Die Herausforderung
Der Hackathon @Davos ist Teil der Digital Lounge während des World Economic Forums. 24 Stunden Zeit, um innovative Lösungen für reale Probleme zu entwickeln – normalerweise in Teams von 2-3 Personen.
Meine Challenge kam von JIVS, einem Anbieter von Enterprise-Migrationssoftware. Das Problem: Ihre mächtige Migrations-Engine produziert komplexe, matrixartige Daten in Excel-Format. Für erfahrene Consultants kein Problem – aber für neue Mitarbeiter oder Stakeholder, die schnell den Status verstehen wollen, eine echte Hürde.
Die Aufgabe: Baue eine visuelle Begleit-Anwendung, die Migrations-Daten verständlich und interaktiv darstellt – ohne die Mächtigkeit der bestehenden Lösung zu ersetzen.
Mein Ansatz: KI als UX-Beschleuniger
Statt nur hübsche Charts zu bauen, wollte ich einen Schritt weiter gehen. Meine Vision: Ein Dashboard, das nicht nur Daten zeigt, sondern sie erklärt.
Die Kernidee: KI-gestützte Empfehlungen, die automatisch auf Probleme hinweisen. Nicht der Benutzer muss die Daten durchforsten – das System sagt ihm, wo es brennt.
Die wichtigsten Features
KI-Empfehlungen
GPT-4o analysiert die Migrationsdaten und gibt proaktive Hinweise wie "Hohe Fehlerrate erkannt" oder "747 Einträge warten auf Verarbeitung".
Natural Language Visualisierung
Benutzer können Charts per Texteingabe erstellen: "Zeig mir fehlerhafte Records nach Objekttyp als Pie Chart."
Trend-Analyse & Prognosen
Historische Datenqualität visualisieren und KI-basierte Vorhersagen für zukünftige Entwicklungen generieren.
Multi-Format Export
Daten und Dashboards als PDF, CSV oder JSON exportieren – für Reports und Stakeholder-Kommunikation.
Der Tech Stack
24 Stunden sind nicht viel Zeit. Ich habe auf bewährte Tools gesetzt, die ich gut kenne:
| Komponente | Technologie |
|---|---|
| Frontend | React 18 + Vite |
| Styling | Tailwind CSS + Framer Motion |
| Charts | Recharts |
| Backend | Node.js + Express |
| Datenbank | SQLite |
| KI-Integration | OpenAI GPT-4o |
| Auth | JWT |
Das Ergebnis: Eine vollständige Full-Stack-Anwendung mit ~8'000 Datensätzen, User-Management, persistenten Dashboards und KI-Features.
Was die Jury überzeugt hat
Bei der Bewertung wurde besonders die Code-Qualität hervorgehoben. In Hackathons sieht man oft Quick-and-Dirty-Lösungen – verständlich bei dem Zeitdruck. Ich habe bewusst auf saubere Architektur geachtet:
- Klare Trennung: Frontend, Backend, Services, Routes – alles an seinem Platz
- Dokumentation: README mit Setup-Anleitung, API-Endpoints, Architektur-Diagramm
- Production-ready: Docker-Compose, Environment-Variables, CI/CD-Pipeline
- UX-Details: Tooltips, Loading-States, Error-Handling, Dark/Light Mode
Feedback der Jury
"Beeindruckende Code-Reife für ein 24-Stunden-Projekt. Die KI-Integration fühlt sich nicht wie ein Gimmick an, sondern bringt echten Mehrwert für weniger erfahrene Benutzer."
Learnings: Solo-Hackathon als Remote-Teilnehmer
Es war mein erstes Mal als Einzelkämpfer bei einem Hackathon, der eigentlich für Teams konzipiert ist. Ein paar Erkenntnisse:
✅ Was gut funktioniert hat
- Keine Abstimmung nötig – ich konnte mein Tempo selbst bestimmen
- Kein Context-Switching zwischen verschiedenen Arbeitsstilen
- Volle Kontrolle über Architektur-Entscheidungen
- Remote = keine Reisezeit, eigenes Setup, eigener Kaffee
❌ Was gefehlt hat
- Kein Sparring-Partner für Ideen
- Müdigkeit trifft härter ohne Team-Energie
- Weniger Scope möglich als mit 2-3 Leuten
- Die Davos-Atmosphäre und das Networking
Fazit
Der Hackathon hat mir wieder gezeigt: Unter Zeitdruck entstehen oft die interessantesten Lösungen. Manchmal braucht es genau diese Einschränkungen, um sich auf das Wesentliche zu konzentrieren.
Falls du ähnliche Herausforderungen hast – komplexe Daten verständlich machen, Dashboards für Enterprise-Anwendungen bauen, KI sinnvoll integrieren – melde dich gerne.
Komplexe Daten verständlich machen?
Ich baue Dashboards und Visualisierungen, die auch Nicht-Techniker verstehen. Mit oder ohne KI.
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