Datenstrategie Beratung: Daten-Roadmap von der Vision bis zur Umsetzung
Pexon Consulting entwickelt Ihre Datenstrategie auf Microsoft Fabric und Azure — von der Reifegrad-Analyse über die Ziel-Datenarchitektur bis zur umsetzbaren Roadmap in 8 Wochen.
Datenstrategie Beratung — Definition und Nutzen für Unternehmen
Datenstrategie Beratung ist die systematische Entwicklung eines Fahrplans, der festlegt, welche Daten ein Unternehmen sammelt, wie es sie speichert und verarbeitet und welche Geschäftsziele damit erreicht werden sollen. Eine Datenstrategie verbindet Geschäftsstrategie, Datenarchitektur und Organisationsstruktur zu einem kohärenten Plan. Laut Bitkom nutzen nur 6 Prozent der deutschen Unternehmen das Potenzial ihrer vorhandenen Daten vollständig. Laut Gartner scheitern bis 2026 rund 60 Prozent aller KI-Projekte an unzureichender Datenqualität. Pexon Consulting ist Microsoft-Partner mit 80 Mitarbeitenden und bringt Umsetzungserfahrung aus über 100 Datenprojekten mit Microsoft Fabric, Azure Data Lake und Power BI in Ihre Datenstrategie ein. Vereinbaren Sie jetzt Ihr kostenloses Erstgespräch.
Warum sich Datenstrategie Beratung für Ihr Unternehmen rechnet
Professionelle Datenstrategie Beratung verwandelt isolierte Datenbestände in einen strukturierten Wettbewerbsvorteil und bildet das Fundament für KI-Projekte, Analytics und datengetriebene Entscheidungen.
Klare Daten-Roadmap statt unkoordinierter Einzelprojekte
Laut MIT Sloan sind Unternehmen mit formaler Datenstrategie 2,5-mal erfolgreicher bei der digitalen Transformation. Eine Datenstrategie priorisiert Use Cases, definiert die Zielarchitektur und verhindert, dass Abteilungen isolierte Datenprojekte ohne Gesamtplan starten.
KI-Readiness durch belastbare Datenbasis und Architektur
Laut Gartner scheitern 60 Prozent aller KI-Initiativen an mangelnder Datenqualität. Eine Datenstrategie stellt sicher, dass Daten in der richtigen Qualität, Struktur und Zugänglichkeit vorliegen, bevor Sie in KI-Modelle, Machine Learning oder generative KI investieren.
Messbare Wertschöpfung statt Daten als Kostenfaktor
Unternehmen mit ausgereifter Datenstrategie erzielen laut MIT Research einen 2,5-fach höheren ROI auf ihre KI-Investitionen. Die Datenstrategie identifiziert konkrete Wertschöpfungs-Use-Cases und macht den Geschäftswert von Datenprojekten messbar.
Ab wann macht Datenstrategie Beratung Sinn?
Unsere Datenstrategie Beratung richtet sich an Unternehmen mit 200 bis 5.000 Mitarbeitenden, die ihre Daten systematisch als Wettbewerbsvorteil nutzen wollen. Typische Kunden haben gewachsene IT-Landschaften mit Datensilos in ERP, CRM und Fachanwendungen, planen KI-Projekte ohne klare Datenbasis oder stehen vor der Einführung einer modernen Datenplattform. Entscheider sind CDOs, IT-Leiter, Geschäftsführer und Bereichsleiter Analytics. Besonders stark sind wir in den Branchen Fertigung, Maschinenbau, Energie, Versicherung und Handel.
Mittelständische Unternehmen mit 200 bis 5.000 Mitarbeitenden in der DACH-Region mit gewachsener Datenlandschaft
CDOs, IT-Leiter und Geschäftsführer, die KI-Projekte planen oder ihre Datenarchitektur modernisieren wollen
Branchen: Fertigung, Maschinenbau, Energie, Versicherung, Handel, Gesundheitswesen
Erfahren Sie mehr über unsere KI-Beratung und Kubernetes-Beratung.
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Typische Einsatzfelder unserer Datenstrategie Beratung
Vom Datenreifegrad-Assessment über die Zielarchitektur bis zur KI-Roadmap: Diese drei Szenarien begegnen uns in der Praxis am häufigsten.
