Leistungen
Wir sind Berater, Projektmanager und Datenexperten. In zahlreichen Projekten haben wir großen und kleinen Unternehmen aus verschiedenen Branchen geholfen, Daten für ihre jeweiligen Geschäftsziele nutzbar zu machen.
Fallbeispiele aus der Praxis
Die Anwendungsfälle für Daten in der Bauwirtschaft sind vielfältig: Berichtswesen, Automatisierung, Prozessunterstützung, Steuerung, Prognosen oder Optimierung. Die folgenden Beispiele zeigen, wie wir Unternehmen mit unseren Dienstleistungen bereits helfen konnten.
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Von 100 Problemen zu 3 Lösungen, an einem Tag
Mittelständisches Bauunternehmen aus Bayern
Workshop Agile Prototyping Design Thinking PriorisierungWir haben mit einer interdisziplinären Gruppe von Mitarbeitern eines mittelständischen Bauunternehmens einen Workshop zum Thema “Agile Prototyping” durchgeführt. Im Rahmen des Seminars wurden von den Teilnehmern über 100 Probleme identifiziert, gruppiert und priorisiert. In einem zweiten Schritt wurden konkrete Lösungsideen erarbeitet. Die drei vielversprechendsten Ideen wurden konkretisiert und anschließend in die Umsetzung überführt.
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Situation
Das mittelständische Bauunternehmen hatte schon vor Jahren begonnen, seine betrieblichen Prozesse durch Digitalisierung zu optimieren. Es wurden beispielsweise Maschinendaten aus einem Telematik-System genutzt, um die Wartung des Fuhrparks datengetrieben zu steuern. Darüber hinaus lagen die meisten Daten jedoch ungenutzt herum, nicht zuletzt aufgrund fehlender Expertise in der Datenverarbeitung. Es sollten Ideen generiert werden, um diese ungenutzten Datenpotenziale besser auszuschöpfen.
Ansatz
Wir führten mit einem interdisziplinären Team des Bauunternehmens einen Tagesworkshop durch, um ausgehend von bekannten Herausforderungen neue Lösungsideen zu entwerfen. Dabei wurden zunächst Probleme identifiziert und gruppiert, zu welchen die Teilnehmer anschließend kreative Lösungsideen entwarfen. Die besten 10 Lösungsideen wurden konkretisiert und priorisiert.
Am Ende des Workshops haben sich drei Vorschläge herauskristallisiert, an deren konkreter Umsetzung im Anschluss gearbeitet wurde: Fahrtenoptimierung zur Senkung des Kraftstoffverbrauchs, Vereinfachung der Personaldisposition durch Teilautomatisierung und Einführung eines Ticketsystems für die Nachverfolgung von Reparaturarbeiten.
Ergebnis
Das Kundenteam war nach diesem Workshop-Tag mit sich und dem Fortschritt sehr zufrieden. Die Mitarbeiter erkannten, dass all das Wissen und all die Ideen bereits in ihnen steckten. Wir konnten durch den gemeinsamen Workshop das Team zu drei Ideen führen, für die sich alle begeistern konnten. Ferner haben wir als Datenexperten unsere Einschätzung zur technischen Machbarkeit beigesteuert. Binnen 12 Wochen wurden zwei der drei Vorschläge von der Geschäftsführung freigegeben und mit unserer Hilfe in die Umsetzung überführt.
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Informationen aus BIM-Modellen in das BI-System integrieren
Mittelständler aus Bayern
BIM Datenintegration IFC-Standard Datenmodellierung BerichtswesenWir haben die BIM-Modelle aller aktuellen und historischen Projekte eines mittelständischen Bauunternehmens aus dem IFC-Standard in ein Datenbankmodell überführt und in eine Snowflake OLAP-Datenbank geladen. Auf Basis der Daten können schnell und flexibel Auswertungen in Power BI vorgenommen werden.
