Data & AI
Engineering
Architektur und Plattformen schaffen die technische Grundlage für eine strukturierte und wirksame Umsetzung von Data & AI in Ihrem Unternehmen.
Hier wird Data & AI technisch Realität
Data & AI entfalten ihren Wert, wenn sie technisch sauber umgesetzt sind. Architektur, Plattformen und Technologien bilden die Grundlage dafür, dass Daten verfügbar sind, Anwendungen funktionieren und Lösungen skalierbar betrieben werden können.
Technologie folgt Zielbild und Anwendungsfall
Nicht die Auswahl einzelner Tools, sondern deren sinnvolle Kombination im Kontext Ihrer Anforderungen ist entscheidend. Architektur, Plattform und Umsetzung müssen auf Ihre Ziele abgestimmt sein und sich entlang konkreter Use Cases entwickeln – als tragfähiges Fundament, das genutzt wird und skaliert.
Gemeinsam entwickeln wir die zu Ihren Anforderungen passende Architektur, wählen die dafür geeignete Technologie und bauen mit Ihnen Plattform und Lösungen entlang Ihrer Use Cases auf.
Die Herausforderung liegt selten in der Technologie, sondern darin, sie sinnvoll zu kombinieren und in funktionierende Lösungen zu überführen.
SchlechterPrincipal Consultant, QUNIS GmbH
Architektur, Plattform, Umsetzung
Ihre skalierende Data & AI-Landschaft samt geeigneter Tools, Plattform und Infrastruktur sowie nutzbare Lösungen entstehen auf drei Ebenen.
Architektur schafft Struktur und Integrierbarkeit
Plattform verbindet Technologie und Nutzung
Umsetzung erfolgt entlang konkreter Use Cases
Die Data & AI-Architektur definiert, wie Daten strukturiert, integriert und bereitgestellt werden. Sie legt fest, wie Systeme zusammenspielen und bildet die Basis für alle weiteren Entwicklungen.
Eine durchdachte Architektur stellt sicher, dass Daten konsistent, skalierbar und im richtigen Kontext nutzbar sind.
Aspekte sind:
- Datenarchitektur
- Systemarchitektur
- Datenintegration
Eine Data & AI-Plattform bringt Technologien, Daten und Anwendungen zusammen. Sie stellt die Umgebung bereit, in der Daten verarbeitet, Modelle entwickelt und Anwendungen betrieben werden.
Eine tragfähige Plattform ist flexibel anpassbar bei sich ändernden Rahmenbedingungen.
Aspekte sind:
- Konzepte wie (Open) Lakehouse
- Cloud / On-Prem
- Technologieauswahl
- Skalierbarkeit
In der Umsetzung wird Data & AI real. Lösungen werden entlang konkreter Anwendungsfälle entwickelt, getestet und erweitert.
Schritt für Schritt entsteht eine Data & AI-Plattform mit verschiedensten Anwendungen und Datenprodukten, die genutzt werden und echten Mehrwert liefern.
Aspekte sind:
- Use Case-basierter Aufbau
- Iterative Umsetzung
- Prototyping
- Skalierung erfolgreicher Ansätze
Architektur und Plattform verbinden Technologie und Nutzung
Unsere Technologien
Häufige Fragen rund um Architektur, Plattformen, Technologie und Umsetzung
Was versteht QUNIS unter einer Strategie für Data & AI?
Wir verstehen unter einer Data & AI-Strategie ein integrierendes Zielbild, das fachliche Ziele, Daten, Technologie und Organisation zusammenführt. Sie ordnet die verschiedenen Teilstrategien – von Datenstrategie über Governance bis hin zu Analytics-, AI- und Plattformstrategie – in einen gemeinsamen Rahmen ein und übersetzt diese in konkrete Maßnahmen und eine umsetzbare Roadmap.
Woran erkennt man, dass man eine Data & AI-Strategie braucht?
Typische Anzeichen sind:
- Viele Daten, aber wenig belastbare Erkenntnisse oder Entscheidungen
- Parallel laufende Initiativen ohne gemeinsames Zielbild
- Abhängigkeit von einzelnen Experten oder isolierten Lösungen
- Unklare Verantwortlichkeiten rund um Daten, Reports und Plattformen
Wenn im Unternehmen häufiger über Daten diskutiert wird, statt mit Daten zu arbeiten, fehlt meist die strategische Grundlage.
Was sind die zentralen Bausteine einer Data & AI-Strategie?
