Datenstrategie Beratung: Zielbild, Roadmap und Umsetzung
Wir entwickeln mit dir eine Datenstrategie, die zu euren Zielen passt – und Governance im Microsoft-Stack (Power BI, Fabric, Purview, Copilot) sauber umsetzt.
- Klares Zielbild statt Tool-Aktionismus
- Roadmap mit priorisierten Use Cases
- Governance, Rollen und Datenkultur
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Ohne klare Strategie bleibt Reporting ein Dauerprojekt
Wenn Informationen aus Excel, ERP, CRM und Fileservern zusammengeklickt werden, entsteht keine verlässliche Grundlage. Dann diskutiert ihr über Zahlen statt über Entscheidungen.
Eine gute Strategie schafft Klarheit: Welche Datenprodukte braucht ihr? Welche KPIs sind verbindlich? Und welche Architektur (Cloud vs. On-Prem) ist realistisch unter DSGVO, Security und Budget?
Warum DatenPioniere für eure Strategie?
Wir sind kein Generalist. Wir bringen euer Zielbild in eine umsetzbare Route – mit Planungssicherheit, Polarstern-Methodik und 100% Microsoft-Fokus.
Festpreis, wenn der Scope klar ist
Wir schneiden das Vorgehen auf klar abgegrenzte Ziele und Use Cases zu. So bekommst du Budget- und Planungssicherheit, statt offener Endlos-Workshops.
Polarstern-Methodik statt Folienstrategie
Zielbild und Roadmap sind nur der Start. Wir verbinden Governance, Architektur, Visualisierung (Power BI) und Datenkultur zu einem Ansatz, der im Alltag trägt.
Microsoft-Stack, der produktiv wird
Von der Architektur in Microsoft Fabric über Governance mit Purview bis zu KPIs und Dashboards in Power BI: Alles aus einem Ökosystem – sauber abgestimmt und betreibbar.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen lohnt sich Beratung?
Für Unternehmen, die bessere Entscheidungen treffen wollen, aber aktuell an fragmentierten Quellen, unklaren Verantwortlichkeiten oder fehlender Qualität scheitern.
Typische Auslöser: KPI-Chaos im Management, viele manuelle Excel-Prozesse, uneinheitliche Definitionen, unsichere Cloud-vs.-On-Prem-Entscheidung, oder der Wunsch, KI und Machine Learning sinnvoll einzuordnen statt blind zu starten.
Was steckt im Paket?
Vom Zielbild bis zur umsetzbaren Roadmap – inklusive Rollen, Architektur und Quick Wins.
Definition: Was ist eine Datenstrategie?
Wir schärfen gemeinsam den Begriff für euer Unternehmen: Ziele, Leitplanken, Datenprodukte und Wertbeitrag. Ergebnis: eine klare Vision, die in Prozesse und Entscheidungen übersetzt ist.
Zielbild & Roadmap entwickeln
Wir priorisieren Use Cases (z.B. Management-Reporting, Forecasting, Data-as-a-Service (DaaS)) und leiten eine realistische Roadmap ab: Abhängigkeiten, Meilensteine, Verantwortlichkeiten und Umsetzungsschritte.
Governance, Rollen, Operating Model
Wir erarbeiten Regeln, Freigaben, KPIs und Definitionen, ein Operating Model und klare Rollen: Data Owner, Data Steward, Plattformverantwortung, Analytics-Verantwortung.
Architektur, Qualität & KI-Plan
Wir designen die Architektur (Cloud vs. On-Prem, Hybrid), klären Erfassung und Integration, definieren Qualitäts-Checks (Profiling) und integrieren KI/ML-Entwicklung als Teil der Roadmap – mit klaren Voraussetzungen.
Hol dir euren Polarstern für KPIs und KI
- 30 Minuten Scope und Ziele klären
- Erste Roadmap-Idee inkl. Optionen
- Microsoft-Fit: Power BI, Fabric, Purview
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis: wie eine Strategie zur umsetzbaren Route wurde.
Holding: KPI- und Liquiditätssteuerung auf eine Datenbasis
Ausgangslage
- Monatliche Konsolidierung in Excel, hohe Fehleranfälligkeit
- Uneinheitliche KPI-Definitionen zwischen Finance und Bereichen
- Quellenmix aus ERP, Buchhaltungssystem, CRM und Fileserver
- Unklare Cloud-vs.-On-Prem-Architekturentscheidung
Ergebnis
- Zielbild mit KPIs und definierter Datenprodukte-Landkarte
- Roadmap: zuerst Management-Reporting, dann Self-Service Analytics
- Governance inkl. Rollenmodell und Freigabeprozess
- Fabric Lakehouse + Power BI als definierter Ziel-Stack
Mittelstand: Von Excel-Wildwuchs zu Governance und Reporting
Ausgangslage
- Viele isolierte Reports, widersprüchliche Kennzahlen im Management
- Manuelle Aufbereitung aus SQL, SharePoint und Excel
- Keine klare Verantwortlichkeit für Qualität und Definitionen
- KI-Ideen ohne belastbare Grundlage und Prozesse
Ergebnis
- Strategie: Ziele, Use Cases und Analytics-Prioritäten
- Einheitliches KPI-Set inkl. Definitionen und Ownership
- Einführung von Purview-gestützter Governance und Lineage
- Copilot-gestützte Ad-hoc-Analyse auf geregelter Grundlage
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Vier Phasen, damit aus Strategie Umsetzung wird – ohne Overengineering.
