Verifizieren und Umsetzen statt Raten
Realisierung & Research
professionelles
Technologie-Training
Erfahrung in agiler Entwicklung
und agilem Management
zertifiziert für agile Methoden: Professional Scrum Master 1
In Realisierung & Research werden Daten gesammelt und ausgewertet, statt auf reines Bauchgefühl zu vertrauen. Unsere Strategien verifizieren wir mit agilen Experimenten und Prototypen. Final werden Produkte entwickelt – Software-Programme die intern oder für Kunden signifikaten Wert stiften.
- Erkenntnisse durch Datenanalyse
- Anwendung von Advanced Analytics
- Analyse von Prozessen
- Bereitstellung von Informationen für Entscheidungsträger
- Visuelle Aufbereitung
- Softwareentwicklung von Prototypen bis hin zu Minimal Viable Products
Einarbeitung in komplexe Themen? Selbstverständlich!
Prof. Dr. Silvio Rizzoli
Leiter der Neuro- und Sinnesphysiologie
Universitätsmedizin Göttingen
Bleiben Ihre Daten ungenutzt, während Wettbewerber dank ihnen schneller und innovativer werden?
Datenauswertung – Verborgene Muster sichtbar machen mit Advanced Analytics
Unerschlossene Daten sind wie ungenutztes Kapital. Wenn sie unbearbeitet in Systemen liegen, bleibt ihr Potenzial auf dem Tisch. Transparente Prozesse, frühe Optimierungen, fundierte Entscheidungen – die Qualität von Business Intelligence ist zentraler Erfolgsfaktor für Unternehmen.
Mit gezielter Exploration bringen wir das Potential ans Licht, prüfen Annahmen, entdecken Muster und verschaffen Ihnen den entscheidenden Wissensvorsprung. So schaffen wir Transparenz über Vergangenes, auch Orientierung für die Zukunft und Entscheidungsgrundlagen für Strategien, Prozesse und Innovationen.
Typische Schritte:
- Datenbasis schaffen: Sammlung, Bereinigung und Validierung von Daten, um eine solide Grundlage für die Analyse sicherzustellen.
- Explorative Analysen: Hypothesen prüfen, Muster entdecken, Prozesse analysieren und unerwartete Zusammenhänge sichtbar machen.
- Visualisierung & Kommunikation: Ergebnisse in verständlichen Dashboards, Reports oder Visualisierungen aufbereiten, die eine einfache Interpretation und Nutzung der Analyseergebnisse ermöglichen.
- Prognosen und Szenariensimulation: Einsatz von Predictive Analytics, Szenario-Simulationen oder Anomalieerkennung, um Trends und Entwicklungen frühzeitig zu erkennen.
- Handlungsempfehlungen: Ableitung konkreter Next Steps, die zur Optimierung von Prozessen oder strategischen Entscheidungen beitragen.
Damit aus Daten Wettbewerbsvorteil wird
Eine besonders herausfordernde Datenauswertung führte ich mich mit der Universitätsmedizin Göttingen durch. Schauen Sie mal bei meinen Projekten.
Typischer Nutzen:
- Fundierte Entscheidungen auf Basis harter Fakten statt vager Annahmen.
- Frühzeitige Identifikation von Optimierungspotenzialen.
- Sichtbar machen, welche Daten fehlen oder ergänzt werden müssen.
- Grundlage für Prototypisierung oder weiterführende Transformationsprojekte.
Ergänzt sich optimal mit:
- Use Case Discovery (um relevante Fragestellungen zu identifizieren)
- Konzeptionierung innovativer KI-Lösungen
- Prototypisierung (um neue Ideen zu testen)
- Projektbegleitung (um fehlende Daten zu beschaffen oder Prozesse anzupassen)
Ihr Innovationsdruck steigt, aber Ihre Ideen und Konzepte verstauben in der Schublade?
Prototypisierung – Aktive Brücke zwischen Vision und Realität
Mit schnellen, fokussierten Proofs of Concept (PoC) prüfen wir die Machbarkeit und den Wert datengetriebener Lösungen. Statt sich auf Bauchgefühl zu verlassen, setzen wir auf Daten, agile Experimente und Prototypen. So gewinnen Sie früh wertvolle Erkenntnisse, überprüfen welche Annahmen und Konzepte in der Praxis und schaffen eine fundierte Entscheidungsgrundlage für die weitere Entwicklung. Das reduziert Risiken und deckt Chancen auf – bevor große Investitionen fließen.
Durch Rapid-Prototyping arbeiten wir agil, testen Ideen in kurzen Iterationszyklen, und haben Ihr Produkt "fast nebenbei" halb entwickelt:
Typische Tätigkeiten:
- Feature Engineering: Konstruktion aussagekräftiger Merkmale mithilfe von Statistik, Signalverarbeitung und Advanced Analytics.
- Technologie-Kombination: Intelligente Verknüpfung bestehender Technologien durch Marktkenntnis und technisches Know-how.
