Unser Data-to-Value Ansatz

Wir starten mit einem Strategie-Workshop, analysieren Ihren Reifegrad entlang unseres Data-to-Value Frameworks und validieren Use Cases mit dem höchsten ROI-Potenzial. Bei Bedarf entwickeln wir einen PoC um frühzeitig das Potenzial des geplantes Produktes und die Machbarkeit zu validieren.

Was wir tun:

01 · Inspiration, Beratung & Use Cases Identifikation: Wir hören zu: Wo stehen Sie? Welche Herausforderungen haben Sie? Welche Ziele verfolgen Sie?

02 · Potenzialanalyse Daten, Priorisierung, Konzeption: Reifegrad-Assessment entlang unseres Data-to-Value Frameworks. Identifikation von Use-Cases mit höchstem ROI-Potenzial.

03 · Use-Case Testing, PoC / MVP: Bei Bedarf: Technische Validierung durch epicinsights Innovation Lab. Machbarkeitsnachweis mit realen Daten.

Dauer: ca. 4-12 Wochen

Ziele der Discovery-Phase:

Wir entwickeln maßgeschneiderte Business-Anwendungen mit Fokus auf Machine Learning und Künstlicher Intelligenz. Individuell, robust, skalierbar, ohne Vendor-Lock-in und datenschutzkonform.

Agile Entwicklung in Sprint-basierten Initiativen mit kontinuierlicher User-Validierung über unseren Task-Force-Ansatz. Dabei validieren wir kontinuierlich die neu gewonnen Daten, gewinnen Insights und aktivieren Erkenntnisse über technisch realisierte Features.

• DATA Welche Daten brauchen wir für diese Iteration?
• INSIGHTS Was lernen wir aus den Daten?
• ACTIVATION Wie aktivieren wir die Erkenntnisse konkret in Form von Feature-Sprints?

Arbeitsweise:

• 2-Wochen-Sprints mit kontinuierlicher User-Validierung
• Quartalsweise Strategie-Reviews
• Monatliche Reality-Checks mit Stakeholdern
• User Taskforce für kontinuierliches Feedback

Dauer: ca. 6-18 Monate

Ziele der Build-Phase:

Nach dem Launch beginnt die eigentliche kontinuierliche Wertschöpfung. Wir übernehmen Hosting, Monitoring und entwickeln Feature-Updates basierend auf Nutzerdaten und Business-KPIs. Quartalsweise identifizieren wir gemeinsam neue Use Cases und Optimierungspotenziale.