Data & AI Guide: Die wichtigsten Themen für datengetriebene Unternehmen
Von der Datenstrategie über Data Governance und Data Lakehouse bis zu Business Intelligence und AI in Analytics: Unsere Guides erklären die zentralen Begriffe und Konzepte rund um Data & Analytics kompakt und praxisnah. Jeder Guide zeigt, warum ein Thema für Unternehmen relevant ist, wie die Umsetzung gelingt und wie QUNIS Sie dabei begleitet.
16 Guides zu Data & AI, kompakt erklärt
Daten, Analytics und AI greifen in Unternehmen eng ineinander. Wer eine Data Platform aufbaut, braucht klare Data Governance. Wer Datenprodukte anbietet, profitiert von einem Data Catalog und einem Data Marketplace. Deshalb haben wir unsere Guides in vier Themenbereiche gegliedert. Jeder Guide enthält eine kurze Definition, die wichtigsten Vorteile für Unternehmen und Antworten auf häufige Fragen aus der Praxis.
Daten strategisch steuern und organisieren
Bevor Technologie wirkt, braucht es ein klares Zielbild, verbindliche Regeln und eindeutige Verantwortlichkeiten. Diese Guides zeigen, wie Unternehmen Daten strategisch ausrichten und organisatorisch verankern.
Data Strategy
Eine Data Strategy definiert ein verbindliches Zielbild, wie ein Unternehmen Daten erfasst, verarbeitet und nutzt, entlang von Technologie, Prozessen, Organisation und Kultur.
Data Governance
Data Governance ist der Ordnungsrahmen aus Rollen, Prozessen und Richtlinien, der Qualität, Sicherheit und Nutzung von Unternehmensdaten verbindlich steuert.
Data Mesh
Data Mesh ist ein Organisations- und Architekturansatz, bei dem Fachdomänen die Verantwortung für ihre Datenprodukte übernehmen, verbunden durch eine gemeinsame Plattform und föderierte Governance.
Datenprodukte
Schulungen und zentrale Datenkataloge schaffen Verständnis und verankern Data Governance nachhaltig im Arbeitsalltag.
Data Marketplace
Ein Data Marketplace ist die zentrale Plattform, auf der Fachdomänen ihre Datenprodukte anbieten und andere Teams sie über Data Contracts finden, abonnieren und nutzen.
Daten strategisch steuern und organisieren
Bevor Technologie wirkt, braucht es ein klares Zielbild, verbindliche Regeln und eindeutige Verantwortlichkeiten. Diese Guides zeigen, wie Unternehmen Daten strategisch ausrichten und organisatorisch verankern.
Data & AI-Plattformen
Eine Data & AI-Plattform ist eine zentrale, skalierbare Umgebung, die Daten aus allen Quellen bereitstellt und BI, Data Science sowie GenAI- und ML-Anwendungen im produktiven Betrieb ermöglicht.
Data Platform
Eine Data Platform führt Datenintegration, Speicherung, Governance und Bereitstellung in einer gemeinsamen Architektur zusammen und bildet die technische Grundlage für Analytics.
Data Lakehouse
Ein Data Lakehouse verbindet die flexible Speicherung eines Data Lakes mit der Struktur und Abfrageperformance eines Data Warehouses in einer einheitlichen Architektur.
Data Management
Data Management umfasst die systematische Erfassung, Integration und Pflege von Unternehmensdaten, damit jederzeit eine konsistente und verlässliche Datenbasis bereitsteht.
Data Catalog
Ein Data Catalog ist ein zentrales Metadaten-Verzeichnis, das zeigt, welche Daten es im Unternehmen gibt, wo sie liegen, wie sie definiert sind und wofür sie genutzt werden können.
Von der Zahl zur fundierten Entscheidung
Daten entfalten ihren Wert erst, wenn sie verstanden und genutzt werden. Diese Guides zeigen, wie Reporting, Analyse, Visualisierung und AI zusammenspielen.
