Food & Ingredients · Operative Konzerntochter, Functional Ingredients

Datenlandschafts-Analyse für eine Konzerntochter im Lebensmittelsektor

Ausgangslage

Eine operative Tochter eines internationalen Lebensmittelkonzerns wollte KI-Use-Cases umsetzen — und stieß auf eine fragmentierte Datenlandschaft: ERP, LIMS, Spezifikations-Systeme, gewachsene Excel-Welten. Bevor eine Plattform-Entscheidung Sinn ergab, brauchte es Klarheit: Was ist da, was fehlt, was muss zuerst angefasst werden.

Was wir getan haben

Wir haben die Datenlandschaft systematisch kartiert — Quellen, Verantwortliche, Datenqualität, Schnittstellen. Vier priorisierte Ziel-Use-Cases gegen diese Landschaft validiert: Was ist heute machbar, was braucht Vorarbeit, was ist nicht realistisch. Daraus eine Plattform-Empfehlung mit Investitionsrahmen abgeleitet. Eingesetzte Disziplinen: Datenarchitektur, Fachprozess-Analyse, Plattform-Bewertung. Ein Quartal, kleines Team.

Ergebnisse

1 Quartal

von Bestandsaufnahme zu Entscheidungs-Vorlage

12+

Datenquellen kartiert (ERP, LIMS, CRM, Spezifikations-Systeme, Excel-Welten)

priorisierte Ziel-Use-Cases gegen die Datenlandschaft validiert

klare Plattform-Empfehlung mit Investitionsrahmen

Was wir dabei gelernt haben

Eine Plattform-Entscheidung ohne Datenlandschafts-Analyse ist eine Wette. Die meisten Tools sind technisch in der Lage, das Versprochene zu liefern — die Frage ist, ob die Datenbasis sie tragen kann. Diese Reihenfolge — erst Land sehen, dann Plattform wählen — spart später Sechs- bis Siebenstellige.

Das ist die Kurzfassung. Wie wir methodisch vorgegangen sind — welche Architekturentscheidungen wir getroffen haben, was wir verworfen haben und welche Muster sich auf andere Kontexte übertragen lassen — besprechen wir im persönlichen Fachgespräch.

Nicht, weil wir Ihnen etwas verkaufen wollen. Sondern weil diese Tiefe das ist, wofür unsere Kunden uns beauftragen — und das gehört nicht ins offene Internet.