Data & AI

Strategie

Klarheit schaffen. Orientierung geben. Wirkung entfalten. Eine Strategie ist notwendige, damit Data & AI Struktur und Richtung erhalten und damit aktiver Teil Ihrer Wertschöpfung werden. 

QUNIS Strategie-Framework
Strategie

Data & AI braucht eine Richtung

Am Anfang jeder erfolgreichen Data & AI-Initiative steht eine klare strategische Ausrichtung mit Einordnung zu den Unternehmenszielen. Erst wenn klar ist, welchen Beitrag Daten und AI zur Wertschöpfung leisten sollen, entsteht eine tragfähige Grundlage für die weiteren Schritte.

Nur mit einer klaren Strategie wissen Sie, wo Sie hinwollen und kommen dort auch an

Eine integrierte Data & AI-Strategie gibt Ihnen Transparenz zu Zielen, Ausgangssituation und Handlungsfeldern und übersetzt diese in eine umsetzbare Roadmap. Entscheidend ist dabei das Zusammenspiel aus Datenstrategie und Governance sowie Analytics-, AI- und Plattformstrategie. Denn nur wenn Daten strukturiert, verlässlich und im Kontext verfügbar sind, können AI und Analytics ihr volles Potenzial entfalten und im Unternehmen Wirkung erzeugen.

Gemeinsam mit Ihnen entwickeln wir die strategische Grundlage für Ihre Data & AI-Initiativen. Wir verbinden fachliche Anforderungen, Technologie und Organisation zu einem konsistenten Zielbild und übersetzen dieses direkt in konkrete Maßnahmen und eine umsetzbare Roadmap. 

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Eine sauber definierte Strategie sorgt für Klarheit, Transparenz und Orientierung. Ohne Strategie bleibt Data & AI isoliert. Mit ihr entsteht Wirkung für Ihr Unternehmen.

Max Gantner
Geschäftsführer, QUNIS GmbH
Felder der Strategieentwicklung

QUNIS Strategie-Framework

Für eine wirksame Data & AI-Strategie müssen Fachlichkeit, Daten, Technologie, Organisation und Steuerung auf ein Ziel gebracht werden. Das QUNIS Strategie-Framework verbindet diese Dimensionen in einem strukturierten Vorgehen. Es schafft Klarheit über Zusammenhänge, macht Abhängigkeiten sichtbar und priorisiert die relevanten Handlungsfelder. So entsteht eine umsetzbare Roadmap mit konkreten nächsten Schritten.

Business & Wertbeitrag

Dimensionen

Fachlicher Bedarf

Die fachlichen Anforderungen definieren, welche Anwendungsfälle umgesetzt und welche Entscheidungen unterstützt werden sollen. Sie bilden den Ausgangspunkt für Datenprodukte und datengetriebene Anwendungen.

Datenarchitektur

Die Datenarchitektur definiert, wie Daten strukturiert, integriert und bereitgestellt werden. Sie schafft die Grundlage für skalierbare Datenprodukte und stellt sicher, dass Daten konsistent und im richtigen Kontext nutzbar sind.

Rollen & Prozesse

Klare Rollen, abgestimmte Prozesse und passende Teamstrukturen stellen sicher, dass Data & AI-Initiativen gesteuert und Anwendungen nachhaltig entwickelt und betrieben werden können. Fachbereiche, Data Teams und IT arbeiten verzahnt.

Scope & Anwendungsbereich

Der Anwendungsbereich legt fest, wo Data & AI konkret eingesetzt werden und welche Anwendungen im Fokus stehen. So entsteht Klarheit darüber, wo Daten echten Mehrwert liefern sollen.

Plattform & Technologie

Die Plattform bildet das technische Fundament. Sie umfasst die gezielte Kombination geeigneter Technologien und stellt sicher, dass Anwendungen skalierbar entwickelt, stabil betrieben und langfristig weiterentwickelt werden können.

Data & AI Governance

Eine Governance schafft klare Regeln für den Umgang mit Daten und AI. Sie stellt Qualität, Transparenz und Vertrauen sicher und ist Voraussetzung für eine skalierbare und sichere Nutzung.

Business Value & Priorisierung

Nicht jede Idee schafft sofort Mehrwert. Eine klare Bewertung hilft, Anwendungsfälle und Datenprodukte nach Nutzen, Machbarkeit und Wirkung zu priorisieren.

