Die Auswahl des Systems ist die Frage, die zuerst gestellt wird — und die am wenigsten entscheidet. Ein Modell lässt sich austauschen. Die Beschaffenheit der Bestände, auf denen es arbeitet, nicht. Diese Seite beschreibt, was vor dem ersten Anwendungsfall geklärt sein sollte.
Zuletzt geprüft: September 2026
Keine dieser Fragen ist technisch. Alle vier werden regelmäßig erst gestellt, wenn das Vorhaben in den Produktivbetrieb soll — und dann unter Zeitdruck beantwortet.
Nicht wo sie liegen sollten. In den meisten Häusern verteilt sich der relevante Bestand über Fachsysteme, Dateiablagen, Postfächer und Tabellen auf Einzelrechnern. Was in keinem Verzeichnis steht, taucht im Anwendungsfall auch nicht auf.
Nutzungsrechte an Lieferantendaten, Betriebsvereinbarungen zu Personaldaten, Auflagen aus Kundenverträgen. Ein System, das Rechte nicht abbildet, macht aus einer bestehenden Zugriffsbeschränkung eine offene Tür.
Bei einer Arbeitsanweisung sind sechs Monate unkritisch. Bei einem Preis sind sechs Stunden zu viel. Ohne festgelegte Grenze je Quelle entsteht ein System, das veraltete Angaben mit derselben Sicherheit ausgibt wie aktuelle.
Diese Frage entscheidet, ob eine Antwort belegbar ist. Wer gegenüber Prüfern, Betriebsrat oder Aufsicht darlegen soll, worauf eine Entscheidung beruht, braucht den Weg vom Ergebnis zum Ursprungsdokument — nicht nur ein plausibles Ergebnis.
Die folgenden Zahlen stammen aus Anbietererhebungen und sind als solche zu lesen. Belastbar sind sie in der Richtung, nicht in der Nachkommastelle. Bemerkenswert ist, dass sie trotz unterschiedlicher Auftraggeber in dieselbe Richtung zeigen.
Nur ein Bruchteil der befragten Unternehmen hält die eigene Datenumgebung für vorbereitet auf den produktiven Einsatz agentenbasierter Systeme — bei nahezu sechzig Prozent, die bereits in Millionenhöhe investieren.
Fivetran, Agentic AI Readiness Index 2026 · 400 Datenexperten · Anbieterstudie
Fast ein Drittel scheitert bereits daran, die Qualität der eigenen Bestände verlässlich zu bestimmen. Wer nicht weiß, wie gut seine Daten sind, kann das Risiko autonomer Entscheidungen darauf nicht einschätzen.
2026 State of Data Integrity and AI Readiness Report · Anbieterstudie
Ohne klare Steuerung sinkt das Vertrauen in die eigenen Daten deutlich. Und ein Ergebnis, dem nicht vertraut wird, verändert keine Entscheidung — unabhängig davon, wie gut es ist.
2026 State of Data Integrity and AI Readiness Report · Anbieterstudie
Die Lücke zwischen Selbsteinschätzung und gemessener Reife ist der Grund, warum eine Bestandsaufnahme am Anfang steht — und nicht die Werkzeugauswahl.
Eine Datenstrategie, die vor dem ersten Anwendungsfall alles ordnen will, wird nie fertig und liefert nie einen Nutzen. Wir gehen umgekehrt vor: erst der Anwendungsfall, dann die Grundlage, die genau dieser Fall braucht.
Welche Entscheidung soll besser werden. Ohne konkreten Fall lässt sich nicht bestimmen, welche Daten überhaupt gebraucht werden.
halber TagNur die Bestände, die dieser Fall berührt. Mit Herkunft, Aktualität, Rechten und der Person, die sie führt.
2–4 TageWas fehlt, was widerspricht sich, was ist zu alt. Das Ergebnis ist eine Liste, keine Bewertung.
1–2 TageWelche Lücke blockiert den Fall, welche kann warten. Erst danach entsteht die Frage nach dem System.
1 TagNach diesem Durchgang wiederholt sich vieles beim zweiten Anwendungsfall nicht mehr — das Quellenverzeichnis, das Rollenmodell und die Herkunftsdokumentation tragen weiter. So entsteht die Datenstrategie nebenbei, an konkreten Fällen, statt als eigenes Vorhaben.
Nennen Sie uns einen Anwendungsfall, den Sie ohnehin vorhaben. Wir nehmen die Quellen auf, die er berührt, und sagen Ihnen, was fehlt. Wenn die Grundlage nicht trägt, erfahren Sie das in einer Woche statt nach einem halben Jahr Projekt.