Leistungen / Datenmanagement
Aufbereitung für einen konkreten Use Case, nicht für den ganzen Bestand
Business Case, bevor Aufwand in die Datenpflege fließt
EU-Hosting, DSGVO, EU Data Act und EU AI Act von Anfang an mitgedacht
Datenschätze
Die wertvollsten Daten für KI liegen selten in einem Data Warehouse. Sie stecken in den Systemen, mit denen Ihre Teams jeden Tag arbeiten. In der Dateninventur prüfen wir, welche davon Ihr Use Case braucht und wie gut sie heute nutzbar sind.
Stammdaten und Transaktionen
ERP, CRM und Shop: Kunden, Aufträge, Verträge und Artikel. Typische Befunde sind Dubletten, veraltete Adressen und Felder, die jede Abteilung anders pflegt.
End-to-End-Prozessautomatisierung
Kommunikation mit Kunden
Ticketsystem, E-Mail-Postfächer und Gesprächsaufzeichnungen: Anliegen, Antworten und Lösungswege. Daraus lernen KI-Agenten, wie Ihr Service Standardfälle löst.
KI-Automatisierung im Kundenservice
Oft unterschätzt
Dokumente und Wissen
Verträge, Handbücher, Richtlinien und Formulare in Dateiablagen und SharePoint. Strukturiert aufbereitet werden sie zur Wissensbasis für KI-Assistenten und KI-Agenten.
1
Vollständig
Pflichtfelder gefüllt
2
Aktuell
Stand passt zum Prozess
3
Eindeutig
Keine Dubletten
4
Widerspruchsfrei
Systeme sagen dasselbe
Datensouveränität
Datensouveränität heißt: Sie entscheiden, wo Ihre Daten verarbeitet werden, wer darauf zugreift und wie Sie den Anbieter wechseln. Danach wählen wir Plattform und Hosting aus.
EU-Hosting
Souveräne Cloud aus Deutschland
DSGVO und AVV
EU Data Act
EU AI Act
Das prüfen wir je Plattform
Serverstandort
Zugriffsrechte
Exit-Strategie
Wir beraten technologie-agnostisch und ohne Eigenprodukt. Rechtliche Fragen klären wir gemeinsam mit Ihrem Datenschutzbeauftragten.
So gehen wir vor
Wir starten beim Use Case, nicht beim Datenbestand. Jeder Schritt endet mit einem Ergebnis, auf dessen Basis Sie über den nächsten entscheiden.
1
Use Case festlegen
Welcher Prozess soll automatisiert werden, und welche Daten braucht er?
2
Dateninventur
Quellen, Formate, Schnittstellen und Verantwortliche erfassen.
3
Qualitäts-Check
Stichproben auf Vollständigkeit, Aktualität, Dubletten und Widersprüche prüfen.
4
Aufbereitung
Stammdaten bereinigen, Dokumente strukturieren, Systeme verbinden, Pflegeregeln festlegen.
5
Übergabe in den Betrieb
KI-Agent oder Automatisierung geht auf geprüften Daten live.
Ihr Ansprechpartner
Geschäftsführender Gesellschafter AI CONSULT
Über 10 Jahre Erfahrung in Auswahl und Implementierung von Software für Service- und Supportprozesse. Er verantwortet bei AI CONSULT die Use-Case-Bewertung und die Auswahl von Plattform und Hosting.
Aus der Praxis
In KI-Projekten im Mittelstand sehen wir immer wieder dieselben Datenprobleme, vom Voice-Agenten im Kundenservice bis zur unternehmensweiten Wissensbasis. Daraus haben wir drei Regeln abgeleitet.
Use Case vor Datenprojekt
Wer erst alle Daten aufräumen will, startet nie. Wir bereiten auf, was der erste Use Case braucht, und erweitern von dort.
Stammdaten vor Modell
Ein neues Sprachmodell gleicht doppelte oder veraltete Kundendaten nicht aus. Deshalb bereinigen wir zuerst die Stammdaten und wählen dann das Modell.
Verantwortung klären
Daten ohne Verantwortliche veralten wieder. Für jede Quelle legen wir fest, wer sie pflegt und nach welchen Regeln.
Branchen, in denen wir KI verankern:
Versicherungen
Finance & Banking
Stadtwerke und Versorger
Retail
Mobility
Hospitality
Industrie
Häufige Fragen
Was bedeutet es, Daten KI-ready zu machen?
Daten sind KI-ready, wenn ein KI-Agent oder eine Automatisierung sie ohne manuelle Nacharbeit nutzen kann. Dazu gehören vollständige und aktuelle Stammdaten ohne Dubletten, eine technische Schnittstelle und geklärte Zugriffsrechte. Maßstab ist immer der konkrete Use Case, nicht der gesamte Datenbestand.
Brauchen wir für KI zuerst ein großes Datenprojekt oder einen Data Lake?
Nein. Wir bereiten die Daten auf, die ein priorisierter Use Case braucht. Ein Data Lake oder eine zentrale Datenplattform lohnt sich erst, wenn mehrere Use Cases auf dieselben Daten zugreifen. Diese Entscheidung treffen wir mit Ihnen auf Basis eines Business Case.
Wie prüfen Sie die Datenqualität?
Wir messen je Datenquelle Vollständigkeit, Aktualität, Eindeutigkeit und Widerspruchsfreiheit. Stichproben aus CRM, ERP oder Ticketsystem zeigen, wie viele Datensätze doppelt, veraltet oder unvollständig sind. Daraus leiten wir Maßnahmen und den Aufwand für die Bereinigung ab.
Was heißt Datensouveränität bei KI-Anwendungen?
Sie legen fest, wo Ihre Daten gespeichert und verarbeitet werden, wer darauf zugreift und wie Sie den Anbieter wechseln können. In der Praxis heißt das: EU-Hosting oder eine souveräne Cloud aus Deutschland, Verträge zur Auftragsverarbeitung nach DSGVO und Plattformen ohne Vendor-Lock-in.
Welche Rolle spielen EU Data Act und EU AI Act?
Der EU Data Act regelt unter anderem den Zugang zu Daten vernetzter Produkte und den Wechsel zwischen Cloud-Anbietern. Der EU AI Act legt je nach Risikoklasse einer KI-Anwendung Pflichten zu Dokumentation, Transparenz und Datenqualität fest. Wir berücksichtigen beide bei der Auswahl von Plattform und Hosting. Eine Rechtsberatung ersetzt das nicht.
Wie hängen Datenmanagement, KI-Agenten und Automatisierung zusammen?
Datenmanagement ist die Grundlage, KI-Agenten und Automatisierung sind die Anwendung. Deshalb verbinden wir die Datenaufbereitung direkt mit dem KI-Use-Case & ROI Quickstart und der anschließenden Umsetzung, etwa einer End-to-End-Prozessautomatisierung oder KI-Agenten im Kundenservice.
Erstgespräch
Wir klären mit Ihnen, welche Daten Ihr wichtigster Use Case braucht und wie gut sie heute vorbereitet sind. Buchen Sie direkt einen Termin oder schreiben Sie uns über das Kontaktformular.