Datenstrategie entwickeln und Datenreifegrad bestimmen
Wir analysieren Ihren aktuellen Datenreifegrad, identifizieren Lücken zwischen Ist-Zustand und Geschäftszielen und entwickeln eine umsetzbare Datenstrategie mit priorisierten Maßnahmen und klarem Zeitplan.
Datenreifegrad-Assessment über alle Dimensionen: Datenqualität, Architektur, Organisation, Kultur und Governance
Stakeholder-Interviews mit Fachbereichen und IT zur Identifikation von Daten-Use-Cases und Schmerzpunkten
Erstellung einer Datenstrategie mit Zielbild, Roadmap und Business-Case-Berechnung für jede Maßnahme
Datenarchitektur und Plattformstrategie definieren
Wir entwerfen Ihre Ziel-Datenarchitektur auf Basis von Microsoft Fabric, Azure Data Lake oder hybriden Ansätzen und definieren, wie Daten aus Quellsystemen fließen, transformiert und bereitgestellt werden.
Bewertung der bestehenden Systemlandschaft: ERP, CRM, Data Warehouse, Data Lake und Fachanwendungen
Design der Ziel-Datenarchitektur mit Datenflüssen, Schichtenmodell und Technologie-Auswahl
Migrationsstrategie von Legacy-Systemen zu Microsoft Fabric oder Azure Data Lake mit konkretem Zeitplan
KI-Readiness und Analytics-Roadmap erstellen
Bevor KI-Projekte starten können, brauchen Unternehmen eine belastbare Datenbasis. Wir prüfen Ihre KI-Readiness, identifizieren die wertvollsten Analytics-Use-Cases und erstellen eine priorisierte KI-Roadmap.
KI-Readiness-Check: Datenqualität, Datenzugang, Infrastruktur und organisatorische Voraussetzungen bewerten
Identifikation der Top-10-Analytics- und KI-Use-Cases mit Aufwand-Nutzen-Bewertung und Quick Wins
KI-Roadmap mit konkreten Meilensteinen, Technologie-Stack und benötigten Kompetenzen
Kernfunktionen: Was steckt im Paket?
Was Pexon Consulting als Datenstrategie Beratung von anderen Anbietern unterscheidet: Wir verbinden strategische Beratung mit technischer Umsetzungskompetenz auf Microsoft-Technologien und liefern Strategie und Implementierung aus einer Hand.
Microsoft-Partner mit Fabric-, Azure- und Power-BI-Expertise
Als zertifizierter Microsoft-Partner setzen wir Datenstrategien mit Microsoft Fabric, Azure Data Lake und Power BI um. Keine Herstellerunabhängigkeit auf dem Papier, sondern echte Implementierungserfahrung aus über 100 Datenprojekten.
Strategie und Umsetzung aus einer Hand
Viele Beratungen liefern nur PowerPoint-Strategien. Pexon Consulting entwickelt Ihre Datenstrategie und setzt sie direkt um — vom Architekturdesign über die Plattform-Implementierung bis zum ersten Power-BI-Dashboard.
80 Spezialisten für Daten, Cloud und KI
Unser Team umfasst Data Engineers, Data Architects, Analytics-Spezialisten und KI-Entwickler. Datenstrategie ist bei uns kein isoliertes Beratungsthema, sondern eingebettet in Datenplattform, Analytics und KI-Umsetzung.
Praxiserprobte Methodik statt theoretischer Frameworks
Unsere Datenstrategie-Methodik basiert auf Erfahrungen aus über 100 Datenprojekten im Mittelstand. Standardisierte Templates für Reifegrad-Assessments und Roadmaps sparen Ihnen Wochen an Eigenentwicklung.
Geschäftswert statt Technologie-Verliebtheit
Wir starten jede Datenstrategie beim Geschäftsziel, nicht bei der Technologie. Jeder Baustein der Roadmap hat einen Business Case mit messbarem ROI — damit Ihre Datenstrategie Wertschöpfung liefert statt IT-Kosten zu produzieren.
KI-Readiness als integraler Bestandteil
Laut Gartner scheitern 60 Prozent der KI-Projekte an der Datenbasis. Jede Datenstrategie von Pexon Consulting enthält eine KI-Readiness-Bewertung und eine Analytics-Roadmap, damit Ihre Datenplattform von Anfang an KI-fähig ist.
Unser Ansatz: In 3 Phasen zum Erfolg
Unser bewährter Ansatz liefert schnelle Ergebnisse und schafft eine nachhaltige Lösung, die mit Ihnen wächst.
