Reifegrad der Daten- und KI-Strategie
Ihr Ambitionsniveau bei Daten und KI, übersetzt in Score, Lücken und bezifferte Roadmap.
10 Themenfelder, eine Skala mit 5 Stufen. Und die Maßnahme, die von einer Stufe zur nächsten führt.
Die 10 Themenfelder des Referenzrahmens, bereits ausformuliert von N1 bis N5. Ein Unternehmen, eine Business Unit, oder 300 gleichzeitig.
Reifegrad der Daten- und KI-Strategie
10 Themenfelder, Skala mit 5 Stufen.
Nordhavn Industries
53 / 100
Sie messen ihren Reifegrad mit Datamensio
Ein Beispiel
Diese Situation könnte auch Ihre sein.
Nehmen wir das Beispiel eines Unternehmens: drei Standorte, drei Tabellen, keine gemeinsame Antwort.
Niemand weiß, wie man konsolidiert.
Nordhavn Industries, 2 400 Mitarbeitende in Hamburg, Lyon und Porto. Ein Auftraggeber fragt nach dem Stand des Konzerns. Jeder Standort antwortet mit seiner eigenen Tabelle und seinen eigenen Skalen.
Drei Wochen, eine einzige Grundlage.
Eine Datamensio Reifegrad-Referenzrahmen · Daten- und KI-Strategie (CMMI-Skala mit 5 Stufen)-Analyse, gestartet an allen drei Standorten gleichzeitig, auf Basis der Gesprächsnotizen der Verantwortlichen. Der Referenzrahmen war bereits geschrieben, ebenso die 10 Themenfelder und die Stufen N1 bis N5.
Zwei Ausgaben vermieden, bevor sie entstanden.
Ein Score von 53 von 100, eine Abweichung, die sich auf drei Themen konzentriert. Der KI-Begleiter stellte fest, dass sich zwei Maßnahmen des Plans mit denen eines anderen Audits überschnitten. Der Ergebnisbericht für das Gremium war in einem Satz erstellt.
Was ihnen dadurch erspart blieb
- 3Standorte auf derselben Grundlage gemessen, statt drei nachzubearbeitende Fragebögen
- 2doppelte Maßnahmen erkannt, bevor die Ausgabe erfolgte
- 1Ergebnisbericht für das Gremium, ohne manuelle Nachbearbeitung
Diese Zahlen stammen aus einem Beispiel. Sie könnten Ihre eigenen sein.
Die Norm schreibt Prozesse vor. Datamensio zeigt, wo Sie stehen.
01
Der Referenzrahmen ist bereits geschrieben
Themenfelder, Fragen und Stufen N1 bis N5 ausformuliert. Sie starten nicht mit einer leeren Tabelle.
02
Der Score liegt noch am selben Tag vor
Online, per Selbstbewertungslink oder im Gespräch. Themenfeld für Themenfeld, im Zeitverlauf vergleichbar.
03
Die Abweichung wird zu einem bezifferten Plan
Jeder Stufenübergang trägt seine Maßnahme. Die KI priorisiert nach erwarteter Wirkung, nicht nach der Reihenfolge der Norm.
04
Der Fortschritt lässt sich belegen
Kampagne für Kampagne, gegen Ihr Ziel und gegen Ihre Vergangenheit. Genau das verlangt Ihr Vorstand.
Die Reifegradskala
Eine Stufe, die nächste, und die Maßnahme, die beide verbindet.
Dieser Mechanismus, eine Stufe, die nächsthöhere Stufe und die Maßnahme, die beide verbindet, verwandelt eine Feststellung in eine Trajektorie.
Wie wird über den Übergang in die Produktion und die Einstellung eines Daten oder KI Anwendungsfalls entschieden?
- N1
Kein Entscheidungsprozess vorhanden. Initiativen entstehen und enden je nach Verfügbarkeit der Teams, ohne definierten Übergangspunkt.
- N2
Entscheidungen werden projektweise getroffen, getragen vom jeweiligen Sponsor. Kriterien sind nicht schriftlich festgehalten und variieren von Fall zu Fall.
- N3
Kriterien für den Übergang in die Produktion sind dokumentiert (fachlicher Verantwortlicher, Wertindikator, verfügbares Datenfundament) und werden in einem festgelegten Gremium angewendet.
- N4
Jeder Anwendungsfall wird zu festen Terminen anhand seines gemessenen Wertbeitrags überprüft. Entscheidungen zur Fortführung, Skalierung oder Einstellung werden dokumentiert und kommuniziert.
- N5
Kriterien und Schwellenwerte werden anhand der festgestellten Ergebnisse und Erfahrungswerte überprüft, mit einer einsehbaren Historie der Überarbeitungen und Entscheidungen.
Maßnahme für den Übergang von Stufe 2 zu Stufe 3
Ein Raster für den Übergang in die Produktion mit vier Kriterien erstellen (benannter fachlicher Verantwortlicher, definierter Wertindikator, verfügbare und dokumentierte Daten, zugewiesene Betriebsverantwortung), es auf die Tagesordnung des bestehenden Datenausschusses setzen und es bereits in der nächsten Sitzung auf alle laufenden Anwendungsfälle anwenden.
