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Eine Beraterin berät zwei Kunden.

Data & AI Strategy, die zu klaren Entscheidungen führt.

Wir entwickeln mit euch ein belastbares Zielbild für Daten und AI. Dazu priorisieren wir Use Cases, definieren Daten- und Plattformleitplanken und klären, wie Governance, Organisation und Investitionen zusammenspielen. Das Ergebnis ist eine verständliche Strategie mit klarer Roadmap für die Umsetzung.

Diese Unternehmen vertrauen uns.

BASF
DHL
RWE
Krombacher
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CFAB
Hey Marly
3Bears
Rot-Weiss Essen
Ausgangslage

Wann braucht ihr eine Data & AI Strategy?

Viele Unternehmen haben bereits einzelne Datenprojekte, Plattforminitiativen und erste AI-Use-Cases. Was häufig fehlt, ist eine gemeinsame Richtung.

Zu viele Initiativen konkurrieren um Budget

Fachbereiche, IT und Management treiben unterschiedliche Themen parallel voran. Ohne gemeinsame Prioritäten verteilen sich Budget und Kapazität auf zu viele Einzelvorhaben.

Daten entstehen projektweise

Jeder Use Case baut eigene Pipelines, Modelle und Schnittstellen. Wiederverwendung bleibt gering und neue Anforderungen beginnen immer wieder bei der Datenintegration.

Technologieentscheidungen kommen zu früh

Plattformen und Tools werden diskutiert, bevor Ziele, Anforderungen, Datenprodukte und Betriebsverantwortung abgestimmt sind.

Verantwortlichkeiten bleiben unklar

Es fehlt eine eindeutige Antwort darauf, wer Datenprodukte verantwortet, Governance durchsetzt, Standards definiert und den Betrieb übernimmt.

Der Business Value ist schwer vermittelbar

Initiativen klingen technologisch interessant, lassen sich aber kaum in messbare Ziele, Investitionsentscheidungen und eine nachvollziehbare Roadmap übersetzen.

Eine belastbare Data & AI Strategy verbindet Geschäftsziele, Use Cases, Daten, Plattform und Organisation in einem gemeinsamen Zielbild.
Entscheidungen

Diese Entscheidungen legt die Strategie fest

Ziele und strategische Handlungsfelder

Wir übersetzen Geschäftsziele in konkrete Prioritäten für Daten, Analytics, Machine Learning und GenAI.

Priorisierte Use Cases

Wir bewerten Initiativen nach Business Value, Machbarkeit, Datenverfügbarkeit, Risiko und strategischer Relevanz.

Daten und Datenprodukte

Wir identifizieren relevante Datendomänen und wiederverwendbare Datenprodukte, auf denen mehrere Use Cases aufbauen können.

Plattform und Architektur

Wir definieren Leitplanken für Integration, Verarbeitung, Analytics, AI, Security, Governance und Betrieb.

Governance und Operating Model

Wir klären Rollen, Ownership, Entscheidungswege und das Zusammenspiel zwischen Fachbereichen, Data Teams, IT und Management.

Roadmap und Investitionsreihenfolge

Wir übersetzen das Zielbild in konkrete Maßnahmen, Abhängigkeiten und realistische Investitionsschritte.

Ergebnisse

Was ihr konkret erhaltet

Fünf Arbeitsergebnisse, die eure Data & AI Strategy greifbar und umsetzbar machen.

1

Strategy on a Page

Die Strategie auf einen Blick, für Management-Abstimmung und als Referenz für alle Beteiligten.

  • Strategische Ziele
  • Zentrale Handlungsfelder
  • Leitprinzipien
  • Priorisierte Initiativen
  • Zentrale Entscheidungen und nächste Schritte
2

Use-Case-Portfolio

Eine strukturierte, bewertete und priorisierte Liste eurer Data-&-AI-Initiativen.

  • Strukturierte Use-Case-Liste
  • Bewertung nach Business Value und Machbarkeit
  • Einordnung von Voraussetzungen und Risiken
  • Klare Empfehlung zu Prioritäten
  • Trennung zwischen kurzfristigen und strategischen Initiativen
3

Daten- und Plattformzielbild

Leitplanken für Datendomänen, Plattformarchitektur und den Technologie-Stack.

  • Relevante Datendomänen
  • Priorisierte Datenprodukte
  • Leitplanken für Datenqualität und Wiederverwendung
  • Anforderungen an Zielarchitektur und Integration
  • Anforderungen an BI, Analytics, ML und GenAI
  • Einordnung bestehender und zukünftiger Technologien
4

Governance und Operating Model

Rollen, Ownership und Entscheidungsprozesse für den Alltag zwischen Fachbereichen, Data Teams, IT und Management.

  • Rollen und Verantwortlichkeiten
  • Ownership für Datenprodukte und Plattform
  • Zentrale und dezentrale Aufgaben
  • Governance- und Entscheidungsprozesse
  • Leitplanken für Self-Service
  • Anforderungen an Kompetenzen und Enablement
5

Roadmap und Investitionsplan

Die priorisierte Umsetzungsreihenfolge inklusive Abhängigkeiten und Entscheidungspunkten.

  • Priorisierte Maßnahmen
  • Sinnvolle Umsetzungsreihenfolge
  • Abhängigkeiten und Entscheidungspunkte
  • Kurzfristige nächste Schritte
  • Mittelfristige Ausbaustufen
  • Grundlage für Budget- und Ressourcenplanung
Vorgehen

In 2 bis 4 Wochen zur belastbaren Data & AI Strategy

Drei Phasen, klare Entscheidungen und ein gemeinsamer Arbeitsrhythmus mit euren relevanten Stakeholdern.

