Xient Standortbestimmung
Bevor Daten zur Grundlage von KI werden, müssen sie Grundlage von Entscheidungen sein können.
Unterschiedliche Kennzahlen, widersprüchliche Berichte, unklare Datenverantwortung und historisch gewachsene Plattformen sind kein reines BI-Problem. Sie beeinträchtigen Steuerung, Transformation und jeden späteren KI-Einsatz.
Das Xient Data & Analytics Readiness Assessment zeigt, wie belastbar Ihre Datenwelt tatsächlich ist - fachlich, technisch und organisatorisch.
Von der Quelle bis zur Managemententscheidung.
Typische Auslöser
Wann das Assessment sinnvoll ist.
- Fachbereiche arbeiten mit unterschiedlichen Zahlen.
- Zentrale KPIs sind nicht eindeutig definiert.
- SAP, Data Warehouse, Lakehouse und Fachlösungen bilden eine schwer überschaubare Landschaft.
- Eine neue Datenplattform soll eingeführt werden.
- BW-, HANA-, Datasphere-, Databricks- oder Cloud-Strukturen sollen modernisiert werden.
- Datenprodukte oder Self-Service Analytics sollen skaliert werden.
- KI-Initiativen benötigen verlässliche Unternehmensdaten.
- Verantwortlichkeiten für Qualität und Definitionen sind unklar.
- Kosten und Nutzen der aktuellen Plattform sind schwer nachvollziehbar.
- Das Management benötigt eine unabhängige Datenstrategie.
Die zentrale Entscheidungsfrage
Können Ihre Daten heute bereits zuverlässig steuern - oder transportieren sie bestehende Unklarheiten nur schneller?
Xient bewertet nicht nur Werkzeuge und Plattformen. Wir betrachten die gesamte Kette: Quelle → Integration → Modellierung → Definition → Bereitstellung → Nutzung → Verantwortung.
Untersuchungsdimensionen
Was wir untersuchen.
Fachliche Steuerungslogik5 Prüfpunkte
- zentrale Kennzahlen
- Definitionen und Berechnungslogiken
- unterschiedliche Wahrheiten
- Berichts- und Entscheidungsprozesse
- fachliche Verantwortlichkeiten
Quellen und Datenqualität6 Prüfpunkte
- SAP- und Non-SAP-Quellen
- Stammdaten
- Vollständigkeit und Konsistenz
- Aktualität
- Qualitätskontrollen
- bekannte Fehlerbilder
Datenarchitektur6 Prüfpunkte
- Data-Warehouse-, Lake- und Lakehouse-Strukturen
- SAP BW, HANA, Datasphere und weitere Plattformen
- Schichten und Datenflüsse
- Replikationen und Redundanzen
- Datenprodukte
- Integrationsmuster
Modellierung und Analytics6 Prüfpunkte
- Wartbarkeit der Modelle
- Wiederverwendung
- semantische Schichten
- Reporting- und Planungslösungen
- Self-Service-Fähigkeit
- Performance und Skalierbarkeit
Governance und Verantwortung6 Prüfpunkte
- Data Ownership
- Data Stewardship
- Freigabeprozesse
- Metadaten und Lineage
- Qualitätsverantwortung
- Zugriffs- und Berechtigungsmodelle
Betrieb und Zukunftsfähigkeit6 Prüfpunkte
- Betriebsmodell
- Entwicklungs- und Deploymentprozesse
- Kosten
- Dienstleisterabhängigkeit
- Modernisierungsfähigkeit
- Eignung für KI und Advanced Analytics
Das Vorgehen
So läuft das Executive Assessment.
Auftragsklärung
Wir klären die konkrete Managemententscheidung, die vorbereitet werden soll, und definieren die relevanten Untersuchungsdimensionen.
Analyse und Arbeitssitzungen
Wir sichten vorhandene Unterlagen, sprechen mit den relevanten Stakeholdern und prüfen ausgewählte Systeme, Datenflüsse und Verantwortlichkeiten.
Expertenkonsolidierung
Die Experten der beteiligten Disziplinen führen ihre Befunde zu einem gemeinsamen Lagebild zusammen.
Executive Decision Session
Wir präsentieren den tatsächlichen Stand, die wesentlichen Risiken und die sinnvolle Reihenfolge der nächsten Entscheidungen.
Was Sie erhalten
- Executive Summary
- Data-&-Analytics-Lagebild
- Bewertung von Datenqualität und Vertrauenswürdigkeit
- Architektur- und Plattformbefund
- priorisierte Risiken und Abhängigkeiten
- Einordnung der AI Readiness Ihrer Daten
- Quick Wins
- Zielkorridore für Architektur und Governance
- 90-/180-/360-Tage-Roadmap
- Managementpräsentation
Nach dem Assessment können Sie entscheiden:
- welche Daten und Kennzahlen bereits belastbar sind;
- wo fachliche oder technische Ursachen für Widersprüche liegen;
- welche Plattformteile erhalten, modernisiert oder konsolidiert werden sollten;
- ob Ihre Datenlandschaft für KI geeignet ist;
- welche Governance tatsächlich benötigt wird;
- welche Investitionen zuerst Wirkung entfalten.
Ein Untersuchungsgegenstand. Ein bewährter Assessment-Rahmen. Das jeweils passende Xient-Expertenteam.
Klare Grenzen
Was wir ausdrücklich nicht tun.
- Wir setzen eine neue Datenplattform nicht mit einer funktionierenden Datenstrategie gleich.
- Wir behandeln widersprüchliche Kennzahlen nicht ausschließlich als technisches Problem.
- Wir empfehlen kein Tool, bevor Datenverantwortung und fachliche Definitionen geklärt sind.
- Wir erklären historische Datenmodelle nicht pauschal für wertlos.
- Wir versprechen keine AI Readiness ohne belastbare Datenqualität und Governance.
Eine moderne Datenplattform schafft noch kein Datenvertrauen.
Xient Executive Assessment ab 30.000 Euro.
Yavuz Yıldız
Gründer und Geschäftsführer
Erstgespräch: 30 Minuten, Ihr Thema, ohne Folien.