Datenarchitektur
für die KI-Praxis
Die 5 essentiellen Säulen für eine effiziente und skalierbare Datenbasis im Mittelstand – inkl. Lakehouse-Framework & KI-Readiness-Checkliste.
- Inkl. KI-Readiness-Checkliste – Bewerten Sie Ihre Datenbasis in 6 Kategorien
- Lakehouse-Architektur & EU AI Act – Praxisleitfaden für DACH-Mittelstand
- 3 konkrete Szenarien – Mit klaren nächsten Schritten je nach Reifegrad
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Gemeinsam auf Erfolgskurs mit roosi
Branchenübergreifend verlassen sich Unternehmen auf uns, um aus komplexen Daten echte Wettbewerbsvorteile zu machen.
KI-Projekte scheitern nicht an Algorithmen –
sie scheitern am Datenfundament.
Während Unternehmen Millionen in KI-Tools investieren, bleibt die entscheidende Frage unbeantwortet: Sind unsere Daten überhaupt KI-fähig?
Falle 1: Die strukturierte Daten-Illusion
ERP und CRM sind gut gefüllt – also haben wir genug Daten? Falsch. 80 % der Unternehmensdaten sind unstrukturiert: PDFs, Verträge, Wartungsprotokolle, E-Mails. Für traditionelle Systeme unsichtbar – für KI-Training wertlos.
Falle 2: Unstrukturierte Daten bleiben unsichtbar
Ohne OCR-Pipelines, Embedding-Modelle und Vektor-Datenbanken sind PDFs, Protokolle und Dokumente für KI-Systeme schwarze Löcher. Daten existieren – aber sind nicht zugänglich. KI-Training unmöglich.
Falle 3: Fehlende Data Governance = Rechtliches Risiko
Der EU AI Act verlangt dokumentierte Datenqualität und Nachvollziehbarkeit. Ohne Governance drohen Bußgelder bis 6 % des Jahresumsatzes – und KI-Projekte sind rechtlich nicht absicherbar.
70 % aller KI-Projekte im Mittelstand liefern keinen messbaren ROI
weil das Datenfundament fehlt, bevor das erste Modell trainiert wird.
Quelle: Boston Consulting Group – "Where's the Value in AI?"
5 Schritte zur KI-fähigen Datenarchitektur
Der bewährte Weg erfolgreicher Mittelständler – systematisch, pragmatisch, EU AI Act-konform.
Informationsbedarfsanalyse (IBA)
Verstehen, bevor Sie bauen. Klären Sie, welche Informationen Ihre KI-Use-Cases wirklich benötigen – bevor Sie in Technologie investieren.
- Fachliche Anforderungen erfassen
- Datenquellen & Lücken identifizieren
- Konzeptionelles Datenmodell erstellen
Unstrukturierte Daten KI-fähig machen
PDFs, Verträge, E-Mails und Protokolle so aufbereiten, dass KI-Systeme sie verstehen – mit OCR, Embeddings und Vektor-Datenbanken.
- OCR-Pipeline (Tesseract, AWS Textract)
- Chunking & Embedding-Modelle
- Vektor-Datenbank für semantische Suche
Lakehouse-Architektur als Fundament
Strukturierte UND unstrukturierte Daten in einer Plattform – ohne Silos, ohne Redundanzen. Die überlegene Alternative zu reinen Data Warehouses oder Data Lakes.
- Landing → Raw → Curated → Analytics Zone
- Delta Lake / Apache Iceberg für ACID-Transaktionen
- Databricks, AWS Lake Formation oder Azure
Data Governance von Anfang an
Vertrauenswürdige, nachvollziehbare und EU AI Act-konforme Daten sind kein Nice-to-have – sie sind rechtliche Pflicht und Grundlage für Modellvertrauen.
- Data Lineage & Qualitätssicherung
- RBAC-Zugriffskontrollen & Audit-Trails
- DSGVO + EU AI Act Artikel 10 Compliance
Iterativ skalieren – vom Pilot zur Plattform
Nicht alles auf einmal bauen. Schnell starten, lernen, skalieren – mit klaren Phasen, messbaren Zielen und cross-funktionalen Teams.
