Services
Data & AI Governance
Gain, shape, and retain control over your data and AI assets.
Data Management
Develop your capabilities for the systematic, scalable planning, acquisition, distribution, and management of your data assets and algorithms.
Data & AI Regulation Management
Bring clarity to the jungle of data and AI regulations—and translate complex requirements into a unified framework with fit-for-purpose controls for your organization.
Data Strategy
Develop data-strategy capability across all levels—transformational, transactional, operational, and conceptual—and put an end to the perpetual call for “a new data strategy.”
Data Architecture
Bring order to data chaos—structurally and organizationally. Create a modern, holistic view of your information and data.
Data & AI Platforms
Create sound decision foundations for your data platforms: from analysis and design through to a technology-agnostic selection process for scalable, governance-ready data-management and AI architectures.
People at the Center -
Change Management in Data Organizations
Anchor change where it needs to take effect: in the mindsets, processes, and structures of your data organization. Engage your stakeholders, cultivate new roles and skills, and provide direction and impact through a clear, co-creative process.
Our Competencies and Capabilities
FOR DATA-DRIVEN PROJECTS AND ORGNIZATIONS
Design, build, transform and grow your data organization towards effectiveness and performance. Optimize and integrate data processes into your general business, trim for measureable scalability. Don’t let experts tell you it doesn’t work.
Build strong data teams and integrate new data capabilities into the existing organizational set-up.
Identify, evaluate, plan and implement appropriate methods,procedures and technical tools to professionalize and scale your data organization.
Understanding and addressing gaps in data excellence. Transform the non-specific buzzword “Data Literacy” into effective learning.
Data & AI Governance
- Design, Erweiterung oder Neuausrichtung der eigenen Data Management Betriebsstrategie und deren Umsetzung.
- Auf-, Um- und Ausbau operativer Fähigkeiten für ein systematisches und steuerbares Data Management im Unternehmen und über Partnernetzwerke hinweg.
- Strukturiertes Requirements Engineering im Datenmanagement für Geschäfts-, Prozess- und technologische Anforderungen.
- Identifizierung, Evaluierung, Pilotierung und Integration passender Datenmanagement Werkzeuge und Methoden in- und außerhalb der Cloud.
Data Management
- Design, Erweiterung oder Neuausrichtung der eigenen Data Management Betriebsstrategie und deren Umsetzung.
- Auf-, Um- und Ausbau operativer Fähigkeiten für ein systematisches und steuerbares Data Management im Unternehmen und über Partnernetzwerke hinweg.
- Strukturiertes Requirements Engineering im Datenmanagement für Geschäfts-, Prozess- und technologische Anforderungen.
- Identifizierung, Evaluierung, Pilotierung und Integration passender Datenmanagement Werkzeuge und Methoden in- und außerhalb der Cloud.
Data & AI Regulation Management
- Gewinnen Sie einen 360-Grad Blick auf die verschiedenen Daten- und KI-bezogenen Regulierungen und wie diese gebündelt und umgesetzt werden können. Lösen Sie Widersprüchlichkeiten auf und leiten Sie ein für Ihre Organisation individuelles Daten- & KI Regulierungsframework ab.
- Übersetzen Sie regulatorisch Definitionen in operative und skalierbare Lösungen.
- Definieren Sie geeignete technische und organisatorische Maßnahmen zur Einhaltung der verschiedenen Daten- & KI-Regulierungen.
- Implementieren Sie wirkungsvolle Kontroll- und Dokumentationsmechanismen für die Vielzahl der neuen gesetzlichen Pflichten zentral und einheitlich und sorgen für eine fachübergreifende Anpassung und Weiterentwicklung
Data Architecture
- Erstellen und pflegen Sie Ihrer Datenlandkarte.
- Schaffen Sie eindeutige Zuordnungen zwischen Ihren Daten, Ihren strategischen Zielfähigkeiten sowie Ihren Geschäftszielen.
