Data & AI

Engineering

Architektur und Plattformen schaffen die technische Grundlage für eine strukturierte und wirksame Umsetzung von Data & AI in Ihrem Unternehmen.

QUNIS Strategie-Framework
Engineering

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. 

Philipp Schlechter-2
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Die Herausforderung liegt selten in der Technologie, sondern darin, sie sinnvoll zu kombinieren und in funktionierende Lösungen zu überführen.

 Schlechter
Principal Consultant, QUNIS GmbH
Im Zusammenspiel

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

Am Markt und in Projekten überzeugend

Unsere Technologien

FAQ

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.

 

QUNIS und die Q-Group

Über 100 Experten aus allen Bereichen der Data & AI

Das Team der Q-Group mit QUNIS, TEQWERK und GAPTEQ vereint Experten aus allen Bereichen der Data & AI, von Strategie und Architektur über Analytics und AI bis hin zu Datenmanagement, Organisation, Governance und Infrastruktur. Immer mit einem Leitgedanken: Höchste Qualität und Leidenschaft für Ihr Vorhaben.
QUNIS Team
Aus allen Branchen

Erfolgreiche Kunden und Projekte

Erstes, kostenfreies Beratungsgespräch
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.

Nachhaltige und bewährte Methodik

Die Phasen des QUNIS Strategie- Framework

 
Das QUNIS Strategie-Framework ist eine detaillierte Methodik, die sich aus langjähriger Projekterfahrung abgeleitet hat, vereint mit zahlreichen Best Practices und modernen Umfrageverfahren. 
 
So erarbeiten wir mit Ihnen die zu Ihren Zielen und Anforderungen passende Strategie und Roadmap:

1. Ist-Analyse

Ziel ist es, sich einen Überblick zu Inhalten & Funktionen, den Anforderungen & Prioritäten zu verschaffen, die Probleme bisher genutzter Lösungen zu erfahren, Schlüsselressourcen und mögliche Ziele zu erfassen.

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.

4. Rundum‑Support

Das Projekt-Team setzt sich zusammen aus Fachbereich, IT und QUNIS Strategieexperten. Die Erarbeitung der Strategie erfolgt gemeinsam in den oben ausgeführten Phasen. Im Ergebnis erhalten Sie eine Roadmap mit empfohlenen To Dos und Next Steps.
Schreiben Sie uns

+49 8034 99591 0

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