AI-Ready Data für zuverlässige und profitable KI im großen Maßstab

Machen Sie aus fragmentierten, qualitativ mangelhaften Daten eine gouvernierte, analysefähige Basis, die manuelle Arbeit reduziert, Risiken minimiert und KI-Use-Cases schneller produktiv macht.

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Schaffen Sie eine Datenbasis, der Ihre KI vertrauen kann

Moderne KI scheitert dort, wo Daten fragmentiert, inkonsistent und ohne klare Governance vorliegen. Mit AI-Ready Data schafft Adastra eine konsistente, sichere und sauber dokumentierte Datenplattform, die Analytics- und KI-Use-Cases im gesamten Unternehmen ermöglicht – statt nur isolierte Piloten zu unterstützen.

Typische Datenherausforderungen, die KI ausbremsen

Die meisten Unternehmen haben bereits Datenplattformen und Analytics-Teams aufgebaut – trotzdem tun sich KI-Projekte schwer. Wiederkehrende Probleme verhindern die Skalierung von Piloten und machen messbare Geschäftsergebnisse schwer erreichbar.

Datenquellen in Silos

Kritische Daten sind über ERP-, CRM- und Legacy-Systeme, Tabellen sowie Cloud-Services verteilt – ohne eine zentrale Sicht mit klarer Data Governance. Jedes KI-Projekt beginnt dadurch mit monatelanger manueller Integration und aufwendiger Datenaufbereitung.

Mangelhafte Datenqualität

Fehlende Werte, doppelte Datensätze, inkonsistente Definitionen und widersprüchliche Geschäftsregeln erschweren eine verlässliche Datennutzung. Data Scientists und Business-Teams sind dadurch vor allem mit Datenbereinigung beschäftigt, anstatt Modelle oder Insights zu entwickeln.

Keine klaren Verantwortlichkeiten

Für KPIs, Datensätze und Pipelines sind keine klaren Verantwortlichkeiten definiert. Diskussionen darüber, „wessen Zahlen stimmen“, verlangsamen die Entscheidungsfindung und bremsen KI-Initiativen aus, die auf konsistente Daten angewiesen sind.

Grenzen der Legacy-Architektur

Traditionelle Data Warehouses und Punkt-zu-Punkt-Integrationen sind weder auf Echtzeit-Streaming noch auf skalierbare KI-Workloads oder Self-Service-Analytics ausgelegt. Das erhöht die Kosten und verlangsamt Innovation.

Inoffizielle Analytics- und KI-Lösungen

Teams arbeiten an der zentralen IT vorbei und setzen eigene Tools, Modelle und Datenauszüge auf. Dadurch entstehen Doppelarbeit, Sicherheitsrisiken und nicht kompatible Ergebnisse über Abteilungsgrenzen hinweg.

Lücken bei Compliance und Sicherheit

Es ist schwer nachzuvollziehen, wo sensible Daten gespeichert sind, wie sie verwendet werden und wer darauf zugreifen kann. Das erhöht regulatorische Risiken und verlangsamt die Einführung von KI in kritischen Prozessen.

Warum Unternehmen für AI-Ready Data auf Adastra setzen

Adastra vereint Datenarchitektur, Governance und KI-Erfahrung in einem integrierten Programm. Das Ergebnis ist eine nachhaltige Datenbasis, die sowohl die Analytics-Anforderungen von heute als auch die KI-Anwendungen von morgen unterstützt.

Ergebnisorientierter Leistungsumfang

Ausgangspunkt sind konkrete Business-KPIs und KI-Use-Cases. Darauf basierend definieren wir die minimal erforderliche Datenbasis, anstatt eine technische Plattform ohne klaren Geschäftszweck zu entwickeln.

Bewährte Referenzarchitekturen

Wir setzen auf erprobte Muster für Cloud-Datenplattformen, Governance und Integration. So lassen sich Designaufwand reduzieren und architektonische Sackgassen vermeiden.

Data Governance, die funktioniert

Wir schaffen klare, umsetzbare Rollen, Prozesse und Richtlinien, die zu Ihrer Organisation passen, damit Data Governance im Arbeitsalltag von Business und IT verankert wird – nicht nur in Präsentationen.

Technologieunabhängige Expertise

Wir bringen Erfahrung mit Microsoft, AWS, Google Cloud und modernen Datenplattformen mit. So wählen wir die Lösung, die zu Ihrer Umgebung passt, ohne zusätzliche Komplexität zu erzeugen.

