Von der Architektur zum Game Changer
CIOs stehen unter Druck.
- Altsysteme müssen stabil laufen.
- Die Fachbereiche fordern Self-Service und Echtzeit-Insights.
- Budgets bleiben gleich – Erwartungen steigen.
In diesem Spannungsfeld sind Architekturentscheidungen längst keine rein technische Frage mehr.
Sie sind strategisch. Politisch. Dringlich.
Die Verschiebung: Von Systemdenken zur Entscheidungsintelligenz
Die Idee des Lakehouse ist nicht neu.
Aber der Handlungsdruck ist heute ein anderer:
„KI lässt sich nicht auf der Logik von gestern skalieren.“
Viele SAP- oder ERP-zentrierte Organisationen betreiben ihre wichtigsten KPIs in isolierten Systemen – mit hart kodierter Logik und hohen Betriebskosten.
Auch moderne Data Lakes oder BI-Plattformen greifen oft zu kurz:
Es fehlt an:
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Semantischer Klarheit
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Governance in der Breite
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Domänenübergreifender Agilität
Die Budgetrealität: Plattform-Schulden bremsen den Fortschritt
Wir hören es in fast jedem Projekt:
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„Unsere Datenteams sind überlastet – aber der Output stagniert.“
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„Wir haben fünf Tools für fünf Varianten desselben Problems.“
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„Wir haben das Falsche automatisiert – und kommen nicht mehr raus.“
Plattform-Wildwuchs führt zu Budget-Leckagen.
Jede manuelle Pipeline. Jeder doppelte Report. Jede Compliance-Nachforderung.
Das Lakehouse – richtig umgesetzt – ist kein zusätzlicher Kostenblock.
Es ist eine Konsolidierungsmaßnahme: Weniger Tools, mehr Klarheit.
Was sich verändert – und warum es sich lohnt
| Schmerz heute | Gewinn morgen |
|---|---|
| Reporting-Flaschenhälse | Prognosen in Echtzeit, auf Business-Niveau |
| Schatten-IT & Excel-Dashboards | Gesteuerter Self-Service mit Nachvollziehbarkeit |
| Komplexe BW-Logik | Deklarative Pipelines und erklärbare Modelle |
| Integrationsaufwand | Native Anbindung von SAP, IoT, ESG, CRM |
Aber: Das funktioniert nur, wenn Architektur nicht als Technikthema verstanden wird.
Sondern als Enabler für Kontrolle, Geschwindigkeit und Strategie.
Wie Xient unterstützt
Wir begleiten CIOs beim Übergang – nicht mit Tool-Auswahl, sondern mit einer Readiness-Perspektive:
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Wo lebt die fachliche Logik – und wie übertragbar ist sie?
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Wo kosten Datensilos mehr als sie nützen?
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Was braucht es, um Architektur nicht nur zu betreiben – sondern zu steuern?
Wir verbinden SAP, Databricks und Business-Ziele zu einer konsistenten Story – mit einem Fahrplan, der Kosten, Komplexität und Wandel berücksichtigt.
Ihre nächste Architekturentscheidung beginnt nicht mit Features.
Sondern mit Druck, Perspektive – und dem Willen, es besser zu machen.
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