- PoC (4–8 Wochen): 1 Use Case, Stakeholder-Buy-in
- MVP (3–6 Monate): Lakehouse live, 2–3 Use Cases
- Skalierung (6–12 Monate): Self-Service & Automatisierung
Die Lakehouse-Zonenarchitektur
Vier klar definierte Datenzonen – verbunden durch einen übergreifenden Governance-Layer und eine Vektor-Datenbank für semantische KI-Suche. So sieht ein KI-fähiges Datenfundament aus.
Von der ersten Idee zur skalierbaren KI-Plattform
Drei klar definierte Phasen – mit realistischen Zeitrahmen und messbaren Ergebnissen.
- ✓1 Use Case klar definiert
- ✓Informationsbedarfsanalyse durchgeführt
- ✓Prototyp funktionsfähig
- ✓Stakeholder überzeugt
- ✓Lakehouse-Grundarchitektur produktiv
- ✓2–3 Use Cases live
- ✓Governance-Grundlagen etabliert
- ✓Erste ROI-Nachweise messbar
- ✓Weitere Datenquellen integriert
- ✓Data-Mesh-Ansatz eingeführt
- ✓Automatisierung & Monitoring ausgebaut
- ✓Vollständige Compliance sichergestellt
Wo stehen Sie? Wir zeigen Ihnen den Weg.
Je nach Reifegrad Ihrer Organisation – drei bewährte Einstiegspunkte.
„Wir wissen noch nicht, wo wir anfangen sollen."
KI ist strategisch gesetzt, aber Use Cases sind unklar. Datenlandschaft ist gewachsen, aber nicht dokumentiert. Budget vorhanden, ROI fraglich.
Dauer: 4–6 Wochen
„Wir wissen was wir wollen – aber nicht wie die Architektur aussehen muss."
Use Cases sind definiert (z. B. Predictive Maintenance). Unklar, welche Daten in welcher Qualität. Technologie-Entscheidungen stehen aus.
Dauer: 6–10 Wochen
„Wir haben schon angefangen – aber es läuft nicht rund."
KI-Projekte laufen, aber Datenqualität ist Dauerproblem. Architektur gewachsen, nicht governance-fähig. EU AI Act-Anforderungen unklar.
Dauer: 4–8 Wochen
Wir sind keine Technologie-Verkäufer.
Wir sind Data Intelligence Consultants – mit einem klaren Fokus auf messbaren ROI und Mittelstands-Pragmatismus.
Erst verstehen – dann bauen
Informationsbedarfsanalyse vor Technologie-Entscheidungen. Kein Vendor Lock-in.
Fix kalkulierbar
Keine offenen Stundensätze. Klare Pakete mit definierten Ergebnissen und Preisen.
Kein Vendor Lock-in
Wir empfehlen die Technologie, die zu Ihnen passt – nicht die, an der wir verdienen.
Mittelstands-Expertise
100–5.000 MA, gewachsene IT-Landschaft, begrenzte Ressourcen. Wir kennen Ihre Realität.
DACH-Fokus
EU AI Act, DSGVO, KRITIS – wir kennen die rechtlichen Rahmenbedingungen in DE & AT.
Microsoft Solutions Partner
Zertifizierter Partner für Data & AI – mit Zugang zu neuesten Cloud-Architekturen.
Geschrieben von Praktikern für Praktiker
roosi Data Intelligence Team
Data Intelligence Consultancy · DACH
Seit über 5 Jahren begleiten wir Unternehmen auf dem Weg zur datengetriebenen Organisation. Unser Team aus Data Architects, Business Consultants und KI-Ingenieuren hat über 150+ Projekte von der Strategie bis zur Produktiv-Skalierung umgesetzt – in Unternehmen von 100 bis 50.000 Mitarbeitenden.
Dieser Leitfaden fasst unsere wichtigsten Architektur-Learnings zusammen – damit Sie die Fehler nicht machen müssen, die wir in Dutzenden Projekten gesehen haben.
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- 5 Schritte zur KI-fähigen Datenarchitektur
- Lakehouse-Framework & OCR-Embedding-Pipeline
- KI-Readiness-Checkliste (24 Kriterien, 6 Kategorien)
- EU AI Act Compliance-Leitfaden für Mittelstand