Strategy & Governance
Zielbild, Use-Case-Priorisierung, klare Verantwortlichkeiten und eine Roadmap, die Business Value und Umsetzbarkeit zusammenbringt.
Data & AI Consulting · Platform Engineering · GenAI, Data Science & BI Lösungen
Von der Datenstrategie zur skalierbaren Data Platform für AI, Analytics und BI.
Wir begleiten Unternehmen von der Data- und AI-Strategie bis zum produktiven Betrieb: mit klarer Governance, robuster Datenbasis, zuverlässigen Pipelines, sicheren Deployments und Lösungen, die messbaren Nutzen schaffen.
Platform Engineering
Skalierbare Datenbasis, robuste Pipelines, Datenqualität, Security und Deployments, die auch im produktiven Betrieb tragfähig bleiben.
AI & BI Products
Priorisierte Use Cases, Dashboards, Analytics-Produkte und AI-Apps, die Fachbereiche nutzen und deren Wirkung messbar wird.
Technologiekompetenz
Technologien, mit denen wir arbeiten.
Ausgangslage
Viele Data- und AI-Initiativen scheitern nicht an Ideen, sondern an fehlender Struktur.
In vielen Organisationen existieren Datenquellen, BI-Tools, erste AI-Prototypen und ambitionierte Use Cases. Was häufig fehlt, ist ein belastbares Zusammenspiel aus Strategie, Architektur, Governance und Delivery. Ohne klare Priorisierung, stabile Datenmodelle und verantwortete Betriebsprozesse bleiben Initiativen punktuell, schwer skalierbar und für Fachbereiche nur begrenzt vertrauenswürdig.
Strategie ohne belastbare Roadmap
Data- und AI-Ziele sind formuliert, aber Use Cases, Verantwortlichkeiten, Investitionen und technische Abhängigkeiten sind nicht sauber priorisiert.
Fragmentierte Datenlandschaft
Daten liegen in Silos, Pipelines sind historisch gewachsen und wichtige Kennzahlen lassen sich nur mit manuellen Abstimmungen erklären.
PoCs ohne Produktionspfad
AI-Prototypen zeigen Potenzial, scheitern aber an Security, Monitoring, Datenqualität, Governance oder fehlender Integration in reale Prozesse.
BI ohne einheitliche KPI-Logik
Dashboards entstehen schnell, aber ohne semantische Schicht, Ownership und Datenqualitätsregeln fehlt die Grundlage für verlässliche Steuerung.
Schneller Einstieg
Wo steht Ihr Data- und AI-Vorhaben gerade?
Vier strukturierte Einstiegspfade helfen, aus einer offenen Fragestellung ein greifbares Mandat mit klaren Ergebnissen zu machen.
Strategie klären
Data & AI Strategy Sprint
Wir schärfen Zielbild, Use-Case-Portfolio, Governance und Roadmap, damit Prioritäten nicht aus Bauchgefühl, sondern aus Business Value, Risiken und Umsetzbarkeit entstehen.
Ziel: Entscheidungsfähige Roadmap und nächste Umsetzungsschritte. Strategiegespräch anfragen Plattform prüfenData Platform Review
Wir bewerten Architektur, Pipelines, Datenqualität, Security, Deployments und Betriebsfähigkeit, um Risiken und Modernisierungspotenziale konkret sichtbar zu machen.
Ziel: Belastbare Einschätzung mit Quick Wins und Architekturpfad. Plattform bewerten lassen BI modernisierenBI & Analytics Modernization
Wir ordnen KPI-Logik, Datenmodelle, Dashboard-Landschaft und Self-Service-Ansatz, damit Reporting wieder steuerungsfähig und fachlich konsistent wird.
Ziel: Klareres Kennzahlensystem und bessere Entscheidungsgrundlagen. BI-Vorhaben besprechen AI validierenGenAI Use Case Pilot
Wir prüfen Nutzen, Datenbasis, Risiken und Betriebsanforderungen eines AI- oder GenAI-Use-Cases und entwickeln bei Bedarf einen fokussierten Prototyp.
Ziel: Fundierte Entscheidung statt isoliertem Experiment. Use Case validieren
Leistungsbereiche
Data & AI Beratung und Umsetzung für moderne Datenlandschaften.
Wir verbinden strategische Orientierung mit technischer Umsetzung. So entstehen keine isolierten Tool-Entscheidungen, sondern belastbare Datenprodukte, Plattformbausteine und Betriebsmodelle, die Fachbereiche, IT und Data Teams gemeinsam tragen können.
Strategy
Data & AI Strategy
Wir entwickeln ein klares Zielbild für Data, Analytics und AI, priorisieren Use Cases und übersetzen strategische Ambition in realistische Roadmaps. Dabei werden Business Value, Datenverfügbarkeit, technische Machbarkeit, Governance und organisatorische Verantwortlichkeiten gemeinsam betrachtet.
