Wer wir
sind

Wir sagen oft: Wir brauchen keine weiteren Präsentationen, wir brauchen Prozesse, die laufen. Aus dieser Haltung heraus haben wir Triersixienorbuilaus aufgebaut. Wir kombinieren Datenanalyse und KI mit einem nüchternen Blick auf Kosten, Wartung und Change im Unternehmen. Statt bunter Visionen liefern wir einen klaren Pfad von ersten Quick-Wins bis zu skalierbaren Plattformen, die in bestehende Strukturen passen. Unser Smart Business Transformation Model beschreibt dabei, wie Datenflüsse, Verantwortlichkeiten und Automatisierung zusammenspielen müssen, damit Entscheidungen schneller, Abläufe schlanker und Strukturen wachstumsfähig werden. Wir sprechen die Sprache von IT und Fachbereich und übersetzen dazwischen, bis alle Beteiligten dasselbe Bild teilen.

Wie sich unsere Arbeitsweise entwickelt hat

Wir wurden oft gefragt, warum so viele Dateninitiativen auf halber Strecke stecken bleiben. Unsere Antwort darauf ist unsere Geschichte.

Gründungsteam plant erste Datenprojekte

Wir haben damals erlebt, wie viele Unternehmen zwar Berichte erzeugen, aber kaum daraus handeln. Aus dieser Frustration entstand die Idee zu Triersixienorbuilaus: ein kleines Team aus Technik und Fachseite, das gemeinsam mit Kunden konkrete Engpässe identifiziert und mit einfachen, robusten Datenlösungen adressiert. Die ersten Projekte waren fokussiert auf saubere Datenflüsse, klare Verantwortlichkeiten und Berichte, die direkt in operative Entscheidungen einfließen konnten.

Team entwickelt Transformationsmodell am Board

Nach mehreren Projekten wurde klar, dass wiederkehrende Muster auftreten: unklare Prozessschritte, isolierte Datentöpfe und fehlende Regeln für die Nutzung. Wir haben diese Erfahrungen in unser Smart Business Transformation Model überführt. Es beschreibt, wie Prozessanalyse, Datenarchitektur und Automatisierung zusammenspielen, damit ein Unternehmen Daten in den täglichen Betrieb integriert, statt sie nur zu dokumentieren. Dieses Modell bildet seither den Rahmen für unsere Projekte.

Team diskutiert Einsatz von KI Modellen

Mit zunehmender Verbreitung von KI Technologien wurden wir häufiger gefragt, wie sich Modelle sinnvoll in bestehende Abläufe einbinden lassen. Wir haben darauf reagiert, indem wir KI Bausteine in unser bestehendes Modell integriert und strenge Kriterien für Einsatz, Monitoring und Wartung definiert haben. So entstanden Projekte, in denen Vorhersagen und Automatisierung gezielt dort eingesetzt werden, wo sie Entscheidungen unterstützen und Teams entlasten, statt neue Komplexität zu erzeugen.

Verteiltes Team plant internationale Datenplattform

In jüngster Zeit arbeiten wir verstärkt mit Unternehmen, die ihre Datenlandschaft vereinheitlichen und international nutzbar machen möchten. Unser Fokus liegt dabei auf skalierbaren Betriebsmodellen, die verschiedene Standorte, Sprachen und Systeme abbilden können. Wir verfeinern laufend unsere Methodik, dokumentieren Projekterfahrungen und erweitern unsere Werkzeuge, damit neue Kunden von erprobten Mustern profitieren, ohne starre Vorlagen übernehmen zu müssen.

Unser Kernteam für Daten, KI und Betrieb

Martin Keller Leiter Datenarchitektur und Plattform

Martin Keller Leiter Datenarchitektur und Plattform

Lead Architect für Datenplattformen und Betriebsmodelle

Ich habe früh gemerkt, dass Datenprojekte scheitern, wenn niemand Verantwortung für den Übergang in den Betrieb übernimmt. Deshalb sorge ich heute dafür, dass Architekturentscheidungen, Sicherheitsvorgaben und Betriebsmodelle von Beginn an abgestimmt sind. Mein Schwerpunkt liegt auf stabilen Pipelines, klaren Schnittstellen und einem Setup, das Ihr Team später selbst tragen kann, ohne aufwändige Sonderlösungen pflegen zu müssen.