Eine tragfähige Strategie umfasst mehrere Dimensionen, die zusammen gedacht werden müssen:
- Fachliche Ziele und priorisierte Anwendungsfälle
- Daten- und Systemarchitektur als Grundlage für Nutzung und Skalierung
- Plattform- und Technologieentscheidungen
- Organisation, Rollen und Governance
- Roadmap und Change zur Umsetzung im Unternehmen
Diese Bausteine strukturieren wir entlang unseres Strategie-Frameworks und passen sie an Ihre Ausgangssituation und Ihren Reifegrad an.
Wie lange dauert die Erarbeitung einer Data & AI-Strategie?
Das hängt von Ausgangssituation, Zielsetzung und Komplexität ab.
Erfahrungsgemäß bewegen wir uns zwischen einigen Wochen und wenigen Monaten – von einem kompakten Strategie-Check bis zu einem umfassenderen Programm mit Workshops, Interviews und vertieften Architekturbetrachtungen.
Wichtig ist uns, dass Sie schnell zu belastbaren Ergebnissen und klaren Entscheidungen kommen und nicht in langen Konzeptphasen verharren.
Wo liegen die Herausforderungen bei der Entwicklung einer Data & AI-Strategie?
Die Herausforderung liegt selten in einzelnen Technologien oder Use Cases, sondern im Zusammenspiel der verschiedenen Dimensionen.
Typische Themen sind:
- fehlende Verknüpfung zur Unternehmensstrategie
- unklare Prioritäten und zu viele parallele Initiativen
- unzureichend abgestimmte Daten-, Architektur- und Plattformentscheidungen
- fehlende Verankerung in Organisation, Rollen und Governance
- zu wenig Fokus auf Umsetzung und Nutzung im Unternehmen
Eine wirksame Strategie adressiert genau diese Punkte und schafft Klarheit darüber, was wirklich relevant ist und wie daraus konkrete Umsetzung entsteht.
Ist eine Data & AI-Strategie nur für große Unternehmen relevant?
Nein. Auch mittelständische Unternehmen profitieren stark von einer klaren strategischen Ausrichtung – oft sogar schneller, da Entscheidungen und Veränderungen zügiger umgesetzt werden können.
Im Mittelstand geht es häufig darum, gezielt Schwerpunkte zu setzen: wenige, aber werthaltige Anwendungsfälle, eine passende Organisationsstruktur und eine Plattform, die mit den Anforderungen mitwächst.
Was braucht ein Unternehmen für die Entwicklung einer Data & AI- Strategie?
Eine perfekte Ausgangslage ist nicht notwendig. Wichtiger sind:
- Management-Sponsoring und die Bereitschaft, datengetrieben zu arbeiten
- Zugriff auf bestehende Systeme, Datenquellen und Berichte
- Ansprechpartner in Fachbereichen, IT und ggf. Compliance
- Offenheit, bestehende Strukturen und Arbeitsweisen weiterzuentwickeln
Alles Weitere – von der Standortbestimmung bis zum Zielbild – erarbeiten wir gemeinsam mit Ihnen.
Über 100 Experten aus allen Bereichen der Data & AI
Erfolgreiche Kunden und Projekte
Kommen Sie mit uns ins Gespräch!
Sie wollen dieses Thema vertiefen oder haben Fragen? Sagen Sie uns kurz, was Sie planen und erreichen wollen und wo Sie mit Ihrem Vorhaben gerade stehen.
Wir freuen uns auf den Austausch mit Ihnen!
Das QUNIS Versprechen
Maßgeschneiderte Beratung & Planung Ihrer Data & Analytics-Lösung. Erfahrene Experten mit fundiertem Prozess-, Technologie- und Projektierungs-Know-how. End-to-End-Unterstützung von der Strategie und Konzeption bis zur Implementierung und Schulung. Optimierung bestehender Systeme für maximale Effizienz. Technologische Unabhängigkeit von Microsoft und SAP bis Databricks und Dremio.
Die Phasen des QUNIS Strategie- Framework
1. Ist-Analyse
2. Ausarbeitung der sechs Facetten des QUNIS Strategie-Frameworks
Tool-Portfolio, Datenarchitektur, Systemlandschaft, Entwicklungsrichtlinien etc. Ferner das Rollenkonzept, die Aufbauorganisation & Steering, mit dem Ziel der Entwicklung einer Data Governance.
3. Ableitung der Roadmap zur Umsetzung
Ableitung der Roadmap zur Umsetzung der BI- und Big-Data-Strategie: Maßnahmenkatalog, Preisindikation, Priorisierung, Qualitätssicherung.