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Situation
Das Bauunternehmen hat schon vor langer Zeit begonnen, die Planungsprozesse im Hochbau auf modernes Building Information Management (BIM) umzustellen. Die BIM-Modelle werden allerdings in den meisten Projekten nicht über die Vergabephase hinaus genutzt. Bestimmte Informationen zu Material und Aufmaßen sollen projektübergreifend ausgewertet und zusammen mit Daten aus dem ERP-System in Berichten angezeigt werden. Die Lösung soll kostengünstig im Betrieb und möglichst offen erweiterbar sein.
Ansatz
Wir exportieren die BIM-Modelle als IFC-Daten und überführen sie in eine relationale Struktur. Die Daten werden in der AWS Cloud verarbeitet und in eine Analytics-Datenbank geladen. Die gewünschten fachlichen Informationen werden in SQL vormodelliert und mit Kostendaten sowie weiteren Tabellen aus Excel 365 angereichert.
Die vorbereitete Datenstruktur ermöglicht flexible Auswertungen mit Power BI. Die Lösung lässt sich sehr schnell an neue Anforderungen anpassen und bietet die Möglichkeit Massenauswertungen auf beliebig vielen BIM-Modellen durchzuführen.
Ergebnis
Das Bauunternehmen hat sich durch die Übertragung der BIM-Daten in eine Cloud-Datenbank ganz neue Möglichkeiten eröffnet, die vorhandenen Informationen zu nutzen. Insbesondere liegen die Aufmaße nicht mehr isoliert in separaten Projekten, sondern lassen sich übergreifend auswerten. Im nächsten Schritt erfolgt eine Verknüpfung mit den Daten aus dem ERP-System.
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Excel war gestern - Alle Daten in einem System
Mittelständler aus Nordrhein-Westfalen
Datenintegration Visualisierung Datenmodellierung BerichtswesenIn dem mittelständischen Unternehmen waren mehrere Personen nahezu in Vollzeit damit beschäftigt, Wochen- und Monatsberichte in Excel zu erstellen. Wir konnten diesen Aufwand um 80% reduzieren. Die Daten werden nun automatisiert in die Cloud geladen und dort weiterverarbeitet. Mitarbeiter können die Berichte nun in interaktiven Dashboards einsehen und fortgeschrittene Analysen eigenständig durchführen.
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Situation
Mehrere Mitarbeiter aus der Controlling-Abteilung waren den größten Teil ihrer Zeit damit beschäftigt, Daten aus unterschiedlichen Datenquellen manuell in Excel-Dateien zusammenzuführen. Das betraf Daten aus anderen Abteilungen sowie von externen Partnern. Die Arbeit erforderte hohe Konzentration und viel Geduld, damit die Daten schlussendlich fehlerfrei berichtet werden konnten.
Durch Automatisierung und den Einsatz moderner Cloud-Technologie sollte dieser Prozess umgebaut werden, um den manuellen Aufwand zu reduzieren und neue dynamische Analysen zu ermöglichen. Gleichzeitig sollte die Lösung möglichst wartungsarm und kostengünstig sein.
Ansatz
Zunächst haben wir, basierend auf den technischen und fachlichen Anforderungen des Kunden, ein Zielbild für eine Lösung in der Cloud erstellt. Nach der Umsetzung werden alle benötigten Daten über bereits verfügbare Schnittstellen ausgelesen. Unter anderem können von Hand gepflegte Excel-Listen (z.B. für Planwerte) nun automatisiert eingespielt werden. Ein Skript bereitet die Daten stündlich auf und stellt sie für das Berichtswesen zur Verfügung. Die Bereitstellung der zuvor in Excel erzeugten Berichte läuft somit komplett automatisiert.
Zudem können Mitarbeiter die Daten nun visuell ansprechender darstellen und tiefer gehende Analysen durchführen (z.B. tagesaktuelle Berichte, Trendanalysen). Ferner meldet ein Benachrichtigungsdienst automatisch, wenn z.B. eine Kennzahl erheblich unter ihrem Planwert bleibt.