Integration in bestehende Systeme und Assets

Wir nutzen Ihre bestehenden Data Warehouses, Data Lakes und BI-Tools weiter, wo es sinnvoll ist, und modernisieren nur das, was für KI und Advanced Analytics notwendig ist.

Transformation Schritt für Schritt

Wir erstellen eine realistische Roadmap, setzen die Transformation schrittweise um und stellen sicher, dass Standards, Vorlagen und Dokumentation dauerhaft verfügbar sind, damit Ihre Teams eigenständig weiterarbeiten können.

Fokus auf KI und Analytics

Unsere Architekten, Data Engineers und Data Scientists arbeiten eng zusammen. Die daraus entstehende Datenbasis wird von Anfang an so konzipiert, dass sie Machine Learning und KI-Agenten unterstützt.

Starke Erfolgsbilanz

Adastra hat komplexe Daten- und Analytics-Projekte in den Branchen Banking, Telekommunikation, Retail, Fertigung und Utilities umgesetzt – mit produktionsreifen Lösungen, die unter strengen regulatorischen Anforderungen betrieben werden.

Machen Sie aus Ihrer Datenplattform einen Wachstumsmotor für KI

Lassen Sie uns Ihre aktuelle Datenlandschaft bewerten und eine praxisnahe Roadmap zu AI-ready Data definieren – abgestimmt auf Ihre bestehende Technologie, Ihr regulatorisches Umfeld und Ihre Wachstumsziele.

Was Ihre AI-ready-Datenbasis beinhaltet

Das AI-Ready-Data-Programm führt zu einer dokumentierten, klar gesteuerten Datenplattform mit eindeutigen Verantwortlichkeiten, verlässlichen Pipelines und standardisierten Outputs für Analytics und KI.

Einheitliches Datenmodell

Ein dokumentiertes, an den Fachbereichen ausgerichtetes Datenmodell für geschäftskritische Domänen – mit klaren Definitionen, KPIs und Datenverträgen, damit alle Teams dieselbe Sprache sprechen und Diskussionen über Zahlen entfallen.

Kurierte Datenprodukte

Wiederverwendbare, klar gesteuerte Datensätze und Datenprodukte für priorisierte Domänen, die über standardisierte Schnittstellen, Kataloge und vereinbarte Service Levels für Analytics- und KI-Teams bereitstehen.

Robuste Datenpipelines

Produktionsreife Pipelines für Ingestion und Transformation mit Monitoring, Alerting und Wiederherstellungsprozessen, die manuellen Korrekturaufwand und ungeplante Ausfälle im Reporting und in KI-Services verringern.

Datenqualität im operativen Betrieb

Definierte Regeln, Kennzahlen und Maßnahmen zur Sicherung der Datenqualität, die fest in den operativen Alltag eingebettet sind, sodass Probleme früh erkannt und von den zuständigen Verantwortlichen behoben werden – nicht nur von der IT.

Governance-Struktur

Rollen, Zuständigkeiten, Richtlinien und Entscheidungsgremien, die eine kontinuierliche Verantwortung für Daten verankern – darunter Data Stewards, Domain Owner und ein Data-Governance-Council.

Self-Service-Analytics-Ebene

Eine strukturierte Ebene für BI und Advanced Analytics mit klar geregeltem Zugriff, damit Fachbereiche und Data Scientists schneller arbeiten können, ohne Sicherheit oder Compliance zu gefährden.

So setzen wir AI-Ready Data um

Wir setzen auf ein strukturiertes, aber pragmatisches Vorgehen, das Strategie, Architektur, Governance und Implementierung in einem integrierten Programm mit klaren Meilensteinen und Erfolgskriterien verbindet.

1

Bewerten und ausrichten

Wir bewerten Ihre aktuelle Datenlandschaft, vorhandene Plattformen und zentrale KI-Initiativen. Zusammen mit Business- und IT-Stakeholdern legen wir Zielsetzungen, priorisierte Domänen und relevante Rahmenbedingungen wie regulatorische oder operative Anforderungen fest.
2

Zielarchitektur entwerfen

Wir entwerfen die Zielarchitektur für Ihre Datenplattform und Integration – einschließlich Datendomänen, Speicher, Verarbeitung, Nutzungsebenen und Sicherheitsmustern. Das Ergebnis ist ein klarer Blueprint, der auf Ihre Technologiestrategie und Ihr Budget abgestimmt ist.
3

Governance und Betriebsmodel

Wir definieren pragmatische Governance-Prozesse, Rollen und Verantwortlichkeiten. Das umfasst Data Ownership, Data Stewardship, Entscheidungsbefugnisse, Richtlinien sowie ein tragfähiges Betriebsmodell, das zu Ihrer Unternehmenskultur passt.
4

