Daten & Künstliche Intelligenz
T&S unterstützt Unternehmen bei der Definition und Umsetzung datenzentrierter Strategien und KI-Strategien.
Unsere Expertise stützt sich auf vier sich ergänzende Säulen, die den gesamten Datenlebenszyklus abdecken – von der Strategie und Governance bis hin zur Wertschöpfung durch KI: Beratung im Bereich Datenmanagement, Datenarchitektur und -entwicklung, Datenanalyse und -visualisierung sowie Data Science und künstliche Intelligenz.
Daten sind der Treibstoff der Wirtschaft von morgen, aber erst die KI verwandelt sie in geschäftlichen Mehrwert.
Die Herausforderung geht über die bloße Konsolidierung von Unternehmensdaten in Datenplattformen hinaus.
Sie besteht darin, KI zu nutzen, um diese Daten in einen starken Motor für Geschäftswachstum und operative Exzellenz zu verwandeln und gleichzeitig die Effizienz interner Prozesse zu steigern.
Umfassende Daten- und KI-Fähigkeiten
T&S unterstützt Unternehmen entlang der gesamten Datenwertschöpfungskette – von der Governance und Architektur bis hin zur Einführung von KI und deren operativer Umsetzung.
→ Daten-Governance-
en und Datenmanagement
Die Vision entwickeln, die Governance festlegen, die Organisation strukturieren und die langfristige Nachhaltigkeit sicherstellen. Rahmenbedingungen für Daten-Governance, Datenqualität und Datennutzung schaffen und gleichzeitig Dienstleistungen und Prozesse durch Daten und KI verbessern.
→ Datenarchitektur
us und -entwicklung
Wir entwerfen, optimieren und industrialisieren Cloud-Plattformen, Pipelines, Data Warehouses und Data Lakes und konsolidieren dabei Daten dienst-, abteilungs- und unternehmensübergreifend.
→ Datenanalyse
en und Visualisierung
Nutzung von Datenvisualisierung und -analyse zum Verständnis der Leistungsentwicklung, zur Steuerung des Betriebs und zur Unterstützung der Berichterstattung an die Geschäftsleitung.
Business Intelligence, Dashboard-Standardisierung und Analyseumgebungen unter Einsatz marktführender Technologien wie Power BI, Tableau, Qlik und SAS
→ Datenwissenschaft
s & KI
Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen und KI, die die betriebliche Effizienz steigern und die Entscheidungsfindung verbessern.
LLM und generative KI, maschinelles Lernen, Deep Learning und prädiktive Analysen zur Unterstützung von Geschäftsoptimierung, Empfehlungssystemen, Prognosen und anspruchsvollen betrieblichen Anwendungsfällen.
→ Datenmarketing
GEO-Strategien (Generative Engine Optimization), die für KI-gesteuerte Suchplattformen entwickelt wurden und prädiktives, kontextbezogenes sowie dialogorientiertes SEO für Google SGE, Copilot, Perplexity und ChatGPT unterstützen.
Datengestützte Kundensegmentierung, Profilerstellung, NLP-Analyse, Empfehlungsmaschinen und KI-gestütztes Leistungsmanagement zur Unterstützung von Initiativen zur Marketingtransformation.
→ Inkubator für Daten
s und KI-Forschung und -Entwicklung
Unser Forschungs- und Entwicklungsinkubator für Daten und KI ist CIR-zertifiziert (Forschungssteuergutschrift) und treibt die Entwicklung innovativer Lösungen der Gruppe voran, darunter unsere KI-Plattform für Datenqualität.
→ Schulung & Einführung
Maßgeschneiderte Schulungsprogramme zur Unterstützung der Einführung von Analyse- und KI-Tools wie Python, R, Power BI, Dataiku und KNIME.
→ Daten für Nachhaltigkeit
Datengestützte Ansätze zur Unterstützung von Initiativen für den ökologischen Wandel, zur betrieblichen Optimierung und zur Überwachung der Nachhaltigkeitsleistung.
Von der Strategie zur industriellen Umsetzung von KI
Ein pragmatischer, schrittweiser Ansatz: Vorhandene Ressourcen nutzen, schnell Ergebnisse liefern und langfristig steuern.
Daten- und KI-Landschaft, Reifegradbewertung, Festlegung einer Roadmap und Unterstützung bei der geschäftlichen Umsetzung.
Governance und Datenmanagement: Organisationsgestaltung und -grundsätze, Schlüsselrollen (CDO, Data Stewards, Datenverantwortliche), Richtlinien zur Datenqualität, Metadatenmanagement, Datenherkunft sowie Tools für Data Governance und Stammdatenmanagement (MDM).
Entwicklung, Optimierung und industrielle Umsetzung von Cloud-Datenplattformen, Datenpipelines, Data Warehouses und Data Lakes bei gleichzeitiger Konsolidierung und Erschließung des Datenpotenzials im gesamten Unternehmen.
Bereitstellung von Tools (Datenkatalog, Datenqualität, MDM), Datenerfassungspipelines, detaillierte Zugriffskontrolle, LDAP- und E-Government-Integration, Einwilligungsmanagement und Protokollierung von Prüfvorgängen.
Nutzung von Datenvisualisierung und -analyse, um Daten zu verstehen und die Unternehmensleistung effektiv zu steuern.
Priorisierung von Daten und KI-Anwendungsfällen mit hoher Wirkung, schrittweise Einführung von Lösungen, Messung des Nutzens sowie Förderung der Akzeptanz und einer Datenkultur unter den Mitarbeitern.
Automatisierung der Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von KI-Modellen in Produktionsumgebungen.
Flexible Modelle.
Einheitliche Standards.
Ob nach Zeitaufwand und Material, anhand eines Leistungskatalogs oder in Form von Arbeitspaketen – T&S passt sich Ihrer Projektstruktur an und gewährleistet dabei bei allen Projekten einheitliche Standards in Bezug auf Steuerung, Qualität und Berichterstattung.
Delivery modes
Kompetenz: Flexibles Fachwissen, das in Ihre Teams integriert wird
Servicevereinbarung: Strukturierte Dienstleistungen mit definiertem Umfang und klarer Steuerung
Arbeitspaket: Durchgängige Verantwortung für definierte Leistungen
→ Wo wir tätig sind
Localshore: Integriert in Ihre Teams, vor Ort in Ihren Räumlichkeiten
Nearshore: Lissabon, Prag – vollständige Zeitzonenübereinstimmung
Offshore: Kairo & Gizeh – spezialisiertes Fachwissen, optimierte Kosten
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Aktuelle Initiativen im Bereich Daten und KI
Umsetzung der Datenmarketingstrategie
- Bewertung des Reifegrades der Daten
- Neugestaltung der Customer Journey
- Einführung von Dashboards zur Messung der Marketingleistung
Industrielle Umsetzung von maschinellem Lernen
- Neugestaltung des Einsatzes von Vorhersagemodellen
- Verkürzung der Markteinführungszeit von 6 Monaten auf 3 Wochen
- Implementierung einer Überwachung der Modelldrift
Vernetzte Fahrzeuge – Umstellung auf eine Datenplattform-Strategie
- Umgestaltung bestehender Architektur
- Implementierung von Telemetriedaten-Pipelines
- Analysen zur vorausschauenden Instandhaltung in Echtzeit
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