CompletedDeliveryBusiness Analysis

Asset Analytics & Profitability Evaluation Platform

Asset Analytics

09/2025 – 02/2026

Strukturierte Product Discovery und Konzeption einer datenbasierten Plattform zur Bewertung von Rentabilität, Amortisation und Investitionsrisiko von Mining-Geräten.

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1. Ausgangslage

Aus der operativen Plattformarbeit im Mining-Infrastruktur-Umfeld entstand die Idee für ein Analytics-Produkt, das technische, finanzielle und operative Einflussfaktoren zusammenführt. Die zentrale Frage: Lässt sich ein belastbares Entscheidungsmodell für Rentabilität, Amortisationszeitpunkt und Investitionsrisiko von Mining-Geräten bauen unter Berücksichtigung volatiler Input-Paramter – und gibt es dafür eine valide Marktnachfrage?

2. Stakeholder

Plattformbetreiber (Auftraggeber)
Externes Engineering-Team
Mining-Betreiber als potenzielle Zielkunden
Management / Investor (Go-/No-Go-Entscheidung)

3. Herausforderungen

  • Volatile Input-Parameter wie Netzwerk-Hashrate, Asset-Preise, Gerätekosten, Energiekosten und Laufzeiten erschweren stabile Berechnungsmodelle
  • Kein validiertes Marktinteresse zu Beginn. Es gab daher das Risiko einer Overengineering-Entscheidung ohne Nachfragebeweis
  • Komplexe Abhängigkeiten zwischen technischer Plattformarchitektur, Datenmodell und fachlicher Logik
  • Business Case musste gleichzeitig fachliche, technische und kommerzielle Annahmen validieren

4. Analyse

Die Analyse startete mit einer strukturierten Product Discovery: Problemdefinition, Scope-Abgrenzung und Aufbau eines Bewertungsrahmens. Auf dieser Basis wurde die Berechnungslogik für Rentabilität, Amortisation und Investitionsrisiko konzipiert, eingebettet in ein Szenario-Modell, das volatile Parameter wie Hashrate, Energiepreise und Gerätewerte abbildet. Gleichzeitig wurden Architekturentscheidungen bewertet (API-/Backend-Ansatz, Datenmodell, Erweiterbarkeit) und die Marktvalidierung vorbereitet, um kommerzielle Tragfähigkeit frühzeitig zu prüfen.

5. Lösungsansätze

AEine SaaS-Plattform für Mining-Betreiber hätte die breiteste Zielgruppe angesprochen, erfordert aber einen eigenständigen Vertriebskanal und ist stark von externer Marktakzeptanz abhängig.
BEin White-Label-Tool für einzelne Betreiber hätte eine schnellere Validierung ermöglicht, mit dem Nachteil geringerer Skalierbarkeit und eingeschränktem kommerziellem Upside.
CEin internes Analytics-Dashboard ausschliesslich für den Auftraggeber hätte das Marktrisiko eliminiert, aber auch die kommerzielle Tragfähigkeit des Vorhabens grundlegend begrenzt.

6. Bewertung

Vorteile
  • Das Vorhaben hat ein vollständiges Analytics- und Wirtschaftlichkeitsmodell hervorgebracht, das Rentabilität, Amortisation und Investitionsrisiko von Mining-Geräten strukturiert abbildet.
  • Operative Erfahrung aus dem Plattformbetrieb wurde in ein eigenständiges Produktkonzept überführt – ein Transferschritt, der ohne strukturierte Discovery kaum möglich gewesen wäre.
  • Die Go-/No-Go-Entscheidung wurde bewusst und nachvollziehbar getroffen, anstatt ohne Validierung weiter zu investieren.
Nachteile
  • Die hohe Volatilität der Berechnungsparameter (Hashrate, Energiepreise, Gerätewerte) würde eine laufende Modellpflege erfordern, die erheblichen Aufwand bedeutet.
  • Ohne ein dediziertes Sales-Setup ist externe Marktnachfrage kaum aktivierbar, was die Plattform dauerhaft von einem einzelnen Kanal abhängig macht.
Risiken
  • Der Mining-Markt reagiert stark auf externe Faktoren wie Regulierung, Netzwerk-Hashrate und Asset-Preise. Die Produktnachfrage kann sich entsprechend rasch verändern.
  • Ohne einen validierten Weg zum Zielkunden fehlt die Grundlage für ein stabiles, skalierbares Wachstum.
Aufwand

Product Discovery und Konzeption über ca. 6 Monate (09/2025 – 02/2026)

7. Empfehlung

Entscheidung

No-Go

Priorisierung

Kontrollierte Beendigung nach unzureichender Marktvalidierung

Nächste Schritte

  • Vollständige Dokumentation aller fachlichen und technischen Aspekte (Berechnungslogik, Datenmodell, Architekturentscheidungen und Validierungsergebnisse).
  • Herunterskalierung auf den internen Betrieb des Auftraggebers: nur die Kernfunktionalität, die für den laufenden Betrieb tatsächlich benötigt wird.
  • Konzept und Logik so aufbewahren, dass bei konkreter Marktnachfrage oder einem neuen Auftraggeber jederzeit wieder hochskaliert werden kann.

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