Chimaera Data Usecases: Wo strukturiertes Datenmanagement Projekte wirklich voranbringt

In Industrie- und Entwicklungsprojekten entstehen täglich CAD-Modelle, Messprotokolle, Bilddaten aus der Qualitätssicherung und Sensordaten, die in unterschiedlichen Systemen und Ordnerstrukturen abgelegt werden und dadurch nur schwer gemeinsam ausgewertet werden können.

Chimaera Data führt diese verteilten Daten in eine zentrale, logisch strukturierte Umgebung zusammen, in der Messreihen, Varianten, Serien und Standorte einheitlich abgebildet werden. Prüfstands- und Maschinendaten werden automatisiert übernommen, mit den passenden Metadaten versehen und so aufbereitet, dass technische Analysen, Reports und KI-Verfahren wie Fehlerklassifikation oder Zustandsüberwachung direkt darauf aufsetzen können.

Statt Messprotokolle manuell aus verschiedenen Ordnern und Systemen zusammenzusuchen, stehen Prüfdaten standortübergreifend vergleichbar bereit – inklusive Versionierung, Historie und klarer Nachvollziehbarkeit der Datenherkunft.

In Krankenhäusern, Praxen und Forschungsverbünden liegen Bilddaten, Befunde und begleitende Dokumente oft in getrennten Systemen und an verschiedenen Standorten vor, sodass sie für Forschung, Zweitmeinungen oder KI-Projekte nur mit erheblichem manuellen Aufwand sinnvoll nutzbar sind.

Chimaera Data bündelt diese verstreuten Bild- und Metadaten in einer zentralen, strukturierten Umgebung, in der Studien, Patientengruppen und Untersuchungstypen konsistent abgebildet werden. Daten aus PACS, Befundsystemen oder Studienregistern können über definierte Schnittstellen integriert, mit einheitlichen Metadaten versehen und so vorbereitet werden, dass Analyse- und KI-Workflows direkt darauf zugreifen können.

Das Ergebnis: nachvollziehbare, auditierbare Datensätze, die nicht nur für den klinischen Alltag, sondern auch für Forschung und KI-Entwicklung langfristig wiederverwendbar sind – ohne dass Teams jedes Mal eigene Ad-hoc-Strukturen aufbauen müssen.

Viele KI- und Automatisierungsprojekte scheitern daran, dass die dafür benötigten Trainings- und Prozessdaten zwar vorhanden sind, aber in unterschiedlichen Formaten, Systemen und Qualitäten vorliegen und sich nur mit großem Aufwand zusammenführen lassen.

Chimaera Data schafft hier ein strukturiertes Fundament, in dem relevante Datenquellen identifiziert, harmonisiert und in konsistente Datenmodelle überführt werden. Über automatisierte Exporte und klar definierte Schnittstellen können Data-Science-Teams und MLOps-Umgebungen stabil auf diese Daten zugreifen, Modelle trainieren und im Betrieb mit aktuellen, qualitätsgesicherten Daten versorgen.

Es entstehen belastbare Datenpipelines, die Experimente beschleunigen, Drift und Inkonsistenzen reduzieren und den Übergang von Proof-of-Concepts zu produktiven KI- und Automatisierungslösungen deutlich erleichtern.

In standortübergreifenden Forschungsprojekten führen unterschiedliche Datenformate, lokale Ablagen und individuelle Benennungs- oder Auswertungsgewohnheiten schnell dazu, dass Ergebnisse nur schwer reproduzierbar und Datensätze nur eingeschränkt teilbar sind.

Chimaera Data schafft für solche Vorhaben eine gemeinsame, projektbezogene Datenbasis, in der klar definiert ist, welche Datenquellen einfließen, wie sie kuratiert und versioniert werden und wer welche Zugriffsrechte hat. Heterogene Eingangsdaten werden in harmonisierte Strukturen überführt, sodass Arbeitsgruppen ihre Auswertungen auf denselben, sauber dokumentierten Datensätzen aufbauen können.

Kuratierte Datensammlungen lassen sich gezielt für Teilprojekte bereitstellen, während Transparenz und Reproduzierbarkeit steigen und der Abstimmungsaufwand zwischen Standorten deutlich sinkt.

In regulierten Branchen wie Medizintechnik, Pharma oder Automotive müssen Daten nicht nur verfügbar, sondern als lückenloser Nachweis für Audits, Zertifizierungen und interne Prüfungen verwendbar sein – inklusive klarer Versionierung und Dokumentation jeder Änderung.

Chimaera Data bildet hierfür eine zentrale Daten- und Dokumentationsschicht, in der Prüfpläne, Messergebnisse, Freigaben und Änderungen strukturiert abgelegt und über definierte Workflows miteinander verknüpft werden. Jede Anpassung an Daten oder Metadaten lässt sich nachvollziehen, Zugriffsrechte können rollenbasiert vergeben werden und Auswertungen greifen auf eine konsistente, governance-konforme Datenbasis zu.

Der manuelle Dokumentationsaufwand sinkt, Auditfragen lassen sich schneller beantworten und Compliance-Anforderungen werden im laufenden Betrieb erfüllt, anstatt erst im Nachhinein aufwendig nachgearbeitet zu werden.