Data & AI Maturity Assessment
Artificial intelligence
In a nutshell
Ein Data & AI Maturity Assessment ist eine strukturierte Bestandsaufnahme, mit der Unternehmen ihren aktuellen Reifegrad im Umgang mit Daten, Analytics und Künstlicher Intelligenz bewerten.
Dabei wird nicht nur die vorhandene Technologie betrachtet. Für eine belastbare Einordnung spielen ebenso Datenbasis, Architektur, Governance, Prozesse, Organisation, Kompetenzen und konkrete Anwendungsfälle eine Rolle. Ein ganzheitlicher Ansatz verbindet damit technologische und organisatorische Voraussetzungen.
Das Ziel ist vor allem, drei Fragen zu beantworten: Wo stehen wir heute? Wo wollen wir hin? Und welche nächsten Schritte bringen uns konkret weiter?
Warum ist ein Data & AI Maturity Assessment relevant?
Viele Unternehmen haben in den vergangenen Jahren erheblich in Daten, Analytics und inzwischen auch KI investiert. Neue BI-Lösungen wurden eingeführt, Datenplattformen aufgebaut und erste KI-Anwendungen getestet. Trotzdem bleibt häufig unklar, ob diese Initiativen bereits ein gemeinsames Zielbild verfolgen und wo die größten Lücken liegen.
Ein Data & AI Maturity Assessment schafft genau hier Transparenz. Statt unmittelbar über die nächste Technologie zu sprechen, wird zunächst die Ausgangssituation betrachtet. Bei Datenplattformen können dabei beispielsweise Datenquellen, Integration, Speicherung und Verarbeitung sowie Zugriff, Governance, Monitoring und Security untersucht werden.
Beim Thema KI reicht die Betrachtung der Technologie ebenfalls nicht aus. Leistungsfähige AI-Anwendungen benötigen eine geeignete Datengrundlage und müssen in Organisation, Prozesse und Governance eingebettet werden. Ein ganzheitliches Zielbild sollte deshalb unter anderem Strategie, Use Cases, Daten, Infrastruktur, Governance, Operating Model und notwendige Skills berücksichtigen.
Ein Reifegradmodell hilft anschließend dabei, die Distanz zwischen aktuellem Stand und Zielbild greifbar zu machen. Statt direkt einen theoretischen Idealzustand erreichen zu wollen, können konkrete Entwicklungsschritte und erste Quick Wins definiert werden.
Der eigentliche Nutzen eines Assessments liegt deshalb nicht in einer möglichst hohen Reifegradbewertung. Entscheidend ist die Klarheit darüber, welche Handlungsfelder den größten Nutzen versprechen und in welcher Reihenfolge sie angegangen werden sollten.
How does celver AG provide support?
Die celver AG unterstützt Unternehmen dabei, ihren aktuellen Data-&-AI-Reifegrad strukturiert zu bewerten und daraus ein realistisches Zielbild sowie konkrete nächste Schritte abzuleiten.
Dabei betrachten wir die bestehende Daten- und Analytics-Landschaft ganzheitlich und beziehen sowohl technologische als auch organisatorische Fragestellungen ein. Je nach Ausgangssituation stehen beispielsweise Datenarchitektur, Governance, Datenqualität, Analytics, Data Products, AI Use Cases, Rollen und Kompetenzen oder die zukünftige Plattformstrategie im Mittelpunkt.
Der Assessment-Ansatz beginnt mit der Bewertung des Status quo und der Identifikation aktueller Pain Points. Darauf aufbauend werden Reifegrad und Zielbild betrachtet und konkrete Schritte zur Weiterentwicklung abgeleitet.
Typische Fragestellungen sind:
- Ist unsere Datenarchitektur für zukünftige Analytics- und KI-Anforderungen geeignet?
- Haben wir klare Verantwortlichkeiten für Daten?
- Welche AI Use Cases sind realistisch?
- Wo verhindern Datenqualität oder Systembrüche einen produktiven Einsatz von KI?
- Welche Kompetenzen fehlen?
- Und welche Investitionen sollten wir priorisieren?
Unser Ziel ist daher kein Reifegrad-Score um seiner selbst willen, sondern eine klare Antwort darauf, wo angesetzt werden sollte und welche Maßnahmen den größten Nutzen versprechen.
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Frequently Asked Questions
Nein. Gerade die organisatorischen Komponenten sind entscheidend. Strategie, Governance, Rollen, Skills und Operating Model gehören ebenso zu einer datengetriebenen Organisation wie Plattformen und technische Infrastruktur.
Nein. Aus unserer Sicht sollte der angestrebte Reifegrad zur Geschäftsstrategie und zu den tatsächlichen Anforderungen passen. Nicht jedes Unternehmen benötigt in jedem Bereich den größtmöglichen technologischen oder organisatorischen Reifegrad. Entscheidend ist, welche Fähigkeiten für die eigenen Ziele benötigt werden.
In vielen Situationen halten wir das für sinnvoll. Wenn zunächst Anforderungen, Schwachstellen und Zielbild geklärt werden, kann die spätere Technologieentscheidung gezielter getroffen werden.
Besonders sinnvoll ist ein Assessment, wenn bereits zahlreiche Data-, Analytics- oder KI-Initiativen existieren, aber ein gemeinsames Zielbild oder klare Prioritäten fehlen. Auch vor größeren Plattform- oder Architekturentscheidungen kann eine strukturierte Bestandsaufnahme helfen, zunächst die tatsächlichen Handlungsfelder zu identifizieren.
Data und AI sollten nicht getrennt betrachtet werden. AI Use Cases benötigen eine geeignete Datenbasis. Themen wie Datenqualität, Architektur, Governance und Zugriff auf relevante Unternehmensinformationen beeinflussen deshalb unmittelbar die Voraussetzungen für den Einsatz von KI.
Sinnvoll ist aus unserer Sicht ein Ergebnis, das neben der Einordnung des Status quo vor allem die wichtigsten Handlungsfelder, ein Zielbild und priorisierte nächste Schritte enthält. Der von der celver AG verwendete Assessment-Ansatz verbindet die Reifegradbetrachtung ausdrücklich mit konkreten Entwicklungsschritten und Quick Wins.
Das hängt vom jeweiligen Unternehmen ab. Eine ganzheitliche Betrachtung kann unter anderem Strategie, Datenbasis, Architektur, Governance, Sicherheit, Organisation, Kompetenzen, Analytics und AI Use Cases umfassen.