Ergebnis
Innerhalb von zwei Monaten konnten bestehende Berichte von Excel zu PowerBI (der Microsoft-Lösung für Business-Intelligence) überführt werden. Dadurch sank der Aufwand für die Berichterstellung um 80%. Die verbleibende Arbeit beschränkt sich auf die Pflege manueller Listen (z.B. Planwerte) und die Interpretation der Ergebnisse.
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Von der Zettelwirtschaft direkt in die Cloud
Mittelständischer Bau-Dienstleister aus Berlin
Mobile Anwendung Bild-zu-Text Dezentrales Arbeiten AuftragserfassungDer Kunde ist spezialisiert auf öffentliche Aufträge und erledigt ein hohes Volumen kleiner, separat beauftragter Arbeiten. Die Aufträge werden von den Mitarbeitern des Unternehmens bei den Auftraggebern mehrfach im Monat persönlich in Form von Laufzetteln abgeholt. Durch unseren Prototyp konnte die Erfassung der Aufträge mittels einer Scan-App und automatischer Texterkennung erheblich vereinfacht werden.
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Situation
Im Auftrag der Bezirksämter werden im Großraum Berlin Elemente wie Schilder, Pfosten oder Fahrradständer eingebaut, ausgebaut oder gewartet. Die Beauftragung durch die Bezirksämter erfolgt auf DIN-A6-Laufzetteln, die während der Begehungen des Bezirks handschriftlich ausgefüllt werden. Diese Aufträge werden von den Mitarbeitern unseres Kunden bei den Ämtern mehrfach im Monat persönlich abgeholt. Diese hohe Anzahl an kleinen, separaten Aufträgen wird von den Mitarbeitern dezentral abgearbeitet aber schließlich zentral abgerechnet.
Die Geschäftsführung hat keine Übersicht über die offenen Aufträge, welche in der Regel erst Wochen später nach der Leistungserbringung ihren Weg ins Büro finden.
Ansatz
Die Aufträge sollten dezentral per Smartphone eingescannt und möglichst einfach ins Büro übermittelt werden können. Wir haben für den Prototyp eine geeignete Scan-App ausgewählt, die leicht bedienbar ist und die Informationen aus den Laufzetteln direkt in einen Cloud-Speicher schreiben kann. Neue Scans konnten somit automatisch erkannt und mit einem Dienst für Texterkennung gelesen werden, so dass Auftragsnummer, Datum und der Bezirk bereits digital vorliegen.
Wir haben die Bilder der Aufträge zusammen mit der Auftragsnummer in einem Tabellenblatt gespeichert, wo sie nun mit einem Klick im Browser geöffnet, bearbeitet und ergänzt werden können.
Ergebnis
Durch die Erfassung per Handy liegen die Aufträge unmittelbar nach Beauftragung automatisch in der internen Bürostelle vor. Die Daten müssen nur noch kontrolliert, aber nicht mehr manuell abgeschrieben werden. Ferner kann die Geschäftsführung nun sicherstellen, dass alle offenen Aufträge wirklich bearbeitet wurden und die erbrachten Leistungen direkt zuordnen. Dadurch spart das Unternehmen jährlich ca. 40 Arbeitstage ein.
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Dezentrale Leistungserfassung, zentrale Abrechnung
Mittelständischer Bau-Dienstleister aus Berlin
Automatisierung Sprachsteuerung Rechnungserstellung LeistungserfassungDer Kunde ist spezialisiert auf öffentliche Kleinaufträge und erledigt ein hohes Volumen kleiner, separat beauftragter Arbeiten. Die Erstellung der Rechnungen ist eine organisatorische Herkulesaufgabe, weil Beauftragung und Leistungserbringung dezentral und auf Papier erfolgen. Zudem benötigt jeder der knapp zwanzig Auftraggeber eine anderes Rechnungsformat. In diesem Projekt konnten wir diesen Prozess durch eine mobile Leistungserfassung und einen Algorithmus für die Berechnung der korrekten Aufmaße automatisieren.
