Data Value Engineering
Vom Datenpotenzial zum
echten Business Impact
Viele Unternehmen investieren heute massiv in Daten, moderne Plattformen und neue Technologien – doch der tatsächliche geschäftliche Nutzen bleibt oft unklar. Datenprojekte entstehen häufig aus technologischen Möglichkeiten heraus statt aus konkreten Geschäftszielen, verursachen hohen Aufwand in der Infrastruktur und liefern am Ende nur begrenzte Wirkung im operativen Geschäft. Der Beitrag zum Unternehmenserfolg ist schwer greifbar, messbare Mehrwerte fehlen und Daten werden eher verwaltet als aktiv genutzt.
Genau hier setzt Data Value Engineering an. Wir helfen Ihnen, aus Daten gezielt messbaren Geschäftswert zu machen – systematisch, skalierbar und strategisch verankert. Statt isolierter Datenprojekte schaffen wir eine klare Verbindung zwischen Daten, Entscheidungen und Ergebnissen. So entstehen konkrete Effekte: reduzierte Kosten, gesteigerte Umsätze und neue datenbasierte Geschäftsmodelle.
Das kennen wir
Kommt Ihnen das bekannt vor?
Keine gemeinsame Datenbasis
Jede Abteilung hat ihre eigenen Zahlen – eine gemeinsame Wahrheit gibt es nicht.
Dashboards ohne Wirkung
Dashboards existieren, werden aber kaum genutzt. Entscheidungen laufen weiter über Excel.
KI ohne Adoption
KI-Modelle wurden gebaut, landen in der Schublade – weil sie nicht in den Alltag passen.
Daten ohne Vertrauen
Unser Ansatz
Data Value Engineering
Data Value Engineering ist die systematische Methode, aus vorhandenen Daten messbaren Geschäftswert zu machen. Wir starten nicht bei der Technologie – sondern bei der Frage, welche Entscheidungen Ihr Unternehmen besser treffen könnte, wenn die richtigen Daten zur richtigen Zeit verfügbar wären. Jede Initiative bekommt einen klaren Business Case. Jedes Ergebnis wird gemessen. Denn Daten sind kein Selbstzweck – sie sind ein Hebel. Und dieser Hebel wirkt nur, wenn Architektur, Analytics und KI konsequent auf Wertschöpfung ausgerichtet sind.
Die 5 Phasen des Data Value Engineering Frameworks
1
Identify – Wertpotenziale erkennen
Bevor eine einzige Zeile Code geschrieben wird, stellen wir die entscheidende Frage: Wo liegt der echte Geschäftswert in Ihren Daten? In strukturierten Workshops analysieren wir Prozesse und Datenlandschaften, identifizieren Use Cases und bewerten sie nach Business Impact. Dazu zählt Analyse von Prozessen und Datenlandschaften, Identifikation relevanter Use Cases, Priorisierung nach Business Impact, Definition von KPIs
Ergebnis ist eine klare Use-Case-Roadmap, die Orientierung schafft und Prioritäten sichtbar macht, sowie ein transparenter Business Value, der den konkreten Mehrwert der Maßnahmen nachvollziehbar und messbar darstellt.
2
Integrate – Daten verfügbar machen
Daten, die nicht fließen, schaffen keinen Wert. Wir führen Daten aus ERP, CRM und weiteren Quellen zusammen – pragmatisch, ohne Big-Bang-Ansatz. Robuste Pipelines sorgen für verlässliche, aktuelle Datenflüsse. Das beinhaltet Integration von ERP-, CRM- und weiteren Systemen, Aufbau von Datenpipelines. Konsolidierung von Datenquellen
Ergebnis ist eine zentrale, integrierte Datenbasis, die alle relevanten Informationen bündelt und eine konsistente Grundlage für fundierte Entscheidungen schafft.
3
Evaluierung & Deployment
Integrierte Daten sind noch keine analysierbaren Daten. Wir modellieren, qualitätssichern und überführen Daten in leistungsfähige Architekturen – Data Warehouse, Lakehouse oder Data Mesh. Fit for purpose, nicht Trend. Das beinhaltet Datenmodellierung, Aufbau von Data Warehouses oder Lakehouses, Sicherstellung von Datenqualität und Governance
Ergebnis sind konsistente und analysierbare Daten, die eine verlässliche Grundlage für Auswertungen bieten und fundierte Entscheidungen ermöglichen.
4
Apply – Daten und KI einsetzen
Aus Datenpotenzial wird operative Wirklichkeit. Wir entwickeln keine Modelle, die in der Schublade landen – sondern vollständige Datenprodukte, die in den Arbeitsalltag eingebettet sind: mit nutzergerechter Visualisierung und klaren Handlungsempfehlungen. Dazu zählen Dashboards und Reporting, Machine Learning Modelle, KI-Agenten und Generative AI, Integration in Geschäftsprozesse
Ergebnis sind produktive Data-&-AI-Lösungen, die effizient im Einsatz sind und einen direkten Mehrwert im operativen Geschäft liefern.
