Ziel der Maßnahme ist es, Data-Science-Kompetenzen zentral zu bündeln und Fachbereiche methodisch zu unterstützen. Die Leitung definiert Rollen, Entscheidungswege, Datenzugriffe und Qualitätsregeln. Teams nutzen eine standardisierte Werkzeugkette aus Notebook-Servern, kollaborativen Code-Ablagen, Modellverwaltungssystemen, reproduzierbaren Laufzeitumgebungen und einem Datenkatalog. Fachbereiche melden Vorhaben an, priorisieren gemeinsam und erhalten Beratung, Methodenbaukästen und wiederverwendbare Codebausteine. Datenexpertinnen schulen Mitarbeitende, begleiten Projekte von der Fragestellung bis zum Betrieb und stimmen sich mit Datenschutz und Informationssicherheit ab. Produktteams integrieren Modelle über Programmierschnittstellen und Betriebsleitfäden in Prozesse und legen Messgrößen für Nutzen, Genauigkeit und Durchlaufzeit fest. Eine Community of Practice tauscht Erfahrungen aus, bewertet Werkzeuge und pflegt Standards. Das CoE sorgt dadurch für klare Verantwortung, geringere Risiken, schnellere Umsetzung und bessere Qualität. Geschäftsbereiche erreichen mit dem Baukasten messbare Wertbeiträge, statt jedes Mal bei Null zu beginnen. Auf Anfrage erbringt das CoE Datenanalyse als Service, übernimmt Datenaufbereitung, Prototypen und Reviews und unterstützt die geordnete Übergabe in den Betrieb.