Konkrete Ausgangslage
Der Use Case lohnt sich, wenn wiederkehrende Aufgaben heute manuell geprüft, kopiert, beantwortet oder zwischen Systemen weitergereicht werden.
ConsultingServices.aiAI Consulting for SMEsUse Case in Detail
Central Data Platform (Lakehouse).
Historically grown IT landscapes and isolated data silos block sustainable innovations. A modern Lakehouse architecture breaks down these silos, consolidates your data structures, and creates a highly performant "single source of truth" that paves the way for advanced analytics and generative AI.
When is this Use Case Worth It?
The Typical Bottleneck (Problem)
- IT silos grown over years with dozens of isolated solutions, whose data states contradict each other and complicate analyses.
- Data engineers spend up to 80% of their time on redundant data preparation (Data Prep) instead of value-adding logic.
- Lack of data quality and history prevents the safe and value-adding use of strategic AI models (GIGO).
The Ideal AI Solution
Implementation of a data lakehouse architecture (e.g., based on Databricks or Microsoft Fabric). Unstructured, semi-structured, and structured data converge centrally and scalably. AI-driven governance rules ensure fully automated cleansing and master data management.
Less suitable if: Your company derives its value creation entirely from a homogeneous standard ERP (e.g., 100% OOTB SAP) without significant cross-analysis needs.
Business Impact
Measurable Results
100%AI-Ready Data
Complete data availability establishes the foundation for future-proof AI initiatives.
-70%Less Data Prep
Automated pipelines drastically minimize efforts in data cleansing and mapping.
360°Core Entity View
Unified customer, product, or supplier view without blind spots from silos.
The Solution in Practice
Architecture & Process
How AI seamlessly and securely integrates into your business processes.
1
Ingestion & Bronze Layer
Real-time and batch ingestion of various raw data (log files, ERP, CRM) into a highly scalable, cost-effective data lake.
2
Refinement & Silver Layer
Data is validated, normalized, and converted into standardized schemas (e.g., Delta Tables). AI services assist with automatic schema mapping.
3
Analytics & Gold Layer
Provision of highly aggregated data models for BI dashboards, machine learning workflows, and external APIs.
Frequently Asked Questions
Typical Objections & Risk Management
"Don't I need an army of highly paid data engineers for this?"
Lakehouses have significantly lowered the barriers to data utilization. Low-code tools and AI assistants (like co-pilots in Databricks or Fabric) enable data analysts today to perform tasks that were previously reserved for hardcore engineers.
"Isn't this the same as our old data warehouse?"
No. A data warehouse forces you to pre-press all data into rigid structures, excluding unstructured data (images, documents for AI). A lakehouse combines the flexibility of a data lake with the management capabilities of a warehouse.
Strategic Consulting for Data Platforms
Are you sitting on untapped data treasures or are AI pilots failing due to data quality? Let's discuss a future-proof architectural pattern.
Book Potential DiscussionVertiefung
Ausgangslage, Wirtschaftlichkeit und Umsetzung.
Damit ein Use Case nicht nur interessant klingt, muss er in Prozessvolumen, Datenlage, Risiko und messbarer Wirkung übersetzt werden.
ROI-Logik
Der wirtschaftliche Hebel entsteht meist aus eingesparter Bearbeitungszeit, weniger Fehlern, schnellerer Reaktionszeit und besserer Auslastung vorhandener Teams.
Umsetzung in 4 Schritten
- Ist-Prozess und Volumen erfassen: Welche Vorgänge kommen wie oft vor und wie lange dauert die Bearbeitung?
- Daten- und Systemzugang prüfen: Welche Quellen, Freigaben und Schnittstellen werden benötigt?
- Pilot mit klaren Qualitätskriterien bauen: Testfälle, Fallbacks und Human-in-the-Loop definieren.
- Wirkung messen: Zeitersparnis, Fehlerquote, Durchlaufzeit und Akzeptanz im Team vergleichen.
Entscheidungsfragen vor dem Pilot
- Ist der Prozess häufig genug, damit Automatisierung einen echten Hebel hat?
- Sind die benötigten Daten digital verfügbar oder realistisch erschließbar?
- Gibt es klare Regeln, wann die KI handeln darf und wann ein Mensch freigeben muss?
ROI-Beispiel
Konservative Beispielrechnung
Das entspricht rund 24.000 EUR manuellem Jahresaufwand. Bei 30 Prozent Entlastung entsteht ein rechnerisches Potenzial von ca. 7.200 EUR pro Jahr.
Die tatsächliche Wirtschaftlichkeit hängt von Prozessvolumen, Datenqualität, Integrationsaufwand und Freigabeanforderungen ab.Annahmen
- 500 Vorgänge pro Monat
- 8 Minuten manuelle Bearbeitungszeit
- 45 EUR interne Vollkosten pro Stunde
- 30 Prozent realistisch automatisierbarer Anteil