5
Scale – Wirkung skalieren
Ein erfolgreicher Use Case ist ein Anfang, kein Ziel. Wir rollen Lösungen auf weitere Fachbereiche aus, automatisieren, überwachen und schaffen die strukturellen Voraussetzungen für nachhaltiges Wachstum der Datenwertschöpfung. Inhalte sind Rollout in Fachbereiche, Automatisierung, Monitoring und Verbesserung, Erweiterung weiterer Use Cases
Ergebnis ist ein skalierter Business Impact, der den geschaffenen Mehrwert nachhaltig vergrößert und über einzelne Anwendungsfälle hinaus im gesamten Unternehmen wirkt.
Data Value Engineering vs. klassische Ansätze
Damit Künstliche Intelligenz echten Mehrwert schafft, müssen technische Infrastruktur, Datenqualität und operative Prozesse optimal zusammenspielen. Wir unterstützen Sie dabei, die entscheidenden Voraussetzungen zu schaffen – von der Datenintegration über prädiktive Modelle bis zur reibungslosen Einbettung in Ihre Geschäftsabläufe.
Data Engineering
Der Fokus liegt auf Datenintegration und Infrastruktur, ohne dabei unmittelbar den direkten Business Value in den Vordergrund zu stellen.
Business Intellgience
Der Fokus liegt auf Reporting und Analyse, ohne eine durchgängige End-to-End-Umsetzung sicherzustellen.
Künstliche Intelligenz
Der Fokus liegt auf Modellen und Automatisierung, die ohne eine solide Datenbasis jedoch häufig ineffektiv bleiben.
Was Data Value Engineering anders macht
Data Value Engineering verbindet alle Disziplinen zu einem End-to-End Ansatz mit klarem Fokus auf messbaren Geschäftswert.
Das Data Value Engineering Framework ist iterativ aufgebaut und ermöglicht eine kontinuierliche Weiterentwicklung datengetriebener Lösungen. Unternehmen durchlaufen die Phasen nicht nur einmal, sondern entwickeln ihre Data-&-AI-Fähigkeiten kontinuierlich weiter.
ANWENDUNGSFÄLLE
Wo wird Data Value Engineering eingesetzt?
- Aufbau moderner Datenplattformen
- Automatisierung von Reporting und Analyse
- Einführung von KI-Agenten im Unternehmen
- Integration heterogener Datenquellen
- Verbesserung datenbasierter Entscheidungen
- Skalierung von Data-&-AI-Initiativen
BUSINESS VALUE
Welchen Nutzen bringt Data Value Engineering?
- Schnellere Umsetzung von Data-&-AI-Projekten
- Höhere Erfolgsquote bei KI-Initiativen
- Bessere Nutzung vorhandener Daten
- Reduktion von Silos und ineffizienten Prozessen
- Skalierbare Nutzung von künstlicher Intelligenz
- Messbarer Beitrag zum Unternehmenserfolg
ganzheitlich gedacht
Der nächste Schritt zum datengetriebenen Erfolg
Machen Sie Daten zu einem echten Werttreiber in Ihrem Unternehmen. In einem unverbindlichen Gespräch zeigen wir Ihnen, wie Sie mit einem strukturierten Data-Value-Engineering-Ansatz Potenziale identifizieren, priorisieren und erfolgreich umsetzen. Gemeinsam entwickeln wir einen klaren Weg von Daten zu messbarem Geschäftswert.
Inspiration für Ihre Anwendung
Kundenreferenzen
Big Data & Data Science
Big Data-Analytics und Dashboarding für Stimmungsbarometer mit Social Listening
Data Science & KI
Customer Analytics von Kundenprofilen zur Optimierung von Umsatz & Sortiment
Kurz und knapp beantwortet
Häufige Fragen zu Data Value Engineering
Data Value Engineering ist ein Ansatz, der Daten gezielt in messbaren Geschäftswert überführt. Im Fokus steht nicht die Technologie selbst, sondern der konkrete Nutzen für das Unternehmen – etwa in Form von Kostensenkung, Umsatzsteigerung oder neuen datenbasierten Geschäftsmodellen.
Klassische Datenprojekte starten häufig mit Technologien oder verfügbaren Daten. Data Value Engineering beginnt hingegen bei den Geschäftszielen und priorisiert Initiativen konsequent nach ihrem erwarteten Wertbeitrag. Dadurch entsteht ein klarer Fokus auf Wirkung statt auf Umsetzung allein.
Der Wert von Daten wird indirekt über ihren Einfluss auf Geschäftskennzahlen gemessen. Dazu gehören beispielsweise Kosteneinsparungen, Umsatzsteigerungen, Effizienzgewinne oder Risikoreduktionen. Entscheidend ist, dass für jeden Anwendungsfall konkrete KPIs definiert werden, anhand derer der Erfolg nachvollziehbar wird.
Nein. Der Ansatz ist grundsätzlich für alle Organisationen relevant, die Daten nutzen. Besonders profitieren jedoch Unternehmen mit komplexen Prozessen, vielen Datenquellen oder einem hohen Anspruch an Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit.
Künstliche Intelligenz und Analytics sind wichtige Werkzeuge zur Realisierung von Datenwert. Sie stehen jedoch nicht am Anfang, sondern werden gezielt dort eingesetzt, wo ein klarer Business Case existiert. Entscheidend ist nicht der Einsatz von Technologie, sondern der erzielte Mehrwert.