Bevor Sie KI starten — wissen Sie, ob Ihre Daten tragen?
Der Notivia Data-Readiness-Check bewertet Ihre Datenbasis in 8 Dimensionen — use-case-gebunden, messbar, audit-tauglich. Das einzige Framework, das KI-, Compliance- und Integrations-Readiness in einem System misst.
KI-Projekte scheitern selten am Modell. Sondern an den Daten.
70 % aller KI-Initiativen im Mittelstand kommen nie in Produktion. Der Grund liegt fast nie beim Algorithmus — sondern bei Datenqualität, Zugang, Bedeutung und Rechtslage, die vorher nicht geprüft wurden.
gescheiterte KI-Projekte
landen nie in Produktion — und fast immer sind Daten, nicht Algorithmen, der wahre Grund. Schlechte Qualität, fehlender Kontext, unklare Rechte.
Zeit für Datenaufbereitung
verbrauchen Data Scientists laut aktuellen Studien. Statt Modelle zu bauen, suchen sie, reinigen sie, fragen sie. Das ist nicht Wissenschaft, das ist Archivarbeit.
teurer im Nachhinein
werden Datenqualitäts-Probleme, wenn sie erst im Produktionsbetrieb auffallen. Modelle neu trainieren, Datensätze rückwärts bereinigen — ein Vielfaches des Initialaufwands.
Acht Dimensionen. Ein klares Bild.
Wir bewerten Ihre Datenbasis in acht Dimensionen — numerisch von 0 bis 100, use-case-gebunden. Weil ein KI-Chatbot eine andere Datenbasis braucht als Predictive Maintenance oder regulatorisches Reporting.
Verfügbarkeit
Wo liegen Ihre Daten? Welche Formate? Welche Systeme? Wer hat Zugriff? Die Grundfrage vor allen anderen: Sind die Daten überhaupt greifbar?
Qualität
Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz, Aktualität, Eindeutigkeit. Automatisiert gemessen, nicht geschätzt. Nur was stimmt, trägt KI-Modelle oder Compliance-Audits.
Struktur
Schemata, Datentypen, Relationen, Normalisierungsgrad, Dokumentation. Saubere Strukturen sind die Voraussetzung dafür, dass Systeme einander verstehen.
Semantik
Welche Bedeutung hat ein Feld? Gibt es ein Business-Glossar? Sind Metriken einheitlich definiert? Ohne Semantik keine sinnvolle Analyse, kein KI-Agent mit Kontext.
Governance
Wer ist Data Owner? Welche Rollen gibt es? Welche Zugriffsklassen? Ohne klare Governance landet jedes Projekt in Diskussionen statt in Ergebnissen.
Compliance
DSGVO, GoBD, ISO 27001 Annex A.8, branchenspezifisch (BaFin, FDA, KRITIS). Welche Daten dürfen wie verwendet werden? Prüft, bevor Audits es tun.
KI-Readiness
Volumen, Verteilung, Label-Verfügbarkeit, Bias-Prüfung, Feature-Potenzial. Geeignet für welches KI-Szenario? Chatbot und Predictive Maintenance fordern Unterschiedliches.
Integrations-Readiness
APIs, Events, Frequenz, Latenz, Ereignis-Semantik. Wie einfach kommen die Daten dorthin, wo sie gebraucht werden — Data Lake, KI-Pipeline, BI-Cockpit?
Vier Artefakte. Messbar. Umsetzbar.
Der Data-Readiness-Check liefert vier konkrete Ergebnisse, die in Ihrem Unternehmen bleiben — auch ohne weitere Zusammenarbeit.
8-Dimensionen-Scorecard
Numerische Bewertung pro Dimension (0–100) mit farbcodierter Ampel-Logik. Auf einen Blick sichtbar: wo Sie stark sind, wo Gefahr droht, wo Handlungsbedarf herrscht.
Use-Case-Readiness-Report
Für jeden definierten Use Case ein eigener Report: ist die Datenbasis ausreichend? Welche Dimensionen limitieren? Was muss nachgezogen werden, bevor Sie starten?
Priorisierter Gap-Backlog
Konkrete Maßnahmen pro Gap: was fehlt, wer zuständig, Aufwand, Priorität. Sortiert nach Wirkung pro Euro — sofort als Backlog nutzbar.
Executive Summary
Eine PDF-Seite für die Geschäftsführung. Gesamt-Readiness-Score, die drei kritischsten Befunde, empfohlene Erst-Entscheidung — ohne Data-Engineering-Jargon, ohne Berater-Deutsch.
Ehrlich gesagt: nicht für jeden.
Der Data-Readiness-Check liefert verlässliche Ergebnisse nur dann, wenn bestimmte Voraussetzungen erfüllt sind. Lieber einmal ehrlich klären, ob wir passen, als später enttäuscht zu sein.
