„37 % des Investment-Ertrags entstehen aus digitaler Reife, nicht aus der Höhe des Invests.“
BI & DWH
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.
Tiefe in Telekommunikation, Versicherung, Halbleiter und Handel. Vendor-agnostisch über Snowflake, Databricks, Oracle, Microsoft BI-Stack und Open-Source.
Worum es geht
Strategische Entscheidungsgrundlage, kein technisches Assessment
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.
„37 % des Investment-Ertrags entstehen aus digitaler Reife, nicht aus der Höhe des Invests.“
Zukunftsmacher-Studie 2025/26, n=55
Nach zwei Wochen wissen Sie, ob die Datenbasis für Ihre AI-Ambition trägt und welcher nächste Schritt sich rechnet.
Referenz
DKV: Datenarchitektur-Bewertung als Auftakt zu Snowflake-Modernisierung und Power-BI-Aufbau.
Was Sie nach 1 bis 2 Wochen in der Hand haben
Fünf Liefer-Artefakte
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.
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.
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Stefan Meyer-Spickenagel
CAIO
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.
Wie es weitergeht
Typische Folge-Engagements
Stand-alone-Mehrwert: Auch ohne Anschluss bei uns behalten Sie die Reifegrad-Bewertung und die Lückenliste als Argumentationsgrundlage gegenüber Geschäftsführung, Vorstand oder Budgetrunde.
