Zeit danach. Sie bekommen nicht nur eine funktionierende Datenbasis, sondern wissen auch, worauf sie sich sinnvoll erweitern lässt.
Woche 1 bis 2
Woche 2 bis 3
Woche 3 bis 5
Woche 5 bis 6
Woche 6 bis 8
Lassen Sie uns gemeinsam klären, welche Datenquellen wir anbinden und was in vier bis acht Wochen realistisch umsetzbar ist.
Im Data Sprint arbeiten keine ML-Engineers oder KI-Architekten, sondern Datenspezialisten mit Architektur- und Engineering-Fokus
Data Architect
Ein Data Architect verantwortet die technische Zielarchitektur, das Datenmodell-Design und die Plattformwahl.
Data Engineers
Analytics Engineers
Sprint Lead
Eine Datenbasis ist nur so gut wie das Verständnis der Systeme, aus denen sie gespeist wird. collana implementiert diese Systeme selbst, von Microsoft Dynamics 365 Business Central über Fachanwendungen bis zu E-Commerce-Plattformen. Wir müssen uns die Quellstruktur nicht erst erklären lassen.
Nach dem Sprint bleibt die Arbeit anschlussfähig. Für Reporting und Dashboards übernehmen dieselben Teams, die Ihre BI-Projekte umsetzen. Für KI-Vorhaben steht der Weg in Richtung KI-Sprint offen.
Ein zeitlich kompaktes Projekt, in dem eine belastbare, zugängliche und dokumentierte Datenbasis für Analytics- und KI-Vorhaben aufgebaut wird. Der Schwerpunkt liegt auf Datenarchitektur, Datenqualität und Integration.
Die Datenstrategie klärt Richtung, Verantwortlichkeiten und Zielarchitektur und endet mit einer Entscheidungsvorlage. Der Data Sprint setzt diese Richtung um und endet mit einer nutzbaren Datenplattform samt Governance. Wer noch kein Zielbild hat, beginnt mit der Strategie.
Nicht zwingend. Welche Architektur passt, klären wir in der ersten Phase anhand Ihrer Systemlandschaft und Ihrer Anforderungen. Das Format ist gerade für Unternehmen gedacht, die kein monatelanges Data-Warehouse-Projekt starten wollen.
Ihr Team übernimmt eine dokumentierte Datenbasis mit Data Dictionary, Lineage und Qualitätsregeln. Darauf lassen sich Reporting-Anwendungen, weitere Datenquellen oder ein KI-Vorhaben aufsetzen. Die Empfehlung für die nächsten Schritte ist Teil des Ergebnisses.
Ja, darauf ist die Übergabe ausgelegt. Dokumentation und Schulung sind feste Bestandteile der letzten Phase. Auf Wunsch begleiten wir den Betrieb weiter.
ERP- und CRM-Systeme, Fachanwendungen, Datenbanken, Shop-Systeme, Produktionsdaten und externe Quellen über Schnittstellen. Der Schwerpunkt liegt auf der Microsoft-Plattform, die Anbindung ist aber nicht darauf beschränkt.
Im kostenlosen Erstgespräch sehen wir uns Ihre Datenlage an und legen gemeinsam den Umfang fest. Daraus ergibt sich, ob ein Data Sprint der richtige Weg ist oder ob Sie vorher an anderer Stelle ansetzen sollten.