1
Woche 1

Verstehen

Wir erfassen strategische Ziele, laufende Initiativen, Datenlandschaft, Organisation und technische Rahmenbedingungen.

Typische Inputs
  • Strategische Unternehmensziele
  • Bestehende Data-, Analytics- und AI-Initiativen
  • Relevante Datenquellen und Datenqualität
  • Aktuelle Plattformen und Werkzeuge
  • Governance, Rollen und Verantwortlichkeiten
  • Interne Kompetenzen und Betriebsmodell
  • Laufende Investitionen und Abhängigkeiten
Ergebnis

Transparenter Status quo und zentrale Entscheidungsfragen

2
Woche 2–3

Bewerten

Wir vergleichen Use Cases, Datenbedarfe, Plattformoptionen und organisatorische Voraussetzungen.

Dabei betrachten wir
  • Erwarteten Business Value
  • Strategische Relevanz
  • Technische und organisatorische Machbarkeit
  • Datenverfügbarkeit und Datenqualität
  • Governance- und Compliance-Anforderungen
  • Integrations- und Betriebsaufwand
  • Investitionsbedarf und Time-to-Value
Ergebnis

Priorisierte Handlungsfelder und belastbare Entscheidungen

3
Woche 3–4

Ausrichten

Wir stimmen das Zielbild ab und übersetzen die Entscheidungen in eine umsetzbare Roadmap.

Ergebnis

Data & AI Strategy mit klarer Reihenfolge, Verantwortlichkeiten und Management-Handout

In 2 bis 4 Wochen von einzelnen Initiativen zu einer gemeinsamen Data-&-AI-Richtung.
Zusammenspiel

Eine gemeinsame Strategie für Daten und AI

Eine belastbare AI Strategy braucht geeignete Daten, klare Verantwortlichkeiten und einen realistischen Betriebsweg. Deshalb verbinden wir vier Ebenen.

Geschäftsziele und Use Cases

Welche Probleme sollen gelöst werden und welche Initiativen haben den größten Hebel?

Daten und Datenprodukte

Welche Daten werden mehrfach benötigt und wo braucht es verbindliche Ownership und Qualitätsstandards?

Plattform und Governance

Welche Architektur, Sicherheitsregeln und Standards unterstützen die priorisierten Workloads?

Operating Model und Umsetzung

Welche Rollen, Kompetenzen und Prozesse werden benötigt, damit die Strategie im Alltag trägt?

Mitarbeiterstimme
Viele Unternehmen sammeln Daten. Wir helfen dabei, daraus Antworten zu machen mit modernen Tools, klarem Fokus und echtem Verständnis fürs Business.
Alexander Rabe
Alexander RabeCo-Founder & Head of Data & AI

Erfahrung aus mehr als 80 Data-&-AI-Projekten.

Strategie, die sich umsetzen lässt

Wir verbinden strategische Beratung mit Erfahrung aus Zielarchitektur, Data Engineering, Governance, Analytics, Machine Learning und GenAI. Dadurch entstehen Roadmaps, die Umsetzungsteams direkt weiterverwenden können. Wir beginnen bei euren Geschäftszielen, Use Cases und organisatorischen Voraussetzungen. Bestehende oder geplante Technologien bewerten wir danach, wie gut sie das Zielbild unterstützen.

10+

Jahre Erfahrung mit Data-Plattformen

80+

abgeschlossene Projekte

30+

Databricks-Zertifizierungen

28

Consultants und Developer

8+

abgedeckte Branchen

Unsere Erfahrung reicht von Data Strategy und Zielarchitektur über Plattformmodernisierung bis zum Aufbau produktiver Lakehouse-, Analytics- und AI-Lösungen.

Welche Data & AI Strategy passt zu euren Zielen?

In einem ersten Gespräch klären wir eure Ausgangslage, die anstehenden Entscheidungen und den sinnvollen Umfang der Strategiearbeit.

In diesem Gespräch geht es um:
  • strategische Ziele und laufende Initiativen
  • relevante Daten-, Plattform- und Governance-Fragen
  • prioritäre Business- und AI-Use-Cases
  • den benötigten Umfang der Strategiearbeit
  • realistische nächste Schritte für eure Organisation
Alexander Rabe
Alexander Rabe
Co-Founder · Head of Data & AI

Unsere Experten

Alexander Cuhls  · Senior IT Consultant
Alexander Rabe, Co-Founder & Head of Data & AI
Alexander Schwabe  ·  Senior Data Consultant
Armend Ukzmaili · Junior ERP Consultant
Caren Moussaoui | Werkstudent Data Engineer
Dr. Issar Arab | Lead Data Engineer
Ilia Davydov | Senior Python Developer
Jana Mogale |  HR & Office Manager
Jarek Jarosław | Python Software Developer
Joscha Hasselbeck | Senior ERP Consultant
Jurate Vaistaraite |Data Engineer
Lars Schymonski · Co-Founder · Head of Development
Malte Berneaud-Kötz | Senior Data Engineer
Nico Ziemski · Co-Founder · Head of ERP
Patryk Hanusek | Principal IT Consultant
Pia Weitzenbürger | Junior Marketing Managerin
Rahman Mahbubur | Software Engineer
Reihaneh Hosseini | Werkstudentin Data Engineer
Riyadh Bendaho | Python Software Developer
Saleh Isso | Werkstudent IT Consultant
Samantha Ünal | Senior ERP Consultant
Tamjid Rayhan | Software Engineer
Taurean Williams | IT Consultant
Vinh Dao | Business Development Manager
Wolfgang Rabe | IT Support

FAQ

Häufige Fragen zur Data & AI Strategy.

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