- Ableitung, Abstimmung und Einführung von (Fach-) Datenmodellen, auf konzeptioneller und logischer Ebene.
- Etablieren Sie ein aktives Datenarchitektur Management und integrieren es operativ mit angrenzenden Kompetenzbereichen der Unternehmens und/oder IT-Architektur, wie z.B. der Enterprise Data Architecture.
- Fördern Sie Daten-Architektur Kompetenz bei Ihren Mitarbeitenden, qualifizieren Sie Ihre Daten-Experten dazu als wirkungsvolle Unterstützung für Ihre Digitale Entwickler-Teams.
Data Strategy
- Definieren Sie Ihre Datenstrategie. Aber Vorsicht, dieser inflationäre Begriff ist weder inhaltlich noch strukturell definiert. Wir haben 12 öffentlich zugängliche Datenstrategien analysiert -> bei allen kam etwas anderes raus.
- Schaffen Sie Einigkeit über Ihre Datenstrategie-Dimensionen: transformativ, transaktional, operativ oder konzeptionell – von allem ein bisschen geht nicht
Artikulieren, sammeln und ordnen Sie die Kernfragen Ihrer gewünschten Datenstrategie zuerst sorgfältig. - Schaffen Sie Abgrenzung und Klarheit an die Erwartungen zukünftiger Strategie-Artefakte und einen kontinuierlichen Datenstrategie-Prozess.
Definieren Sie Ihre strategischen Eckpfeiler, schaffen Sie eine tragbare Verbindung zwischen Geschäfts- und Datenstrategie und sichern die zur Operationalisierung erforderlicher Fähigkeiten. - Nutzen Sie moderne Methoden und Verfahren aus dem Design-Thinking für zügige und iterative Umsetzungen. In diesem Zusammenhang arbeiten wir mit selektierten Partnern zusammen (z.B. Datentreiber).
Data- & AI Platforms
- Analyse bestehender Anwendungsarchitekturen sowie Erarbeitung vo Zielszenarien für ihre zukünftige Data- & AI-Plattform – in der Cloud, hybrid oder On-Premise.
- Durchführung eines professionellen, nachvollziehbaren und revisionssicheren Auswahlprozesses für geeignete Technologien im Bereich Datenmanagement, Data-Governance.
- Systematisches Anforderungsmanagement nach IREB, zur Erhebung technischer, organisatorischer und fachlicher Anforderungen – auch im Hinblick auf KI-Fähigkeiten.
- Design, Vergleich und Bewertung zukunftsfähiger Architektur-Szenarien, die sowohl klassische Datenmanagement-Anforderungen als auch KI-spezifische Use Cases (z. B. Training-Data, Modelltraining, Inferenz, MLOps) berücksichtigen.
- Architektonische Bewertung und Weiterentwicklung bestehender Strategien im Spannungsfeld von Data Lake, Data Lakehouse, Data Warehouse und AI-Plattformen (you name it).
Der Mensch im Mittelpunkt - Change Management in Daten-Organisationen
- Entwickeln Sie Ihren individuellen Change-Fahrplan auf Basis des iDIGMA Data-Excellence-Change-Kompass, der Orientierung für Beteiligte und Verantwortliche gleichermaßen schafft.
- Richten Sie Einzelmaßnahmen in Kommunikation, Qualifikation und Partizipation systematisch aufeinander aus und vermeiden Sie
Parallelstrukturen. - Mobilisieren Sie Ihre Stakeholder (aus Fachbereich, IT, Daten-Management, Governance und Legal) sowie die neuen Inhaber datenbezogener Rollen für ein gemeinsames Verständnis und aktives Mitwirken.
- Füllen Sie Data Stewardship mit Leben – durch klare Verantwortlichkeiten, sinnvolle Befähigung und gelebte Zusammenarbeit.
- Messen Sie den Erfolg Ihrer Transformation durch strukturierte Rückmeldungen und bewerten Sie die Entwicklung der Produktivität Ihrer Datenorganisation kontinuierlich.
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