Referenzen

Stationen, Projekte und Stimmen.

Über zehn Jahre in Daten- und KI-Projekten, davon viele Jahre in verantwortlichen Interim-Rollen bei Konzernen, Mittelständlern und Wachstumsunternehmen, dazu Lehre, Mentoring und Publikationen.

Benjamin Aunkofer im Gespräch mit Konferenzteilnehmenden

Stimmen

Was Auftraggeber und Teilnehmende sagen

Empfehlungen aus dem LinkedIn-Profil, wörtlich wiedergegeben und teilweise gekürzt. Alle zehn Empfehlungen auf LinkedIn.

Benjamin Aunkofer überzeugte im mehrtägigen Workshop bei Löffler mit fundiertem Wissen in Data Analytics, Process Mining und KI-gestützter Automatisierung. Dank seines schnellen Verständnisses der Unternehmensprozesse setzte er sein branchenübergreifendes Know-how gezielt ein und unterstützte das Team bei der Einschätzung relevanter Use Cases sowie deren Nutzen und Umsetzbarkeit. Besonders beeindruckend: Er filtert komplexe Themen wie Deep Learning und künstliche neuronale Netze, macht sie verständlich zugänglich und erklärt sie praxisnah. Eine Zusammenarbeit mit Benjamin Aunkofer als Experte und Berater können wir uneingeschränkt empfehlen.
Otto LeodolterGeschäftsführer, Löffler GmbH · mehrtägiger Workshop zu Data Analytics, Process Mining und KI, Januar 2026
Benjamin Aunkofer hatte für unser Auditoren- und Berater-Colloquium der DEKRA Certification GmbH in Berlin eine besonders spannende und lehrreiche Einführung in die Theorie und die Möglichkeiten mit KI im Audit gegeben. Er war lebendig, maximal informierend, absolut beeindruckend und ich habe selten bis noch nie einen ganzen Seminarraum gesehen, in dem die Teilnehmer an einem Samstag zwei Stunden lang fast ununterbrochen mehr als aufmerksam zuhörten. Vielen Dank dafür.
Silvana BlümelKey Account Managerin, DEKRA Certification GmbH · Auditoren- und Berater-Colloquium, Berlin, September 2026
Benjamin Aunkofer war als Interim Head of Data mein ‹Go-to-Guy› für alle datengetriebenen Herausforderungen – und zugleich ein Vordenker in AI. In kürzester Zeit fusionierte er mehrere heterogene Data-Systeme (Microsoft-Stack und Snowflake) ohne Downtime, etablierte skalierbare Governance- und Prozessstrukturen und führte das Team mit klarer Vision, Empathie und Hands-on-Mentalität. Sein smartes, analytisches Denken sowie seine kompromisslos schnelle Umsetzung lieferten greifbare Ergebnisse weit vor den Deadlines.
Lars RiecheCTO, Vambiant · Auftraggeber eines Interim-Mandats als Head of Data, Juni 2025
Ein spannender Workshop mit Benjamin Aunkofer zum Design einer ProcessMining-Architektur. Besonders interessant sind die Erfahrungen mit den verschiedenen ProcessMining-Tools. Die Praxis- und Umsetzungserfahrung ist immer spürbar!
Thomas KugelProduct Development / Consultant · Workshop zur Process-Mining-Architektur, März 2025
Es ist mir eine Freude, hiermit eine Empfehlung für Benjamin Aunkofer zu schreiben. Ich hatte das Vergnügen, mit Benjamin zusammenzuarbeiten und kann bestätigen, dass er ein hervorragender Experte im Bereich der künstlichen Intelligenz und Datenanalyse ist. Benjamin hat ein umfangreiches technisches Know-how im Bereich der Datenanalyse und ist in der Lage, komplexe Datenprobleme zu lösen.
Oliver ZechAuftraggeber · März 2023, Auszug
I got to know Benjamin Aunkofer as somebody who quickly understood use case scenarios for data science and AI. He can guide data scientists and stakeholders through workshops considering potential challenges and chances. He takes high responsibility for his teams and serves as a trustful partner for them. I do recommend working with him!
Johannes KrausCo-Founder YOU(th) · ehemaliger Teamkollege, September 2022

Projekte

Drei Beispiele aus der Praxis

Ausgangslage, Vorgehen und Ergebnis, so knapp, wie es die Vertraulichkeit zulässt.

