Data Reply ist ein führendes Unternehmen im Bereich innovativer Datenberatung, das Unternehmen durch maßgeschneiderte Lösungen in die Lage versetzt, das volle Potenzial von Daten auszuschöpfen. Mit einer EMEA-weiten Präsenz und als Teil des REPLY-Netzwerks mit über 16.000 IT-Experten ist Data Reply auf Spitzentechnologien wie Cloud- und Datenplattformen, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Data Engineering und Echtzeitanalysen spezialisiert. Wir bieten End-to-End-Support, von der Konzeption von Daten- und KI-Strategien bis hin zur Implementierung und Operationalisierung datengesteuerter Anwendungen, um sicherzustellen, dass Unternehmen in der heutigen digitalen Landschaft florieren. Ob wir skalierbare Dateninfrastrukturen entwickeln, intelligente Automatisierungslösungen entwerfen oder kundenorientierte Innovationen vorantreiben, Data Reply liefert transformative Ergebnisse. Arbeiten Sie mit uns zusammen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Prozesse zu rationalisieren und Ihre strategischen Ziele durch Datenexzellenz zu erreichen. Übersetzt mit DeepL.com (kostenlose Version)
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Data Reply Deutschland wurde 2014 als Startup innerhalb der Reply-Gruppe gegründet und hat sich zum Ziel gesetzt, innovative datengesteuerte Lösungen in der DACH-Region anzubieten. Von den Anfängen von Hadoop, Big Data und Data Science bis hin zu den heutigen spannenden Entwicklungen rund um KI und GenAI hat Data Reply Unternehmen, Startups, Scalups und KMUs auf ihrem Weg unterstützt.
Wir sind eine vielfältige Gruppe von Ingenieuren und Beratern in Deutschland und Polen, die aus mehr als 25 Ländern kommen und unserer täglichen Arbeit mit den Kunden einen einzigartigen Stempel aufdrücken.
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Ein führendes multinationales Industrie- und Technologieunternehmen musste Nachhaltigkeitsdaten zuverlässig erfassen, verwalten und nutzen, um die immer strengeren ESG Standards zu erfüllen, insbesondere die der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD). Um dies zu gewährleisten hat das Unternehmen eine Initiative zur Entwicklung und Implementierung einer robusten und skalierbaren Datenarchitektur gestartet, die sich an die sich entwickelnden gesetzlichen Rahmenbedingungen und Geschäftsanforderungen anpassen lässt. Reply setzte auf Snowflake und den Data-Mesh-Ansatz, um Nachhaltigkeitsdaten aus verschiedenen Geschäftsbereichen sinnvoll zu strukturieren. Im Kern wurde ein Data-Vault-2.0-Modell umgesetzt, das sich besonders gut für komplexe und sich verändernde Datensituationen eignet. Es sorgt dafür, dass die Daten nachvollziehbar und regelkonform bleiben. Das Ergebnis ist eine verlässliche Datenbasis, auf die alle Beteiligten zugreifen können – als Grundlage für strategische Entscheidungen und zur Einhaltung von Vorschriften.
Das Unternehmen hatte Schwierigkeiten, Nachhaltigkeitsdaten zuverlässig zu erfassen und zu verwalten. Oft waren die Daten unvollständig oder lückenhaft, und zusätzlich änderten sich die Vorschriften regelmäßig. Deshalb war ein flexibles, aber klar strukturiertes Datenmanagement nötig, um die ESG-Standards und die strengen CSRD-Anforderungen zu erfüllen. Klassische Methoden der Datenmodellierung funktionierten hier nicht gut genug, weil sie bei neuen Nachhaltigkeitskennzahlen oder wechselnden Anforderungen zu starr waren. Außerdem war es schwierig, Daten aus verschiedenen Geschäftsbereichen und Standorten einheitlich zusammenzuführen und nachvollziehbar zu machen. Die Beteiligten brauchten deshalb eine Lösung, die sowohl die Vorschriften sicher erfüllte, als auch Entscheidungen in diesem dynamischen Umfeld erleichterte.
Im Mittelpunkt der Lösung stand der Einsatz von Snowflake. Diese Plattform wurde ausgewählt, weil sie gut skalierbar ist und perfekt zum Data-Mesh-Ansatz passt. Snowflake ermöglichte eine dezentrale, aber gut organisierte Verwaltung von Daten über mehrere Abteilungen hinweg. Um flexibel auf neue Anforderungen reagieren und ESG- sowie CSRD-Vorschriften einhalten zu können, setzte das Unternehmen auf die Data-Vault-2.0-Methodik. Dieser Ansatz machte die Datenarchitektur flexibel, aber dennoch strukturiert, wodurch Änderungen und neue Datenquellen einfach integriert werden konnten. Gleichzeitig wurde alles transparent dokumentiert und nachvollziehbar gemacht. Außerdem arbeiteten die Dateneigentümer der verschiedenen Abteilungen eng zusammen. Dadurch konnten sie besser verstehen, welche Nachhaltigkeitsdaten benötigt wurden, und die Datenmodelle gezielt an geschäftlichen und gesetzlichen Anforderungen ausrichten. Durch intensive Schulungen in Data-Vault-Methoden wurden die Teams befähigt, die Anforderungen klar zu definieren und sich laufend an neue Entwicklungen anzupassen. Dies verbesserte insgesamt die Data Governance im Unternehmen deutlich.
Die Einführung des neuen Datenmodells, das auf Data Mesh und Data Vault basiert, brachte klare Vorteile. Die ESG-Daten wurden im gesamten Unternehmen zuverlässiger, transparenter und besser verfügbar. Entscheidungsträger erhielten schnellere und genauere Informationen über die Nachhaltigkeitsleistung. Das half ihnen, strategische Entscheidungen zu treffen und gleichzeitig Vorschriften einzuhalten. Durch die flexible Datenarchitektur konnte das Unternehmen neue Nachhaltigkeitskennzahlen problemlos aufnehmen und schnell auf Änderungen bei ESG- und CSRD-Vorgaben reagieren. Die beteiligten Personen hatten dadurch mehr Vertrauen in die Daten, was die interne Kommunikation und die externe Berichterstattung erleichterte. Am Ende entstand eine skalierbare Infrastruktur, die kontinuierlich verbessert werden kann. Damit ist das Unternehmen in der Lage, langfristig seine Nachhaltigkeitsziele zu erreichen, gesetzliche Anforderungen einzuhalten und ein strategisches, ESG-orientiertes Wachstum umzusetzen.
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