AI Readiness und Data Quality Assessment
Bevor Sie KI bauen: Prüfen Sie, ob Ihre Daten dafür geeignet sind.
Viele KI-Vorhaben scheitern nicht an der Methode, sondern an der Datengrundlage. Dieses Assessment prüft vor der Investition, ob Daten, Zielvariable, Granularität, Use Case und Datenqualität für Forecasting, Machine Learning oder Reporting tatsächlich tragfähig sind, und liefert eine klare Roadmap mit Risikoampel. Die Analyse erfolgt bevorzugt in Ihrer eigenen Infrastruktur.
Fokus
Forecasting, Machine Learning, Business Intelligence, Reporting, Demand-Planung, Retouren, Qualitätsdaten und Kundenanalyse. Wir bewerten nicht nur Formate, sondern die Eignung im vorgesehenen Business-Kontext.
Use-Case-Readiness-Matrix
Pro Use Case eine nachvollziehbare Einstufung: geeignet, mit Einschränkungen geeignet oder noch nicht geeignet.
Was Sie erhalten
Vier Pakete, klar abgegrenzt.
Für Forecasting, Machine Learning, Reporting und KI-Projekte.
Geeignet für
- bis 1 Mio. Zeilen
- bis 500 Spalten
- bis 5 Tabellen
- ein definierter Use Case
- bis ca. 500 Mio. Datenpunkte, abhängig vom Format
Zusätzlich zum Data Quality Report
- Use-Case-Bezug
- Feature-Eignung
- Target-Verfügbarkeit, falls ML geplant
- Leakage-Risiken
- Granularitätsprüfung
- Datenlücken in Zeitreihen
- Forecasting-Eignung
- ML- und BI-Risikoampel
- Roadmap vor einem KI-Projekt
- PDF-Report, ca. 25 bis 40 Seiten
- 90 Minuten Ergebnisworkshop
Sprechen wir über Ihre Daten
Kostenloses 30-Minuten-Erstgespräch. Schildern Sie kurz Ihren Datensatz und Ihr Vorhaben; optional können Sie einen Terminwunsch angeben.