Abgegrenzter Auftrag
Ein Datenbestand, Bericht oder eine Entscheidung mit definiertem fachlichem Zweck. Ein aktuelles Datenproblem genügt; ein KI-Vorhaben ist keine Voraussetzung.
Leistung
Datenqualität & KI-Bereitschaft
Eine pragmatische Analyse für unzuverlässige Berichte, widersprüchliche Stammdaten oder einen geplanten Analyse- oder KI-/ML-Anwendungsfall. Ich verbinde einen Arbeitsablauf oder eine Entscheidung mit den verfügbaren Datensätzen, Definitionen, Zuständigkeiten und Qualitätsanforderungen. Das Ergebnis ist auch ohne KI-Projekt nützlich.
Wann sinnvoll Berichte oder Stammdaten sind nicht verlässlich, oder die Datengrundlage für Analysen beziehungsweise KI/ML ist unklar.
Mein Beitrag Ich verfolge Definition, Entstehung und Nutzung der Daten, prüfe repräsentative Datensätze und priorisiere Qualitäts- und Zuständigkeitslücken nach ihrer Wirkung im gewählten Ablauf.
Sie erhalten Belegte Qualitätsbefunde, abgestimmte Datendefinitionen, priorisierte Korrekturen und bei Bedarf Kriterien zur Vorbereitung und Bewertung eines KI-/ML-Piloten.
Ihr Arbeitspaket
Was wir vor dem Start vereinbaren
So wird das Ergebnis abgenommen
Die datenverantwortliche Person kann wesentliche Qualitätsbefunde in der geprüften Stichprobe nachvollziehen und Definitionen, Korrekturprioritäten und Entscheidungskriterien abstimmen.
Produktivsetzung und weitere Betreuung
Diese Analyse liefert Befunde und einen Massnahmenplan. Massenkorrekturen, Berichtsumsetzung und ein KI-/ML-Pilot sind separate Arbeitspakete.
Ausgangslage
Typische Situationen
Die Leistung ist sinnvoll, wenn sich das Thema anhand realer Systeme, Berichte, Datenbeispiele oder täglicher Abläufe konkret prüfen lässt.
Widersprüchliche Berichte oder Stammdaten ohne KI-Vorhaben
Datenkorrekturen nach ihrem Nutzen im Arbeitsablauf priorisieren
Dokumente oder Nachrichten für Extraktion, Klassifizierung oder Weiterleitung prüfen
Historische Daten für Prognosen oder Anomalieerkennung bewerten
Fokus
Umfang und konkrete Ergebnisse
Der Leistungsumfang bleibt nah an den Systemen, Daten und Abläufen, die das Tagesgeschäft beeinflussen.
Fokus
Fachliche Entscheidungen, Arbeitsabläufe und messbarer Nutzen
Strukturierte Daten, Dokumente und repräsentative Historien
Datenbedeutung, Qualität, Verantwortung und Zugriff
Bewertungskriterien, Risiken und menschliche Kontrolle
Was Sie am Ende erhalten
Qualitätsbefunde mit Bezug zur geprüften Datenstichprobe
Abgestimmte Definitionen und offene Zuständigkeiten
Priorisierte Korrekturen für den gewählten Bericht oder Ablauf
Bei Bedarf: KI-/ML-Eignung, Bewertungsbedarf und Kriterien für Fortführung oder Abbruch
Prozess
So läuft die Zusammenarbeit ab
Die Arbeit kommt schneller voran, wenn das erste Gespräch mit echten Beispielen beginnt und nicht nur mit einer allgemeinen Beschreibung.
Prozess
Bericht, Datenbestand, Arbeitsablauf oder Entscheidung auswählen
Repräsentative Daten sowie ihre Entstehung und Nutzung prüfen
Definitionen, Qualitätslücken, Verantwortung und Folgen fachlich abgleichen
Korrekturen priorisieren oder einen begründeten nächsten Schritt für Analysen oder KI/ML festlegen
Geeignet für
Für wen das Angebot passt
Klare Grenzen halten den Auftrag wirtschaftlich und sorgen dafür, dass sich das Ergebnis sauber übergeben lässt.
Geeignet für
- Daten- und Berichtsverantwortliche mit widersprüchlichen Datensätzen oder Kennzahlen
- Teams, die Stammdatenkorrekturen sinnvoll priorisieren möchten
- Organisationen, die Daten für Analysen oder KI/ML bewerten
Klare Abgrenzung
- Kein allgemeiner Workshop zur KI-Strategie
- Kein Versprechen, schlechte Daten mit KI umgehen zu können
- Keine vom Anbieter bestimmte Technologieauswahl
- Keine Bereinigung ohne klaren fachlichen Zweck
Verwandte Leistungen
Passende Ergänzungen
EAM, Schnittstellen sowie angewandte KI und ML können getrennt beauftragt werden. Verbindet ein realer Ablauf mehrere Bereiche, können die Leistungen sinnvoll kombiniert werden.
KI- und ML-Pilot für konkrete Anwendungen Ein konkreter KI-/ML-Anwendungsfall soll sich mit echten Daten und im täglichen Arbeitsablauf bewähren. Schnittstellen-Engineering-Sprint Ein bestehender Datenfluss erfordert wiederholte Korrekturen, oder eine neue Verbindung braucht klare Regeln und verlässliche Verarbeitung. Fachanwendungen und Office-Automatisierung Manuelle Office-Abläufe bremsen die Arbeit, oder ein klar abgegrenzter Prozess benötigt ein schlankes Werkzeug, ohne das Kernsystem zu ersetzen.
Passt diese Leistung zu Ihrem Fall?
Schicken Sie den aktuellen Engpass, einige Beispiele und den geschäftlichen Kontext. Dann klären wir, welche Verbesserung sinnvoll ist – und was besser unverändert bleibt.