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One Partner Across Your Data and AI Lifecycle, Measured by Your Results

Die Datengrundlage
hinter Ihrer KI

KI vergrößert den Abstand zwischen datengetriebenen Vorreitern und allen anderen. Für viele Unternehmen besteht die Herausforderung darin, organisatorische Komplexität mit begrenzten Ressourcen zu bewältigen – auf Datengrundlagen, die für die KI-Workloads von heute nie ausgelegt waren.

Scalefocus unterstützt diese Unternehmen dabei, die Datenreife für produktionsreife KI aufzubauen – und versetzt sie so in die Lage, mit den Vorreitern ihres Marktes zu konkurrieren. Wir beraten, bauen und übernehmen die Verantwortung für das Ergebnis: ein Partner über jede Phase des Daten- und KI-Lebenszyklus.

Warum Datenprojekte ins Stocken geraten

Unser Ansatz

Die richtige Datengrundlage aufzubauen ist ein Verantwortungsproblem, das sich häufig als Technologieproblem tarnt. Die Modernisierungs-Roadmap wird übergeben, verschiedene Anbieter füllen die Lücken – und niemand trägt die Verantwortung, wenn das System im Produktivbetrieb laufen muss.

Wir liefern End-to-End-Leistungen aus einer Hand und klären die geschäftlichen KPIs (Kennzahlen), bevor wir die Architektur entwerfen. Wir bauen vom ersten Tag an auf Produktionsniveau. Ist die Lösung ausgeliefert, betreiben und entwickeln wir sie weiter – damit der Wertbeitrag über die Zeit wächst.

 

Unser Verantwortungsmodell für den Datenlebenszyklus

Ein Partner über den gesamten Datenlebenszyklus – ohne Bruch bei der Übergabe zwischen Strategie und Umsetzung. Nach dem Go-live übernehmen wir die volle Verantwortung für das Ergebnis, betreiben die Lösung und entwickeln sie kontinuierlich weiter.

Datenlebenszyklus in sechs Phasen: von Strategie und KPI-Definition über Governance und KI bis zu Geschäftsergebnissen.

Unsere Leistungen

Enterprise Data Foundations

  • Lakehouse-Architektur • Echtzeit-Datenpipelines • Enterprise-Integration • Plattform-Modernisierung • Datenzuverlässigkeit

Analytics & Decision Intelligence

  • Executive-KPI-Plattformen • Self-Service BI • Prognosen (Forecasting) • Operational Intelligence • Semantic Layer

Governance & Betrieb

  • FinOps • MLOps • Data Governance • Observability • Managed Data Operations

Wie wir arbeiten

Compose. Own. Evolve. ist unser Betriebsmodell. Es hilft Ihnen, das volle Potenzial von KI zu nutzen, ohne die Kontrolle über die Systeme und Daten aufzugeben, die Ihr Geschäft ausmachen.

Compose

Wir vereinen KI-Agenten, wiederverwendbare Komponenten und Domänenexpertise – und bringen lauffähige Software doppelt so schnell in den Markt.

Own

Alles, was wir liefern, gehört Ihnen: Code, Daten, Infrastruktur, KI-Modelle. Die Gesamtbetriebskosten (TCO) liegen über fünf Jahre bis zu 40 % unter denen klassischer SaaS-Modelle.

Evolve

Wir betreiben die ausgelieferten Systeme und entwickeln sie kontinuierlich weiter – neue KI-Fähigkeiten und neue Anforderungen ohne Betriebsunterbrechung.

Unser KI-Kern

Im Zentrum jedes Projekts stehen zwei eigenentwickelte Komponenten: eine Delivery-Methodik und eine KI-Plattform als Grundlage. So decken wir den gesamten Daten- und KI-Lebenszyklus ab.

Wir messen Erfolg so wie Sie: an Ergebnissen, die das Geschäft bewegen – nicht an Outputs, die einen Statusbericht füllen.

Operative
Wirkung

→ Reporting-Latenz
→ Prozessautomatisierung
→ Weniger Ausfallzeiten
→ Schnellere Audit-Vorbereitung

Finanzielle
Wirkung

→ TCO-Reduzierung
→ Cloud-Kostenoptimierung
→ Schnellere Time-to-Value

KI-
Befähigung

→ Schnellere KI-Implementierung
→ Vertrauenswürdige Unternehmensdaten
→ Modellzuverlässigkeit

Volle Transparenz über alle Ebenen. An den KPIs, die wir zu Beginn festlegen, lassen wir uns messen. Unsere Teams können die gelieferten Systeme warten und weiterentwickeln – und stehen für die Ergebnisse ein.

Delivery
Governance

→ Executive Steering
→ KPI-Reviews
→ Transparentes Reporting
→ Inkrementelle Releases

Operative
Verantwortung

→ Zuverlässigkeits-SLAs
→ Datenqualitäts-Score
→ Modellgenauigkeit & Drift
→ Systemverfügbarkeit

Kontinuierliche
Optimierung

→ Time-to-Value-Tracking
→ TCO-Tracking
→ Cloud-Kostenoptimierung
→ Iterationsgeschwindigkeit

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