Paul EndrasEnterprise Data & AI Leader
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Regulierte Enterprise-Umgebung

Grundlage einer Enterprise Data-&-AI-Plattform

Etablierung einer Enterprise-Plattform als governte Grundlage für Analytics, AI und digitale Transformation.

Data & AI StrategyCloud PlatformGovernanceOperating Model

Kontext

Eine regulierte Organisation musste fragmentierte Dateninitiativen in eine Enterprise-Grundlage überführen, die mehrere Analytics- und AI-Use-Cases unterstützt und gleichzeitig Security-, Governance- und Betriebsanforderungen erfüllt.

Herausforderung

Technologiekomponenten und erste Use Cases waren vorhanden, doch die End-to-End-Plattform-Capability war über Architektur, Data Access, Governance, Security, Umgebungsstrategie, Delivery Ownership und Produktionsbetrieb noch nicht konsistent definiert.

Mandat

Die Plattformrichtung führen, Stakeholder auf ein Zielbild ausrichten und die Arbeit strukturieren, die für eine nachhaltige Enterprise Capability erforderlich ist.

Vorgehen

  1. 01

    Plattformvision, Architekturprinzipien und Capability-Grenzen definiert.

  2. 02

    Data-Source-Onboarding, Platform Engineering und Use-Case-Delivery über ein integriertes Operating Model verbunden.

  3. 03

    Enterprise Architecture, Security, Infrastructure, Data Governance, Engineering und Delivery ausgerichtet.

  4. 04

    Erwartungen an Umgebungen, Access, Release und Production Readiness etabliert.

  5. 05

    Workstreams, Abhängigkeiten, Entscheidungen und Verantwortungen als ein Gesamtprogramm strukturiert.

Etablierte Fähigkeiten

  • Enterprise Data-&-AI-Plattformrichtung
  • Cloud-Datenarchitektur und Umgebungsmodell
  • Data-Source-Onboarding und Integrationsgovernance
  • Security-, Access- und Production-Readiness-Kontrollen
  • Cross-funktionales Delivery- und Ownership-Modell

Wirkung

  • Eine Sammlung einzelner Initiativen in eine kohärente Enterprise-Plattformagenda überführt.
  • Abhängigkeiten und Decision Ownership über Technologie- und Governance-Funktionen transparent gemacht.
  • Eine belastbarere Grundlage für skalierbare Analytics, AI-Adoption und kontrollierte Production Delivery geschaffen.
  • Wiederverwendbare Strukturen für mehrere Use Cases und Business-Domänen etabliert.
Übertragbare Erkenntnis

Eine Data-&-AI-Plattform schafft erst dann Enterprise Value, wenn Architektur, Governance, Integration, Betrieb und Use-Case-Delivery als eine Capability geführt werden – nicht als parallele Technologieprojekte.

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