Business Intelligence
Business Intelligence bündelt Methoden, Prozesse und Technologien, um Daten aus verschiedenen Quellen in Reports, Dashboards und Analysen bereitzustellen.
Data & Analytics
Data & Analytics schafft die Grundlage für Controlling, BI und datenbasierte Entscheidungen, vom automatisierten Reporting bis zur prädiktiven Analyse.
Datenvisualisierung
Datenvisualisierung bereitet Daten und Kennzahlen verständlich auf, damit Muster, Zusammenhänge und Entwicklungen schnell erfassbar werden.
AI in Analytics
AI in Analytics setzt AI-Verfahren in Analytics, Reporting und BI ein, um Analysen zu automatisieren, Prognosen zu unterstützen und den Zugang zu Wissen zu erleichtern.
Wie QUNIS Sie begleitet
Von der ersten Bestandsaufnahme bis zur Befähigung Ihrer Teams: So unterstützt Sie die QUNIS Data & AI Manufaktur bei BI- und Analytics-Vorhaben.
BI Beratung
BI-Beratung unterstützt Unternehmen fachlich und technisch bei Konzeption, Aufbau und Weiterentwicklung ihrer Reporting- und Analyselandschaft.
Analytics Beratung
Analytics-Beratung begleitet Unternehmen beim Einsatz von Advanced Analytics und Machine Learning, um Muster zu erkennen, Prognosen zu erstellen und Entscheidungen zu verbessern.
Ihr Partner: QUNIS Data & AI Manufaktur
Über 100 Experten in der Q-Group mit Headoffice in Brannenburg, Office in Frankfurt, Experten in über 25 Städten in Deutschland und Österreich. QUNIS steht für hochwertige Unternehmensberatung mit klarer Spezialisierung auf Data & AI: von der Strategieberatung über die Implementierung bis zur Befähigung Ihrer Teams – technologisch unabhängig von Microsoft und SAP bis Databricks und Snowflake.
FAQ zum Data & AI Guide
Was ist der QUNIS Data & AI Guide?
Der QUNIS Data & AI Guide ist eine Sammlung von 16 Fachseiten zu zentralen Themen rund um Daten, Analytics und AI. Jeder Guide erklärt einen Begriff verständlich, zeigt den Nutzen für Unternehmen und beantwortet typische Fragen aus Beratungsprojekten im Mittelstand.
Was ist der Unterschied zwischen Data Platform, Data Lakehouse und Data & AI-Plattform?
Eine Data Platform ist die übergeordnete Architektur für Integration, Speicherung, Governance und Bereitstellung von Daten. Ein Data Lakehouse ist ein konkretes Architekturmuster dafür, das Data Lake und Data Warehouse verbindet. Eine Data & AI-Plattform erweitert diesen Rahmen um den produktiven Betrieb von Data Science, GenAI und Machine Learning.
Wie hängen Data Mesh, Datenprodukte und Data Marketplace zusammen?
Data Mesh ist das Organisationsprinzip: Fachdomänen verantworten ihre Daten selbst. Das Ergebnis dieser Arbeit sind Datenprodukte. Über einen Data Marketplace werden diese Datenprodukte im Unternehmen angeboten, gefunden und genutzt. Ein Data Catalog liefert dafür die nötigen Metadaten.
Mit welchem Thema sollten Unternehmen beginnen?
Ein guter Startpunkt ist eine Data Strategy. Sie legt fest, welche Ziele mit Daten erreicht werden sollen und welche Grundlagen dafür nötig sind. Parallel dazu sorgt Data Governance für klare Verantwortlichkeiten. Darauf bauen Plattform-, BI- und AI-Vorhaben auf.
Unterstützt QUNIS auch bei der Umsetzung?
Ja. QUNIS begleitet Unternehmen von der Strategie über die Implementierung bis zur Befähigung der Teams, technologisch unabhängig von Microsoft und SAP bis Databricks und Snowflake. Ein erstes Beratungsgespräch ist kostenfrei.
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.
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