Für eine gute Basis und eine nachhaltige KI-Strategie

Warum

Ohne eine gute Datenbasis die Meisten KI-Projekte. Nicht nur die Datenqualität, sondern auch die internen Strukturen sind essentiell, wenn darauf mit KI Prozesse automatisiert werden sollen. Um eine nachhaltige Struktur und Architektur empfehlen zu können, sichten, analysieren und bewerten wir gerne die vorhandenen Daten.

Wie

Phase 1: Verstehen

• Kick-off Workshop zur Klärung Ihrer Geschäftsziele
• Erfassung aller relevanten Datenquellen
• Definition messbarer Erfolgskriterien

Phase 2: Analysieren

• Datenqualitätsprüfung (Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität)
• Explorative Analysen mit statistischen Methoden
• Visualisierung von Mustern, Trends und Zusammenhängen
• Identifikation von Anomalien und Data Quality Issues

Phase 3: Bewerten

• KI-Readiness-Check Ihrer Daten
• Potenzialanalyse für konkrete Use Cases
• Compliance- und Governance-Bewertung (DSGVO, Bias-Risiken)

Phase 4: Empfehlen

• Priorisierte Handlungsempfehlungen
• Roadmap für Quick Wins und strategische Initiativen
• Business-Case-Einschätzungen

Was

• Data Exploration Report mit Executive Summary und Detailanalysen
• Datenqualitätsbewertung mit konkreten Verbesserungsmaßnahmen
• KI-Potenzialanalyse mit priorisierten Use Cases
• Technische Dokumentation (Jupyter Notebooks, Code)
• Interaktive Dashboards zur Visualisierung

Bereit für datengetriebene Entscheidungen?

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