Data & AI – STI Consulting
Daten in Wirkung. Vom ersten Dashboard bis zum AI-Workflow im Betrieb.
Data to Value seit 1996. Wir designen Ihre Datenbasis und die KI darauf, aus einer Hand. Schnellere Entscheidungen. Tragfähige AI. Effizienz, die in den Betrieb geht.
Data to Value als Geschäftsmodell seit 1996. Referenzen aus Telekommunikation, Versicherung, Mobility, Halbleiter und Handel. Vendor-agnostisch über Snowflake, Databricks, Oracle, Microsoft, Anthropic, OpenAI, Google und Open-Source.
Worum es geht: die Data to Value Story
Data to Value: die Brücke zwischen Daten-Realität und AI-Ambition
Reporting, dem niemand mehr traut. AI-Initiativen, die am Datenfundament hängen. Piloten, die nicht in Produktion kommen. Office-Strecken, die seit Jahren auf eine saubere Pipeline warten. Wer Daten und AI in Wirkung bringen will, scheitert selten an Modellen oder Tools. Meistens am Bruch zwischen Daten-Realität und AI-Ambition.
STI Consulting Data & AI ist die Beratung, die Datenbasis und KI aus einer Hand liefert. BI und DWH seit 1996. AI-Automation und Agentic AI heute. „Data to Value” ist nicht unser Claim, sondern unser Geschäftsmodell. Die Brücke zwischen Daten-Realität und AI-Ambition ist unser strukturelles Differenzierungsmerkmal.
Drei Felder, in denen wir aus einer Hand liefern: das Datenfundament, auf dem AI tragfähig wird; die AI-Strategie und das Operating Model, die in der Folgewoche tragen; und die AI-Automation, die in den Betrieb geht. Modular phasiert statt Big-Bang. Sie steigen klein ein und wachsen mit uns. Einstiegs-Engagements ab 5k €, mehrphasige Programme im sechsstelligen Bereich.
Durchschnittliche Produktivitätssteigerung durch KI im Mittelstand, 64 % messbare Effizienzgewinne. Bei Vorreitern bis 41 % der Erträge aus digitalen Geschäftsmodellen.
Zukunftsmacher-Studie 2025/26, MIND Digital, n=55
Architektur, nicht Lizenzen. Module, die nach Phase 1 produktiv laufen. Keine zweijährigen Großprogramme ohne Zwischenergebnis.
Drei Felder, eine Klammer.
Datenfundament und KI aus einer Hand
Wir designen Ihre Datenbasis und die KI, die auf dieser Basis tragfähig läuft. Beides im selben Haus, beides aus derselben Werkstatt. „Data to Value” seit 1996. Das ist die Brücke, die viele AI-Initiativen heute reißt: Strategie und Plattform werden in zwei verschiedenen Welten geplant. Wir spannen sie zusammen, vom ersten Dashboard bis zum AI-Workflow im Betrieb.
BI & DWH
Das Datenfundament, auf dem AI tragfähig wird
Reporting, das in Produktion geht. DWH-Modernisierung und Lakehouse-Aufbau, die Architektur statt Lizenzen bringen. Data to Value: die Voraussetzung, dass Ihre AI später tragfähig skaliert.
Erster Schritt: Daten-Reifegrad-Sprint (1 bis 2 Wochen, ab 5 TEUR)
AI Advisory
Strategie und Architektur, die in der Folgewoche tragen
AI Strategie. Use Case Roadmap mit Business Case. Operating Model und Governance. AI-Literacy (EU AI Act Artikel auditierbar).
Erster Schritt: AI Strategy & Reifegrad-Check (1 bis 5 Tage, ab 5 TEUR)
AI Automation
Strategie und Architektur, die in Betrieb geht
Use Case builds in 6 bis 10 Wochen. Agentic Workflows vom Pilot in den Produktivbetrieb. Office Automation als Festpreis. Marketing Intelligence & Sales Intellitgence as a Service (powered by Insight Wave).
Erster Schritt: AI Factory Foundation Workshop (1 bis 2 Wochen, ab 8 TEUR)
Wo sie mit uns starten
STI Data & AI Readiness Check
Drei Einstiegspunkte, je nach Frage. Alle drei dauern eine bis zwei Wochen. Gebündelt unter einer Marke: „STI Data & AI Readiness Check”.
Data-Track
Wo steht unsere Datenlandschaft, und was kostet der Weg zu AI wirklich?
Was Sie in 1 bis 2 Wochen in der Hand haben
Reifegrad-Scorecard, Lückenliste, Architektur-Skizze und Ist/Soll-Bild für 12 bis 24 Monate.
AI-Strategy-Track
Welcher AI-Pfad trägt in zwei Jahren noch?
Was Sie in 1 bis 2 Wochen in der Hand haben
AI-Zielbild, Reifegrad-Scorecard, abgestimmtes Vokabular zwischen GF, IT und Fachbereich.
AI-Architecture-Track
Was Sie in 1 bis 2 Wochen in der Hand haben
Architektur-Skizze, 3 bis 5 Architecture Decision Records, konkrete Foundation-Modul-Empfehlung.
Sie möchten mehr erfahren? Wir freuen uns auf ein gemeinsames Gespräch.