- Use-Case-Priorisierung nach Wertbeitrag, Risiko und Umsetzbarkeit
- Target Operating Model, Rollenmodell und Governance-Prinzipien
- Roadmap, Investmentlogik und Entscheidungsgrundlagen für Führungsteams
- Übersetzung zwischen Business-Anforderungen und technischer Delivery
Engineering
Data Platform Engineering
Wir konzipieren und bauen moderne Datenplattformen, die verlässliche Datenflüsse, skalierbare Architektur und sicheren Betrieb verbinden. Der Fokus liegt auf wartbaren Pipelines, Qualitätssicherung, Observability, Deployment-Fähigkeit und einer Plattform, die BI, AI und Data Products gleichzeitig unterstützt.
- Architektur für Lakehouse-, Warehouse- und Cloud-Data-Plattformen
- Data Engineering, Datenqualität, Data Contracts und Observability
- CI/CD, Security, Secrets, Monitoring und produktionsnahe Deployments
- Technische Modernisierung mit Blick auf Skalierung und Betriebskosten
Products
AI, Analytics & BI Products
Wir entwickeln Analytics- und AI-Lösungen, die nicht im Prototyp enden. Dazu gehören KPI-Frameworks, semantische Modelle, Dashboards, GenAI-Anwendungen, AI Assistants, Data-Science-Use-Cases sowie MLOps- und LLMOps-Strukturen für den kontrollierten Betrieb.
- BI-Modernisierung, Semantic Layer und konsistente KPI-Logik
- GenAI Apps, AI Assistants und produktionsfähige Use-Case-Architekturen
- Data Science, Forecasting, Monitoring und Modellbetrieb
- Lösungen mit klarer Nutzerführung, Governance und messbarem Ergebnis
Sie wissen bereits, wo der Engpass liegt, oder möchten erst die Ausgangslage sortieren?
Passenden Einstieg finden
Expertise
Technische Tiefe in Data, Analytics und AI.
Wir helfen Unternehmen, aus Datenplattformen, BI und AI Use Cases belastbare Lösungen zu machen: verständlich für das Business, sauber für die IT und pragmatisch genug für den Alltag.
Erfahrung aus datenintensiven Bereichen.
Inkasso, Handel, Telekommunikation, Medien und Banking stehen für Umfelder, in denen Datenqualität, Prozesse, Compliance und schneller Nutzen gleichzeitig zählen.
Die genannten Unternehmen stehen für frühere berufliche Stationen und Projekterfahrungen unserer Gründer und nicht zwingend für direkte Kundenbeziehungen mit Hanlea.
Erfahren aus Enterprise-Projekten, nah dran in der Umsetzung.
Unsere Gründer bringen Erfahrung aus datenintensiven Umfeldern mit und arbeiten direkt mit Geschäftsführung, Fachbereichen und IT. So entstehen keine Konzepte für die Schublade, sondern klare Entscheidungen, priorisierte Roadmaps und Lösungen, die betrieben werden können.
Mit der bestehenden Realität arbeiten
Historische Systeme, verstreute Datenquellen, manuelle Reports und Plattformen, die modernisiert werden müssen, ohne den Betrieb auszubremsen.
AI erst dann, wenn der Rahmen passt
GenAI Use Cases werden mit Datenzugriff, Qualität, Guardrails, Evaluation, Kosten und Betrieb gedacht, nicht nur als Demo.
Business und IT zusammenbringen
Wir übersetzen technische Optionen in entscheidbare Schritte: was Nutzen bringt, was riskant ist und was als Nächstes passieren sollte.
Beratungsformate
Klarer Einstieg statt endloser Transformationsprogramme.
Die Formate schaffen in kurzer Zeit Orientierung, priorisierte Entscheidungen und eine belastbare Basis für Umsetzung.
Data & AI Strategy Sprint
Ein strukturierter Einstieg für Unternehmen, die ihre Data- und AI-Ambition in ein tragfähiges Zielbild, ein priorisiertes Use-Case-Portfolio und klare Verantwortlichkeiten übersetzen möchten.
Typische Ergebnisse- Zielbild, Roadmap und priorisierte Initiativen
- Governance- und Rollenmodell für die nächsten Schritte
- Entscheidungsvorlage für Umsetzung und Investment
Data Platform Review
Ein technisches und organisatorisches Assessment für Datenplattformen, Pipelines und Betriebsprozesse, wenn Skalierung, Qualität oder Wartbarkeit an Grenzen stoßen.
