Wir begleiten Sie von der ersten Datenanalyse bis zur produktiven Lösung. Gemeinsam identifizieren wir relevante Use Cases, entwickeln tragfähige Analytics-Strategien und setzen Data Solutions-Projekte um, die Ihre Entscheidungsfindung verbessern. Erfolgreiche Datennutzung erfordert mehr als Technologie: Wir betrachten Ihre Geschäftsziele, bestehende Prozesse und die Anforderungen Ihrer Teams gleichermaßen. So schaffen wir nachhaltige Lösungen, die messbare Ergebnisse liefern.
Daten schaffen erst dann Wert, wenn sie verlässlich dort ankommen, wo Entscheidungen getroffen und KI-Anwendungen betrieben werden. Wir schaffen die technische Grundlage für einen stabilen und skalierbaren Datenfluss. Wir binden Ihre Quellsysteme an, strukturieren die Daten und bereiten sie gezielt für Reporting, KI und Agenten auf.
Daten entfalten ihren Wert nicht durch ihre Menge, sondern durch Qualität, Verlässlichkeit und gezielte Nutzung. Dafür schaffen wir Ihnen eine Grundlage. Wir bereinigen und strukturieren die Daten in Ihrem Unternehmen, verankern Governance und machen Potenziale durch Data Mining sichtbar.
Das beste Datenwerkzeug ist nicht das mit dem größten Marktanteil, sondern das, das zu den Anforderungen in Ihrem Unternehmen passt. Wir beraten herstellerneutral, bewerten Technologien objektiv und implementieren die passende Werkzeuglandschaft für Reporting, Analytics, Datenplattformen und KI.
Ein Bericht sagt Ihnen, was war. Für eine Entscheidung brauchen Sie mehr: Kennzahlen, deren Definition im Haus niemand mehr bestreitet, und Modelle, die abschätzen, was als Nächstes passiert. Wir arbeiten beides aus, immer an einer konkreten Frage aus Ihrem Fachbereich und nicht an einem Datentopf. Am Ende steht eine Antwort, mit der jemand tatsächlich etwas entscheidet.
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Data Solutions umfasst alle Schritte auf dem Weg von Rohdaten zu nutzbaren Erkenntnissen: die technische Anbindung und Aufbereitung von Datenquellen (Data Engineering), die Qualitätssicherung und Steuerung von Daten (Data Management), die Auswahl passender Werkzeuge für Reporting und Analyse (Data Tooling) sowie die eigentliche Auswertung durch Kennzahlen und Vorhersagemodelle (Data Science & Analytics). Diese vier Bausteine greifen ineinander: Ohne verlässliche Datenflüsse und saubere Datenbasis liefern auch die besten Analysen keine belastbaren Ergebnisse. Data Solutions verbindet damit technisches Vorgehen mit den fachlichen Fragestellungen eines Unternehmens und schafft die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen.
Eine Data Solutions Beratung lohnt sich, sobald Daten im Unternehmen vorhanden sind, aber nicht zuverlässig genutzt werden können – etwa weil Quellsysteme nicht sauber angebunden sind, Datenqualität und Zuständigkeiten unklar sind oder das passende Werkzeug fehlt. Auch bei konkreten fachlichen Fragestellungen wie Kundenanalysen, Bedarfsprognosen oder Betrugserkennung unterstützt externe Expertise. Häufig fehlt zudem internes Know-how für einzelne Datenprojekte, oder bestehende Analytics-Vorhaben sind ins Stocken geraten und brauchen einen neuen Blick von außen. Auch wenn schnelle, sichtbare erste Ergebnisse gewünscht sind, lohnt sich der Einstieg über eine Beratung. Rewion unterstützt dabei sowohl beim technischen Fundament als auch bei der fachlichen Auswertung.
Rewion begleitet Unternehmen entlang aller vier Bausteine der Data Solutions. Im Data Engineering binden wir Quellsysteme an und bauen stabile Datenflüsse auf, die als Grundlage für Reporting, KI und Agenten dienen. Im Bereich Data Management bereinigen und strukturieren wir Daten, verankern Governance und machen Potenziale sichtbar. Beim Data Tooling beraten wir herstellerneutral und wählen die Werkzeuge aus, die tatsächlich zu den Anforderungen im Unternehmen passen – für Reporting, Analytics und KI-Anwendungen gleichermaßen. Und im Bereich Data Science & Analytics entwickeln wir Kennzahlen und Vorhersagemodelle, die konkrete fachliche Fragestellungen beantworten. Von der ersten Standortbestimmung bis zur produktiven Lösung begleiten wir alle Phasen eines Datenprojekts.
