Nächster Schritt
Möchten Sie das Thema auf Ihre Situation übertragen?
Beschreiben Sie kurz Ihre Ausgangslage. Evolution Data ordnet ein, ob Datenarbeit, Automatisierung, Systementwicklung oder KI der nächste sinnvolle Schritt ist.
Kurzfassung
Systemeinführungen scheitern oft an unklaren Prozessen, Datenmigration und fehlender Akzeptanz.
Software ist selten der einzige Engpass
ERP-, PDM-, CRM- oder MES-Projekte geraten ins Stocken, wenn Prozesse und Daten vorab nicht ausreichend geklärt sind.
Fachbereiche müssen früh eingebunden werden, damit Anforderungen nicht nur technisch, sondern auch operativ passen.
Datenmigration entscheidet über Akzeptanz
Schlechte Altdaten, uneinheitliche Definitionen und fehlendes Mapping führen zu Unsicherheit im neuen System.
Eine saubere Migration braucht fachliche Bewertung, technische Struktur und klare Verantwortlichkeiten.
Was Evolution Data vorbereitet
Evolution Data klärt Anforderungen, Prozesse, Datenmigration, Schnittstellen, Rollen und Rollout-Logik.
Das Ziel ist kein perfektes Konzept auf Papier, sondern eine realistische Einführung, die im Alltag funktioniert.
Passende Leistungen
Passende Projektstories
01
Case 1
SystementwicklungAnonymisierte Projektdarstellung
Entwicklung eines unternehmensinternen MES-/ERP-/PDM-Systems
- Kundenprofil
- Technischer Fertigungsbetrieb mit ERP-, PDM- und produktionsnahen Sonderprozessen
- Projektstandort
- Österreich / Deutschland
- Ansprechpartnerrolle
- IT- und Prozessverantwortung
- Ausgangssituation
- Bestehende Standardsysteme oder Insellösungen konnten die operativen Anforderungen nicht ausreichend abbilden.
- Umgesetzte Lösung
- Analyse der Anforderungen, Systemarchitektur, Entwicklung zentraler Module, Schnittstellen und Rollen-/Rechtekonzept.
- Qualitative Veränderung
- Fachliche Anforderungen, Datenmodell, Schnittstellen und Rollen wurden in eine tragfähige Systemarchitektur überführt.
Web-FrontendDatenbankSchnittstellen
Typische Projektanforderung
Typische Erwartung: Fachliche Anforderungen, Schnittstellen, Rollen und Datenmodell müssen in eine tragfähige Systemarchitektur übersetzt werden.
02
Case 2
DatenanalyseAnonymisierte Projektdarstellung
Datenbereinigung und Datenaufbereitung für operative Steuerung
- Kundenprofil
- Industrieunternehmen mit gewachsenen Stammdaten, Reporting- und Migrationsanforderungen
- Projektstandort
- Wien / Bayern
- Ansprechpartnerrolle
- Operations / Datenverantwortung
- Ausgangssituation
- Daten waren verteilt, uneinheitlich, doppelt oder unvollständig.
- Umgesetzte Lösung
- Datenqualitätsanalyse, Dublettenbereinigung, Normalisierung, Anreicherung und Dashboarding.
- Qualitative Veränderung
- Datenqualität, Quellen, Dubletten und Nutzbarkeit wurden transparent gemacht und in konkrete Bereinigungs- und Strukturierungsmaßnahmen übersetzt.
DatenmodellBereinigungslogikDashboards
Typische Projektanforderung
Typische Erwartung: Datenprobleme sollen nicht abstrakt beschrieben, sondern in priorisierte Bereinigungsmaßnahmen und belastbare Datenflüsse übersetzt werden.
Passender nächster Einstieg
MVP-Sprint
Eine erste nutzbare Version validieren, ohne ein Großprojekt zu starten.
MVP-Sprint besprechen