„37 % des Investment-Ertrags entstehen aus digitaler Reife, nicht aus der Höhe des Invests.“
BI & DWH
Daten-Reifegrad-sprint
Daten-Reifegrad-Sprint: Klarheit vor der nächsten großen Daten-Investition.

Bevor Sie sechsstellig in AI oder DWH-Modernisierung investieren: in 1 bis 2 Wochen wissen Sie, wo Sie wirklich stehen, und welcher nächste Schritt sich rechnet.

Worum es geht

Strategische Enscheidungsgrundlage, kein technisches Assesment

Drei Quellen, drei Wahrheiten. Ein DWH, an das sich niemand mehr rantraut. Eine AI-Strategie auf dem Papier, aber Daten, die für den ersten Use Case nicht reichen. Bevor ein Unternehmen sechsstellig in AI oder Plattform-Modernisierung investiert, schafft der Sprint Klarheit über den tatsächlichen Reifegrad und die sinnvollsten nächsten Schritte.

Der Daten-Reifegrad-Sprint ist kein technisches Assessment. Er ist eine strategische Entscheidungsgrundlage: Quellen, Qualität, Architektur, Lücken, nächste Schritte. Ergebnis ist kein 80-Seiten-Konzept, sondern eine entscheidungsreife Bestandsaufnahme mit klarer Empfehlung.

Nach zwei Wochen wissen Sie, ob die Datenbasis für Ihre AI-Ambition trägt und welcher nächste Schritt sich rechnet.

„37 % des Investment-Ertrags entstehen aus digitaler Reife, nicht aus der Höhe des Invests.“
Zukunftsmacher-Studie 2025/26, n=55
Was Sie nach 1 bis 2 Wochen in der Hand haben

Fünf Liefer-Artefakte

Reifegrad-Scorecard

Bewertung über acht Dimensionen: Datenquellen und Verfügbarkeit, Datenqualität, Architektur (DWH, Data Lake, Pipelines), Governance und Metadaten, Self-Service- und BI-Reife, ML- und AI-Readiness, Team und Skills, Cloud- und Stack-Strategie.

Priorisierte Lückenliste

Was zuerst, was später, was Investition, was Hygiene.

Architektur-Skizze Ist/Soll

Ist-Zustand der Datenlandschaft plus Soll-Bild für die nächsten 12 bis 24 Monate, abgeglichen mit Ihren Use-Case-Ambitionen.

Nächste-Schritte-Empfehlung

Mit grober Aufwandsindikation. Ob Self-Service-BI-Aufbau, DWH-Modernisierung, AI-Use-Case-Pilot oder ehrliche Empfehlung, an einer Stelle zuerst aufzuräumen.

Management-Summary auf einer Seite

Für Geschäftsführung, CFO oder CDO mit Investitionspfad.

Erfolgskriterien nach Abschluss

Sie wissen, ob Ihre Datenbasis für Ihre AI-Ambition trägt.

Sie haben eine priorisierte Lückenliste mit Aufwandsindikation.

Sie können die Management-Summary in der nächsten Budgetrunde verwenden.

Eckdaten und Pricing

Was Sie wissen müssen

1 bis 2 Wochen

Strukturierte Interviews plus Arbeits-Workshop. Vor Ort oder remote.

BI-Lead, Fachbereich und IT-Architektur für Interviews (je 60 bis 90 Min). Zugriff auf Datenarchitektur-Dokumentation. Schlüssel-Stakeholder für Abschluss-Workshop.

5 bis 12k €, je nach Tiefe der Bestandsaufnahme und Anzahl der einzubindenden Stakeholder.

Ablauf

Woche 1

Bestandsaufnahme

Fokussierte Interviews mit BI-Lead, Fachbereich, IT- und Architektur-Verantwortlichen. Sichtung der vorhandenen Datenarchitektur, der zentralen Quellsysteme, der BI- und Reporting-Landschaft. Datenqualitäts-Stichproben an den Stellen, auf die es ankommt.

Woche 2

Synthese und Workshop

Bewertung gegen ein klares Zielbild (BI, ML oder Agentic AI, je nach Ambition). Gemeinsamer Arbeits-Workshop mit Schlüssel-Stakeholdern: Reifegrad-Bewertung diskutieren, Lücken priorisieren, nächste Schritte abstimmen. Übergabe der Dokumentation.

Häufig gestellte Fragen

Ein Daten-Reifegrad-Sprint ist eine strukturierte Bestandsaufnahme zur ML- und AI-Bereitschaft einer Datenlandschaft. STI bewertet Quellen, Qualität, Architektur, Governance, BI-Reife, ML-Readiness, Team-Skills und Cloud-Strategie über acht Dimensionen. Ergebnis ist eine Reifegrad-Scorecard, eine priorisierte Lückenliste und eine Empfehlung für den nächsten Schritt.

Ein bis zwei Wochen. Woche 1 ist Bestandsaufnahme über strukturierte Interviews und Datenqualitäts-Stichproben. Woche 2 ist Synthese plus gemeinsamer Stakeholder-Workshop.

Fünf bis zwölf Tausend Euro, je nach Tiefe der Bestandsaufnahme und Anzahl der einzubindenden Stakeholder.

BI-Lead, Fachbereichsvertreter, IT- und Architektur-Verantwortliche für strukturierte Interviews. Zusätzlich Schlüssel-Stakeholder für den Abschluss-Workshop. Verfügbarkeit pro Person: rund 60 bis 90 Minuten Interview plus ein halber Tag Workshop.

Snowflake, Databricks, Oracle, Microsoft BI-Stack (Power BI, SQL Server) und Open-Source-Komponenten. STI ist vendor-agnostisch in der Empfehlung, kein Reseller-Verhältnis zu einem Stack.

Der Sprint endet mit einer entscheidungsreifen Empfehlung. Typische Anschlussschritte sind Self-Service BI und Dashboarding (wenn Reporting der Engpass ist), DWH-Modernisierung (wenn die Plattform neu gesetzt werden muss) oder AI Use-Case Discovery (wenn die Datenbasis steht). Auch ohne Anschluss behalten Sie die Reifegrad-Bewertung als Argumentationsgrundlage.

Mehr Fragen? Kontaktieren Sie uns.

Dieses Feld dient zur Validierung und sollte nicht verändert werden.
Name(erforderlich)

Stand-alone-Mehrwert: Auch ohne Anschluss bei uns behalten Sie die Reifegrad-Bewertung und die Lückenliste als Argumentationsgrundlage gegenüber Geschäftsführung, Vorstand oder Budgetrunde.