Führendes deutsches Modeunternehmen : Entwicklung und Implementierung einer ganzheitlichen AI-, BI- & Data-Strategie

Ein Unternehmen aus der Lifestyle- und Modebranche stand vor großen Herausforderungen im Bereich Datenmanagement und Business Intelligence. Nach der Einführung eines neuen Data- und BI-Stacks – jedoch ohne klare Strategie, Governance und Priorisierung – entstand eine unübersichtliche Landschaft aus nicht standardisierten Reports, verbunden mit deutlichen Performance-Problemen. Die Qualität und Zuverlässigkeit der BI-Services litten spürbar. Steigende Anforderungen an Datenanalyse und -nutzung sowie die wachsende Unzufriedenheit im Business führten zur Initiierung eines Beratungsprojekts. Ursprüngliches Ziel war die Definition einer neuen BI-Systemlandschaft. Schnell wurde jedoch deutlich, dass nicht die Technologie das Kernproblem war. In den Mittelpunkt rückte vielmehr die Entwicklung einer ganzheitlichen AI-, BI- & Data-Strategie: Sie sollte eine zentrale und harmonisierte Datenverarbeitung sicherstellen, die Vision und Mission für den Umgang mit Daten definieren und strategische Leitplanken für die Umsetzung im Operating Model schaffen. Damit würde die Grundlage für langfristige Effizienz, Automatisierung und Wettbewerbsfähigkeit gelegt.

Der Lösungsansatz basierte auf einem bewährten Framework zur Entwicklung einer ganzheitlichen AI-, BI- & Data-Strategie. Zentrale Elemente waren die Definition einer klaren Vision und Mission sowie strategischer Leitplanken für Design und Implementierung. Darauf aufbauend wurde ein hybrides Operating Model für moderne Daten- und BI-Services entwickelt, das Prozesse, Rollen und Organisationsstrukturen berücksichtigt. Ergänzend entstand eine moderne Datenplattform mit integriertem Datenmodell und ein Reporting-Framework zur strukturierten Umsetzung von Datenprodukten. Um die Strategie nachhaltig zu verankern, wurde ein umfassendes Enablement-Konzept umgesetzt – bestehend aus rollenbasierten Trainings und dem Aufbau einer Data Community zur Stärkung der Datenkompetenz im Unternehmen.

Das Projekt resultierte in einer klar definierten, modernen Zielarchitektur sowie einer Roadmap, die die Umsetzung strukturierte. Die Einführung einer einheitlichen Datenbasis ermöglicht konsistente und verlässliche Analysen. Ein transparentes Demand-Management stellt sicher, dass Ressourcen gezielt auf die Entwicklung von Lösungen wie z.B. Datenprodukten mit hohem Mehrwert ausgerichtet werden. Durch die technische Implementierung und erste konkrete Datenprodukte wird die Nutzbarkeit gewährleistet. Gleichzeitig sinkt das Risiko von Engpässen in BI- und IT-Teams, da Prozesse und Verantwortlichkeiten klar geregelt sind. Damit ist die Organisation in der Lage, Daten effektiv zu nutzen und flexibel auf neue Anforderungen zu reagieren.