Warum STI
Vier Differenzierungsanker
-
Datenbasis und KI aus einer Hand. Seit 1996. Wir designen Ihre Transformation und liefern sie selbst. BI/DWH-Heritage seit 1996, AI-Automation und Agentic AI heute. „Data Excellence ist Pflicht, keine Option. Erst wenn das Fundament stimmt, kann KI Wirkung entfalten.“ (Zukunftsmacher-Studie 2025/26)
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Hands-on statt Strategy-Slides. Unsere Roadmaps gehen in Produktion. 64 % der Vorreiter berichten messbare Effizienzgewinne durch KI (teils bis 80 %); 91 % besserer Wissenszugriff. (Zukunftsmacher-Studie 2025/26, n=55)
- Sie steigen klein ein und wachsen mit uns. Einstiegs-Engagements ab 5k €, modular phasiert, jederzeit auswertbar. Jede Phase liefert ein messbares Ergebnis. Sie entscheiden danach, ob die nächste folgt.
- Vendor-agnostisch. Als Beleg, nicht als Schlagzeile. Snowflake, Databricks, Oracle, Microsoft, Anthropic, OpenAI, Google, Open-Source. Wir empfehlen aus produktiven Architekturen, nicht aus Analyst-Reports.
Wie Kunden bei uns Wachsen
Drei Reise-Beispiele
Vom Datenfundament zur AI.
Start mit dem Daten-Reifegrad-Sprint, Aufbau der Reporting-Schicht, anschließend modulare DWH-Modernisierung. Sobald die Datenbasis trägt: erste AI-Use-Cases in der Produktion.
Was Sie davon haben: Zahlen, denen wieder vertraut wird; eine Plattform, auf der AI später skalieren kann; ein Investitions-Pfad, in dem jede Phase belegbar ist, bevor die nächste startet.
Vom Konzept zur Umsetzung
Start mit AI-Strategie oder AI-Literacy, dann Use-Case Discovery für eine Konzern-BU, dann Pilot des priorisierten Use-Cases. Modulare Skalierung auf weitere Bereiche.
Was Sie davon haben: Eine Use-Case-Roadmap mit Business Cases statt einer 80-Seiten-Strategie; ein erster Use-Case mit Baseline-Messung und Audit-Trail; Stakeholder-Konsens zwischen GF, IT und Fachbereich.
Vom Office-Paket zum Managed Service.
Start mit einem Office-Automation-Paket (Festpreis), Übergang in einen laufenden Managed Service: Marketing Intelligence oder Sales Intelligence as a Service (powered by Insight Wave).
Was Sie davon haben: Konkrete Entlastung im Office-Alltag in wenigen Wochen; ein wiederkehrender Service ohne eigenen Aufbau-Aufwand; Daten und Briefings, die jeden Monat aktuell sind.
Referenzen
Ausgewählte Kunden
FAQ
Häufige Fragen
Was bedeutet “Data to Value” konkret?
“Data to Value” beschreibt unser Geschäftsmodell seit 1996: aus vorhandenen Daten produktive Wirkung erzeugen. Vom ersten Dashboard über das modernisierte DWH bis zum Lakehouse, auf dem AI-Use-Cases laufen. Wir empfehlen Architekturen aus realer Liefer-Erfahrung und liefern phasiert, sodass nach jeder Phase ein produktives Modul vorliegt.
Worin grenzt Ihr Euch von BCG/McKinsey/Accenture ab?
Top-Strategie-Beratungen spielen die Vorstands-Folie und das 6-Monats-Strategieprogramm. Große Implementierer spielen über Volumen und Vendor-Bindung. STI ist eine Boutique mit Liefer-DNA: operativ, mit Senior-Zeit statt Pyramide, anschlussfähig in den Build. Unsere Roadmaps gehen in Produktion.
Für welche Branchen liefert Ihr besonders gut?
Telekommunikation (Telefónica, M-net, Sunrise), Versicherung (DKV), Halbleiter (Infineon), Handel (XXXLutz), Mobility, Public Sector, Verbände und NGOs. Vendor-agnostisch über Snowflake, Databricks, Oracle, Microsoft, Anthropic, OpenAI, Google und Open-Source.
Was kostet ein Einstieg?
Einstiegs-Engagements liegen ab 5.000 € (1 bis 2 Wochen Sprint oder Workshop). Mittlere Engagements bei 20.000 bis 70.000 €. Mehrphasige Programme starten mit einem produktiven Phase-1-Modul. Sie entscheiden nach Phase 1, ob die nächste folgt.
Wie schnell sind wir handlungsfähig?
Nach einem Erstgespräch (30 Min) und einem kurzen Scoping-Call können Einstiegs-Engagements typischerweise innerhalb von zwei bis drei Wochen starten. Daten-Reifegrad-Sprint, AI Strategy Workshop und Foundation Workshop sind in 1 bis 2 Wochen abgeschlossen, mit konkreten Ergebnissen.
Wie deckt Ihr den EU AI Act ab?
EU-AI-Act-Risiko-Klassifizierung ist Scope-Bestandteil in allen drei Clustern, kein Compliance-Anhang. AI-Literacy-Formate decken Artikel 4 (Kompetenz-Anforderungen) auditierbar ab. Für Hochrisiko-Systeme (Artikel 6) dokumentieren wir die Konformitätsprüfung.
Können wir klein starten und später skalieren?
Ja, das ist unser Modell. Einstiegs-Engagements ab 5k €. Jede Phase liefert ein messbares Ergebnis. Sie entscheiden nach jeder Phase, ob die nächste folgt. Kein Commitment auf ein Mehrjahres-Programm.
Welche Technologien deckt Ihr ab?
BI & DWH: Snowflake, Databricks, Oracle, Microsoft BI-Stack (Power BI, SQL Server, Fabric), Open-Source. AI: Anthropic (Claude, MCP), OpenAI (GPT), Google (Gemini, Vertex AI), Microsoft (Azure AI, Semantic Kernel), LangGraph, AutoGen, Open-Source. Vendor-agnostisch in der Empfehlung.