Typische Ergebnisse- Architektur- und Risikoanalyse inklusive technischer Schulden
- Quick Wins für Datenqualität, Stabilität und Security
- Modernisierungs-Roadmap mit priorisierten Maßnahmen
BI Modernization Sprint
Ein fokussiertes Format für Unternehmen, die Reporting-Landschaften konsolidieren, KPI-Logik vereinheitlichen und Self-Service Analytics kontrolliert ermöglichen wollen.
Typische Ergebnisse- KPI-Framework, semantische Modellierung und Dashboard-Priorisierung
- Bewertung von Datenmodellen, Ownership und Reporting-Qualität
- Konkrete Modernisierungsschritte für Fachbereiche und IT
GenAI Use Case Pilot
Ein belastbarer Pilot für AI- und GenAI-Vorhaben, der Nutzen, Datenbasis, Sicherheitsanforderungen und Produktionsfähigkeit gemeinsam betrachtet.
Typische Ergebnisse- Use-Case-Konzept mit Risiko- und Governance-Bewertung
- Prototyp oder MVP-Architektur mit Integrationspfad
- Empfehlung für Betrieb, Monitoring und Skalierung
Delivery-Modell
Von der Idee zum produktiven Datenprodukt.
Unsere Zusammenarbeit ist iterativ, transparent und delivery-orientiert. Jede Phase reduziert Unsicherheit, macht Entscheidungen nachvollziehbar und schafft die Grundlage für stabile Umsetzung statt isolierter Konzeptarbeit.
Assess
Wir prüfen Ausgangslage, Datenquellen, Architektur, Use Cases, Risiken und organisatorische Rahmenbedingungen. So entsteht ein gemeinsames Bild der Realität.
Align
Wir bringen Business, IT und Data Stakeholder auf gemeinsame Prioritäten, Erfolgskriterien und Verantwortlichkeiten. Das verhindert parallele Zielbilder.
Architect
Wir entwerfen Zielarchitektur, Datenmodelle, Governance-Mechanismen und Betriebsanforderungen so, dass Umsetzung und Skalierung zusammenpassen.
Build
Wir setzen priorisierte Plattformbausteine, Pipelines, Dashboards oder AI-Produkte mit klaren Milestones, Tests und Übergabepunkten um.
Operate
Wir stabilisieren Betrieb, Monitoring, Governance und Enablement, damit Lösungen wartbar bleiben und intern weiterentwickelt werden können.
Beratungsanlässe
Use Cases, bei denen Struktur und Umsetzung zusammenkommen müssen.
Wir unterstützen dort, wo fachlicher Nutzen, technische Architektur und produktiver Betrieb gemeinsam geklärt werden müssen.
AI Readiness & Governance
Bewertung von Datenbasis, Sicherheitsanforderungen, Verantwortlichkeiten und Betriebsmodell, bevor AI-Initiativen skaliert werden.
GenAI Assistants & AI Apps
Konzeption und Umsetzung von Assistants, RAG-Lösungen und internen AI-Anwendungen mit Guardrails, Evaluation und Integrationspfad.
BI & KPI Modernisierung
Vereinheitlichung von Kennzahlen, semantischen Modellen und Dashboards, damit Reporting nicht nur schneller, sondern verlässlicher wird.
Data Platform Modernisierung
Weiterentwicklung bestehender Plattformen in Richtung skalierbarer Architektur, stabiler Pipelines, Observability und Security.
Data Products & Self-Service Analytics
Aufbau fachlich verantworteter Datenprodukte, die wiederverwendbar sind und Self-Service ermöglichen, ohne Governance zu verlieren.
MLOps & LLMOps Enablement
Strukturen für Deployment, Monitoring, Evaluation und Kostenkontrolle, damit Modelle und Prompts nicht außerhalb des Betriebsmodells laufen.
Data Quality & Observability
Transparenz über Datenflüsse, Qualitätsregeln und Fehlerbilder, damit Teams Probleme früher erkennen und Vertrauen in Datenprodukte steigt.
Forecasting & Predictive Analytics
Validierung und Umsetzung analytischer Modelle für Planung, Nachfrage, Operations oder Controlling mit klaren Annahmen und Monitoring.
Warum Hanlea
Professionelle Beratung für Unternehmen, die Data und AI produktiv nutzbar machen wollen.
Wir denken nicht in isolierten Tools oder einmaligen PoCs, sondern in belastbaren Plattformen, Datenprodukten und Betriebsmodellen. Strategie, Architektur und Hands-on Delivery greifen ineinander, damit aus Ambition eine tragfähige Lösung wird.
Senior Expertise ohne Overhead
Direkte Zusammenarbeit mit erfahrenem Blick auf Strategie, Architektur, Delivery und Betrieb statt schwerfälliger Projektmechanik.
Strategie und Umsetzung verbunden
Roadmaps werden so entwickelt, dass sie technisch umsetzbar sind und nicht bei Präsentationen enden.
