01 Discovery
Datenpotenzial erkennen & Business Value validieren
Strategie-Workshop, Reifegrad-Assessment und Use-Case-Priorisierung. Bei Bedarf: technische Machbarkeit per PoC.
Dauer4–12 Wochen
ErgebnisKlarer Business Case
SMADEV · Data-to-Value Framework
Unser Dreiklang der Digitalisierung.
Von der ersten Idee bis zum laufenden Betrieb — strategisch begleitet entwickeln wir digitale Produkte und KI-Lösungen, die Ihr Geschäft messbar voranbringen.
01
Discovery
Datenpotenzial erkennen
4–12 Wochen
02
Build
Produkt entwickeln
6–18 Monate
03
Operate
Wert kontinuierlich heben
Ongoing
Das Framework
Drei Phasen. Ein System. Messbarer Wert.
Kein lineares Wasserfall-Projekt. Kein endloses Berater-Bingo. Sondern ein iterativer Pfad, der von der ersten Idee bis zum produktiven Wertbeitrag durchgängig begleitet ist.
02 Build
Produktentwicklung & ERP-Integration
Maßgeschneiderte ML- und KI-Anwendungen — robust, skalierbar, ohne Vendor-Lock-in. Agile Sprints mit kontinuierlicher User-Validierung.
Dauer6–18 Monate
ErgebnisProduktivsystem
03 Operate
Laufender Betrieb & Optimierung
Hosting, Monitoring, Feature-Updates auf Basis von Nutzerdaten. Quartalsweise neue Use Cases & Skalierung.
DauerOngoing
ErgebnisMessbarer ROI
01
Discovery Phase
Datenpotenzial & Business Value
Datenpotenzial & Business Value
Was steckt in Ihren Daten?
Wir starten mit einem Strategie-Workshop, analysieren Ihren Reifegrad entlang unseres Data-to-Value Frameworks und validieren Use Cases mit dem höchsten ROI-Potenzial. Bei Bedarf entwickeln wir einen PoC, um frühzeitig Potenzial und Machbarkeit zu validieren.
Dauer · 4–12 Wochen
Ziele dieser Phase
Klarheit Proof-of-Impact (ROI) KI-Reifegrad Use-Case Priorisierung KPI-Setup Datenverständnis Machbarkeit
01
Inspiration, Beratung & Use-Case Identifikation
Wir hören zu: Wo stehen Sie? Welche Herausforderungen haben Sie? Welche Ziele verfolgen Sie?
02
Potenzialanalyse, Priorisierung, Konzeption
Reifegrad-Assessment entlang unseres Data-to-Value Frameworks. Identifikation von Use Cases mit höchstem ROI-Potenzial.
03
Use-Case Testing · PoC / MVP
Bei Bedarf: technische Validierung durch unser Innovation Lab. Machbarkeitsnachweis mit realen Daten.
Unser Build-Prinzip
Daten · Insights · Aktivierung
In jedem Sprint bewegen wir uns durch denselben Dreischritt: Welche Daten brauchen wir? Was lernen wir daraus? Und wie wird daraus ein nutzbares Feature?
D
Data
Welche Daten brauchen wir für diese Iteration? Welche Quellen, welche Qualität, welche Schnittstellen?
I
Insights
Was lernen wir aus den Daten? Welche Muster, welche Hypothesen — und welche davon halten der Realität stand?
A
Activation
Wie aktivieren wir die Erkenntnisse konkret? Welche Features, welche Prozesse, welcher messbare Business-Hebel?
02
Build Phase
Produktentwicklung & Integration
Produktentwicklung & Integration
Vom PoC zum Produktivsystem.
Maßgeschneiderte Business-Anwendungen mit Fokus auf Machine Learning und Künstlicher Intelligenz. Individuell, robust, skalierbar — ohne Vendor-Lock-in und datenschutzkonform. Agile Entwicklung in Sprint-basierten Initiativen mit kontinuierlicher User-Validierung über unseren Task-Force-Ansatz.
Dauer · 6–18 Monate
Disziplinen in dieser Phase
Produktivsystem Data Engineering AI / ML Modelling Schnittstellen & Daten-Fusion Data Science QA & Testing Development UI / UX
·
2-Wochen-Sprints mit User-Validierung
Kleine, lieferbare Inkremente. Echtes Feedback statt Annahmen.
·
Quartalsweise Strategie-Reviews
Roadmap, Backlog und Business-Hypothesen werden alle drei Monate gegengeprüft.
·
Monatliche Reality-Checks
Stakeholder-Reviews mit Daten, nicht mit Folien. Was funktioniert, was nicht.
·
User-Taskforce
Eine kuratierte Gruppe echter Anwender liefert kontinuierlich Feedback und macht Hypothesen testbar.
03
Operate Phase
Laufender Betrieb & Optimierung
Laufender Betrieb & Optimierung
Nach dem Launch beginnt die eigentliche Wertschöpfung.
Wir übernehmen Hosting, Monitoring und entwickeln Feature-Updates basierend auf Nutzerdaten und Business-KPIs. Quartalsweise identifizieren wir gemeinsam neue Use Cases und Optimierungspotenziale.
Dauer · Ongoing
Ziele dieser Phase
Messbarer ROI Optimierung Skalierung Erweiterung Stabilität DevOps & MLOps Performance
·
Hosting, Monitoring & technischer Support
Wir betreiben Ihr System produktiv — 24/7 SLA-gestützt, mit transparenten Performance-Reports.
·
Feature-Updates auf Datenbasis
Welche Features werden genutzt? Wo brechen User ab? Roadmap entsteht datengetrieben, nicht meinungsbasiert.
·
Kontinuierliche Performance-Optimierung
Modell-Drift, Latenz, Kosten pro Inference — alles wird gemessen und systematisch verbessert.
·
Quartalsweise Strategie-Sessions
Neue Use Cases identifizieren, Skalierung planen, nächste Iteration des Frameworks starten.
Portfolio
Wo wir wirken.
Branchen, Lösungen und Leistungen — abgedeckt durch ein erfahrenes Team aus Data Science, Engineering und Design.
Branchen
- E-Commerce & Handel
- Industrie & Logistik
- Human Resources
- PR & Media-Agenturen
- Mobilität & Automotive
Lösungen
- Prozess-Digitalisierung & Automatisierung
- KI-Assistenten & Multi-Agenten-Systeme
- Markt- & Wettbewerbsbeobachtung
- Recommendation Engines
- Predictive Analytics
- Preisbeobachtung & Preismanagement
- Bedarfsmanagement & Forecasting
- Vertriebs- & Marketingsteuerung
Leistungen
Beratung
- Strategische Beratung
- KI-Use-Case-Entwicklung
Data Sourcing
- Web-Crawling
- Sales- & Marketingdaten
- Audio & Transkription
- Sensordaten
- Mobilitäts- & Geodaten
Implementierung
- Datenmanagement & Infrastruktur
- Data Engineering & Fusion
- BI / Analytics
- KI-Infrastruktur & Use-Case Realisierung
- MLOps & Modellbetrieb
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Lassen Sie uns in einem kostenlosen Strategie-Gespräch herausfinden, wo Sie stehen — und wie wir helfen können.
- Reifegrad-Assessment entlang des Data-to-Value Frameworks
- Use-Case-Identifikation mit höchstem ROI-Potenzial
- Klare Roadmap von Discovery bis Operate
- Kein Commitment, kein Risiko
Antwort innerhalb von 24 Stunden · Jena, Deutschland