Datenreifegrad-Assessment und Stakeholder-Analyse (Woche 1-2)
Phase 1
Wir analysieren Ihren aktuellen Datenreifegrad über alle relevanten Dimensionen, führen Stakeholder-Interviews durch und identifizieren die größten Lücken zwischen Ist-Zustand und Geschäftszielen.
- Datenreifegrad-Assessment über sechs Dimensionen: Strategie, Qualität, Architektur, Governance, Organisation und Kultur
- Stakeholder-Interviews mit Geschäftsführung, Fachbereichen und IT zur Erfassung aller Datenanforderungen und Schmerzpunkte
- Bestandsaufnahme der Datenlandschaft: Quellsysteme, Datenflüsse, Qualitätsprobleme und bestehende Analytics-Lösungen
Datenstrategie und Zielarchitektur entwickeln (Woche 3-5)
Phase 2
Auf Basis der Assessment-Ergebnisse entwickeln wir Ihre Datenstrategie mit Zielbild, Datenarchitektur, priorisierten Use Cases und einer Roadmap mit konkreten Meilensteinen und Business Cases.
- Definition des strategischen Zielbilds mit Leitprinzipien für Datenmanagement, Analytics und KI-Einsatz
- Design der Ziel-Datenarchitektur auf Microsoft Fabric oder Azure Data Lake mit Schichtenmodell und Datenflüssen
- Priorisierte Roadmap mit Quick Wins, mittelfristigen Maßnahmen und langfristiger Vision inklusive Business-Case-Berechnung
Umsetzungsstart und Quick Wins realisieren (Woche 6-8)
Phase 3
Wir starten die Umsetzung der ersten Roadmap-Maßnahmen, setzen Quick Wins um und übergeben Ihrem Team alle Ergebnisse mit Schulung und Dokumentation für die eigenständige Weiterführung.
- Implementierung der ersten Quick Wins: Datenintegration, erstes Power-BI-Dashboard oder Datenqualitäts-Maßnahmen
- Organisatorische Verankerung: Rollen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsprozesse für das Datenmanagement definieren
- Übergabe der Datenstrategie-Dokumentation mit Schulung und konkretem Umsetzungsplan für die nächsten 12 Monate
Sichern Sie sich Ihre kostenfreie Erstberatung
Analyse Ihres individuellen Bedarfs
Erste Empfehlungen zu passenden Produkten und Umsetzungsstrategien
Transparente Einblicke in unsere Methoden, Technologien & Referenzen
Ihr Nutzen auf einen Blick: Von „Vorher“ zu „Nachher“
Der Unterschied zwischen unkoordiniertem Datenmanagement und einer professionellen Datenstrategie zeigt sich in Entscheidungsqualität, KI-Fähigkeit und messbarer Wertschöpfung.
Vorher
Datensilos in ERP, CRM und Fachanwendungen — jede Abteilung arbeitet mit eigenen Datenbeständen und Excel-Exporten
KI-Projekte scheitern, weil die Datenbasis nicht stimmt — laut Gartner betrifft das 60 Prozent aller KI-Initiativen
IT-Abteilung reagiert auf Ad-hoc-Datenanfragen statt proaktiv eine Datenplattform aufzubauen
Geschäftsführung trifft Entscheidungen auf Basis von Bauchgefühl, weil verlässliche Daten fehlen oder zu spät kommen
Nachher
Zentrale Datenplattform auf Microsoft Fabric mit einheitlicher Datenbasis für alle Fachbereiche und Analytics-Anwendungen
KI-Projekte starten auf einer belastbaren Datenbasis — strukturierte Daten, klare Datenzugänge und definierte Qualitätsstandards
Priorisierte Roadmap mit Business Cases sorgt dafür, dass Datenprojekte Wertschöpfung liefern statt IT-Kosten zu produzieren
Power-BI-Dashboards liefern Entscheidungsgrundlagen in Echtzeit — von der Geschäftsführung bis zum Fachbereich
Doppelter Mehrwert für Ihr Unternehmen
Für die Unternehmensführung
Daten als strategischer Vermögenswert: Laut McKinsey haben datengetriebene Unternehmen eine 23-fach höhere Wahrscheinlichkeit, neue Kunden zu gewinnen. Eine Datenstrategie macht Daten vom Kostenfaktor zum Wettbewerbsvorteil — mit konkreten Use Cases und messbarem ROI statt diffuser Digitalisierungsversprechen.