Passt, wenn …
- Sie ein konkretes KI- oder Datenprojekt vorbereiten
- Sie scale-x.io, Azure, AWS oder ein anderes KI-Vorhaben einsetzen wollen
- Sie Compliance-Druck haben (DSGVO, EU AI Act, Branchen-Regs)
- Sie mindestens einen Use Case konkret formulieren können
- Sie eine ehrliche Einschätzung wollen — auch wenn sie unbequem ist
Passt nicht, wenn …
- KI ist bei Ihnen nur ein Schlagwort ohne konkreten Anwendungsfall
- Sie noch keine Systeme mit relevanten Daten im Einsatz haben
- Sie nur ein „Bestanden“-Zertifikat ohne Befunde wollen
- Sie keine Ressourcen haben, auf Gaps zu reagieren
- Sie erwarten, dass ein externer Check Ihre Datenqualität verbessert
Drei Tarife. Je nach Reifegrad.
Vom schnellen Einstieg bis zum laufenden Betrieb — Sie zahlen für das, was Sie brauchen. Jeder Lite-Check ist anrechenbar auf den Standard.
Quick Check
- Fragebogen + Sample-Analyse
- Grob-Score auf allen 8 Dimensionen
- Top-3 Red Flags inklusive
- PDF-Kurzreport
- 100 % anrechenbar auf Standard
Voller Check
- Automatisiertes Datenprofiling
- Alle 8 Dimensionen detailliert bewertet
- Use-Case-Readiness-Report
- Priorisierter Gap-Backlog
- 90-Min Ergebnispräsentation
Monitoring-Betrieb
- Laufendes Monitoring aller 8 Dimensionen
- Readiness-Score als KPI über Zeit
- Alerts bei kritischer Degradation
- Monatsreport für die Geschäftsführung
- Teil von Notivia Operate kombinierbar
Ihre Geld-zurück-Option: Wenn wir im Standard-Check nicht mindestens drei umsetzbare Gaps finden, bekommen Sie 50 % des Preises zurück. Wir haben das noch nie ausgezahlt.
Was uns oft gefragt wird.
Data-Readiness beschreibt, wie einsatzbereit Ihre Daten für einen konkreten Zweck sind — z. B. einen KI-Chatbot, einen Predictive-Use-Case oder einen ISO-27001-Audit. Ohne diese Prüfung starten Sie Projekte blind. 85 % aller KI-Initiativen scheitern genau hier.
Drei Dinge. Erstens: Wir prüfen use-case-gebunden, nicht allgemein. Zweitens: Wir verbinden KI-, Compliance- und Integrations-Sicht in einem Framework. Drittens: Wir haben Tools im Köcher (scale-x.io, iso-easy.de), die viele Befunde direkt lösen — nicht nur auflisten.
Ein Chatbot kommt mit 80 % Datenqualität aus. Predictive Maintenance braucht 99 %. Regulatorisches Reporting 100 %. Allgemeine „Datenqualitäts-Scores“ liefern keine Handlungsgrundlage — weil jeder Einsatzfall andere Dimensionen fordert. Deshalb messen wir pro Use Case.
Das ist sogar der häufigste Ausgangspunkt. Der Check wird dann selbst zum Befund: Er zeigt Ihnen, wo genau die Datenbasis reif gemacht werden muss, bevor Sie investieren. Meist sind es drei, vier klar umrissene Maßnahmen, nicht zehn.
Nein. Wir arbeiten primär mit IT-Leitung und Fachbereich. Ein Data Engineer oder DBA hilft beim Zugang — mehr nicht. Unsere automatisierten Profiling-Tools übernehmen den analytischen Teil.
Ja. Alle Artefakte — Scorecard, Reports, Gap-Backlog — gehören Ihnen. Sie können intern daran arbeiten, einen anderen Partner wählen oder uns für die Umsetzung einsetzen. Wir empfehlen, wir zwingen nicht.
Lassen Sie uns kurz sprechen.
15–30 Minuten. Kein Pitch. Kein Sales-Funnel. Wir sehen gemeinsam, wo bei Ihnen Wert versickert — und wo der größte Hebel sitzt.
- Persönliche Antwort binnen 24 Stunden — kein Call-Center
- Ehrliche Zeit- und Kostenschätzung, keine Verkaufsshow
- Ich sage direkt, wenn wir nicht der richtige Partner sind
- Notivia GmbH, Stuttgart — seit 2019 selbstständig
Schreiben Sie uns
Ein kurzer Hinweis auf Ihr Thema reicht. Wir melden uns persönlich zurück.
Drei klare Schritte. Kein Rätselraten.
Innerhalb von 24 Stunden
Persönliche Antwort von mir — keine Auto-Mail, kein Vertriebs-Funnel. Bei Bedarf schlage ich gleich passende Termine vor.
15–30 Minuten Klärungscall
Wir hören kurz zu, stellen drei, vier Fragen und sagen Ihnen ehrlich, ob und wie wir helfen können. Ohne Präsentation.
Innerhalb einer Woche
Realistische Zeit- und Kostenschätzung mit konkreten nächsten Schritten — oder eine ehrliche Absage mit Empfehlung.
