Pipeline-Entwicklung & Schnittstellen-Integration
Multi-Tool-Anbindung: Es wurden robuste Integrationsmodule entwickelt, um die automatisierte Datenabfrage von Systemen wie SEMrush, Screaming Frog (Technical Audits), Google Search Console, GA4 und Google Ads zu ermöglichen.
Workflow-Orchestrierung: Für die automatische Datensammlung, Bereinigung und Transformation wurden parallele ETL-Pipelines konzipiert und mit Apache Airflow implementiert.
Cloud & Container Deployment: Das gesamte Setup wurde als skalierbare, containerisierte Infrastruktur mit Docker auf der Google Cloud Platform (GCP) aufgesetzt.
KI-Bewertungslogik & API-Schnittstellen
Integration der OpenAI API: Ein zentrales Element war das Design und die Beta-Implementierung einer KI-gestützten Analyse-Engine zur automatischen Interpretation der komplexen Audit-Ergebnisse und zur Generierung präziser Executive-Summaries.
On-Demand-Bereitstellung: Es wurden flexible Services auf Basis von Node.js und Python entwickelt, um Ad-hoc-Berechnungen durchzuführen und die Ergebnisse für nachgelagerte Systeme bereitzustellen.
Web-Visualisierung: Ergänzend erfolgte die aktive Mitgestaltung bei der Entwicklung eines modernen Web-Frontends zur übersichtlichen Visualisierung der Audit-Reports für die Entscheidungsträger.
Validierung & Go-Live
Methoden-Standardisierung: Vor dem Rollout wurden die Kennzahlen-Gewichtung und die KI-Prompts intensiv validiert, um stets homogene, vergleichbare und robuste Bewertungsergebnisse sicherzustellen.
Prozess-Integration: Abschließend wurde das neu entwickelte Tool nahtlos in die bestehenden Due-Diligence-Prozesse des M&A-Teams eingebettet.
