Daten- und Plattformreife

Eine Prüfung, ob Ihre Daten, Systeme und Plattform die von Ihnen gewählten Anwendungsfälle tragen können: Qualität, Zugriff, Architektur und Passung.

Typische Dauer: 3–6 Wochen

Daten- und Plattformreife

Bewertung Typische Dauer: 3–6 Wochen

Eine Prüfung, ob Ihre Daten, Systeme und Plattform die von Ihnen gewählten Anwendungsfälle tragen können: Qualität, Zugriff, Architektur und Passung.

Für wen

Teams, die Anwendungsfälle gewählt haben oder vor einer Plattformentscheidung stehen.

Was Sie erhalten

  • Erkenntnisse zu Datenqualität und Datenzugriff
  • Ein Überblick über Architektur und Plattformpassung
  • Die Lücken, mit dem Aufwand für jede Schließung
  • Eine Empfehlung, was zuerst behoben werden sollte

So funktioniert es

1. Umfang2. Prüfen3. Bewerten4. Bericht
Daten- und Plattformreife
DatenqualitätDatenzugriffArchitekturPlattformpassung Illustratives Beispiel, keine Kundendaten.

Häufige Fragen

Was bedeutet Datenreife für KI?

Sie bedeutet, dass Ihre Daten zugänglich, sauber, gesteuert und von ausreichender Qualität für die geplanten Anwendungsfälle sind. Die meisten Unternehmen haben Daten, aber sie sind noch nicht so verbunden, gekennzeichnet oder verwaltet, dass ein KI-Modell zuverlässig daraus lernen kann.

Brauchen wir ein Data Warehouse, bevor wir ein KI-Projekt starten?

Nicht immer. Es hängt vom Anwendungsfall ab. Manche KI-Anwendungen laufen direkt auf operativen Daten, andere brauchen eine konsolidierte Datenschicht. Wir bewerten, welche Dateninfrastruktur jeder Anwendungsfall mindestens braucht, bevor wir eine Plattforminvestition empfehlen.

Wie lange dauert es, Daten KI-tauglich zu machen?

Für einen fokussierten Anwendungsfall dauert ein Sprint zur Datenreife in der Regel vier bis sechs Wochen. Die vollständige Datenplattform für das ganze Unternehmen ist ein Programm in Phasen, meist drei bis sechs Monate, je nach Zahl der Quellsysteme und Ausgangsqualität der Daten.

Worin unterscheiden sich Datenreife und Data Governance?

Datenreife beschreibt, ob Ihre Daten einen bestimmten KI-Anwendungsfall tragen können: Qualität, Zugriff, Format. Data Governance ist das laufende Regelwerk mit Verantwortlichkeiten dafür, wie Daten in der Organisation verwaltet werden. Beides ist nötig, denn Governance erhält die Datenreife auf Dauer.

Was typischerweise folgt

Brauchen Sie dafür eine Plattform? Siehe Partner. Brauchen Sie Fachkräfte für die Umsetzung? Siehe KI-Spezialisten.

Sagen Sie uns, was Sie mit KI erreichen möchten.

Beginnen Sie mit einem KI-Reifegrad-Assessment: eine bewertete Liste von Anwendungsfällen und eine klare Roadmap.