Systemarchitektur

Die Systemarchitektur definiert, wie Daten-, Analyse- und AI-Systeme zusammenspielen. Sie stellt sicher, dass Datenflüsse, Anwendungen und Plattformen effizient integriert sind und als Grundlage für skalierbare Datenprodukte und Anwendungen dienen. 

Operations & Change

Der Erfolg von Data & AI zeigt sich erst in der Nutzung. Anwendungen und Datenprodukte müssen bewusst betrieben, Know-how im Unternehmen verankert und etwaig notwendige Veränderungen aktiv gesteuert werden.

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Roadmap

Ihre Ziele, daraus abgeleitete Arbeitspakete, klare Verantwortlichkeiten sowie konkrete Next Steps mit Zeitplan.
Zusammenspiel

Strategien rund um Data & AI

Es gibt nicht die eine Strategie.  Entscheidend ist das Zusammenspiel verschiedener Zielsetzungen. Zentral ist die Berücksichtigung aller Aspekte und das Ineinandergreifen in der Umsetzung.

Digitalisierungs-Strategie

Eine Digitalisierungsstrategie definiert, wie Sie Ihr Geschäftsmodell, Ihre Prozesse und Ihre Organisation gezielt weiterentwickeln. Sie schafft den Rahmen, in dem Daten, AI und Analytics wirksam werden können.

FAQ

Häufige Fragen zum Thema Strategie

Was versteht QUNIS unter einer Strategie für Data & AI?

Wir verstehen unter einer Data & AI-Strategie ein integrierendes Zielbild, das fachliche Ziele, Daten, Technologie und Organisation zusammenführt. Sie ordnet die verschiedenen Teilstrategien – von Datenstrategie über Governance bis hin zu Analytics-, AI- und Plattformstrategie – in einen gemeinsamen Rahmen ein und übersetzt diese in konkrete Maßnahmen und eine umsetzbare Roadmap.

Woran erkennt man, dass man eine Data & AI-Strategie braucht?

Typische Anzeichen sind:

  • Viele Daten, aber wenig belastbare Erkenntnisse oder Entscheidungen
  • Parallel laufende Initiativen ohne gemeinsames Zielbild
  • Abhängigkeit von einzelnen Experten oder isolierten Lösungen
  • Unklare Verantwortlichkeiten rund um Daten, Reports und Plattformen

Wenn im Unternehmen häufiger über Daten diskutiert wird, statt mit Daten zu arbeiten, fehlt meist die strategische Grundlage.

Was sind die zentralen Bausteine einer Data & AI-Strategie?

Eine tragfähige Strategie umfasst mehrere Dimensionen, die zusammen gedacht werden müssen:

  • Fachliche Ziele und priorisierte Anwendungsfälle
  • Daten- und Systemarchitektur als Grundlage für Nutzung und Skalierung
  • Plattform- und Technologieentscheidungen
  • Organisation, Rollen und Governance
  • Roadmap und Change zur Umsetzung im Unternehmen

Diese Bausteine strukturieren wir entlang unseres Strategie-Frameworks und passen sie an Ihre Ausgangssituation und Ihren Reifegrad an.

Wie lange dauert die Erarbeitung einer Data & AI-Strategie?

Das hängt von Ausgangssituation, Zielsetzung und Komplexität ab.

Erfahrungsgemäß bewegen wir uns zwischen einigen Wochen und wenigen Monaten – von einem kompakten Strategie-Check bis zu einem umfassenderen Programm mit Workshops, Interviews und vertieften Architekturbetrachtungen.

Wichtig ist uns, dass Sie schnell zu belastbaren Ergebnissen und klaren Entscheidungen kommen und nicht in langen Konzeptphasen verharren.

 

Wo liegen die Herausforderungen bei der Entwicklung einer Data & AI-Strategie?

Die Herausforderung liegt selten in einzelnen Technologien oder Use Cases, sondern im Zusammenspiel der verschiedenen Dimensionen.

Typische Themen sind:

  • fehlende Verknüpfung zur Unternehmensstrategie
  • unklare Prioritäten und zu viele parallele Initiativen
  • unzureichend abgestimmte Daten-, Architektur- und Plattformentscheidungen
  • fehlende Verankerung in Organisation, Rollen und Governance
  • zu wenig Fokus auf Umsetzung und Nutzung im Unternehmen

Eine wirksame Strategie adressiert genau diese Punkte und schafft Klarheit darüber, was wirklich relevant ist und wie daraus konkrete Umsetzung entsteht.

