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Datenstrategie für ein ML-fähiges Vertriebsdatenmanagement auf SAP Datasphere.
Fachliche Einschätzung und Zielbild, um das fachnahe Vertriebsdatenteam aus lokalen Werkzeugen in einen geregelten SAP-Datasphere-Space zu überführen — eingebettet in die Cloud-Strategie des Konzerns und als Grundlage für ML in der Vertriebssteuerung (Churn-Prediction, Kundensegmentierung).
- 04/26 – 05/26Strategiepapier mit Governance-Modell (Data Builder, Business Builder, Spaces; Rollen, Reviews, Auditierbarkeit), Transformationspfad und Übergabe an IT, Data Governance und Fachbereich.
- 03/26 – 04/26ML-Enabling-Konzept für die Vertriebssteuerung: Churn-Prediction, Kundensegmentierung und Scoring auf qualitätsgesicherten, reproduzierbaren Datenprozessen (Datasphere → SAC / BTP).
- 02/26 – 03/26Zielbild der geregelten Datenorganisation: dedizierter VDM-Space, klare Verantwortungsräume zwischen IT und Fachbereich, Ablösepfad für lokale Talend-/Access-/Excel-Strecken.
- 01/26 – 02/26Analyse der heutigen Aufstellung (Einzelinterviews, Systemlandschaft) anhand Governance-Fähigkeit, Skalierbarkeit, Auditierbarkeit und ML-Reife.