Pharma · Process Mining

Prozesstransparenz im Konzern

Ausgangslage: Ein Pharmakonzern wollte seine Order-to-Cash- und Purchase-to-Pay-Prozesse über mehrere SAP-Systeme hinweg verstehen und verbessern.

Vorgehen: Als Interim Manager für Process Mining habe ich Event Logs aus SAP ECC und SAP HANA aufgebaut, Celonis und weitere Werkzeuge eingeführt und die Analysen mit den Fachbereichen verankert.

Ergebnis: Belastbare Prozesskennzahlen, sichtbare Abweichungen und eine Basis für Automatisierung anstelle von Bauchgefühl und Einzelmeinungen.

Versicherung · Data Science

KI-Modelle in den Produktivbetrieb

Ausgangslage: Ein Rückversicherer hatte vielversprechende Data-Science-Prototypen für NLP und Computer Vision, aber kaum produktive Anwendungen.

Vorgehen: Als Data Science Success Manager habe ich Deployment, MLOps, CI/CD und REST-Schnittstellen organisiert und die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists und IT strukturiert.

Ergebnis: Use Cases, die den Weg vom Notebook in den Betrieb geschafft haben, mit Prozessen, die das Team danach selbst weiterführen konnte.

E-Commerce · Datenplattform

Migration in eine moderne Plattform

Ausgangslage: Ein schnell wachsender Online-Händler stiess mit seinem BI-System auf Microsoft Azure an Grenzen bei Skalierung und Wartbarkeit.

Vorgehen: Als Head of Data Engineering habe ich die Migration auf Snowflake, dbt und AWS geleitet und ein Team von vier Data Engineers geführt.

Ergebnis: Eine Plattform, die mit dem Geschäft wächst, nachvollziehbare Datenmodelle und deutlich kürzere Wege von der Frage zur Auswertung.

Stationen

Führungs- und Interim-Mandate

  1. 2023 · 6 Monate

    Chief Data Engineer / Scientist · Gebauer & Griller

    Cloud-Datenplattform auf Microsoft Azure und Data Analytics für das Supply Chain Management eines Industrieunternehmens.

  2. 2022 · 5 Monate

    Head of Data Engineering · SellerX

    Migration des BI-Systems von Microsoft Azure auf Snowflake, dbt und AWS. Führung von vier Data Engineers.

  3. 2021 – 2022 · 15 Monate

    Projektleiter Audit & Forensic · KPMG

    Einführung und Governance von Werkzeugen für Wirtschaftsprüfung und Forensik.

  4. 2021 – 2022

    Data Science Success Manager · Munich Re

    Deployment von Data-Science-Anwendungen: MLOps, NLP, Computer Vision, CI/CD, REST-APIs. Führung von zwei Data Scientists.

  5. 2021 · 10 Monate

    Interim Head of Data · KW Commerce

    Führung von sieben Fachkräften in Data Engineering, Analyse und Softwareentwicklung. Azure, Power BI, Python.

  6. 2020

    Interim Manager Process Mining · Merck Group

    Analyse der Order-to-Cash- und Purchase-to-Pay-Prozesse mit SAP ECC, SAP HANA, Celonis, PAFnow und Mehrwerk.

  7. 2019 · 8 Monate

    Interim Head of Business Intelligence & Analytics · Mister Spex

    Führung von zehn Fachkräften: Data Engineers, Analysten, Data Scientists. Microsoft SQL Server, Azure, Power BI, Python.

  8. 2018 · 12 Monate

    Interim Head of Business Intelligence · Chal-Tec

    Führung von fünf Fachkräften. Microsoft SQL Server, QlikSense.

  9. 2013 – 2014

    Data Analytics Consultant · Deutsche Bank

    Data Warehouse in Frankfurt am Main. Oracle, MicroStrategy.

Parallel dazu seit 2015 Gründer und Geschäftsführer der DATANOMIQ sowie Co-CEO der AUDAVIS.

Nächster Schritt

Lassen Sie uns über Ihr Vorhaben sprechen.

In einem kostenlosen Erstgespräch von 30 Minuten klären wir Ziel, Zielgruppe und Format. Danach erhalten Sie innerhalb eines Werktags ein konkretes Angebot.

Oder direkt: aunkofer@datanomiq.ch