Rewion verbindet technisches Know-how entlang der gesamten Datenkette mit einem klaren Blick auf den geschäftlichen Nutzen. Als herstellerunabhängiger Partner wählen wir die Technologie, die zu den jeweiligen Anforderungen passt, statt eine bestimmte Lösung vorauszusetzen. Wir übersetzen fachliche Fragestellungen in technisch fundierte Datenlösungen und begleiten Unternehmen dabei, aus vorhandenen Daten tatsächlich nutzbare Ergebnisse zu machen – unabhängig davon, ob der Schwerpunkt auf Dateninfrastruktur, Datenqualität, Werkzeugauswahl oder Auswertung liegt.
Nicht jede Schnittstelle muss neu entwickelt werden. Nicht jede Integration braucht Events. Und nicht jedes neue SAP-Produkt gehört automatisch in die Zielarchitektur. In diesem Webinar zeigen wir die vier größten Irrtümer bei der Modernisierung von SAP-Integrationslandschaften und stellen einen pragmatischen Entscheidungsrahmen aus der Projektpraxis vor.
In diesem Webinar zeigen wir an einem konkreten Beispiel, wie aus einer Idee ein produktiver KI-Agent wird: von der Use-Case-Definition über die Architektur bis zur Anbindung an echte Unternehmenssysteme. Viele Unternehmen haben KI-Piloten gestartet, die in der Demo überzeugen und dann in der Schublade verschwinden. Der Sprung in den Produktivbetrieb scheitert selten am Sprachmodell. Meist liegt es an Architektur, Systemanbindung und fehlender Evaluation des Agentenverhaltens.
Im Webinar gehen wir einen KI-Agenten Schritt für Schritt durch: von der Plattform- und Modellauswahl über die Agentenlogik bis zur standardisierten Anbindung an Unternehmenssysteme über das Model Context Protocol (MCP). Die führenden Enterprise-Plattformen betrachten wir vergleichend und herstellerunabhängig, sodass sich das Vorgehen auf Ihre Cloud übertragen lässt. Dabei zeigen wir, welche Entscheidungen unterwegs anstehen, von der Toolauswahl über die Leitplanken für das Agentenverhalten bis zur Evaluation vor dem Rollout.
Der Praxis-Use-Case: ein Service-Agent, der eingehende Kundenanfragen kategorisiert, relevante Daten aus einem angebundenen System zusammenstellt und einen Antwortentwurf für das Serviceteam erstellt.
Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.
Klassische industrielle Bildverarbeitung ist mächtig, aber teuer: tausende gelabelte Fehlerbilder, monatelanges Einrichten, und bei jeder Produktvariante geht es von vorn los. Eine neue Generation von Vision-KI ändert die Rechnung. Vision-Language-Modelle und Few-Shot-Verfahren erkennen Abweichungen nach einer Handvoll Beispielbilder und lassen sich in Textform anweisen, worauf sie achten sollen.
Im Webinar zeigen wir, was davon 2026 produktionsreif ist und was noch Messe-Demo bleibt: Sichtprüfung mit Few-Shot-Anomalieerkennung, Edge-Betrieb an der Linie ohne Cloud-Zwang, und der Industrie-5.0-Gedanke dahinter, denn die neue Rollenverteilung heißt nicht Vollautomatisierung, sondern KI prüft, Mensch entscheidet die Grenzfälle. Dazu die ehrliche Abgrenzung: wo klassische, regelbasierte Bildverarbeitung weiterhin überlegen ist, etwa bei Messaufgaben mit Toleranzen im Mikrometerbereich.
Der Praxis-Use-Case: eine Sichtprüfung an einem realen Bauteil, einmal klassisch projektiert und einmal mit einem Vision-Language-Modell aufgesetzt, im Vergleich von Aufwand, Trefferquote und Kosten.
Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.
„Antworte ausschließlich im folgenden Format“ ist eine Bitte, keine Garantie. Wir zeigen, was technisch zwischen einem freundlichen Prompt, dem JSON-Modus und echtem Constrained Decoding liegt, und warum nur eines davon in der Integration verlässlich hält. Dazu die Details, die im Alltag den Unterschied machen: Wie die Reihenfolge der Felder das Ergebnis verändert, warum ein fehlendes Konzept für „steht nicht im Dokument“ direkt zu erfundenen Werten führt, und wann eine Retry-Schleife teurer ist als ein zweiter Modellaufruf. Für Entwicklerinnen und Entwickler, die Sprachmodelle an bestehende Systeme anbinden.
Souveräne KI ist 2026 vom Nischenthema zur Chefsache geworden: Die EU investiert über 30 Milliarden Euro in AI Gigafactories, und jeder große US-Anbieter verkauft inzwischen eine „Sovereign Cloud“. Doch zwischen echtem Souveränitätsgewinn und Souveränitäts-Marketing liegt ein weiter Weg, denn der Serverstandort schützt nicht vor dem Rechtsraum des Anbieters.
Im Webinar sortieren wir das Feld: Was souveräne KI auf den Ebenen Modell, Compute, Daten und Betrieb tatsächlich bedeutet, welche europäischen Alternativen es heute schon gibt, von offenen Modellen über EU-Cloud-Anbieter bis zu lokal betreibbaren LLMs, und wo der Leistungsabstand zu den US-Frontier-Modellen real ist und wo er nur behauptet wird. Dazu ein Entscheidungsraster: Welche Workloads brauchen Souveränität wirklich, und welche dürfen pragmatisch beim Hyperscaler bleiben?
Der Praxis-Use-Case: ein interner KI-Assistent, einmal auf US-Frontier-Modell und einmal vollständig souverän aufgesetzt, im Vergleich von Qualität, Kosten und Abhängigkeiten. Teilnehmende erhalten das Entscheidungsraster als Vorlage.
Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.
Datensouveränität war lange ein Thema für die Compliance-Abteilung. Inzwischen ist daraus ein Betriebsrisiko geworden. Wer zentrale Prozesse an einen einzelnen außereuropäischen Anbieter hängt, übernimmt dessen rechtliche und wirtschaftliche Risiken mit, und 2026 hat sich genau das in der Praxis gezeigt.
Wir starten mit diesem Fall und klären dann, was Souveränität über den Serverstandort hinaus bedeutet. Denn wo die Daten liegen, ist nur ein Teil der Antwort. Entscheidend ist auch, welchem Recht der Anbieter unterliegt.
Am Ende steht ein Vorgehen, das sich im Alltag umsetzen lässt: erst herausfinden, welche Prozesse an welchen Diensten hängen, dann die kritischsten Abhängigkeiten umkehrbar machen, und erst danach gezielt Alternativen aufbauen. Dass Souveränität Funktionsverzicht bedeutet, stimmt dabei längst nicht mehr.
In diesem Webinar zeigen wir, wie Websites in den Antworten von ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews sichtbar werden und was Sie dafür technisch und inhaltlich tun können. Kaufentscheidungen beginnen immer häufiger in KI-Systemen statt in der klassischen Google-Suche. Wer in KI-Antworten nicht vorkommt, verliert einen wachsenden Teil seiner Zielgruppe, oft ohne es zu merken, denn klassische SEO-Rankings zeigen dieses Problem nicht.
Im Webinar erklären wir, wie generative Suchsysteme Quellen auswählen und was das für Ihre Website bedeutet: von strukturierten Daten nach Schema.org über die robots.txt-Konfiguration für Trainings- und Such-Crawler bis zu zitierfähigen Inhalten mit klaren Definitionen und Frage-Antwort-Strukturen. Auch llms.txt ordnen wir ein: Google hat 2026 dokumentiert, dass die Suche die Datei nicht verwendet; ihr Nutzen liegt an anderer Stelle.
Der Praxis-Use-Case: Wir gehen eine Website Schritt für Schritt durch und zeigen, wo die größten GEO-Hebel liegen und wie eine optimierte Seite aussieht. Wenn Sie Ihre eigene Website besprechen möchten, können wir dafür im Anschluss einen kurzen Termin vereinbaren.
Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.
In den meisten Unternehmen nutzt ein erheblicher Teil der Beschäftigten KI-Werkzeuge, die nie freigegeben wurden: der private ChatGPT-Account für den Kundentermin, das Browser-Plugin fürs Protokoll, der Übersetzer für den Vertragsentwurf. Verbote lösen das Problem nicht, sie verlagern es nur auf Privatgeräte und machen es unsichtbar.
Im Webinar zeigen wir, wie Sie Shadow AI in Ihrer Organisation sichtbar machen, die tatsächlichen Risiken nüchtern bewerten (Datenabfluss, Geschäftsgeheimnisse, AI-Act- und Datenschutzpflichten, arbeitsrechtliche Fragen) und die produktive Energie dahinter in geregelte Bahnen lenken: mit Freigabeprozess, erlaubten Alternativen und einer KI-Richtlinie, die Beschäftigte tatsächlich lesen.
Der Praxis-Use-Case: eine anonymisierte Shadow-AI-Inventur aus einem Mittelständler, inklusive der Frage, welche der gefundenen Tools am Ende offiziell eingeführt wurden, weil sie schlicht gut waren.
Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.
„Der gesamte Prozess Zollanmeldung war für uns ein enorm verwaltungs- und zeitintensiver Prozess, welcher wertvolle Ressourcen unserer Mitarbeitenden gebunden hat. Diese freigewordenen zeitlichen Ressourcen können die Mitarbeitenden nun für wertschöpfende, strategische und kundenorientierte Tätigkeiten nutzen, die zur weiteren Optimierung unserer Prozesse und zur nachhaltigen Stärkung unseres Unternehmens beitragen.“— Stefan Meyer – Leitung Transportlogistik
RAPS hat seine Logistikprozesse am Standort Österreich erfolgreich auf ein zentrales SAP ERP System harmonisiert. Die Lagerverwaltung erfolgt über SAP MM und die Versandabwicklung über SAP LE. Im Bereich Export bestand Potenzial, Abläufe noch effizienter zu gestalten und stärker zu standardisieren, bei gleichzeitiger Beibehaltung der bewährten Flexibilität für die individuelle Beladung der LKW für einzelne Kunden. Ziel des Projekts war die Weiterentwicklung und Optimierung der Abläufe im Export-Versand sowie die Umsetzung identifizierter Verbesserung in SAP.
Das Projekt hatte das Ziel, langfristig Kosten in den Bereichen Prozesse, Daten und Support durch die Harmonisierung von Daten und Abläufen in 14 weltweiten Produktionsstandorten zu reduzieren. Besonderes Augenmerk lag dabei auf der Optimierung der Supply-Chain und Fertigung. Um dies zu erreichen, wurde ein globales Logistik-Template entwickelt und implementiert, das zunächst im Headquarter mit S/4HANA erweitert und dort eingeführt wurde, bevor es auf mehr als 14 Standorte des Unternehmens ausgerollt wurde.
Ziel des Projekts war die Evaluierung von SAP Build Process Automation im Vergleich zu bereits im Einsatz befindlichen Automatisierungstools wie Automation Anywhere und UIPath anhand der Automatisierung des BANF-Anlageprozesses via Fiori App.
Ebenfalls sollte eine Entscheidungsvorlage erstellt werden für den strategischen Einsatz von SAP Build Process Automation innerhalb produktionskritischer und unkritischer Bereiche eines Automobilherstellers.
Rollout der gesamten Defender Security Plattform. Defender for Server (Windows & Linux), Defender for Office 365 Apps, Defender for Endpoint und Defender for Identity. Es wurden alle Defender Produkte nach und nach bereitgestellt und eine zentrale Alarmierung eingerichtet.
Modernisierung der IT-Infrastruktur am Standort Köln/Bonn. Prozessanalyse nach ISO 9001 und Software-Validierung. Standardisierung von Arbeitsplätzen nach verschiedenen Anwendungsfällen. Einführung einer E-Mail Archivierung nach DSGVO. Einführung eines standortübergreifenden IT-Monitorings.
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