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Situation
Im Auftrag der Bezirksämter werden im Großraum Berlin Elemente wie Schilder, Pfosten oder Fahrradständer eingebaut, ausgebaut oder gewartet. Die hohe Anzahl von Aufträgen mit kleinem Volumen stellte eine enorme Herausforderung für die Abrechnung der Leistungen dar. Die Aufträge werden von den Bezirksämtern nur manuell und nur auf Papier ausgestellt. Die Aufträge zirkulieren in den Einsatzfahrzeugen und finden oftmals erst nach Wochen ihren Weg ins Büro. Dort müssen die handschriftlich notierten Leistungen mit den Aufträgen abgeglichen und je nach Bezirksamt in unterschiedlichen Aufmaße abgebildet werden.
In einem vorangegangen Projekt haben wir bereits die Auftragszettel mit einer Scan-App digitalisiert und mittels Texterkennung vorverarbeitet.
Ansatz
Für die Erfassung der Leistungen haben wir eine minimale Bedienoberfläche als mobile Web-App erstellt. In dieser Web-App wird die Auftragsnummer ausgewählt und die erbrachten Leistungen (Material und Arbeit) per Dropdown eingetragen. Anmerkungen und Hinweise werden mündlich eingesprochen und automatisch in Text umgewandelt.
Die Daten werden beim Speichern in die zentrale Datenbank übernommen und mit den Aufträgen verknüpft. Die korrekten Aufmaße für die Abrechnung des jeweiligen Auftraggebers werden automatisch im Hintergrund durch einen Algorithmus ermittelt.
Ergebnis
Die Digitalisierung des gesamten Prozesses vereinfacht die Zusammenführung der Datenpunkte enorm. Die Erfassung der Leistungen erfolgt schneller und systematischer. Die Arbeit mit der mobilen Web-App wird von der Belegschaft als intuitiv und zeitsparend wahrgenommen. Die aufwändige und fehleranfällige Rechnungserstellung in Excel wird bereits vom Prototypen zu 90% vollautomatisch erledigt. Dadurch spart das Unternehmen jährlich ca. 80 Arbeitstage.
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10.000 PDF-Dateien in eine Tabelle schreiben
Baumaschinen-Dienstleister in Hessen
Datentransformation Flottenmanagement Ölanalysen PDF-Dateien verarbeitenDer Kunde nutzt einen Ölcheck-Dienstleister für regelmäßige Untersuchungen der Schmierstoffe seiner Flotte. Zwar ist der Kunde zufrieden mit der Qualität der Analysen, möchte die Daten aus den PDF-basierten Berichten jedoch zentral weiterverarbeiten. Mit Hilfe eines Webservices konnten wir die PDF-Dateien in eine CSV-Datei transformieren und somit in das Flottenmanagement sowie die Berichtsdatenbank einspielen.
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Situation
Der Kunde nutzt die Dienstleistungen eines Ölcheck-Anbieters aus Süddeutschland für eine regelmäßige Untersuchung der Schmierstoffe seiner Baufahrzeuge. Der Kunde schätzt den ausgezeichneten Service des Dienstleisters, kann die Analysedaten allerdings nur als PDF-Datei bekommen. Daher lassen sich die Daten weder automatisch in das Flottenmanagement-System einspielen noch für eigene Datenanalysen nutzen.
Ansatz
Wir stellen eine technische Schnittstelle (API) bereit, welche die PDF-Dateien empfängt und in strukturierte (d.h. tabellarische) Daten überträgt. Eine Massenbearbeitung erlaubt es, die Daten aus einer großen Menge historischer PDF-Dateien in wenigen Sekunden in eine Tabelle zu schreiben. Ein Automatismus sendet den E-Mail-Anhang einer neuen, eingehenden Ölcheck-E-Mail direkt an unseren Webservice. Der Webservice schreibt die Daten als CSV-Datei auf einen SFTP-Server und von dort werden die Daten in die Flottenmanagement-Lösung sowie die Berichtsdatenbank des Kunden übernommen.
