Das Projekt auf einen Blick

Branche:
Medizintechnik / Healthcare

Herausforderung:
Lohmann & Rauscher GmbH & Co. KG stand vor der Aufgabe, eine historisch gewachsene Daten- und Analytics-Landschaft in eine skalierbare, governance-fähige Datenplattform zu überführen. Steigende Anforderungen an Datenqualität, Transparenz und digitale Services machten deutlich, dass bestehende Strukturen an ihre Grenzen stoßen.

Tech- & Methodik-Stack (Auszug):
Der technologische und methodische Ansatz folgt einer klaren Architektur- und Enablement-Logik. Ziel ist eine stabile, skalierbare Datenplattform mit klaren Verantwortlichkeiten und standardisierten Vorgehensmodellen.

  • Architektur-Assessment & Capability-Analyse
  • Databricks
  • SAP Integration
  • Dbt & GitLab
  • Data Vault 2.0
  • Datenprodukte & Data-Mesh-nahe Organisationsmodelle
  • Data Governance & Data Quality Konzepte
  • CI/CD- und Deployment-Best-Practices
  • Workshops, Schulungen & Enablement-Formate

Mehrwerte

  • Gemeinsames Zielbild für Datenarchitektur und Datenorganisation
  • Transparenz über bestehende Strukturen, Abhängigkeiten und Handlungsfelder
  • Konzeptionelle Vorbereitung von Self-Service unter klaren Governance-Leitplanken
  • Definierte Standards und Prinzipien für zukünftige Use Cases
  • Belastbare Entscheidungsgrundlage für die nächsten Umsetzungsschritte

„Wir wurden Schritt für Schritt befähigt, unsere Datenplattform selbst weiterzuentwickeln.“
– Dennis Faßbender, Lead BI, Lohmann & Rauscher

Der Kunde

Lohmann & Rauscher GmbH & Co. KG ist ein international tätiger Anbieter von Medizinprodukten, Systemlösungen und Services für Therapie, Pflege und Prävention. Das Unternehmen agiert in einem stark regulierten Umfeld und benötigt verlässliche, qualitativ hochwertige Daten als Grundlage für operative Steuerung, Innovation und digitale Services.

Ausgangssituation

Lohmann & Rauscher stand vor der Aufgabe, seine gewachsene Daten- und Analytics-Landschaft strategisch neu auszurichten. Unterschiedliche Systeme, Integrationsansätze führten zu hoher Komplexität, eingeschränkter Skalierbarkeit und einem zunehmenden IT-Bottleneck. Gleichzeitig stiegen die Anforderungen an Datenqualität, Governance, Self-Service und die Anbindung neuer Use Cases – von klassischem BI bis hin zu IoT- und AI-Szenarien.

Zentrale Fragestellungen waren:

  • Wie sieht eine zukunftsfähige Zielarchitektur für Daten, Analytics und Integration aus?
  • Welche Rolle spielen Cloud, Modern Data Stack und Data Products im Organisationskontext?
  • Wie lassen sich Self-Service und Governance sinnvoll kombinieren?
  • Wie können Fachbereiche befähigt werden, ohne die Kontrolle zu verlieren?

Ziel war es, eine klare architektonische und organisatorische Leitplanke zu schaffen – und diese schrittweise in eine tragfähige Datenplattform zu überführen. Lohmann & Rauscher wollte Klarheit in eine gewachsene, komplexe Datenlandschaft bringen. Im Fokus stand eine belastbare architektonische Leitplanke, die Skalierung, Governance und Self-Service zusammenführt. Daraus entstand die Grundlage für den schrittweisen Aufbau einer nachhaltigen Datenplattform.

Lösung

INFORM DataLab startete die Zusammenarbeit mit einem strukturierten Architektur-Assessment. In Interviews, Workshops und Analysen wurden bestehende Systeme, Use Cases, Rollen und organisatorische Rahmenbedingungen erfasst und bewertet. Die Ergebnisse wurden in einer konsistenten Zielarchitektur zusammengeführt und mit Management und Fachbereichen abgestimmt.

