Erst wissen, wo Sie stehen.

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Wir nehmen Ihre Datenlandschaft auf, bewerten den Reifegrad und erarbeiten mit Ihnen ein Zielbild samt Governance-Framework. Einzeln beauftragbar, ohne Anschlussverpflichtung.

Wann sich das lohnt

Im Haus gehen die Vorstellungen auseinander

IT und Fachbereiche haben unterschiedliche Bilder davon, was mit Daten passieren soll. Es fehlt ein gemeinsamer Stand, bevor investiert wird.

Es gibt Daten, aber keine Entscheidungen

Zahlen sind vorhanden, werden aber nicht genutzt — weil niemand ihnen traut, weil sie an verschiedenen Stellen anders aussehen oder weil unklar ist, wer sie freigeben darf.

KI steht im Raum, die Grundlage fehlt

Es gibt den Wunsch nach KI-Anwendungen, aber noch keine Einordnung, welche Fälle sich lohnen und was dafür an Daten und Regeln vorhanden sein muss.

Fünf Schritte, jeder mit einem Ergebnis

Die Schritte bauen aufeinander auf. Wenn Sie nur die Bestandsaufnahme brauchen, hört es nach Schritt zwei auf.

  1. 01

    Ist-Analyse

    Gemeinsam mit den zuständigen Ansprechpartnern aus IT und Fachbereichen analysieren wir die bestehende Datenlandschaft: relevante Systeme, Datenquellen, Prozesse sowie die bestehenden Governance-Strukturen.

    Dokumentierte Übersicht der Ausgangslage mit identifizierten Handlungsfeldern und ersten Optimierungspotenzialen.

  2. 02

    Datenkultur und Reifegrad

    Anhand eines strukturierten Fragenkatalogs bewerten wir den aktuellen Reifegrad im Umgang mit Daten und analysieren, wie stark datenbasierte Entscheidungen bereits in operative und strategische Prozesse eingebunden sind.

    Reifegradeinschätzung mit konkreten Handlungsempfehlungen zur Weiterentwicklung.

  3. 03

    Datenstrategie

    Mit den relevanten Stakeholdern definieren wir ein strategisches Zielbild für die künftige Nutzung von Daten. Dabei identifizieren und priorisieren wir konkrete Use Cases nach fachlichem und wirtschaftlichem Mehrwert.

    Abgestimmtes Zielbild mit priorisierten Handlungsfeldern und einer Einordnung künftiger Daten- und KI-Initiativen.

  4. 04

    Data-Governance-Framework

    Ein praxistaugliches Framework mit klaren Rollen und Verantwortlichkeiten, standardisierten Prozessen zur Sicherung der Datenqualität sowie Richtlinien für Datenfreigabe, Datenherkunft und einheitliche Begriffsdefinitionen.

    Abgestimmtes Governance-Framework als Grundlage für die schrittweise Einführung im Unternehmen.

  5. 05

    Datenschutz und Compliance

    Wir analysieren die relevanten DSGVO-Anforderungen sowie branchenspezifische Vorgaben und entwickeln ein Datenschutz- und Compliance-Konzept inklusive Rollenmodell, Lösch- und Archivierungslogik sowie Anforderungen an das Audit-Logging. Dazu die Leitplanken für Infrastruktur und Tooling.

    Dokumentierte Anforderungen mit konkreten Handlungsempfehlungen für die Umsetzung.

Das Ergebnis gehört Ihnen, auch wenn Sie damit zu jemand anderem gehen. Und in allen Phasen sind Ihre Leute dabei: Ziel ist nicht ein Dokument, das im Regal landet, sondern ein Haus, das danach selbst weiterarbeiten kann.

Was am Ende auf dem Tisch liegt

Bestandsaufnahme

Dokumentierte Ausgangslage: Systeme, Datenquellen, Prozesse, Handlungsfelder.

Reifegradeinschätzung

Wo Ihr Haus im Umgang mit Daten steht, mit Handlungsempfehlungen.

Zielbild und Use-Case-Priorisierung

Abgestimmtes Zielbild, priorisierte Handlungsfelder, Einordnung von Daten- und KI-Vorhaben.

Governance-Framework

Rollen, Prozesse zur Datenqualität, Regeln für Freigabe, Herkunft und Begriffe.

Datenschutz- und Compliance-Konzept

Rollenmodell, Lösch- und Archivierungslogik, Audit-Logging, branchenspezifische Anforderungen.

Infrastruktur-Leitplanken

Rahmenbedingungen für Tooling und Betrieb als Grundlage der technischen Umsetzung.

Wenn aus dem Zielbild eine Plattform werden soll, geht es weiter im Geschäftsbereich Data Science & BI.

Wo stehen Sie gerade?

Der Einstieg ist meist ein halbtägiger Workshop vor Ort: bestehende Systeme, Datenquellen, Verantwortlichkeiten, Prioritäten. Danach wissen beide Seiten, was die Plattform leisten soll und wo man anfängt.

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