Data Readiness & Governance
Die Datenbasis entscheidet, ob KI produktiv wird.
XMB unterstützt Organisationen dabei, Datenqualität, Datenstruktur, Metadaten, Löschkonzepte und Governance so aufzubauen, dass Analytics, lokale LLMs, RAG und Automatisierung sicher nutzbar werden.
Data-Readiness prüfenProduktive KI braucht mehr als verfügbare Daten
Viele Vorhaben starten mit einem Modell oder einer Oberfläche. In der Umsetzung zeigt sich schnell, ob Datenstrukturen, Verantwortlichkeiten und Compliance-Fragen tragfähig geklärt sind.
Uneinheitliche Datenstrukturen
Felder, Formate und Bedeutungen unterscheiden sich zwischen Quellen und Systemen.
Unklare Datenverantwortung
Owner, Freigaben und Zuständigkeiten sind nicht eindeutig geregelt.
Fehlende Metadaten
Daten sind vorhanden, aber Herkunft, Bedeutung und Nutzungskontext fehlen.
Unvollständige Löschkonzepte
Aufbewahrung, Löschung und technische Umsetzung sind nicht durchgängig definiert.
Schlechte Datenqualität
Duplikate, Lücken und uneinheitliche Werte schwächen Analytics, RAG und Automatisierung.
Unklare Compliance-Anforderungen
Schutzbedarf, Personenbezug und Reporting-Anforderungen sind nicht operationalisiert.
KI-Piloten ohne Datenbasis
Prototypen funktionieren mit Beispieldaten, aber nicht mit produktiven Prozessen.
Unklare Datenflüsse
Es ist nicht ausreichend nachvollziehbar, welche Daten wohin fliessen und warum.
Von der Datenlage zur nutzbaren KI-Grundlage
XMB arbeitet entlang konkreter Datenquellen, Use Cases und Betriebsanforderungen. Ziel ist eine Datenbasis, die technisch nutzbar und organisatorisch verantwortbar ist.
Datenarchitektur
Zielbild, Datenflüsse, Systemgrenzen und technische Struktur für Plattform- und KI-Vorhaben.
Datenqualität
Qualitätsregeln, Prüfungen und Priorisierung relevanter Qualitätsprobleme.
Bereinigung und Standardisierung
Harmonisierung von Formaten, Werten, Dubletten und fachlichen Bezeichnungen.
Metadaten und Datenkataloge
Beschreibung von Herkunft, Bedeutung, Schutzbedarf, Ownern und Nutzungskontext.
Löschkonzepte
Technische und organisatorische Grundlagen für Aufbewahrung, Löschung und Nachweisbarkeit.
Anonymisierung
Reduktion sensibler Informationen für Tests, Auswertungen und ausgewählte KI-Szenarien.
Compliance Reporting
Nachvollziehbare Berichte zu Datenqualität, Nutzung, Löschung und Verarbeitungsgrenzen.
Vorbereitung für lokale LLMs und RAG
Strukturierte, klassifizierte und freigegebene Datenquellen für kontrollierte KI-Nutzung.
Datenarbeit wird erst wertvoll, wenn sie in Anwendungen ankommt
Lokale LLMs, RAG-Anwendungen und Automatisierung benötigen verlässliche Datenquellen, klare Zugriffskonzepte und nachvollziehbare Datenflüsse.
Deshalb verbindet XMB Data Readiness direkt mit Plattformarchitektur, Backend-Services und konkreten KI-Use-Cases. Die Datenbasis wird nicht abstrakt verbessert, sondern entlang der Anwendungen, die produktiv betrieben werden sollen.
Anschluss an Plattform und Integration
- Freigegebene Datenquellen für RAG und interne Wissensnutzung
- Zugriffslogik für Rollen, Systeme und KI-Anwendungen
- Nachvollziehbare Datenflüsse für Betrieb und Reporting
- Technische Grundlage für lokale LLMs, Analytics und Automatisierung
Technische und organisatorische Grundlagen für kontrollierte Datenverarbeitung
XMB unterstützt bei technischen und organisatorischen Grundlagen für nDSG-konforme Datenverarbeitung, Löschung, Anonymisierung und Reporting.
Wir formulieren keine juristische Garantie. Wir schaffen technische Nachvollziehbarkeit, klare Betriebsgrenzen und belastbare Umsetzungsgrundlagen, die Datenschutz-, Compliance- und Fachverantwortliche prüfen und nutzen können.
Typische Grundlagen
- Klassifizierung und Schutzbedarf je Datenquelle
- Lösch- und Aufbewahrungslogik in Datenflüssen
- Anonymisierung und Pseudonymisierung für geeignete Szenarien
- Reporting für Datenqualität, Verarbeitung und Nachvollziehbarkeit
Eine Datenbasis, die Plattform- und KI-Vorhaben trägt
Das Ergebnis ist keine Dokumentation für die Schublade, sondern eine verbesserte operative Grundlage für Analytics, RAG, lokale LLMs und sichere Automatisierung.
Bessere Datenqualität
Relevante Daten werden konsistenter, vollständiger und verlässlicher nutzbar.
Geringeres Risiko
Schutzbedarf, Löschung und Nutzung sensibler Daten werden kontrollierbarer.
Höhere KI-Tauglichkeit
Datenquellen werden für Analytics, RAG und lokale LLMs gezielt vorbereitet.
Nachvollziehbare Datenflüsse
Herkunft, Verarbeitung und Nutzung werden technisch und organisatorisch sichtbar.
Belastbare Grundlage
Plattform- und KI-Vorhaben starten auf einer tragfähigen Daten- und Governance-Basis.
Daten- und KI-Readiness prüfen
Wir analysieren gemeinsam, ob Ihre Datenbasis, Governance und Architektur für produktive KI-Anwendungen bereit sind.
Readiness-Gespräch vereinbaren