Organisch gewachsene Systeme und fragmentierte Datensysteme kosten Zeit, Geld und Innovationskraft. Wir helfen dir, Ordnung in deine Datenlandschaften zu bringen, Transparenz zu schaffen und dein Unternehmen datengetrieben aufzustellen.
Historisch gewachsene Systeme lassen sich nicht von heute auf morgen verändern.
Der erste Schritt ist zu verstehen, wo du aktuell stehst – technisch, organisatorisch und kulturell.
Mit unseren Einstiegsmodulen schaffen wir genau diese Transparenz:
Deine Datenlandschaft ist über Jahre gewachsen – komplex, unübersichtlich und voller Abhängigkeiten? Mit unserem Architektur Assessment schaffst du Transparenz: Wir analysieren deine Systeme, Datenflüsse und Schnittstellen, decken Schwachstellen auf und zeigen klare Schritte zu einer zukunftsfähigen, skalierbaren Architektur.
Technologie ist nur die halbe Miete – echte Veränderung entsteht durch Menschen.
Mit unserem Data Culture Scan analysieren wir, wie datenreif deine Organisation ist, wo kulturelle Barrieren bestehen und wie du Datenkompetenz und Ownership gezielt stärken kannst.
Deine Systeme sind modernisiert, die Kultur im Wandel – jetzt kommt der entscheidende Schritt: Datenkompetenz aufbauen.
In unserer INFORM DataLab Academy machen wir Teams fit für datengetriebenes Arbeiten – mit praxisnahen Trainings zu Themen wie Data Literacy, Data Governance und Self-Service-Analytics.
Gemeinsam finden wir heraus, wo du heute stehst und wie du deine Datenlandschaft Schritt für Schritt modernisieren kannst.
Praxisbeispiele zeigen, wie wir gewachsene Systeme transformieren und messbare Ergebnisse erzielen – in Produktion, Energieversorgung und Industrie.
Ein international tätiger Maschinenbauer hatte über 20 Werke weltweit – jedes mit eigenen Systemen für Produktion, Qualität und Instandhaltung (MES, Excel, lokale Datenbanken). Die Folge: Keine einheitliche Sicht auf OEE, Ausschuss oder Stillstände.
Unsere Lösung: Aufbau eines zentralen Datenmodells in der Cloud, Anbindung aller Werke über standardisierte Schnittstellen, Harmonisierung der KPIs und Visualisierung in einem globalen Steuerungscockpit.
Ergebnis:
Ein regionaler Energieversorger stand vor der Herausforderung, ESG-relevante Daten aus Netzbetrieb, Einkauf, HR und Kundenservice für regulatorische Berichte zusammenzuführen. Die Daten lagen in SAP, Excel und Fachanwendungen – ohne zentrale Governance.
Unsere Lösung: Entwicklung eines BI-Datenmodells, Aufbau eines Data Lake mit automatisierter Datenintegration, Definition von Datenverantwortlichkeiten und Einführung eines Audit-Trails.
Ergebnis:
Ein mittelständischer Hersteller technischer Komponenten hatte fragmentierte Daten in CRM, ERP und Produktionsplanung. Der Vertrieb konnte keine verlässlichen Aussagen zu Lieferzeiten, Auftragsstatus oder Kundenhistorien treffen.
Unsere Lösung: Konsolidierung der Daten in einer zentralen Plattform, Aufbau eines 360°-Kunden- und Auftragsdashboards, Einführung von Self-Service-Analytics für Vertrieb und Kundenservice.
Ergebnis:
Wir unterstützen Unternehmen dabei, ihre historisch gewachsenen Datenlandschaften in eine zukunftsfähige, skalierbare und vertrauenswürdige Datenbasis zu überführen. Dabei betrachten wir nicht nur die Technologie – sondern auch die Organisation, Prozesse und Kultur, die für eine nachhaltige Transformation notwendig sind.
Wir konsolidieren Daten aus führenden Systemen wie SAP, Microsoft Dynamics, Salesforce, Snowflake, Qlik oder Excel in einer zentralen Datenplattform – z. B. auf Basis von Google Cloud oder Microsoft Azure. Wir schaffen ein einheitliches Datenmodell, harmonisieren KPIs und automatisieren Datenflüsse. So entsteht eine belastbare Grundlage für Reporting, ESG, KI und operative Steuerung.
Wir etablieren klare Rollen und Verantwortlichkeiten: Wer ist Data Owner? Wer definiert KPIs? Wer ist für Datenqualität zuständig? Wir helfen, Governance-Strukturen aufzubauen, die nicht nur auf dem Papier existieren, sondern im Alltag funktionieren – mit klaren Prozessen, abgestimmten Begrifflichkeiten und nachvollziehbaren Datenflüssen.
Wir begleiten den Wandel mit gezieltem Change-Management. Denn neue Systeme allein verändern noch keine Arbeitsweise. Wir führen Interviews und Workshops mit allen relevanten Stakholdern durch, schulen Fachbereiche im Umgang mit Daten und schaffen Akzeptanz für neue Rollen und Tools. Unser Ziel: Datenkompetenz aufbauen, Silos abbauen und datengetriebenes Denken im Unternehmen verankern.
Ja. Historisch gewachsene und individuell angepasste Systeme sind die Regel, nicht die Ausnahme. Wir arbeiten technologieoffen und haben Erfahrung mit komplexen Landschaften – von SAP über Microsoft Dynamics bis hin zu Eigenentwicklungen. Entscheidend ist nicht die Technologie, sondern die Klarheit über Datenflüsse, Ziele und Verantwortlichkeiten.
Die Datenkonsolidierung ist mehr als ein technisches Projekt – sie verändert, wie Entscheidungen getroffen werden. Fachbereiche arbeiten mit konsistenten KPIs, Abstimmungen werden datenbasiert statt gefühlt geführt, und neue Rollen wie Data Owner oder Business Analyst gewinnen an Bedeutung. Das erfordert Offenheit, Schulung und klare Kommunikation – dabei begleiten wir aktiv.
Das hängt von Art, Umfang und Komplexität ab. Erste Ergebnisse sind oft schon nach 6–12 Wochen möglich – z. B. durch Pilotbereiche oder fokussierte KPI-Harmonisierung. Größere Projekte laufen über mehrere Phasen, die wir gemeinsam mit euch planen, priorisieren und umsetzen. Unser Ansatz ist modular, skalierbar und transparent.
Nein. Ziel ist nicht die Ablösung, sondern die intelligente Integration. Bestehende Systeme bleiben bestehen, werden aber über Schnittstellen angebunden und in ein zentrales Datenmodell überführt. So entsteht eine konsistente Sicht – ohne disruptive Eingriffe in den laufenden Betrieb.
Wir etablieren klare Verantwortlichkeiten (z. B. Data Owner), definieren Regeln für Datenpflege und setzen automatisierte Checks um. Zusätzlich begleiten wir den Wandel organisatorisch – denn Datenqualität ist kein IT-Thema, sondern eine gemeinsame Aufgabe.
