Fundament
Daten und Information
Von Redaktion techport.ai, IT-Beratung · Zuletzt aktualisiert am
Jede Digitalisierung endet an derselben Stelle: bei den Daten. Das Dashboard braucht eine Kennzahl, die überall gleich berechnet wird. Die Automatisierung braucht Stammdaten, die vollständig sind. Der KI-Assistent braucht Dokumente, die aktuell und auffindbar sind. Wo diese Grundlage fehlt, wird jedes Vorhaben zu einem Projekt mit manuellem Anhang.
Datenarbeit ist unspektakulär und wirkt sich auf alles aus. Sie ist der Grund, warum zwei Unternehmen mit derselben Software völlig verschiedene Ergebnisse erzielen.
Typische Probleme
- Zwei Berichte zur selben Frage kommen zu unterschiedlichen Zahlen, und die Diskussion dreht sich um die Rechenweise statt um die Sache.
- Artikel- oder Kundenstammdaten werden in mehreren Systemen gepflegt, ohne dass eines führend ist.
- Auswertungen entstehen aus Exporten, die jemand von Hand zusammenfügt. Jeder Bericht ist ein kleines Projekt.
- Dokumente liegen auf Laufwerken, in Postfächern und in drei Cloud-Diensten. Die Aufbewahrungsfristen kennt niemand.
- KI-Werkzeuge werden getestet und liefern schlechte Antworten, weil sie auf veralteten Dateien arbeiten.
Was wir in diesem Feld tun
Wir legen mit Ihnen fest, welche Daten geschäftskritisch sind, wo sie entstehen und wer für sie verantwortlich ist. Wir bereinigen Stammdaten und richten Regeln ein, die verhindern, dass sich der Zustand wiederholt. Wir bauen Auswertungen auf einer Definition auf, die im ganzen Unternehmen gilt. Wir bringen Dokumente in eine Ablage, die Fristen und Nachweispflichten erfüllt. Und wir schaffen die Datenbasis, ohne die kein KI-Vorhaben belastbare Ergebnisse liefert.
Themen in diesem Feld
Häufige Fragen
Sollen wir zuerst die Daten bereinigen oder zuerst das System wechseln?
Die Daten, aber nicht als Vorprojekt von einem Jahr. Die Bereinigung läuft in Teilen parallel zur Auswahl, weil die Zielstruktur vom neuen System abhängt. Was in jedem Fall vorher passieren muss, ist die Analyse: Wie viele Datensätze gibt es wirklich, wie viele Dubletten, wie viele Pflichtfelder sind leer. Diese Zahlen ändern regelmäßig den Projektplan.
Brauchen wir ein Data Warehouse?
Im Mittelstand oft nicht sofort. Der erste Schritt ist eine gemeinsame Definition der zwanzig wichtigsten Kennzahlen und ein System, das als Quelle gilt. Ein eigener Datenbestand für Auswertungen lohnt sich, wenn Sie regelmäßig Daten aus mehreren Systemen verbinden oder historische Stände brauchen, die die Quellsysteme überschreiben.
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