Data Strategy Assessment

Datenstrategie-Assessment (DSA) mit DIVNT

Reifegrad Bewertung

Datenbasis KI-fähig machen

Datensilos auflösen

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Diese Firmen vertrauen DIVINT

Leistungen

Unsere DSA-Schwerpunkte im Überblick

Analyse & Discovery (IST-Aufnahme)

Unabhängige Bestandsaufnahme Ihrer Datenlandschaft: Systeme, Schnittstellen, Datenquellen, BI/Controlling, Risiken und Blockaden. Klarer Überblick statt fragmentierter Sichten.

Analyse & Discovery (IST-Aufnahme)

Unabhängige Bestandsaufnahme Ihrer Datenlandschaft: Systeme, Schnittstellen, Datenquellen, BI/Controlling, Risiken und Blockaden. Klarer Überblick statt fragmentierter Sichten.

Analyse & Discovery (IST-Aufnahme)

Unabhängige Bestandsaufnahme Ihrer Datenlandschaft: Systeme, Schnittstellen, Datenquellen, BI/Controlling, Risiken und Blockaden. Klarer Überblick statt fragmentierter Sichten.

Ziele, Vision & Use-Case-Priorisierung

Gemeinsame Zielbilder entwickeln, konkrete Anwendungsfälle identifizieren und nach Business-Impact/Umsetzbarkeit priorisieren – inkl. Erfolgskriterien (KPIs).

Ziele, Vision & Use-Case-Priorisierung

Gemeinsame Zielbilder entwickeln, konkrete Anwendungsfälle identifizieren und nach Business-Impact/Umsetzbarkeit priorisieren – inkl. Erfolgskriterien (KPIs).

Ziele, Vision & Use-Case-Priorisierung

Gemeinsame Zielbilder entwickeln, konkrete Anwendungsfälle identifizieren und nach Business-Impact/Umsetzbarkeit priorisieren – inkl. Erfolgskriterien (KPIs).

Zielarchitektur & Migrations-Roadmap

Technische Zielarchitektur (DWH/Lakehouse, Integration, Governance) entwerfen und einen pragmatischen, risikominimierten Pfad dorthin planen – mit Etappen, Meilensteinen und Verantwortlichkeiten.

Zielarchitektur & Migrations-Roadmap

Technische Zielarchitektur (DWH/Lakehouse, Integration, Governance) entwerfen und einen pragmatischen, risikominimierten Pfad dorthin planen – mit Etappen, Meilensteinen und Verantwortlichkeiten.

Zielarchitektur & Migrations-Roadmap

Technische Zielarchitektur (DWH/Lakehouse, Integration, Governance) entwerfen und einen pragmatischen, risikominimierten Pfad dorthin planen – mit Etappen, Meilensteinen und Verantwortlichkeiten.

Daten-Governance & Betriebsmodell

Rollen, Prozesse und Policies definieren (Ownership, Data Stewardship, Qualität, Sicherheit). Auditierbare Standards für Zugriff, Datenschutz und Lifecycle.

Daten-Governance & Betriebsmodell

Rollen, Prozesse und Policies definieren (Ownership, Data Stewardship, Qualität, Sicherheit). Auditierbare Standards für Zugriff, Datenschutz und Lifecycle.

Daten-Governance & Betriebsmodell

Rollen, Prozesse und Policies definieren (Ownership, Data Stewardship, Qualität, Sicherheit). Auditierbare Standards für Zugriff, Datenschutz und Lifecycle.

Datenintegration, Automatisierung & Qualität

ETL/ELT-Strategie, Realtime/Batch, Datenkataloge, Qualitätsregeln und Automatisierung – für robuste, wiederverwendbare Datenprodukte.

Datenintegration, Automatisierung & Qualität

ETL/ELT-Strategie, Realtime/Batch, Datenkataloge, Qualitätsregeln und Automatisierung – für robuste, wiederverwendbare Datenprodukte.

Datenintegration, Automatisierung & Qualität

ETL/ELT-Strategie, Realtime/Batch, Datenkataloge, Qualitätsregeln und Automatisierung – für robuste, wiederverwendbare Datenprodukte.

Analytics, Self-Service & Enablement

Fundament für BI/AI: kuratierte Datasets, KPI-Kataloge, Self-Service-Guidelines, Schulungen. So wird Data Analytics im Alltag nutzbar.

Analytics, Self-Service & Enablement

Fundament für BI/AI: kuratierte Datasets, KPI-Kataloge, Self-Service-Guidelines, Schulungen. So wird Data Analytics im Alltag nutzbar.

Analytics, Self-Service & Enablement

Fundament für BI/AI: kuratierte Datasets, KPI-Kataloge, Self-Service-Guidelines, Schulungen. So wird Data Analytics im Alltag nutzbar.

