Datenreise

Wir nehmen dich an die Hand – vom Excel-Chaos bis zum datengetriebenen Unternehmen.

Vier Reifegrade, ein Weg: Wir begleiten dich vom ersten belastbaren Report über ein tragfähiges Lakehouse bis zu produktiver KI im Tagesgeschäft.

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4: Reifegrade
90 Tage: bis zum ersten produktiven Use-Case
1 Team: von der Strategie bis zum Betrieb

Die Datenreise

Vier Reifegrade – und für jeden ein klarer nächster Schritt.

Niemand springt von Tabellenblättern direkt zu produktiver KI. Finde die Stufe wieder, die zu deinem Alltag passt: Wir zeigen dir, woran du sie erkennst, was wir dort konkret tun und welches Ergebnis am Ende steht.

Stufe 1

Reaktiv

Zahlen entstehen von Hand – und trotzdem diskutiert das Management über sie.

Typische Dauer: Wochen bis wenige Monate

Daran erkennst du diese Stufe

Der Monatsabschluss kostet viel Copy-and-Paste und hängt an einzelnen Personen
Vertrieb, Produktion und Finance bringen unterschiedliche Zahlen ins Meeting
Auswertungen liegen in Excel-Dateien, deren Herkunft niemand nachvollziehen kann
Einzelne Mitarbeitende nutzen ChatGPT privat – ohne Regeln, ohne Unternehmensdaten

Was wir in dieser Stufe konkret tun

Die entscheidungsrelevanten Kennzahlen sauber definieren – eine Definition pro KPI, schriftlich abgestimmt
ERP, CRM und Co. automatisiert anbinden statt manuell exportieren
Einen Management-Report bauen, der sich jeden Morgen selbst aktualisiert
Klare KI-Leitplanken setzen: Welche Daten dürfen in welche Tools – und welche Aufgaben lohnen sich überhaupt?
Use-Case-Ideen aus den Fachbereichen einsammeln und nach Nutzen und Machbarkeit grob bewerten

Ergebnis

Monatsabschluss ohne Nachtschichten

Finance liefert die Zahlen aus einem automatisierten Report statt aus Excel-Ketten

Ergebnis

Ein Zahlenstand im Management-Meeting

Geschäftsführung, Vertrieb und Produktion diskutieren über Maßnahmen statt über Kennzahlen

Ergebnis

Vertrieb sieht Auftragseingang und Marge früher

Reaktion auf Ausreißer noch im laufenden Monat statt im Nachhinein

Ergebnis

KI-Nutzung ohne Datenrisiko

klare Leitplanken, welche Inhalte in welche Tools dürfen – abgestimmt mit IT und Datenschutz

Stufe 2

Konsolidiert

Ein Fundament, auf dem jede Abteilung dieselbe Wahrheit vorfindet.

Typische Dauer: Mehrere Monate

Daran erkennst du diese Stufe

Daten liegen zentral, aber jede Abteilung rechnet ihre Kennzahlen anders
Jede neue Auswertung landet in der Warteschlange der IT
KI-Pilotprojekte bleiben stecken, weil saubere und verknüpfte Daten fehlen
Niemand kann sagen, was die Datenlandschaft pro Monat kostet

Was wir in dieser Stufe konkret tun

Plattformentscheidung (Databricks oder Microsoft Fabric) anhand von Kosten, vorhandenen Skills und Roadmap begründen
Datenschichten und einen gemeinsamen Kennzahlen-Layer aufbauen – eine Berechnung, überall gültig
Governance auf das Nötige reduzieren: Zugriffsrechte, Datenqualitätsprüfungen, Nachvollziehbarkeit, DSGVO
Ein zentrales, DSGVO-konformes KI-Gateway bereitstellen: ein geprüfter Zugang zu aktuellen Sprachmodellen für alle
Die KI-Use-Cases mit dem höchsten Hebel auswählen und je Use-Case den Business Case rechnen

Ergebnis

Fachbereiche bekommen Auswertungen ohne IT-Ticket

Controlling und Vertrieb arbeiten selbst auf geprüften Datenprodukten

Ergebnis

Eine verbindliche Kennzahlen-Definition

Umsatz, Marge und Auslastung rechnen Finance, Sales und Operations identisch

Ergebnis

Plattformkosten werden steuerbar

IT-Leitung sieht Verbrauch je Bereich und kann Budgets begründen

Ergebnis

Jeder Mitarbeitende hat einen DSGVO-konformen KI-Zugang

geprüfte Sprachmodelle statt privater Accounts in den Abteilungen

Stufe 3

Skalierend

Use-Cases entstehen wiederholbar – nicht als Heldentat einzelner Teams.