« Dank Datamensio erfüllen wir unsere Ziele viel effizienter. Die Prüfstellen des EFRE und unseres zuständigen Ministeriums haben diesen Ansatz besonders geschätzt, da er ihnen verlässliche Daten liefert. »
Direktorin der CCI 94CCI Île-de-France
« Wir sind überzeugt, dass dies die am besten geeignete Lösung ist, um unser Transformationsprojekt zu skalieren und die Wirkung nach unseren Bedürfnissen zu messen. »
Maja SucekChief Operating Officer, Interreg Danube
Selten allein
Ein Referenzrahmen lässt sich kombinieren. Verbinden Sie mehrere, um Ihre Tätigkeit abzudecken, oder lassen Sie Ihren eigenen von der KI schreiben.
Nehmen Sie Ihre erste Messung vor
Worum es in diesem Referenzrahmen geht
Dieser Referenzrahmen bewertet den Reifegrad der Daten und KI Strategie einer Organisation, von der Absicht bis zum nachgewiesenen Wertbeitrag. Er umfasst die Verknüpfung von Ambition und Geschäftszielen, die Governance von Investitionsentscheidungen, die Auswahl und Priorisierung von Anwendungsfällen, die Qualität und Zugänglichkeit der zugrunde liegenden Daten, Plattformen und Architektur, Kompetenzen und Kultur sowie schließlich die Wertmessung. Jedes Themenfeld wird auf einer fortschreitenden Skala mit fünf Stufen bewertet, aufgebaut nach der CMMI-Logik: von fehlender Praxis bis zu gesteuerter und überprüfter Praxis.
In der Praxis liegt die Schwierigkeit nicht darin, eine Strategie zu formulieren, sondern sie durchzuhalten. Die Fragen der Geschäftsleitungen sind konkret. Wer entscheidet, dass ein Anwendungsfall vom Labor in die Produktion übergeht, und nach welchen Kriterien? Wie viele Experimente laufen heute ohne fachlichen Verantwortlichen und ohne Wertindikator? Sind die für die Modelle benötigten Datensätze dokumentiert, nachvollziehbar und zugänglich, oder werden sie von jedem Team bei jedem Projekt neu aufgebaut? Die Antworten unterscheiden sich oft von Business Unit zu Business Unit, was die konzernweite Steuerung erschwert.
Ein Kontextpunkt sei erwähnt: Die Welle der generativen KI hat den Schwerpunkt der Programme verschoben. Viele Organisationen haben Assistenten und Copiloten eingeführt, bevor ihr Datenfundament, ihre Zugriffsverwaltung und ihre Nutzungsregeln gefestigt waren. Das übliche Ergebnis ist ein unausgewogener Reifegrad, stark bei der Erprobung, schwach bei der Industrialisierung und bei der Messung. Eine Verwechslung tritt ebenfalls häufig auf: Die Daten und KI Strategie ist nicht die Datengovernance. Letztere ist das Fundament, erstere entscheidet, wo und warum investiert wird.
Dieser Referenzrahmen ist nicht zertifizierend und bereitet auf kein Audit durch Dritte vor. Er endet nicht mit konform oder nicht konform. Er ordnet jede Praxis einer beobachtbaren Stufe zu und benennt anschließend die Maßnahme, die den Übergang zur nächsten Stufe ermöglicht. Diese Logik erlaubt es, zwei Business Units zu vergleichen, den Fortschritt eines Transformationsprogramms von Kampagne zu Kampagne zu verfolgen und eine Budgetentscheidung mit greifbaren Elementen statt mit einer Überzeugung zu begründen.
Der Referenzrahmen ist einsatzbereit und bleibt Ihr Eigentum. Sie passen die Themenfelder, Fragen und Formulierungen der Stufen an; die KI der Plattform verfasst die Varianten, verfeinert die Abstufungen und kann anhand Ihrer eigenen Strategiedokumente eine branchenspezifische Ausprägung erstellen. Nach der Analyse fasst sie die aus den Lücken resultierenden Maßnahmen zu einer priorisierten Roadmap zusammen, die im Ausschuss verständlich ist.
Referenznorm: Datamensio Reifegrad-Referenzrahmen · Daten- und KI-Strategie (CMMI-Skala mit 5 Stufen)
Die bewerteten Themenfelder
Ambition und strategische Ausrichtung
Formulierung der Daten und KI Ambition, Anbindung an Geschäftsziele und Strategieplan, gewählter Zeithorizont, Trägerschaft durch die Geschäftsleitung.
Governance und Entscheidungsgremien
Entscheidungsgremien, Rollen und Mandate (CDO, Domain Owner, fachliche Sponsoren), Prozess zur Investitionsfreigabe, Verknüpfung mit der IT-Governance.