Schwerpunkte in Architektur und Betrieb

Datenplattform Architektur und Governance Skalierbare Datenpipelines und Automatisierung Cloud Infrastruktur und Kostenkontrolle
Laura Stein Lead Consultant Datengetriebene Prozesse

Laura Stein Lead Consultant Datengetriebene Prozesse

Lead Consultant für Prozessdesign und Datenstrategie

Ich komme aus dem Fachbereich und kenne die Skepsis gegenüber abstrakten Modellen. In Projekten übersetze ich Geschäftsziele in messbare Prozesskennzahlen und stelle sicher, dass Berichte, Modelle und Workflows genau diese Kennzahlen abbilden. Gemeinsam mit Ihren Teams entwerfe ich Abläufe, die sich im Alltag bewähren und mit einfachen Mitteln angepasst werden können, wenn sich Ihr Geschäft weiterentwickelt oder neue Produkte hinzukommen.

Fokus auf Prozesse und Kennzahlen

Prozessanalyse und Kennzahlen Definition Smart Business Transformation Model Design Change Begleitung in Fachbereichen
Jonas Richter Senior Data Scientist angewandte KI

Jonas Richter Senior Data Scientist angewandte KI

Senior Data Scientist für angewandte KI Lösungen

Ich habe viele KI Modelle gesehen, die im Labor gut aussahen und im Betrieb kaum Nutzen stifteten. Deshalb beginne ich jedes Modellprojekt mit einer klaren Frage, einem robusten Datenschnitt und einer Diskussion über Monitoring und Pflege. Ich arbeite eng mit Ihren Fachleuten zusammen, um Modelle so zu bauen, dass sie nachvollziehbar bleiben und sich an geänderte Rahmenbedingungen anpassen lassen, statt nach wenigen Monaten an Aussagekraft zu verlieren.

Kompetenzen in Modellen und Monitoring

Anwendungsnahe KI Modelle und Validierung Feature Engineering aus Betriebsdaten Monitoring und kontinuierliche Verbesserung

Was uns wichtig ist

Wir haben zu oft erlebt, dass Technik ohne Klarheit über Ziele und Betrieb verpufft. Darum folgen wir festen Prinzipien, die jedes Projekt durchziehen und auf langfristige Zusammenarbeit ausgelegt sind.

1

Radikale Transparenz

Wir sprechen offen über Datenqualität, Annahmen und Grenzen von Modellen. Jede Entscheidung wird nachvollziehbar dokumentiert, damit Ihr Team später versteht, warum eine Lösung so funktioniert, wie sie funktioniert. Wenn etwas unsicher ist, benennen wir es klar, statt es hinter komplexen Begriffen zu verstecken. So entsteht Vertrauen in Zahlen und Modelle, auch wenn sich Rahmenbedingungen ändern.

2

Messbare Wirkung

Wir starten nur Vorhaben, bei denen klar ist, wie sich Fortschritt messen lässt. Gemeinsam definieren wir Kennzahlen, die an bestehende Ziele anknüpfen und im Alltag überprüft werden können. Wenn ein Schritt keinen erkennbaren Beitrag zu diesen Kennzahlen leistet, stellen wir ihn in Frage. So bleiben Projekte fokussiert und liefern greifbare Verbesserungen statt reiner Dokumentation.

3

Technische Klarheit

Wir bevorzugen einfache Lösungen, die Ihr Team versteht und betreiben kann. Wo Standardwerkzeuge ausreichen, nutzen wir sie und verzichten bewusst auf unnötige Komplexität. Technische Exzellenz bedeutet für uns saubere Architektur, klare Schnittstellen und nachvollziehbaren Code, der sich ohne Spezialwissen warten lässt. Stabilität im Betrieb steht dabei stets vor Experimenten um ihrer selbst willen.

4

Partnerschaft auf Augenhöhe

Wir sehen uns nicht als externe Gutachter, sondern als Partner auf Zeit, die gemeinsam mit Ihren Teams Strukturen aufbauen. Wissen bleibt bewusst im Unternehmen, Dokumentation ist auf Mitarbeitende ausgerichtet und Entscheidungen werden gemeinsam getroffen. Unser Ziel ist, dass Sie nach Projektende eigenständig weiterarbeiten können und uns nur dort hinzuziehen, wo neue Themen entstehen.

Ausgewählte Preise und Anerkennungen

Kategorie
Auszeichnung
Organisation
Jahr
Kategorie: Data Excellence
Auszeichnung: Auszeichnung für pragmatische Nutzung von Unternehmensdaten
Organisation:
Jahr: 2018
Kategorie: Automation Award
Auszeichnung: Preis für skalierbare Automatisierung operativer Abläufe
Organisation:
Jahr: 2020
Kategorie: Responsible AI
Auszeichnung: Würdigung für transparente KI in Geschäftsprozessen
Organisation:
Jahr: 2022
Kategorie: Innovation Prize
Auszeichnung: Preis für robuste End-to-End Datenplattform Projekte
Organisation:
Jahr: 2024

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