Ergebnis
Die von uns gelieferte Lösung schließt eine Lücke in der Datentransformation. Der wartungsfreie Webservice ist dank Cloud-Technologie hochverfügbar (d.h. quasi ausfallsicher) und wandelt die Ölcheck-Daten zuverlässig in Tabellenform um.
Beraterteam
Wir sind Datenexperten mit langjähriger Projekt-Erfahrung. Uns zeichnet aus, dass wir selbst in Situationen mit vielen technischen oder organisatorischen Einschränkungen Fortschritte erzielen. Wir gehen unsere Herausforderungen pragmatisch, kreativ und undogmatisch an. Es gibt immer einen ersten Schritt in Richtung Ziel, den man sofort gehen kann. Der Schritt mag unkonventionell oder hemdsärmelig sein, aber er bringt uns unserem Ziel näher.
Johannes Schaber
Johannes Schaber ist ausgebildeter Betriebswirt und arbeitet seit 9 jahren in verschiedenen Rollen als Berater, Projektleiter und Produktmanager mit Schwerpunkt Datenverarbeitung. Johannes bettet die betrieblichen Herausforderungen und Abläufe seiner Kunden gekonnt in datengetriebene Lösungen ein. Seinen Erfolg verdankt er präziser Kommunikation auf Augenhöhe sowohl mit technischen oder fachlichen Ansprechpartnern als auch mit Entscheidern.
Dr. Christian Schäfer
Christian Schäfer ist promovierter Statistiker und arbeitet seit 12 Jahren als Dateningenieur, Berater und Teamleiter an Lösungen zur Datenverarbeitung. Christian vereint fundiertes technisches Verständnis für moderne Cloud-Lösungen mit langjähriger Projekterfahrung als Berater. Neben der reinen Datenverarbeitung liefert Christian auch datengetriebene Lösungen, die vertiefte Kenntnisse in Machine Learning bzw. Statistik erfordern.Kunden betreut
Datenprojekte durchgeführt
Datenquellen erschlossen
Prozesse optimieren mit Daten
Die Optimierung von Geschäftsprozessen soll schlussendlich das Betriebsergebnis erhöhen. Das kann unmittelbar passieren, z.B. durch Kosteneinsparung oder Effizienzsteigerung. Es kann aber ebenso indirekt geschehen, z.B. über den Abbau von Risiken oder die Verbesserung von Arbeitsbedingungen. Daten sind nicht nur der Schlüssel zur Aufdeckung von Optimierungsmöglichkeiten sondern auch ein wichtiges Instrument zur Erfolgskontrolle. Das Internet ist voll von Publikationen mit dem schlauen Hinweis, dass der Einsatz von Daten Unternehmen erfolgreicher und profitabler macht. Aber wie kommen wir dahin? Wie fangen wir damit an?
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Was ist Business Intelligence (BI) ?
Business Intelligence ist das geläufige Synonym für Geschäftsanalytik. Dem englischen Begriff wohnt die Vorstellung inne, dass die Abteilung für Geschäftsanalytik der Nachrichtendienst (intelligence agency) des Unternehmens ist. Heutzutage geht der Anspruch von Business Intelligence weit über das Berichtswesen aus FiBu und Controlling hinaus. Idealerweise werden Daten aus allen operativen Prozessen eines Unternehmens zusammengeführt. Ein gutes System ermöglicht den nahtlosen Wechsel aus der Vogelperspektive eines Managementberichts in die Detaildaten einzelner Bereiche. Somit kann das eigene Geschäft vollständig quantitativ abgebildet werden. Es ermöglicht die Eingrenzung von Risiken, die Berechnung von Szenarios, den Vergleich von Plan-Zahlen zu Ist-Zahlen und zahlreiche weitere Anwendungen.
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Was ist Machine Learning (ML) ?
