Fallstudie

Von einem Modell mit Governance zu KI im Produktivbetrieb

Multi-Brand-Handel

Foundation dann Activation dann Acceleration dann Stewardship
Ausgangslage
Eine Handelsgruppe mit mehreren Marken, jede mit eigenen Systemen, eigenen Reporting-Gewohnheiten und einer eigenen Antwort darauf, was eine Marge ist.
Was wir gebaut haben
  • Foundation. Ein Review des Reportings jeder Marke, das zeigte, wo sich die Zahlen der Marken nicht vergleichen ließen, allen voran die Marge, und mit einer Liste der Sofortmaßnahmen endete.
  • Activation. Ein semantisches Modell mit Governance über alle Marken hinweg, mit einer einzigen Definition je Kennzahl und den Unterschieden zwischen den Marken, die es wirklich gibt, modelliert statt bestritten.
  • Acceleration. Dann, und erst dann, KI-Enablement auf diesem Modell, sodass die Assistenten mit denselben Definitionen antworten wie die Berichte.
  • Stewardship. Die KI-Arbeit läuft unter Reporting Stewardship weiter, das das Modell und seine Definitionen aktuell hält.
Was nicht funktionierte
Jede Marke konnte über sich selbst berichten, und die Gruppe konnte ohne eine Woche Handarbeit über keine von ihnen gemeinsam berichten. Damit wurden Fragen auf Gruppenebene so teuer, dass niemand sie mehr stellte, und das ist der stille Preis, den keine Wirtschaftlichkeitsrechnung ausweist.
Wohin es geführt hat
Ein Projekt, das den ganzen Weg von sauberen Daten zu belastbarer KI geht. Das Modell, das für die konsolidierte Berichterstattung gebaut wurde, war am Ende genau das, was KI-Antworten vertrauenswürdig machte, und damit läuft das Argument dieser ganzen Website bei einem Kunden im Produktivbetrieb.
Stack
  • Kennzahl-Definitionen
  • KI-Enablement
  • Stewardship
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