Wie wir arbeiten, Schritt für Schritt.

Wir setzen uns mit dem Team zusammen, das das System nutzen wird, und mit dem Team, das die zugrunde liegenden Daten verantwortet. Das Ziel lässt sich in einem Satz fassen: welche Entscheidung unterstützt das System, und welche Kennzahl zeigt uns, ob es funktioniert.

• Wir befragen Stakeholder aus dem Fachbereich und dem Datenteam getrennt voneinander und gleichen anschließend ab, was beide Seiten vom System erwarten.
• Wir ziehen Beispieldatenauszüge und prüfen auf die Fehlerquellen, die Projekte später scheitern lassen: Survivorship Bias, nachträglich korrigierte Finanzdaten, fehlende zeitpunktgenaue Snapshots.
• Wir legen die Kennzahl fest, die über Erfolg entscheidet, sowie den Schwellenwert, unterhalb dessen wir zum Abbruch raten.
• Wir verfassen den einseitigen Scope und holen die Freigabe von Budgetverantwortlichen und Compliance ein, bevor die Architekturarbeit beginnt.

Wir entwerfen die Datenschicht, bevor wir das Modell entwerfen: woher die Daten stammen, wie zeitpunktgenaue Korrektheit sichergestellt wird, was das Modell sehen darf und was nicht, und wo ein Mensch final freigeben muss.

• Wir ordnen jede Datenquelle ihrem Verantwortlichen, ihrem Aktualisierungsrhythmus und ihren Lizenzauflagen zu.
• Wir entwerfen die zeitpunktgenaue Datenschicht so, dass ein Backtest niemals Informationen sehen kann, die zum jeweiligen Datum noch nicht verfügbar waren.
• Wir legen fest, an welcher Stelle im Workflow eine menschliche Freigabe erforderlich ist und wodurch sie ausgelöst wird.
• Wir führen ein Go/No-Go-Architektur-Review mit den Verantwortlichen aus Engineering und Compliance auf Ihrer Seite durch, bevor auch nur eine Zeile Produktivcode geschrieben wird.

Wir entwickeln gegen echte Daten, wobei die Evaluierung von Tag eins an läuft – nicht erst am Ende angeflanscht wird. Der Pilot muss den aktuellen Prozess bei der in der Discovery-Phase vereinbarten Kennzahl schlagen, sonst sagen wir das klar und deutlich.

• Wir entwickeln die erste funktionierende Version anhand echter Daten, nicht anhand eines synthetischen Beispiels.
• Wir bauen das Evaluierungs-Framework vor dem Modell auf, damit jede Version von Tag eins an nach denselben Maßstäben bewertet wird.
• Wir vergleichen die Ergebnisse des Piloten direkt mit dem aktuellen Prozess, anhand der in der Discovery-Phase festgelegten Kennzahl.
• Wir liefern eine ehrliche Empfehlung – fortfahren, iterieren oder abbrechen – gestützt auf den Evaluierungsbericht.

Wir härten den Piloten ab: Monitoring für Drift und Kosten, ein Audit-Trail, Freigabeschritte dort, wo Fehler teuer wären, und Integration in die Systeme, die Ihre Analysten bereits nutzen.

• Wir richten Monitoring für Modell-Drift, Datenqualitätsausfälle und Kosten pro Abfrage ein und proben den Rollback vor dem Go-Live.
• Wir bauen den Audit-Trail auf: Jedes Ergebnis lässt sich bis zu seinen Eingaben und der erzeugenden Modellversion zurückverfolgen.
• Wir integrieren Freigabeschritte in den Workflow, überall dort, wo ein Fehler teuer wäre.
• Wir integrieren in die Tools, die Ihre Analysten bereits geöffnet haben – nicht in einen neuen Tab, an den sie erst noch denken müssen.

Wir dokumentieren das System, übergeben die Evaluierungs-Suite und die Runbooks und verbringen Zeit mit den Personen, die es künftig verantworten – damit es nicht stillschweigend zu einem Wissen wird, das nur wir besitzen.

• Wir dokumentieren das System: Architektur, Datenherkunft und die Überlegungen hinter jeder Schutzmaßnahme.
• Wir übergeben die Evaluierungs-Suite, damit Ihr Team sie nach jeder Modell- oder Datenänderung erneut ausführen kann.
• Wir führen Arbeitssitzungen mit den künftigen Verantwortlichen des Systems durch, statt einer Abschieds-Demo.
• Wir vereinbaren ein klar definiertes Support-Fenster, nach dessen Ablauf die Abhängigkeit von uns formal endet.