Daten als Fundament für Entscheidungen, Prozesse und KI

Ziel: Transparenz über den aktuellen Reifegrad der Datenlandschaft schaffen und die wichtigsten Lücken für Reporting, Automatisierung und KI priorisieren.

• Analyse relevanter Datenquellen, Systeme und Schnittstellen
• Bewertung von Datenqualität, Vollständigkeit, Aktualität und Konsistenz
• Ermittlung von Ownership, Verantwortlichkeiten und fachlichen Zuständigkeiten
• Sichtung bestehender Reports, Datenmodelle und Use Cases
• Identifikation der größten Pain Points, Risiken und Quick Wins
• Ableitung einer priorisierten Roadmap für die nächsten Umsetzungsschritte

Ihre Vorteile:

• Klarer, faktenbasierter Ausgangspunkt statt Bauchgefühl
• Schnelle Sichtbarkeit der größten Hebel und Risiken
• Bessere Priorisierung von Investitionen und Maßnahmen
• Weniger Fehlentscheidungen in späteren Plattform- oder Governance-Projekten
• Direkte Grundlage für eine belastbare Umsetzungsroadmap

Ziel: Die wichtigsten Governance-Grundlagen pragmatisch etablieren, damit Daten fachlich eindeutig nutzbar und organisatorisch sauber verantwortet sind.

• Definition eines schlanken Datenmodells und zentraler Fachbegriffe
• Benennung von Data Ownern und Data Stewards
• Festlegung von Qualitätsregeln für kritische Datenobjekte
• Aufbau einfacher Freigabe-, Zugriffs- und Änderungsprozesse
• Einführung erster Standards für Benennung, Klassifikation und Pflege
• Dokumentation der wichtigsten Datenstrukturen und Verantwortlichkeiten

Ihre Vorteile:

• Mehr Vertrauen in Daten und Reports
• Weniger Rückfragen und Abstimmungsschleifen zwischen Fachbereichen
• Schnellere Nutzung neuer Datenquellen ohne Wildwuchs
• Klare Verantwortlichkeiten
• Gute Basis für spätere Skalierung

Ziel: Eine integrierte, skalierbare und anschlussfähige Datenplattform aufbauen, auf der Fachbereiche verlässliche Daten für Analyse, Reporting und KI nutzen können.

• Aufbau einer zentralen Plattform auf Basis von Microsoft Fabric oder Databricks
• Anbindung relevanter Quellsysteme und Datenflüsse
• Harmonisierung und Modellierung von Daten für fachliche Nutzung
• Bereitstellung von Datenprodukten für Reporting, Self-Service Analytics und KI
• Automatisierung von Lade-, Transformations- und Betriebsprozessen
• Berücksichtigung von Skalierung, Sicherheit und Betriebsfähigkeit von Beginn an

Ihre Vorteile:

• Einheitliche Datenbasis statt verteilter Einzellösungen
• Höhere Skalierbarkeit für neue Use Cases und Fachbereiche
• Schnellere Bereitstellung von Reports, Analysen und AI-Szenarien
• Weniger manueller Abstimmungsaufwand und Medienbrüche
• Bessere Wiederverwendbarkeit von Daten, Pipelines und Modellen