Investitionsschutz für KI-Projekte: Deutsche Unternehmen investieren Milliarden in KI, doch laut Gartner scheitern 60 Prozent der Projekte an der Datenbasis. Eine Datenstrategie stellt sicher, dass Ihre KI-Investitionen auf einem soliden Fundament stehen und den erwarteten Geschäftswert liefern.
Klarheit über Prioritäten und Kosten: Die Datenstrategie liefert eine priorisierte Roadmap mit Business-Case-Berechnung für jede Maßnahme. Die Geschäftsführung sieht auf einen Blick, welche Datenprojekte den höchsten ROI versprechen und welche Investitionen dafür nötig sind.
Für Fachbereiche und IT
Ende der Ad-hoc-Datenanfragen: Statt auf jede Datenanfrage einzeln zu reagieren, schafft die Datenstrategie eine Self-Service-Plattform mit Power BI und Microsoft Fabric. Fachbereiche greifen eigenständig auf aufbereitete Daten zu — die IT wird vom Flaschenhals zum Enabler.
Klare Architektur statt Wildwuchs: Die Ziel-Datenarchitektur definiert verbindlich, wie Daten fließen, transformiert und bereitgestellt werden. Neue Datenprojekte folgen einheitlichen Standards statt eigener Insellösungen — das spart Entwicklungszeit und reduziert technische Schulden.
Datenqualität als Grundlage für Vertrauen: Laut IBM verbringen Mitarbeitende bis zu 27 Prozent ihrer Arbeitszeit mit der Korrektur fehlerhafter Daten. Die Datenstrategie definiert Qualitätsstandards und automatisierte Prüfprozesse, damit Fachbereiche ihren Daten vertrauen können.
Datenstrategie Beratung — Professional
Komplette Datenstrategie in 8 Wochen: Reifegrad-Assessment, Stakeholder-Analyse, Ziel-Datenarchitektur, priorisierte Roadmap mit Business Cases und Umsetzungsstart der ersten Quick Wins.
Ihre Investition
ab Ab 18.000 EUR
Datenreifegrad-Assessment über sechs Dimensionen mit Benchmark-Vergleich
Stakeholder-Interviews und Anforderungsanalyse mit Fachbereichen und IT
Ziel-Datenarchitektur auf Microsoft Fabric oder Azure Data Lake mit Schichtenmodell
Priorisierte Roadmap mit Business-Case-Berechnung für jede Maßnahme
KI-Readiness-Bewertung und Analytics-Use-Case-Priorisierung
Umsetzungsstart mit Quick Wins und Schulung Ihres Teams
100% unverbindlich mit echtem Mehrwert
Drei Pakete für Datenstrategie Beratung — vom kompakten Reifegrad-Check über die umfassende Datenstrategie bis zur langfristigen Begleitung bei der Umsetzung Ihrer Daten-Roadmap.
Datenreifegrad-Check
Einwöchiges Assessment Ihres Datenreifegrads mit konkreten Handlungsempfehlungen und priorisierter Maßnahmenliste. Ideal als Entscheidungsgrundlage für die Geschäftsführung.
Ab 4.900 EUR
Datenreifegrad-Assessment über sechs Dimensionen mit Benchmark-Vergleich gegen Branchenstandards
Analyse der bestehenden Datenlandschaft: Quellsysteme, Datenflüsse, Qualitätsprobleme und Datensilos
Identifikation der Top-5-Quick-Wins mit Aufwand-Nutzen-Bewertung
Management-Report mit Reifegrad-Score und priorisierter Handlungsempfehlung
Datenstrategie Professional
Komplette Datenstrategie in 8 Wochen: Assessment, Zielarchitektur, Roadmap mit Business Cases und Umsetzungsstart — die Grundlage für Ihre datengetriebene Transformation.
Ab 18.000 EUR
Alles aus dem Datenreifegrad-Check
Ziel-Datenarchitektur auf Microsoft Fabric oder Azure Data Lake mit Schichtenmodell und Datenflüssen
Priorisierte Roadmap mit Business-Case-Berechnung und KI-Readiness-Bewertung
Umsetzungsstart der ersten Quick Wins und Schulung Ihres Teams
Datenstrategie Enterprise
Umfassende Datenstrategie mit langfristiger Umsetzungsbegleitung, quartalsweisen Reviews und kontinuierlicher Optimierung für Unternehmen mit komplexen Datenlandschaften.