Platform-first Mindset
Lösungen werden als wiederverwendbare Bausteine gedacht, damit BI, Analytics und AI auf derselben belastbaren Basis wachsen.
Business Value vor Tool-Auswahl
Technologieentscheidungen folgen dem Nutzen, den Risiken und den Betriebsanforderungen, nicht kurzfristigen Trends.
Governance ohne Bürokratie
Ownership, Sicherheit und Qualitätsregeln werden so gestaltet, dass sie Delivery ermöglichen und Vertrauen schaffen.
Verständlich zwischen Business und IT
Komplexe Architektur- und Datenfragen werden so übersetzt, dass Entscheidungen gemeinsam und fundiert getroffen werden können.
Q&A
Häufige Fragen zu Data Strategy, AI, BI und Zusammenarbeit.
Kurze Antworten auf die wichtigsten Fragen rund um Beratung, Umsetzung, Plattformmodernisierung und produktionsfähige AI- und Analytics-Lösungen.
Wobei unterstützen wir?
Wir unterstützen Unternehmen bei Data- und AI-Strategie, Data Platform Engineering, Governance, BI, Analytics, GenAI und produktionsfähigen Datenprodukten. Der Fokus liegt darauf, strategische Zielbilder mit technischer Umsetzung und stabilem Betrieb zu verbinden.
Für welche Unternehmen ist die Beratung geeignet?
Unsere Beratung richtet sich an Unternehmen, die Data- und AI-Initiativen professionalisieren, fragmentierte Datenlandschaften ordnen, BI modernisieren, GenAI-Use-Cases validieren oder bestehende Datenplattformen skalierbarer und betriebssicherer machen wollen.
Was ist ein Data & AI Strategy Sprint?
Der Data & AI Strategy Sprint ist ein strukturierter Einstieg, um Zielbild, Use-Case-Portfolio, Governance, Rollenmodell und Roadmap zu klären. Ziel ist eine entscheidungsfähige Grundlage für Investitionen und konkrete Umsetzungsschritte.
Was beinhaltet ein Data Platform Review?
Ein Data Platform Review bewertet Architektur, Pipelines, Datenqualität, Security, Deployments und Betriebsfähigkeit. Das Ergebnis sind eine Risikoanalyse, Quick Wins und ein priorisierter Modernisierungspfad.
Wie unterstützen wir bei GenAI und AI Assistants?
Wir validieren GenAI-Use-Cases anhand von Nutzen, Datenbasis, Risiken und Betriebsanforderungen. Dazu gehören Konzepte für AI Assistants, RAG-Lösungen, interne AI Apps, Guardrails, Evaluation, Integration und LLMOps.
Wie unterstützen wir bei BI- und Analytics-Modernisierung?
Wir ordnen KPI-Logik, Datenmodelle, semantische Schichten, Dashboards und Self-Service Analytics. Ziel ist ein Reporting, das fachlich konsistent, technisch wartbar und für Entscheidungen verlässlich ist.
Wie läuft die Zusammenarbeit ab?
Die Zusammenarbeit folgt einem delivery-orientierten Ablauf: Assess, Align, Architect, Build und Operate. Jede Phase reduziert Unsicherheit, klärt Verantwortlichkeiten und führt von der Idee zu produktiven Datenprodukten.
Welche Ergebnisse entstehen typischerweise?
Typische Ergebnisse sind priorisierte Roadmaps, Governance- und Rollenmodelle, Architekturentscheidungen, Modernisierungsempfehlungen, Datenplattform-Bausteine, Pipelines, Dashboards, AI Apps sowie Strukturen für Monitoring und Betrieb.
Warum sind Governance und Betrieb bei Data und AI wichtig?
Governance und Betrieb sorgen dafür, dass Datenqualität, Security, Ownership, Lineage, Monitoring und Kostenkontrolle nicht erst nach einem Prototyp geklärt werden. Dadurch werden BI-, Analytics- und AI-Lösungen vertrauenswürdig und skalierbar.
Wie startet ein Projekt?
Ein Projekt startet mit einer kurzen Einordnung der Ausgangslage, der wichtigsten Use Cases und der aktuellen Engpässe. Je nach Bedarf starten wir mit einem Data & AI Strategy Sprint, einem Data Platform Review, einem BI Modernization Sprint oder einem GenAI Use Case Pilot.
Nächster Schritt
Bereit, Ihre Data- und AI-Initiativen auf ein belastbares Fundament zu stellen?
Lassen Sie uns über Ihre Datenlandschaft, priorisierte Use Cases, technische Engpässe und mögliche nächste Schritte sprechen. Ziel ist eine ehrliche Einschätzung, wo wir konkret unterstützen können und welcher Einstieg sinnvoll ist.
Oder direkt per E-Mail: info@hanlea.com