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Mit Cassini Datenqualität beherrschen

Datenqualitäts‑Workshop – damit KI und Automatisierung funktionieren

KI, Analytics und Automatisierung liefern nur so gut, wie es die Daten hergeben, auf denen sie laufen. In diesem Workshop machen wir Ihre Datenqualität steuerbar. Sie erhalten klar priorisierte Maßnahmen, belastbare Entscheidungsgrundlagen und eine umsetzbare Struktur für Ihr Datenmanagement. Ohne Vorarbeit, aber mit klarem Ergebnis.

👉 Jetzt Workshop anfragen

Wenn Datenprobleme operative und strategische Risiken erzeugen

Sie tragen Verantwortung für stabile Systeme, Compliance, Kostenkontrolle und die Fähigkeit Ihres Unternehmens, fundierte Entscheidungen zu treffen.

In der Praxis zeigen sich Datenqualitätsprobleme jedoch selten als isoliertes IT-Thema, sondern als spürbare betriebliche Störung:

  • Falsche Rechnungen führen zu Kundenbeschwerden
  • KPI sind widersprüchlich oder nicht rechtzeitig verfügbar
  • Managemententscheidungen verzögern sich oder basieren auf unsicheren Daten
  • Teams investieren viel Zeit in die manuelle Datenbereinigung
  • KI- oder Automatisierungs-PoCs scheitern an unzureichender Data Quality

Die Konsequenzen reichen von steigenden operativen Kosten über Reputationsrisiken bis hin zu strategischen Fehlentscheidungen, etwa bei der Personal- oder Investitionsplanung.

Der strukturierte Datenqualitäts-Workshop für klare Prioritäten

Wir unterstützen Sie mit einem kompakten, lösungsneutralen 1–2-tägigen Workshop, der Ihre Datenqualitätsprobleme systematisch strukturiert und priorisiert.

Das Ergebnis: Sie wissen, welche Datenqualität wirklich zählt, wie Sie sie messen und wo die größten Ursachenhebel liegen. Der Fokus liegt klar auf Ihrem realen Handlungsdruck und somit auf einer umsetzbaren Entscheidungsbasis.

Im Workshop enthalten:

✅ Identifikation und Priorisierung der kritischsten Anwendungsfälle bzw. Prozesse
✅ Analyse der priorisierten Prozesskette entlang konkreter Datenqualitätsprobleme
✅ Transparente Strukturierung der Problemfelder über System-, Prozess- und Governance-Ebene
✅ Sammlung und Bewertung möglicher Lösungsansätze, technologisch und organisatorisch
✅ Moderierte Abstimmung und Commitment aller relevanten Stakeholder

Bewusst nicht Teil des Workshops:

❌ Keine Vorfestlegung auf bestimmte Tools, Plattformen oder Data-Governance-Modelle
❌ Kein umfangreiches Transformationsprogramm
❌ Kein generisches Reifegradmodell ohne konkreten Bezug zu Ihren Prozessen

Auf einen Blick: Format, Zielgruppe und Rahmenbedingungen

Zielgruppe: Data Owner, Fachbereich, Prozessverantwortliche, Data/AI‑Team
Umfang: 1–2 Tage à ca. 8 Stunden (Termin nach Absprache)
Location: bei Ihnen vor Ort, remote oder hybrid
Teilnehmer: arbeitsfähige Gruppe mit klaren Rollen
Vorarbeit: nicht notwendig
Preis: auf Anfrage

Nach maximal zwei Tagen verfügen Sie über:

  • Einen klar priorisierten Fokusprozess
  • Eine strukturierte, priorisierte Liste relevanter Datenqualitätsprobleme
  • Bewertete Lösungsoptionen (technologisch und organisatorisch)
  • Eine abgestimmte Umsetzungsrichtung mit internem Commitment
  • Eine extern validierte Entscheidungsgrundlage

Für Sie persönlich bedeutet das:

  • Sie beenden die Phase diffuser Problemwahrnehmung
  • Sie reduzieren interne Widerstände durch einen partizipativen, moderierten Prozess
  • Sie schaffen Transparenz gegenüber Geschäftsführung und Fachbereichen
  • Sie verkürzen die Time-to-Answer für geschäftskritische Fragestellungen
  • Sie adressieren Compliance- und Kostenthemen strukturiert statt reaktiv

Kurz: Klarheit statt Chaos in komprimierter, umsetzungsorientierter Form.

Vorgehen: Struktur vor Lösung

Unser methodischer Ansatz folgt einer klaren Logik:

Gemeinsame Identifikation der geschäftskritischen Prozesse und Anwendungsfälle mit dem größten Risiko- oder Kostenhebel.

Strukturierte Analyse der ausgewählten Prozesskette entlang konkreter Data-Quality-Probleme — von Datenerfassung über Verarbeitung bis zu Reportings oder der Nutzung in KI-Anwendungen.

Bewertung nach Geschäftsauswirkung, Risiko, Umsetzbarkeit und Abhängigkeiten.

Erarbeitung möglicher Maßnahmen:

  • Technologisch (z. B. Datenqualitätsregeln, Anpassungen an Datenplattform, Data Management Technologien, Automatisierung)
  • Organisatorisch (z. B. Data Governance Rollen, Verantwortlichkeiten, Prozesse)

    -> Parallele oder sequenzielle Lösungswege bleiben bewusst offen. Data Governance ist eine Option, aber keine Vorannahme.

Klare Definierung der nächsten Schritte, Verantwortlichkeiten und abgestimmter Prioritäten. Direkt im Anschluss können Sie strukturiert in die Umsetzung starten.

Warum dieser Ansatz wirkt

Der Mehrwert liegt nicht in theoretischen Frameworks, sondern in der moderierten Klarheit über Ihre realen Datenqualitätshebel.


✅ Lösungsneutral: keine Tool-Agenda, keine vorgefertigten Governance-Modelle
✅ Problemzentriert: Strukturierung vor Technologieentscheidung
✅ Integriert: Verbindung von Datenplattform, Data Management und organisatorischen Aspekten
✅ Umsetzungsnah: konkrete Prioritäten statt abstrakter Zielbilder
✅ Komprimiert: Entscheidungsreife in 1–2 Tagen

Interesse am Workshop? Nächster Schritt: Klarheit schaffen

Wenn die Datenqualität strategische Initiativen, Effizienz oder Compliance gefährdet, ist jetzt der richtige Zeitpunkt für eine strukturierte Priorisierung. In einem kurzen Austausch klären wir, ob der Workshop-Ansatz zu Ihrer Situation passt und welche Stakeholder sinnvoll eingebunden werden sollten.

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Cassini Consulting steht für moderne Beratung an der Schnittstelle von Business, IT und Transformation. Wir begleiten Organisationen dabei, Zukunft aktiv zu gestalten. Strategisch, technologisch und kulturell. Unser Anspruch: Exzellente Beratung mit Wirkung. Unabhängig, mehrfach ausgezeichnet und immer auf Augenhöhe mit unseren Kunden.