Datenstrategie und Datenarchitektur: Fundament für alle KI-Projekte
Beratung vor dem ersten oder zweiten größeren KI-Projekt. Daten-Inventar, Architekturentscheidung und priorisierte Roadmap. Kein KI-Projekt auf Sand bauen.
KI braucht gute Daten
Die häufigste Ursache gescheiterter KI-Projekte ist nicht das falsche Modell – sondern fehlende, schlechte oder falsch strukturierte Daten. Wer ohne Datenstrategie startet, baut auf Sand: Datensilos in ERP, CRM, Excel und Maschinen, keine einheitliche Terminologie, keine Data Owner. Diese Beratung analysiert den aktuellen Datenzustand, definiert die Zielarchitektur (Data Lakehouse, Data Mesh oder klassisches DWH) und liefert eine priorisierte Roadmap. Pexon Consulting berät Unternehmen mit 300 bis 3.000 Mitarbeitern in DACH vor dem ersten oder zweiten größeren KI-Projekt. Zielgruppe sind CTO, CDO und Geschäftsführer. Dauer 4 bis 5 Wochen.
Drei Ergebnisse der Datenstrategie-Beratung
Die Beratung schafft Klarheit über Datenbasis und Architekturpfad.
Datenquellen-Inventar mit Qualitätsbewertung
ERP, CRM, MES, Sensordaten, Excel – alle Quellen erfasst. Vollständigkeit, Aktualität und Konsistenz je Use Case bewertet.
Architektur-Empfehlung begründet
Data Lakehouse (Microsoft Fabric, Databricks), Data Mesh oder klassisches DWH. Vergleich der Optionen nach Kosten, Komplexität und Skalierbarkeit.
Priorisierte Roadmap
Quick Wins (0–3 Monate), Aufbauphase (3–12 Monate), Zielbild (12–24 Monate). KI-Use-Case-Datenanforderungen für Top-3 geplante Projekte dokumentiert.
Ab wann macht Pexon Datenstrategie und -architektur Sinn?
Die Datenstrategie-Beratung lohnt sich für Unternehmen mit 300 bis 3.000 Mitarbeitern in DACH vor dem ersten oder zweiten größeren KI-Projekt. Besonders geeignet sind Organisationen, die unsicher sind: Welche Daten brauchen wir? Sind unsere Daten gut genug? Wohin damit – Azure, on-premise, Lakehouse?
KI-Projekte geplant – aber unklar, welche Daten benötigt werden und ob Qualität ausreicht
Datensilos in ERP, CRM, Excel – keine einheitliche Terminologie, keine Data Owner
CTO oder CDO will Architekturentscheidung vor Projektstart – nicht währenddessen
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Drei Schwerpunkte der Beratung
Typische Deliverables nach Beratungsabschluss.
Daten-Inventar und Qualitäts-Assessment
Alle relevanten Datenquellen erfassen. Qualitätsprobleme, Zuständigkeiten und Datenqualität je Use Case bewertet.
Datenquellen-Inventar: ERP, CRM, MES, Sensordaten, Excel
Qualitätsbewertung: Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz
Data Owner und Zuständigkeiten je Quelle
Architektur-Entscheidungsvorlage
Data Lakehouse, Data Mesh oder klassisches DWH. Begründete Empfehlung mit Vergleich Kosten, Komplexität, Skalierbarkeit.
Optionen: Data Lakehouse (Fabric/Databricks), Data Mesh, klassisches DWH
Vergleich und Bewertung je Option
Empfehlung mit Begründung
Data Governance und Roadmap
Data Owner, Glossar, Zugriffsrechte-Konzept. Priorisierte Roadmap von aktuellem Zustand zu KI-ready-Infrastruktur.
Data Governance Grundgerüst: Data Owner, Glossar, Zugriffsrechte
KI-Use-Case-Datenanforderungen für Top-3 geplante Projekte
Priorisierte Roadmap: Quick Wins bis Zielbild 24 Monate
Kernfunktionen: Was steckt im Paket?
Pexon Consulting berät zu Datenstrategie und -architektur mit Fokus auf KI-Readiness.
Vor Projektstart
Beratung vor dem ersten oder zweiten größeren KI-Projekt. Fundament legen, bevor Ressourcen fließen.
Architektur-Empfehlung begründet
Kein Verkauf einer Lösung. Optionen verglichen, Empfehlung mit Begründung. Entscheidungssicherheit für Geschäftsführung.
KI-Use-Case-Datenanforderungen
Konkrete Datenanforderungen für Top-3 geplante KI-Projekte. Kein abstraktes Konzept – handlungsrelevante Deliverables.
Präsentation für Geschäftsführung
Ergebnisse aufbereitet für Vorstand und IT-Leitung. Entscheidungsgrundlage für nächste Schritte.
DACH und Mittelstand-erprobt
Beratung basiert auf Projekten bei Unternehmen vergleichbarer Größe. Keine Theorie aus Großkonzernen.
Handlungsrelevante Roadmap
Quick Wins bis Zielbild. Nächste Schritte priorisiert – keine abstrakte Langzeitvision ohne Umsetzungspfad.