Maschinelles Lernen ist ein weites Feld von statistischen Modellen. Anwendungen sind z.B. die Erkennung von Nummernschildern oder die Umwandlung gesprochener Sprache in Text. Den Methoden ist gemeinsam, dass sie teilweise sehr rechenaufwändig sind und ihre Anwendungen daher erst in den letzten Jahren richtig Fahrt aufgenommen haben. Maschinelles Lernen benötigt immer eine große Anzahl von Beispielen anhand derer eine bestimmte Aufgabe gelernt werden kann. Einordnungen, die ein Mensch anhand von Bild oder Ton vornehmen kann, können auch von einer Maschine gelernt werden. Wenn genug Beispiele vorliegen, kann die Maschine den Menschen nicht nur an Geschwindigkeit, sondern auch an Präzision weit übertreffen. Je komplexer die zu treffenden Entscheidungen sind, desto weniger ist das Problem allerdings für maschinelles Lernen geeignet. In der Praxis hat maschinelles Lernen unseren Alltag in den letzten 15 Jahren bereits massiv verändert, auch wenn wir das nicht immer wahrnehmen.
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Was ist künstliche Intelligenz (KI) ?
Künstliche Intelligenz ist in unserer Zeit eher ein attraktives Schmuckwort als ein feststehender Begriff. Künstliche Intelligenz hört sich total spannend an und wird gerne synonym für maschinelles Lernen verwendet. Das ist aber nicht richtig. Künstliche Intelligenz als Forschungsgegenstand befasst sich mit Systemen, die aus ihren eigenen Fehlern lernen und sich selbst eine Fähigkeit antrainieren können. Von einer allgemeinen künstlichen Intelligenz erwarten Wissenschaftler, dass sie in gewisser Weise unsere Welt konzeptionell versteht und nicht nur komplexe statistische Muster in einer riesigen Menge von menschengemachten Beispielen erkennen kann. Für die allermeisten praktischen Anwendungen benutzen wir maschinelles Lernen und sind noch weit entfernt von künstlicher Intelligenz. Das ist sehr schade, nicht zuletzt, weil man mit dem Schlagwort "künstliche Intelligenz" doch so schön herumhubern kann.
Daten verarbeiten mit Erfolg
Die zentralen Herausforderungen im Umgang mit Daten sind, unabhängig vom Kerngeschäft eines Unternehmens, stets die gleichen:
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Daten werden nicht auf einem Silbertablett serviert.
Wer in einem Unternehmen Entscheidungen datengetriebener treffen möchte, muss langfristig daran arbeiten und in das Thema investieren. Wir sind gewohnt, dass Daten nicht einfach verfügbar sind. Manchmal müssen Daten auch überhaupt erst einmal erhoben werden. Wir mussten in vielen unserer Projekte erfinderisch werden oder Zwischenlösungen entwerfen, bis alle gewünschten Datenpunkte genutzt werden konnten. Es gibt immer einen ersten Schritt, den man schon sofort gehen kann.
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Daten kommen aus vielen unterschiedlichen Quellen.
Daten liegen oft verstreut in Excel-Tabellen, in der Software von Drittanbietern, hinter obskuren Schnittstellen oder in schwer zugänglichen Dateiformaten. Für eine Steuerung Ihres Unternehmens mit Zahlen und Fakten sollen all diese Daten an einer zentralen Stelle zusammenkommen und verfügbar sein. Der Auf- oder Ausbau von Data-Warehouse-Lösungen auf Basis von Cloud-Technologien ist einer unserer Kernkompetenzen. Wir liefern Ideen und Lösungen, um Ihre Daten mit möglichst geringem Aufwand und geringen Kosten zusammenzuführen. Profitieren Sie von unseren Erfahrungen und gönnen Sie Ihrem Unternehmen die moderne Dateninfrastruktur eines Startups.
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Daten unterliegen rechtlichen Vorschriften.
Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und das Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) sollen die Privatsphäre der Bürgerinnen und Bürger in der EU schützen. Das hat seine Berechtigung und Wichtigkeit, auch wenn es Datenprojekte oftmals komplizierter macht. Wir leisten keine Rechtsberatung. Wir wissen aber aus zahlreichen Projekten mit sensiblen Kunden- und Verhaltensdaten, welche Datenvorhaben mit der DSGVO in einem Konflikt stehen könnten. Wir haben Erfahrung im Entwurf von Lösungen, die auf die explizite Speicherung personenbezogener Daten verzichten können. Die Datenschutzbeauftragten Ihres Unternehmens müssen die Datenspeicherung verstehen und vertreten können. Das ist in allen Branchen gleich und dabei helfen wir Ihnen gern.
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Daten müssen verstanden werden oder sie sind nutzlos.
Daten sind kein Selbstzweck. Sie sollen allen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern helfen, stets die besten Entscheidungen für die Erreichung Ihrer Unternehmensziele zu treffen. Dafür müssen die Daten in ihrer Darstellung zu Ihren Geschäftsprozessen passen. Wir stellen als Berater die entscheidenden Fragen bis wir Ihre Prozesse vollständig verstanden haben, um die Daten für die Abläufe Ihres Betriebs optimal aufbereiten (d.h. modellieren) zu können. Die Modellierung der Daten ist ein iterativer Prozess. Wir finden immer Wege, ein Datenprojekt so zu strukturieren, dass die Daten schon frühzeitig operativ nutzbar werden. Gleichzeitig bewahren wir Sie davor, eine rein technische Lösung mit geringem betrieblichen Nutzen aufzubauen.
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Daten sind keine Software.
Die Erhebung und Zusammenführung von Daten ist eine organisatorische und eine technische Herausforderung. Die skalierbare, kosteneffiziente Datenverarbeitung in der Cloud ist eine eigene IT-Disziplin. Manche Unternehmen beauftragen ihre hauseigene IT mit der Entwicklung ihrer Daten-Lösungen. Das ist nicht immer der beste Weg. Gehen Sie für eine Wurzelkanalbehandlung zu Ihrem Hausarzt oder zum Zahnarzt? Wahrscheinlich zum Zahnarzt. Dieser ist Spezialist und hat genau diese Art von Eingriff schon zigmal durchgeführt. Wir sind Spezialisten für Datenprojekte. Wir haben genau diese Art von Projekten schon zigmal durchgeführt.
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Daten sollen nicht an der Technik scheitern.
Wir sorgen dafür, dass Ihre technische Lösung möglichst genau zu Ihren Herausforderungen und Möglichkeiten passt. Wir gestalten die Lösung so einfach und transparent wie irgendwie möglich. Das ist wichtig, denn je niedriger die Einstiegshürde in der Nutzung des Systems, desto leichter findet Ihre Belegschaft den Zugang zu der Arbeit mit den Daten. Es ist wie ein Naturgesetz: Daten und Datenhaltung wachsen mit der Zeit an Komplexität. Wir vermitteln Ihnen Strategien, wie Sie Ihre Datenlösung skalierbar aufsetzen und fortlaufend erweitern können, ohne den Überblick über das System zu verlieren.
Datenquellen
Ihre Daten liegen unter Umständen in verschiedenen Formaten und auf unterschiedlichen Speichermedien. Wir haben viel Erfahrung in der Überführung von Daten in strukturierte Tabellen in einer zentralen Datenbank. Nicht selten müssen die Daten noch einen Vorbereitungsprozess durchlaufen, um die gewünschten Informationen in Tabellen speichern zu können. Für manche Anwendungen benötigen wir auch keine Datenbank, sondern arbeiten mit semi-strukturierten Daten, die in Dateien gespeichert werden.
Prototypen bauen
Datenprojekte haken oft schon am ersten Schritt, denn wir haben es mit einem Henne-Ei-Problem zu tun: Zum einen fehlt die eigene Erfahrung, um die richtigen Entscheidungen bezüglich neuer Technik zielsicher zu treffen. Zum anderen gibt es ohne Entscheidungen keinen Fortschritt und keine eigenen Erfahrungen. Diesen unproduktiven Zustand lassen wir am schnellsten hinter uns, wenn wir uns vornehmen, neue Technik auf möglichst einfache Art und mit möglichst geringen Kosten für eine konkrete Anwendung einzusetzen. Das ist schon fast die ganze Idee hinter agilen Prototypen.