- Entwicklung eigener Algorithmen: Konzeption und Implementation maßgeschneiderter Methoden, die datengetriebene Entscheidungen automatisieren.
- Modellierung: Generierung von mathematischen Modellen mit Maschinellem Lernen
Nutzen:
- Schnelle Validierung: Ideen werden rasch überprüft, ohne hohe Anfangsinvestitionen.
- Agiles Lernen: Erkenntnisse fließen unmittelbar zurück in Strategie, Zielbild oder Architekturdesign.
- Risikoabsicherung: Technische und organisatorische Hürden werden früh erkannt bevor eine vollständige Umsetzung erfolgt.
- Überzeugende Proof-of-Concepts: Sichtbare Ergebnisse, die Entscheidungsträger und Stakeholder überzeugen.
- Fundament für Skalierung: Grundlage für die spätere Produktivsetzung und nachhaltige Implementierung.
Ergänzt sich optimal mit:
Reale Case Study
ein Zehntel Entwicklungszeit
Ausgangslage:
Zur Validierung einer KI-Idee wurden zwei Prototypen parallel entwickelt, um die Erfolgswahrscheinlichkeit zu erhöhen. Ziel war es, schnell realen Code zu haben, der zeigt, ob und wie sich die Idee technisch realisieren lässt. Einen der Prototypen entwickelte ich.
Ergebnis:
Die beiden Prototypen waren lieferten vergleichbare Resultate. Der entscheidende Unterschied lag in der Entwicklungszeit: Durch mein Wissen und meine Erfahrung konnte ich meinen Prototyp in nur einem Zehntel der Zeit realisieren – bei gleicher Aussagekraft.
Gewinn:
- Validierung der Idee in Rekordzeit
- Schnelle Entscheidungsgrundlage für die nächsten Schritte
- Frühzeitige Identifikation von Chancen und Risiken
- Agiles Lernen: Erkenntnisse fließen direkt zurück in Strategie und Architektur
Ihr Prototyp ist da – und der Frust über das Fehlen des Produkts gleich mit?
Produktentwicklung – Transformation von Prototypen in wertschöpfende Lösungen
Prototypen sind wertvolle Werkzeuge für Experten und Entwickler.
Sie zeigen, was technisch möglich ist – aber sie sind oft nicht nutzbar für die eigentlichen Anwender.
Ein Minimal Viable Product (MVP) geht einen entscheidenden Schritt weiter: Sie zeigen nicht nur die technische Machbarkeit, sondern liefert bereits den geplanten, echten Mehrwert für die vorgesehenen Nutzer – sowohl interne Kollegen, als auch Ihre Kunden. Es reduziert Funktionen auf das Wesentliche, sodass ein Produkt entsteht, das sofort einsetzbar ist. Oft ist ein MVP bereits ausreichend, um die gewünschten Effekte zu erzielen – viele Unternehmen brauchen gar nicht das große, funktionsüberladene Produkt. Sollte mehr nötig werden, wird dank des MVP echtes Nutzerfeedback gesammelt und das MVP entsprechend ausgebaut.
Typische Schwerpunkte in der Transformation von Prototypen zu Produkten:
- Feature Engineering & Machine Learning: Verfeinerung der im Prototyp entwickelten Methoden, robuste Implementierung statistischer, signalverarbeitender und KI-Methoden.
- Architektur & Integration: Einbettung in bestehende IT-Landschaften, Gestaltung von Schnittstellen, Datenarchitekturen und Sicherheitsmechanismen.
- Nutzbarkeit & User Experience: Fokussierung auf die vorgesehenen Endnutzer durch klare Benutzerschnittstellen, verständliche Workflows und verlässliche Ergebnisse.
- Schulung: Zielnutzer werden befähigt und motiviert, indem der Nutzen für Sie greifbar gemacht wird.
- Skalierung & Stabilität: Technische und organisatorische Grundlagen, damit das Produkt nicht nur einmal funktioniert, sondern langfristig im Unternehmen getragen wird.
Ergänzt sich optimal mit:
Reale Case Study
Statt Tagen, nur noch Minuten für Anwender
Ausgangslage:
Ein Prozesstyp beanspruchte 5 Mitarbeiter aus einem technischen Team – ein Team, welches den Engpass für das Unternehmen darstellte. Diese Technik-Mitarbeiter wurden ständig aus ihrer Konzentration auf wichtige Aufgaben herausgerissen.
Ergebnis:
Durch meine Automatisierung wurden diese Prozesse so vereinfacht, dass keiner der Technik-Mitarbeiter mehr eingebunden werden musste. Stattdessen konnte die ganze Arbeit von einem Vertriebs-Mitarbeiter erledigt werden – direkt nach dem Kundengespräch.
Gewinn:
- kein lästiges Herausreißen aus der Arbeit
- keine Absprachen mehr nötig:
Kommunikationshürden völlig eliminiert - Prozessdauer: statt Tagen, nur noch Minuten
