Data Readiness Audit

Sind Ihre Daten AI-fähig?

Die meisten AI-Projekte scheitern an den Daten, nicht an den Modellen. Wir klären in 4 Werktagen, wo Sie stehen — und welche AI-Use-Cases mit Ihrer aktuellen Datenlage produktiv möglich sind.

Data-Audit anfragenErst Selbsttest (6 Min)

4-Achsen-Framework

Vier Achsen. Eine Bewertung.

Anders als das AI-Readiness-Audit fokussiert das Data-Audit ausschließlich auf Daten-Foundations. 4 Achsen statt 6 — tiefer pro Achse, mit echter Stichproben-Analyse.

Typisches Mittelstands-Daten-Profil 2026
Quality3/5Availability2/5Governance3/5AI-Readiness1/5

Demo: Daten in Quality + Governance solide (3/5), aber AI-Readiness (Feature-Store, Vector-DB) noch nicht reif. Im Audit bekommen Sie Ihre eigene Achsen-Bewertung mit Stichproben-Analyse.

Warum 4 Achsen statt 6?

Das AI-Readiness-Audit deckt Strategy, Talent, Use-Cases mit ab. Wenn Sie wissen: „bei uns sind die Daten der Engpass“, brauchen Sie keine Strategie-Bewertung — sondern Tiefe in Quality, Availability, Governance und AI-Readiness der Daten-Schicht. Vier statt sechs Achsen, doppelt so tief pro Achse.

Quality

Vollständigkeit · Konsistenz · Aktualität. Datenqualitäts-Metriken pro Kern-Datenbestand mit Stichproben-Analyse.

Availability

API-Reife · Pipeline-Stabilität. Wie zugänglich sind Daten für AI-Use-Cases — direkt via API/Feature-Store oder erst nach Export?

Governance

Ownership · Lifecycle · Compliance. DSGVO-Schnittstellen, Lösch-Routinen, Drittland-Transfer-Setup, Data-Owner-Matrix.

AI-Readiness

Feature-Store-Fähigkeit · Vector-DB-Eignung · RAG-Tauglichkeit. Welche AI-Use-Cases sind heute machbar, welche brauchen erst Daten-Investment?

Der Prüfumfang

Was ein Data Readiness Audit prüft

Ein Data Readiness Audit beantwortet eine Frage: Sind Ihre Daten gut genug, damit KI darauf verlässlich funktioniert? Vier Dinge entscheiden das.

  • Datenqualität. Vollständigkeit, Konsistenz, Dubletten, Aktualität — ob die Daten überhaupt stimmen. Ein Modell auf falschen Daten liefert selbstbewusst falsche Antworten.

  • Datenherkunft (Lineage). Woher ein Wert kommt und wer ihn verändert hat. Ohne nachvollziehbare Herkunft kein vertrauenswürdiges Modell und keine revisionssichere Entscheidung.

  • Zugriff & Governance. Wer darf was sehen, DSGVO, Rollen. KI darf niemals Daten verarbeiten, die sie nicht sehen dürfte — Governance ist Voraussetzung, kein Nachgedanke.

  • ML-/AI-Readiness. Ob die Daten so vorliegen, dass ein Modell sie nutzen kann: strukturiert, zugreifbar, mit Labels wo nötig, über Silos hinweg verknüpfbar.

Ein Audit erfindet keine Daten, die fehlen. Es sagt ehrlich, was vorhanden, was lückenhaft und was zuerst zu reparieren ist — bevor ein einziges KI-Projekt darauf startet. Der schnellste Einstieg ist der Selbsttest oder die Diagnostik-Übersicht.

Was wir typisch finden

Vier Bottlenecks, die fast jeder Mittelständler hat.

  1. 01

    Stammdaten-Qualität

    Doppel-Bauteile, fehlende Zuordnungen, inkonsistente Kategorien. Klassischer Bottleneck im Maschinenbau und Handel.

  2. 02

    Pipeline-Stabilität

    Daten-Updates kommen mit 24–48h Lag, Sync-Fehler ungemeldet, kein Monitoring. Verhindert produktiven AI-Einsatz.

  3. 03

    Source-of-Truth-Konflikte

    ERP sagt X, CRM sagt Y, Maschinen-DB sagt Z. Ohne SSoT-Klarheit kein konsistentes AI-Training möglich.

  4. 04

    DSGVO-Lücken

    Keine dokumentierte Rechtsgrundlage pro Daten-Use-Case, keine Lösch-Routinen, kein Drittland-Transfer-Mapping.

Wie der Audit läuft

4 Werktage. Festpreis. ~2h Ihrer Zeit.

  1. 1

    30 min digital

    Pre-Engagement Daten-Inventar

    Erfassung pro Kern-Datenbestand: Quell-System, Anzahl Datensätze, Update-Frequenz, Qualitäts-Selbst-Einschätzung, aktuelle Nutzung.

  2. 2

    1h · remote · mit IT

    Tech-Discovery-Call

    Architecture-Sketch: aktuelle Daten-Flüsse, Integrations-Punkte, SSoT-Reife. Identifikation der Top-3-Bottlenecks.

  3. 3

    asynchron

    Daten-Stichproben-Analyse

    Pro Top-3-Datenbestand: Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Duplikat-Rate, Daten-Drift, Anomalie-Cluster.

  4. 4

    60 min · remote

    Readout-Call

    15–22-Seiten-Report-Walk-through mit CDO + IT-Lead. Q&A, Architectural-Decisions-Discussion, Übergabe in interne Data-Verantwortung.

Azena Data Readiness Audit

In vier Werktagen vom Bauchgefühl zur Daten-Roadmap.

Daten-Inventar · Stichproben-Analyse · Top-3-Bottlenecks · 6-Monats-Daten-Roadmap · AI-Use-Case-Match-Vorhersage · Risk-Register. 15–22 Seiten PDF + 60-Min-Readout direkt mit Lead-Architect.

  • 4-Achsen-Framework
  • Stichproben-Analyse inkludiert
  • 15–22 Seiten Report
  • 60-Min-Readout

oder 60-Min-Data-Call buchen — direkt mit dem Lead-Architect, unverbindlich.

Andere Diagnose-Pfade

Falls Ihre Frage anders gelagert ist.

Alle vier Audits im direkten VergleichOder: 6-Min-Selbsttest mit EmpfehlungKI-Beratung für den Mittelstand