Unser Ansatz: In 3 Phasen zum Erfolg
Unser bewährter Ansatz liefert schnelle Ergebnisse und schafft eine nachhaltige Lösung, die mit Ihnen wächst.
Daten-Inventar und Qualitäts-Assessment
Phase 1
Erfassung aller relevanten Datenquellen, Qualitätsbewertung und Zuständigkeiten. Identifikation von Lücken und Risiken.
- Datenquellen-Inventar mit Qualitätsbewertung
- Data Owner und Zuständigkeiten
- Identifikation Lücken für KI-Use-Cases
Architektur-Entscheidungsvorlage
Phase 2
Vergleich Data Lakehouse, Data Mesh, klassisches DWH. Begründete Empfehlung und Data Governance Konzept.
- Architektur-Optionen verglichen und bewertet
- Empfehlung mit Begründung
- Data Governance Konzept: Data Owner, Glossar, Zugriffsrechte
Roadmap und Präsentation
Phase 3
Priorisierte Roadmap, KI-Use-Case-Datenanforderungen für Top-3 Projekte. Präsentation für Geschäftsführung und IT-Leitung.
- Priorisierte Roadmap: Quick Wins bis Zielbild 24 Monate
- KI-Use-Case-Datenanforderungen für Top-3 Projekte
- Präsentation für Geschäftsführung und IT-Leitung
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Transparente Einblicke in unsere Methoden, Technologien & Referenzen
Ihr Nutzen auf einen Blick: Von „Vorher“ zu „Nachher“
Die Datenstrategie-Beratung verändert, wie Unternehmen Daten für KI vorbereiten.
Vorher
Unklar, welche Daten für KI-Projekte benötigt werden
Datensilos, keine einheitliche Terminologie, keine Data Owner
Architekturentscheidung während Projekt – zu spät
KI-Projekte scheitern an Datenqualität – zu spät erkannt
Nachher
Daten-Inventar mit Qualitätsbewertung – Klarheit über Lücken
Data Governance Grundgerüst definiert
Architektur-Empfehlung und Roadmap – Entscheidung vor Projektstart
KI-Projekte starten auf solider Datenbasis
Doppelter Mehrwert für Ihr Unternehmen
Für CTO und CDO
Entscheidungssicherheit: Architektur-Empfehlung begründet. Kein teurer Fehlstart durch falsche Datenbasis.
Roadmap priorisiert: Quick Wins bis Zielbild. Nächste Schritte klar, Ressourcen planbar.
KI-Projekte auf solidem Fundament: Datenanforderungen für Top-3 Use Cases dokumentiert. Keine Überraschungen im Projekt.
Für Geschäftsführung
Investitionsgrundlage: Präsentation mit Architektur-Empfehlung und Roadmap. Entscheidung über nächste Schritte datenbasiert.
Risiko vor Fehlinvestition: Datenlücken werden vor Projektstart identifiziert. Kein teurer Fehlstart durch ungeeignete Datenbasis.
Transparente Optionen: Architektur-Vergleich mit Kosten und Aufwand. Kein Verkauf einer Lösung – begründete Empfehlung.
Datenstrategie und -architektur Beratung
Strategie-Beratung fest: Daten-Inventar, Architektur-Empfehlung, Data Governance und priorisierte Roadmap.
Ihre Investition
ab 18.000 EUR
Datenquellen-Inventar mit Qualitätsbewertung und Zuständigkeiten
Architektur-Entscheidungsvorlage (Optionen, Bewertung, Empfehlung)
Data Governance Konzept (Data Owner, Glossar, Zugriffsrechte)
KI-Use-Case-Datenanforderungen für Top-3 geplante Projekte
Priorisierte Daten-Roadmap (Quick Wins bis Zielbild 24 Monate)
Präsentation für Geschäftsführung und IT-Leitung
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Geschäftsführer
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Häufige Fragen
Zusammenfassung einiger Fragen unserer Kunden
Ist eine Implementierung enthalten?
Nein. Dieses Angebot ist reine Strategie-Beratung. Die Roadmap definiert nächste Schritte – Implementierung erfolgt separat oder durch Ihr Team.
Für wie viele KI-Use-Cases werden Datenanforderungen dokumentiert?
Für die Top-3 geplanten KI-Projekte. Die Auswahl erfolgt im Kick-off gemeinsam mit Ihnen.
Gibt es laufende monatliche Kosten?
Nein. Festpreis 18.000 EUR für die Beratung. Keine laufenden Kosten.
Sollten wir vor oder nach der KI-Strategie starten?
Idealerweise parallel oder vor dem KI-Strategie-Workshop. Die Datenstrategie liefert die Grundlage – welche Daten wo liegen, ob Qualität ausreicht. Beide Beratungen können auch kombiniert werden.
Wie tief geht das Daten-Inventar?
Alle relevanten Quellen: ERP, CRM, MES, Excel, Sensordaten. Pro Quelle: Struktur, Qualität, Owner, Zugriff. Tiefe hängt von Umfang ab – im Kick-off definieren wir den Fokus.
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