Ist eine Data & AI-Strategie nur für große Unternehmen relevant?

Nein. Auch mittelständische Unternehmen profitieren stark von einer klaren strategischen Ausrichtung – oft sogar schneller, da Entscheidungen und Veränderungen zügiger umgesetzt werden können.

Im Mittelstand geht es häufig darum, gezielt Schwerpunkte zu setzen: wenige, aber werthaltige Anwendungsfälle, eine passende Organisationsstruktur und eine Plattform, die mit den Anforderungen mitwächst.

 

Was braucht ein Unternehmen für die Entwicklung einer Data & AI- Strategie?

Eine perfekte Ausgangslage ist nicht notwendig. Wichtiger sind:

  • Management-Sponsoring und die Bereitschaft, datengetrieben zu arbeiten
  • Zugriff auf bestehende Systeme, Datenquellen und Berichte
  • Ansprechpartner in Fachbereichen, IT und ggf. Compliance
  • Offenheit, bestehende Strukturen und Arbeitsweisen weiterzuentwickeln

Alles Weitere – von der Standortbestimmung bis zum Zielbild – erarbeiten wir gemeinsam mit Ihnen.

 

Aus allen Branchen

Erfolgreiche Kunden und Projekte

QUNIS und die Q-Group

Über 100 Experten aus allen Bereichen der Data & AI

Das Team der Q-Group mit QUNIS, TEQWERK und GAPTEQ vereint Experten aus allen Bereichen der Data & AI, von Strategie und Architektur über Analytics und AI bis hin zu Datenmanagement, Organisation, Governance und Infrastruktur. Immer mit einem Leitgedanken: Höchste Qualität und Leidenschaft für Ihr Vorhaben.
QUNIS Team
Am Markt und in Projekten überzeugend

Unsere Technologien

Erstes, kostenfreies Beratungsgespräch
Kommen Sie mit uns ins Gespräch!

Sie wollen dieses Thema vertiefen oder haben Fragen? Sagen Sie uns kurz, was Sie planen und erreichen wollen und wo Sie mit Ihrem Vorhaben gerade stehen.
Wir freuen uns auf den Austausch mit Ihnen!

Das QUNIS Versprechen

Maßgeschneiderte Beratung & Planung Ihrer Data & Analytics-Lösung. Erfahrene Experten mit fundiertem Prozess-, Technologie- und Projektierungs-Know-how. End-to-End-Unterstützung von der Strategie und Konzeption bis zur Implementierung und Schulung. Optimierung bestehender Systeme für maximale Effizienz. Technologische Unabhängigkeit von Microsoft und SAP bis Databricks und Dremio.

Nachhaltige und bewährte Methodik

Die Phasen des QUNIS Strategie- Framework

 
Das QUNIS Strategie-Framework ist eine detaillierte Methodik, die sich aus langjähriger Projekterfahrung abgeleitet hat, vereint mit zahlreichen Best Practices und modernen Umfrageverfahren. 
 
So erarbeiten wir mit Ihnen die zu Ihren Zielen und Anforderungen passende Strategie und Roadmap:

1. Ist-Analyse

Ziel ist es, sich einen Überblick zu Inhalten & Funktionen, den Anforderungen & Prioritäten zu verschaffen, die Probleme bisher genutzter Lösungen zu erfahren, Schlüsselressourcen und mögliche Ziele zu erfassen.

2. Ausarbeitung der sechs Facetten des QUNIS Strategie-Frameworks

Tool-Portfolio, Datenarchitektur, Systemlandschaft, Entwicklungsrichtlinien etc. Ferner das Rollenkonzept, die Aufbauorganisation & Steering, mit dem Ziel der Entwicklung einer Data Governance.

3. Ableitung der Roadmap zur Umsetzung

Ableitung der Roadmap zur Umsetzung der BI- und Big-Data-Strategie: Maßnahmenkatalog, Preisindikation, Priorisierung, Qualitätssicherung.

4. Rundum‑Support

Das Projekt-Team setzt sich zusammen aus Fachbereich, IT und QUNIS Strategieexperten. Die Erarbeitung der Strategie erfolgt gemeinsam in den oben ausgeführten Phasen. Im Ergebnis erhalten Sie eine Roadmap mit empfohlenen To Dos und Next Steps.
Schreiben Sie uns

+49 8034 99591 0

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