Typische Dauer: Mehrere Monate bis ein Jahr

Daran erkennst du diese Stufe

Jeder neue Use-Case fühlt sich an wie ein Projekt von null
Vielversprechende KI-Prototypen schaffen es nur selten in den produktiven Betrieb
KI nutzen bisher nur einzelne Early Adopter, der Rest der Belegschaft bleibt außen vor
Es gibt keine belastbare Reihenfolge, welcher Use-Case zuerst kommt

Was wir in dieser Stufe konkret tun

Einen Delivery-Standard etablieren: Tests, automatisiertes Ausrollen, Überwachung im Betrieb
Use-Case-Portfolio mit Nutzenrechnung und Priorisierung führen – Entscheidungen nachvollziehbar statt politisch
Individuelle KI-Use-Cases mit hohem Potenzial umsetzen: Assistenten auf euren Dokumenten, Angebots- und Auftragsbearbeitung, Absatz- und Instandhaltungsprognosen
AI Adoption aktiv managen: Schulungen je Rolle, Champions in jedem Fachbereich, konkrete Anwendungsfälle statt reiner Tool-Freigabe
Verantwortung in die Fachbereiche geben: jede Domäne besitzt ihre Datenprodukte

Ergebnis

Angebote und Aufträge laufen assistiert

Innendienst bearbeitet Anfragen mit Vorschlägen aus euren eigenen Dokumenten

Ergebnis

Absatzprognose statt Bauchgefühl in der Disposition

Einkauf und Planung entscheiden über Bestellmengen auf einer gemeinsamen Vorhersage

Ergebnis

Instandhaltung plant vorausschauend

Produktion erkennt kritische Anlagen, bevor sie stehen

Ergebnis

Use-Case-Portfolio mit Business Case

Geschäftsführung entscheidet über Reihenfolge und Budget anhand von Nutzen, nicht nach Lautstärke

Stufe 4

Datengetrieben

Daten und KI wirken dort, wo das Geld verdient wird: im Tagesgeschäft.

Typische Dauer: laufend

Daran erkennst du diese Stufe

Use-Cases laufen produktiv – ihr Ergebnisbeitrag ist aber nirgends belegt
KI-Nutzung wächst schneller als Governance und Kostenkontrolle
Prognosen landen in Dashboards, statt Bestellungen, Wartungsaufträge oder Preise direkt anzustoßen
Der Wert hängt weiterhin an wenigen Spezialisten-Teams statt an den Fachbereichen

Was wir in dieser Stufe konkret tun

KI-Assistenten rollenspezifisch im Alltag verankern – auf euren eigenen Daten, über das zentrale Gateway
Prognosen automatisiert in Kernprozesse einsteuern: Bestellvorschlag, Wartungsauftrag, Preisempfehlung, Qualitätsprüfung
AI Adoption messen und steuern: aktive Nutzung, gesparte Zeit je Rolle, Qualität der Ergebnisse
Wertbeitrag und Kosten je Use-Case transparent machen und das Portfolio aktiv steuern

Ergebnis

Prognosen lösen Prozesse direkt aus

Bestellvorschlag, Wartungsauftrag und Preisempfehlung landen im ERP statt im Dashboard

Ergebnis

KI-Assistenten gehören zum Arbeitsalltag

Service, Vertrieb und Einkauf nutzen sie täglich auf euren eigenen Daten

Ergebnis

Wertbeitrag je Use-Case ist belegt

Geschäftsführung sieht Nutzen und Kosten nebeneinander und steuert das Portfolio

Ergebnis

KI-Nutzung bleibt prüfbar

IT und Compliance sehen Zugriffe, Kosten und Modelle an einer Stelle

Starte deine Datenreise mit uns.

In 30 Minuten ordnen wir gemeinsam deinen Reifegrad ein und zeigen dir, welche drei Schritte in deinem Kontext den größten Hebel haben.

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Unser Versprechen

Begleitung heißt bei uns: mitbauen, nicht nur beraten.

Standortbestimmung statt Bauchgefühl

Wir ordnen deinen Reifegrad entlang von Daten, Technologie, Organisation und Kultur ein.

Ein Weg, keine Sprünge

Jede Stufe baut auf der vorherigen auf – mit Ergebnissen, die schon unterwegs Wert liefern.

Dieselben Menschen bis zum Betrieb

Strategie, Architektur und Umsetzung kommen bei uns aus einem Team.

Nächster Schritt

Lass uns in 30 Minuten deinen Startpunkt bestimmen.

Wir hören zu, ordnen deinen Reifegrad ein und zeigen dir die nächsten drei Schritte – kostenfrei und unverbindlich.

Ehrliche Einschätzung statt Sales-Pitch
Konkrete nächste Schritte für deinen Reifegrad
Umsetzung durch dieselben Menschen, die beraten