Erstgespräch
Wir klären gemeinsam Ziele, Herausforderungen, Stakeholder und den gewünschten Endzustand. Du bekommst eine erste Einordnung, ob ihr eher Strategie, Architektur, Governance oder schnelle Reporting-Quick-Wins braucht.
Setup
Wir erarbeiten Zielbild, Roadmap und Regeln: Datenprodukte, KPIs, Rollen, Prozesse, Architekturentscheidung (Cloud/On-Prem) und Sicherheitsrahmen (DSGVO/TTDSG, sofern relevant).
Training
Wir bringen Teams ins Tun: Literacy, Verantwortlichkeiten, Umsetzungsleitfaden und Arbeitsweisen. Optional: Enablement für Power BI, Fabric und Governance-Prozesse, damit ihr nicht abhängig bleibt.
Skalierung
Wir setzen priorisierte Bausteine um: Integration, Qualitätsregeln, semantische Modelle, Dashboards und Reporting. KI und Machine Learning kommen bewusst erst, wenn Grundlage und Regeln stehen.
So verändert eine klare Strategie eure Arbeitsrealität
Weniger Reibung im Reporting, mehr Klarheit in Verantwortlichkeiten und eine Route, die man wirklich gehen kann.
- KPIs sind je Abteilung unterschiedlich definiert
- Qualität wird erst im Dashboard diskutiert
- Excel-Konsolidierung frisst Zeit in Fachbereichen
- Architekturentscheidungen wirken zufällig und historisch
- KI-Initiativen starten ohne verlässliche Grundlage
- Gemeinsames KPI-System mit Ownership und Regeln
- Rollen und Operating Model sind etabliert
- Automatisierte Integration statt manuelle Prozesse
- Zielarchitektur (Cloud/On-Prem) ist entschieden
- KI-Roadmap ist Teil der Planung und realistisch
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Pakete, die euren Business Value messbar voranbringen
Der genaue Umfang hängt von Zielen, Landschaft und Stakeholdern ab – diese Pakete geben dir Orientierung.
- Ist-Analyse von Zielen und Quellen
- Definition und Erfolgskriterien
- Erstes Zielbild inkl. Leitplanken
- Priorisierte Use-Case-Liste
- Rollen, Prozesse, KPIs und Definitionen
- Architektur-Optionen Cloud vs. On-Prem
- Roadmap inkl. Abhängigkeiten und Phasen
- MVP in Microsoft Fabric & Power BI
- Operating Model + Datenkultur Enablement
- Qualität: Checks, Profiling, Regeln
- KI/ML-Plan inkl. Voraussetzungen
- Unternehmensweite Datenplattform für Power BI/Copilot
Hol dir euren Polarstern für KPIs und KI
- 30 Minuten Scope und Ziele klären
- Erste Roadmap-Idee inkl. Optionen
- Microsoft-Fit: Power BI, Fabric, Purview
Häufige Fragen
Was ist eine Datenstrategie – ganz konkret?
Eine Datenstrategie beschreibt, wie ihr Informationen im Unternehmen nutzt, organisiert und entwickelt: Ziele, Produkte, KPIs, Verantwortlichkeiten (Governance), Architekturentscheidungen und eine Roadmap für die Umsetzung. Der Punkt ist: nicht „mehr“, sondern bessere Entscheidungen durch eine verlässliche Grundlage.
Wie unterscheidet sich Datenstrategie von Governance?
Die Datenstrategie ist der Nordstern: Zielbild, Prioritäten und die Route. Governance ist das Regelwerk und die Organisation, die dafür sorgt, dass Qualität, Definitionen, Zugriffe und Prozesse über Zeit funktionieren. In der Praxis gehören beide zusammen – sonst bleibt es entweder Theorie oder Chaos.
Wie bindet ihr KI, Machine Learning und Data Science ein?
Wir integrieren KI als Teil der Roadmap, nicht als isoliertes „KI-Projekt“. Heißt: Wir klären erst Qualität, Produkte, Zugriffe, DSGVO/TTDSG-Rahmen und Analytics-Grundlagen. Dann definieren wir, welche ML-Use-Cases sinnvoll sind, welche Informationen fehlen und wie ihr Entwicklung und Betrieb organisiert.
Macht ihr auch die Umsetzung – oder nur Strategie?
Beides. Wir können mit der Datenstrategie starten und anschließend die Umsetzung mit Microsoft Fabric, Power BI und Purview begleiten. Wichtig: Ihr müsst mitarbeiten (Fachbereich + IT), weil Wissen und Prozesse bei euch liegen. Wir sorgen für Struktur, Geschwindigkeit und saubere Umsetzung.