Ab 38.000 EUR
Alles aus dem Professional-Paket
Umsetzungsbegleitung über 6 Monate mit quartalsweisen Strategy Reviews und Roadmap-Anpassungen
Aufbau eines internen Data-Teams mit Rollenmodell, Kompetenzmatrix und Schulungsprogramm
Implementierung der Datenplattform auf Microsoft Fabric mit Power-BI-Dashboards und Datenintegration
Ihre Experten
Wir verbinden strategisches Know-how mit technologischer Exzellenz.
Phillip Pham
Geschäftsführer
Constantin Budin
Lead Consultant Data & AI
100% unverbindlich mit echtem Mehrwert
Häufige Fragen
Zusammenfassung einiger Fragen unserer Kunden
Was ist Datenstrategie Beratung?
Datenstrategie Beratung ist die systematische Entwicklung eines Fahrplans, der festlegt, wie ein Unternehmen Daten sammelt, speichert, verarbeitet und für Geschäftsziele nutzt. Im Gegensatz zu Data Governance, die sich auf Regeln, Rollen und Compliance für bestehende Daten konzentriert, definiert die Datenstrategie die übergreifende Vision, die Zielarchitektur und die Roadmap zur datengetriebenen Wertschöpfung. Laut Bitkom nutzen nur 6 Prozent der deutschen Unternehmen ihre vorhandenen Daten vollständig. Eine professionelle Datenstrategie schließt diese Lücke und bildet die Grundlage für Analytics, KI und datengetriebene Entscheidungen.
Was kostet Datenstrategie Beratung?
Ein Datenreifegrad-Check mit konkreten Handlungsempfehlungen beginnt bei 4.900 EUR und dauert eine Woche. Die umfassende Datenstrategie mit Zielarchitektur, Roadmap und Umsetzungsstart kostet ab 18.000 EUR bei einer Laufzeit von 8 Wochen. Enterprise-Datenstrategien mit langfristiger Umsetzungsbegleitung starten bei 38.000 EUR. Zum Vergleich: Laut Gartner verlieren Unternehmen durch mangelnde Datenqualität durchschnittlich 12,9 Millionen EUR pro Jahr — eine Datenstrategie amortisiert sich in der Regel innerhalb weniger Monate.
Datenstrategie vs. Data Governance — Was ist der Unterschied?
Die Datenstrategie definiert die übergreifende Vision und Roadmap: Welche Daten brauchen wir, wie sieht die Zielarchitektur aus und welche Geschäftsziele wollen wir mit Daten erreichen? Data Governance hingegen regelt den operativen Umgang mit vorhandenen Daten: Wer darf auf welche Daten zugreifen, welche Qualitätsstandards gelten und wie wird Compliance mit DSGVO oder EU Data Act sichergestellt? Datenstrategie ist das Wohin, Data Governance ist das Wie. Beide ergänzen sich: Die Datenstrategie gibt die Richtung vor, Data Governance sorgt für die Einhaltung der Regeln auf dem Weg dorthin.
Wie lange dauert die Entwicklung einer Datenstrategie?
Ein kompakter Datenreifegrad-Check dauert eine Woche und liefert erste Handlungsempfehlungen. Die vollständige Datenstrategie mit Assessment, Zielarchitektur und priorisierter Roadmap erarbeiten wir in 6 bis 8 Wochen. Die anschließende Umsetzungsphase erstreckt sich je nach Komplexität über 3 bis 12 Monate. Wichtig: Erste Quick Wins wie Datenintegration oder ein Power-BI-Dashboard setzen wir bereits in der Strategiephase um, damit Sie frühzeitig Ergebnisse sehen.
Braucht jedes Unternehmen eine Datenstrategie?
Sobald ein Unternehmen datengetriebene Entscheidungen treffen, KI-Projekte starten oder Datensilos auflösen will, ist eine Datenstrategie der effizienteste Startpunkt. Laut McKinsey haben datengetriebene Unternehmen eine 23-fach höhere Wahrscheinlichkeit, neue Kunden zu gewinnen, und eine 6-fach höhere Wahrscheinlichkeit, diese zu halten. Ohne Datenstrategie entstehen Insellösungen, doppelte Datenhaltung und KI-Projekte ohne belastbare Grundlage. Besonders für Unternehmen ab 200 Mitarbeitenden mit gewachsener IT-Landschaft ist eine formale Datenstrategie der Unterschied zwischen koordinierter Transformation und teurem Aktionismus.
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