Ihre Vorteile

Warum ein Datenstrategie-Assessment – und was passiert ohne?

Mit DIVINT als Partner profitieren Sie von klaren Mehrwerten. Ohne Datenstrategie Assessment bleiben wertvolle Potentiale ungenutzt:

Mit DIVINT DSA

Vorteile

Klarer Überblick über Systeme, Datenflüsse und Verantwortlichkeiten

Priorisierte Use Cases mit Business Case statt Technik um der Technik willen

Zielarchitektur & Roadmap für schnelle, messbare Fortschritte

Automatisierung reduziert manuelle Datensuche/-aufbereitung (bis zu ~30 % Zeitgewinn)

Früh identifizierte Risiken & Limits (Security, Qualität, Skalierung)

Solides Fundament für BI/AI, Monetarisierung und datengetriebene Entscheidungen

Ohne DSA

Nachteile

Intransparente Datenlandschaft, Doppelarbeiten und Schatten-Reporting

Teure Fehlinvestitionen in Tools ohne tragfähige Strategie

Langsame Entscheidungen wegen manueller Datenerhebung

Sicherheits-/Compliance-Lücken und unklare Verantwortlichkeiten

Insellösungen statt skalierbarer Datenarchitektur

Verpasste Use-Case-Potenziale und ROI-Chancen

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FAQ

Häufig gestellte Fragen

Was umfasst ein Datenstrategie-Assessment?

Eine unabhängige Analyse von Architektur, Prozessen und Datenqualität, die zu Vision, Zielarchitektur, priorisierten Use Cases, Roadmap, Kosten-/Aufwandsindikation und konkreten Empfehlungen führt.

Was umfasst ein Datenstrategie-Assessment?

Für wen ist ein DSA geeignet?

Für Entscheider und Key-User (Service, Vertrieb, Produktion, QS u. a.), Data Leader, Data Engineers und Business User – bis zu 12 Personen können aktiv in Workshops mitarbeiten.

Für wen ist ein DSA geeignet?

Für Entscheider und Key-User (Service, Vertrieb, Produktion, QS u. a.), Data Leader, Data Engineers und Business User – bis zu 12 Personen können aktiv in Workshops mitarbeiten.

Wie läuft ein DSA typischerweise ab?

In drei Phasen: Analyse & Discovery, Ziele/Vision & Use-Case-Priorisierung, Ergebnisvorstellung mit Roadmap & Empfehlungen. Format: kompakte Workshops (z. B. je 4 Std.) plus Ausarbeitungsphase.

Wie läuft ein DSA typischerweise ab?

In drei Phasen: Analyse & Discovery, Ziele/Vision & Use-Case-Priorisierung, Ergebnisvorstellung mit Roadmap & Empfehlungen. Format: kompakte Workshops (z. B. je 4 Std.) plus Ausarbeitungsphase.

Wie lange dauert ein DSA?

Je nach Tiefe 3 Tage (Workshop + Ergebnispräsentation) bis 4 Arbeitstage in 5 Schritten; umfassendere Varianten dauern 6–8 Wochen (4 Phasen) mit vertiefter Analyse und Zielarchitektur.

Wie lange dauert ein DSA?

Je nach Tiefe 3 Tage (Workshop + Ergebnispräsentation) bis 4 Arbeitstage in 5 Schritten; umfassendere Varianten dauern 6–8 Wochen (4 Phasen) mit vertiefter Analyse und Zielarchitektur.

Sind die Workshops auch remote möglich?

Ja. Vollständig virtuell oder hybrid – mit sicherem Zugriff für Demos und Review-Sessions.

Sind die Workshops auch remote möglich?

Ja. Vollständig virtuell oder hybrid – mit sicherem Zugriff für Demos und Review-Sessions.

Welche Technologien werden betrachtet?

Herstellerneutral: moderne Datenplattformen (DWH/Lakehouse, Data Lakes), Datenvirtualisierung und Cloud-Komponenten. Häufig im Einsatz: Microsoft Azure/Power BI/Fabric, daneben u. a. Databricks, Denodo, Qlik, Snowflake, AWS, SAP, Oracle.

Welche Technologien werden betrachtet?

Welche Ergebnisse darf ich erwarten?

Unabhängige Bewertung der IT-/Datenlandschaft, gemeinsame Vision, priorisierte Use Cases, technische Zielarchitektur, Roadmap, Kosten-/Aufwandsindikation und konkrete Handlungsempfehlungen – Basis für datengetriebene Entscheidungen und Monetarisierung.

Welche Ergebnisse darf ich erwarten?

Welche nächsten Schritte empfehlen Sie?

Unverbindliches Erstgespräch, Scoping des DSA (Ziele, Teilnehmer, verfügbares Material), Terminierung der Workshops, Datensichtung – anschließend Start der Analysephase und Termin für Ergebnispräsentation.