Darauf aufbauend begleitet INFORM DataLab Lohmann & Rauscher seitdem als Sparrings- und Umsetzungspartner bei der Einführung der Datenplattform:

  • Beratung zu Architektur- und Plattformentscheidungen
  • Ableitung und Etablierung von Best Practices für Modern Data Stack und Data Products
  • Management- und Entscheidungspräsentationen zur strategischen Einordnung
  • Schulungen zu Data Vault 2.0, Datenprodukten und Modellierungsansätzen
  • Unterstützung bei Data-Quality- und Governance-Fragestellungen
  • Begleitung von Deployments und technischen Einführungen
  • Laufende Beratung bei neuen Anforderungen und Use Cases

Der Fokus liegt dabei konsequent auf Befähigung, Klarheit und nachhaltigen Strukturen – nicht auf kurzfristigen Einzellösungen.

 

„Besonders wertvoll ist die kontinuierliche Beratung – strategisch wie operativ.“
– Dennis Faßbender, Lead BI, Lohmann & Rauscher

Mehrwerte für Lohmann & Rauscher

Durch das Projekt verfügt Lohmann & Rauscher über ein gemeinsam erarbeitetes Zielbild für Datenarchitektur und Organisation. Bestehende Strukturen wurden analysiert, eingeordnet und transparent gemacht. Das Projekt hat Klarheit geschaffen, wohin sich die Datenlandschaft entwickeln soll und welche Prinzipien dabei gelten.

Gleichzeitig wurde ein gemeinsames Verständnis zwischen IT, Fachbereichen und Management aufgebaut. Damit liegt eine belastbare Grundlage für zukünftige Architektur- und Managemententscheidungen vor. Self-Service-Ansätze wurden konzeptionell vorbereitet und in ein Governance-Rahmenwerk eingeordnet. Standards, Leitplanken und Qualitätsanforderungen sind definiert. Interne Teams wissen, wie künftige Use Cases strukturiert umgesetzt werden sollen.

Die Organisation ist damit in der Lage, die Transformation einzuleiten und nächste Schritte gezielt und kontrolliert anzugehen:

  • Gemeinsames Zielbild für Datenarchitektur und Datenorganisation
  • Transparenz über bestehende Strukturen, Abhängigkeiten und Handlungsfelder
  • Einheitliches Verständnis zwischen IT, Fachbereichen und Management
  • Konzeptionelle Vorbereitung von Self-Service unter klaren Governance-Leitplanken
  • Definierte Standards und Prinzipien für zukünftige Use Cases
  • Belastbare Entscheidungsgrundlage für die nächsten Umsetzungsschritte

Gut zu wissen

Der Ansatz kombiniert Architektur-Assessment, strategische Beratung und operatives Enablement. Die Zusammenarbeit ist auf mehrere Jahre angelegt und erfolgt in aufeinander aufbauenden Phasen. Der Einstieg erfolgt bewusst schlank über ein Assessment und wird anschließend durch eine kontinuierliche Begleitung ergänzt.

  • Ansatz: Kombination aus Architektur-Assessment, strategischer Beratung und operativem Enablement
  • Projektlaufzeit: Mehrjährige Zusammenarbeit mit aufeinander aufbauenden Phasen
  • Aufwand: Schlanker Einstieg über Assessment, anschließend kontinuierliche Begleitung

Next Steps

In den nächsten Phasen stehen die weitere Skalierung der Datenplattform und der Ausbau der Datenprodukte im Fokus. Zusätzlich werden Self-Service- und Enablement-Angebote weiterentwickelt, zusätzliche Systeme integriert und weitere Analytics-, IoT- und AI-Use-Cases umgesetzt.

  • Weitere Skalierung der Datenplattform und Datenprodukte
  • Ausbau von Self-Service- und Enablement-Angeboten
  • Integration zusätzlicher Systeme
  • Unterstützung bei zusätzlichen Analytics-, IoT- und AI-Use-Cases

Stehst du vor ähnlichen Herausforderungen oder planst du den Aufbau einer zukunftsfähigen Datenplattform?

Schaffe eine belastbare Entscheidungsgrundlage und entwickle ein klares Zielbild für deine Datenarchitektur.

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