Anwendungsfallportfolio
Identifikation und Qualifizierung von Anwendungsfällen, Priorisierungskriterien, Übergang von der Erprobung zur Produktion, Einstellung von Initiativen ohne Wertbeitrag.
Datenfundament
Verfügbarkeit und Qualität der für die Anwendungsfälle benötigten Daten, Dokumentation und Katalogisierung, Nachvollziehbarkeit der Herkunft, Verwaltung von Zugriffen und Weitergabe zwischen Einheiten.
Plattformen und Industrialisierung
Daten und KI Architektur, Entwicklungs und Produktionsumgebungen, Automatisierung der Verarbeitungsketten, Überwachung produktiver Modelle, Kostensteuerung.
Kompetenzen und Arbeitsorganisation
Kompetenzkartierung, Organisationsmodell (zentral, föderiert, hybrid), Rekrutierung und Bindung, Kompetenzaufbau in den Fachbereichen, Rolle externer Partner.
Kultur und Akzeptanz
Tatsächliche Nutzung von Daten in Entscheidungen, Sensibilisierung der Führungskräfte, Begleitung des Wandels, Umgang mit Widerständen, interne Kommunikation über Ergebnisse.
Verantwortungsvolle Nutzung und Regelung
Nutzungsregeln für KI, Prüfung sensibler Anwendungen, Transparenz gegenüber betroffenen Personen, Verknüpfung mit geltenden Pflichten und internen Verpflichtungen.
Wertmessung
Indikatoren je Anwendungsfall, Messung vor und nach Inbetriebnahme, Konsolidierung auf Portfolioebene, Ergebnisbericht an die Geschäftsleitung.
Verbesserung und Lernen
Erfahrungsauswertung eingestellter Initiativen, periodische Überprüfung der Strategie, Vergleich über die Zeit und zwischen Business Units, Sicherung der Erkenntnisse.
Eine Kurzversion des Referenzrahmens steht für die Online-Selbstbewertung zur Verfügung.
Häufige Fragen
Führt dieser Referenzrahmen zu einer Zertifizierung?
Nein. Es gibt keine Stelle, die eine Daten und KI Strategie zertifiziert. Die Analyse misst den Reifegrad Ihrer Praktiken und liefert eine Fortschrittstrajektorie. Wenn Sie ein zertifizierbares Managementsystem für KI benötigen, ist ISO/IEC 42001 die richtige Anlaufstelle.
Wie unterscheidet sich das von einem Audit?
Ein Audit prüft das Vorhandensein von Anforderungen und endet mit einer Abweichungsfeststellung. Hier wird jede Praxis auf einer Skala mit fünf Stufen verortet und mit der Maßnahme verknüpft, die eine Stufe weiterbringt. Das Ergebnis ist keine Feststellung, sondern eine bezifferte Roadmap.
Wie lange dauert die Analyse?
Die Kurzversion lässt sich in einer einzigen Arbeitssitzung ausfüllen. Im kollaborativen Modus mit mehreren Beitragenden pro Themenfeld rechnen Sie in der Regel mit ein bis zwei Wochen: Der Großteil der Zeit entfällt auf das Einholen von Informationen bei Daten, IT und Fachbereichen.
Lassen sich Themenfelder und Fragen anpassen?
Ja. Sie ändern die Fragen, formulieren die Stufen um, fügen eigene Themenfelder hinzu oder starten mit einer leeren Vorlage. Die KI verfasst die Varianten und verfeinert die Abstufungen und kann anhand Ihrer Strategiedokumente eine eigene Ausprägung erstellen. Der Referenzrahmen bleibt Ihr Eigentum.
Wie vergleicht man mehrere Business Units?
Derselbe Referenzrahmen wird an jede Einheit verteilt, anschließend werden die Scores je Themenfeld verglichen. Sie sehen, wo die Unterschiede real und wo sie nur scheinbar sind. Eine übergreifende Roadmap fasst mehrere Analysen zu einem einzigen Plan zusammen, ohne gemeinsame Maßnahmen zu duplizieren.
Braucht man ein technisches Profil, um zu antworten?
Die Fragen betreffen Steuerungspraktiken, nicht Technologien. Ein Data Verantwortlicher, ein Transformationsleiter oder ein Controller kann sie beantworten. Fragen zu Plattformen können im kollaborativen Modus an einen technischen Ansprechpartner delegiert werden.
Was passiert nach der Analyse?
Die Lücke zwischen Ihrem Score und Ihrem Zielbild erzeugt den Maßnahmenplan. Die KI fasst ihn zu einer priorisierten Roadmap zusammen. Jedes Element kann einer Leistung aus dem Servicekatalog gegenübergestellt werden, mit Kosten, Frist und erwarteter Wirkung auf den Score.
Wo werden die Daten gehostet?
In Frankreich, bei OVH, mit Backup bei Scaleway. Kein Transfer außerhalb der Europäischen Union. Die eingesetzten KI-Modelle können ausgewählt werden, auch unter europäischen Lösungen.