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Woher kommen Lösungsideen?
Wir finden Ansätze durch das Sammeln neuer, vielleicht unkonventioneller Ideen (Brainstorming) oder systematische Erforschung möglicher Kombinationen aus technisch Machbarem und wirtschaftlich Sinnvollem (Design Thinking). Wir können solche und verwandte Methoden erläutern und entsprechende Sitzungen moderieren, um einen Vorrat an Lösungsansätzen aufzubauen. Die unvoreingenommene Kreativität der Teilnehmer und die Zusammenarbeit verschiedener fachlicher Disziplinen führen zu einem reichen Spektrum an Ideen. Die Bewertung auf praktische Tauglichkeit und betriebswirtschaftlichen Nutzen erfolgt in einem zweiten Schritt.
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Woher kommt der Ansatz der agilen Prototypen?
Agile Prototypen basieren bei uns auf dem Ansatz von Lean Startup. Das ist eine Methode bei der ein finales Produkt in mehreren Zyklen erarbeitet wird. Entlang des gesamten Prozesses wird das Produkt kontinuierlich verbessert und an neue Umstände angepasst. Der Vorteil unseres agilen Ansatzes liegt in der schnellen Verfügbarkeit der ersten Ergebnisse. Anders als bei langwierigen Entwicklungen kann somit früh festgestellt werden, ob eine Lösung technisch reibungslos funktioniert und ob es Hindernisse im operativen Betrieb gibt. Durch den iterativen Ansatz des "Agile Prototyping" kann der Erstentwurf schnell weiterentwickelt und ausgebaut werden. Somit sparen Sie viel Zeit und Geld im Gegensatz zur traditionellen Produktentwicklung, wo nur spät festgestellt werden kann, ob und wie eine Lösung technisch und im operativen Betrieb funktioniert.
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Wie funktioniert das agile Erstellen von Prototypen?
Zu Beginn verstehen wir Ihren Bedarf und Ihre aktuellen Herausforderungen durch Beobachtungen und Interviews. Anschließend werden Lösungsideen strukturiert entworfen und priorisiert. Wir entscheiden gemeinsam, welche Idee besonders aussichtsreich scheint, um eines der dokumentierten Kernprobleme zu lösen. Wir erstellen einen möglichst einfachen technischen Prototyp, der gerade ausreicht, um das Kernproblem in einem Testlauf ganz oder teilweise zu lösen.
Die Arbeit mit agilen Prototypen erlaubt es uns, die Lösung eines großen Problems in kleinen Schritten zu erarbeiten:
- Wir arbeiten an Lösungen für konkrete, genau verstandene Probleme.
- Die Tragfähigkeit einer Lösung kann mit minimalem Aufwand geprüft werden.
- Durch den kollaborativen Ansatz sind alle Mitwirkenden Teil der Lösung und tragen diese mit.
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Was ist der Nutzen von agilen Prototypen?
Wir möchten schnell und pragmatisch die Tragfähigkeit der Lösung prüfen. Verläuft der Testlauf des Prototypen positiv, können wir eine Weiterentwicklung vornehmen oder einen Partner für eine Weiterentwicklung suchen. Verläuft der Testlauf negativ, gewinnen wir trotzdem wichtige Erkenntnisse: Wir können bestimmte Lösungsansätze ausschließen und haben ihre Untauglichkeit mit minimalem Aufwand im Praxistest aufgedeckt. Die Diskussion über mögliche Lösungsideen verläuft nun präziser und die Erfahrungen aus dem Testlauf können hier einfließen. Dieser Prozess der agilen Entwicklung kann beliebig lange fortgeführt werden.
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