Umsetzung des MVP

Wir realisieren ein AI-Ready-Data-MVP in ein bis zwei priorisierten Domänen. Dazu zählen Datenpipelines, kuratierte Datenprodukte, Regeln zur Datenqualität und eine grundlegende Governance, um geschäftlichen Nutzen und technische Umsetzbarkeit zu belegen.
5

Skalierung auf weitere Domänen

Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen schärfen wir Standards und Templates nach und rollen die AI-ready-Datenbasis schrittweise auf weitere Domänen aus, damit unternehmensweit Konsistenz und Steuerbarkeit gewährleistet bleiben.
6

Übergabe und Befähigung

Wir stellen Ihren Teams Dokumentation, Templates und Schulungen zur Verfügung, etablieren einen Backlog für weitere Verbesserungen und stellen sicher, dass Ihre interne Organisation die AI-Ready-Data-Plattform eigenständig weiterentwickeln und betreiben kann.
Success Story

In Tagen statt Jahren: Tschechisches Ministerium katalogisiert 30 Jahre Daten mit KI

Das tschechische Ministerium für Arbeit und Soziales hatte über 30 Jahre lang fragmentierte Daten in Dutzenden von Datenbanken angesammelt – ohne eine einheitliche Möglichkeit, diese zu verstehen. Adastra nutzte generative KI, um diese umfangreiche Datenlandschaft automatisch zu klassifizieren, zu deduplizieren und zu beschreiben – und lieferte ein fachliches Datenwörterbuch in Tagen statt in Jahren.

100K+

Spalten in mehr als 13.000 Tabellen

25%

weniger Daten nach der Bereinigung von Duplikaten

5-15

Stunden zur Verarbeitung eines einzelnen Schemas statt Wochen

Mehr Success Stories

FAQs

Was versteht man unter „AI-ready Data“?

AI-ready Data sind kuratierte, hochwertige Daten mit klarer Governance, die über standardisierte und sichere Schnittstellen bereitgestellt werden. Sie sind so aufbereitet, dass Analytics- und KI-Teams sie zuverlässig nutzen können, ohne für jedes Projekt erneut Datenintegration und Datenbereinigung leisten zu müssen.

Klassische Data Warehouses sind häufig auf Reporting und historische Analysen ausgerichtet. AI-Ready Data ergänzt dies um domänenorientierte Datenprodukte, Governance, Echtzeitfähigkeiten und klare Verantwortlichkeiten – gezielt darauf ausgelegt, Machine Learning und KI-Workloads zu unterstützen.

Zeitplan und Dauer variieren je nach Komplexität und Umfang. Ein fokussiertes MVP in ein bis zwei Domänen kann oft innerhalb weniger Monate realisiert werden, während groß angelegte Transformationen über einen längeren Zeitraum in Phasen umgesetzt werden.

Nicht zwangsläufig. Wir bewerten Ihre aktuelle Umgebung und erweitern oder modernisieren sie nur dort, wo es sinnvoll ist. In vielen Fällen nutzen wir bestehende Investitionen weiter und schließen Lücken gezielt über Architektur, Governance und ausgewählte Weiterentwicklungen.

Wir arbeiten mit führenden Cloud-Ökosystemen und modernen Data Stacks. Welche Lösung zum Einsatz kommt, hängt von Ihrer bestehenden Landschaft, den vorhandenen Kompetenzen und den regulatorischen Anforderungen ab – mit klarem Fokus auf langfristige Wartbarkeit und Kosteneffizienz.

Erforderlich sind Stakeholder aus den Fachbereichen, Data Owner, Vertreter aus IT und Informationssicherheit sowie Datenexpertinnen und -experten. Wir helfen Ihnen, diese Rollen so zu definieren und zu strukturieren, dass die Lösung langfristig erfolgreich betrieben werden kann.

Wir definieren messbare KPIs, zum Beispiel eine schnellere Datenverfügbarkeit für KI-Projekte, weniger Datenqualitätsprobleme, geringeren manuellen Reporting-Aufwand und mehr KI-Use-Cases in der Produktion.

Ja. Wir empfehlen, zunächst mit einer wirkungsstarken Domäne und einem klar abgegrenzten Scope zu starten. Sobald der Ansatz erprobt ist und Standards sowie Templates stehen, wird die Skalierung auf weitere Domänen deutlich schneller und risikoärmer.

Bereit, die Grundlage für AI-ready Data zu schaffen?