Verstehen Sie, was Data Architecture bedeutet, warum sie Voraussetzung für RAG-Systeme, Firmen-GPTs und Multi-Agenten-Systeme ist — und wie SESTdigital Sie von der Ist-Analyse zur KI-fähigen Zielarchitektur begleitet. Datenarchitektur ist kein IT-Thema. Sie ist Chefsache.
25+ implementierte KI-Projekte | IBM Silver Partner | Microsoft Partner
KI-Kompetenz aus der Entwicklung: 50+ begleitete Unternehmen vertrauen SESTdigital
Wer Datenarchitektur nicht als strategische Grundlage behandelt, verbrennt KI-Budget — ohne produktive Ergebnisse.
Unternehmen ab 200 Mitarbeitenden, die KI produktiv einsetzen wollen — und wissen, dass die Datenbasis der entscheidende Faktor ist.
Remote oder Inhouse — je nach Phase und Anforderung
Technische Analyse Light: ab 2.500 EUR
Technische Analyse Normal: ab 5.500 EUR
Firmen-GPT MVP: ab 50.000 EUR
Keine vollständige Datenarchitektur-Dokumentation notwendig — wir starten dort, wo Sie stehen.
Kostenfreies Erstgespräch — wir klären, welche Phase für Sie der richtige Einstieg ist.
Vier Differenzierungsmerkmale, die in der Praxis zählen
Wir kommen aus der Softwareentwicklung — nicht aus dem Beratungshandbuch. Das macht den Unterschied.
Wir bauen, was andere nur empfehlen
Von der Analyse bis zur Schulung
Hosting in deutscher Cloud oder On-Premise
Mehrmonatige Begleitung statt Einmal-Beratung
Eine strukturierte Data Architecture lohnt sich, sobald KI-Systeme produktiv eingesetzt werden sollen — nicht erst, wenn Projekte scheitern. Der richtige Zeitpunkt ist vor der ersten KI-Investition, nicht danach. SESTdigital begleitet Sie von der Technischen Analyse bis zur produktionsreifen KI-Plattform.
Wir klären Ihren Ist-Zustand, Ihre KI-Ziele und welche Phase der richtige Einstieg ist — und unverbindlich.
Bestandsaufnahme Ihrer Datenarchitektur, Identifikation von Engpässen und Entwicklung einer Zielarchitektur-Empfehlung.
Aufbau von Datenpipelines, Governance-Framework und KI-Plattform — mit mehrmonatiger Begleitung statt einmaliger Beratung.
Von der ersten Bestandsaufnahme bis zur produktionsreifen KI-Plattform — modular, skalierbar, mit messbaren Ergebnissen nach jeder Phase.
Bestandsaufnahme Ihrer Datenarchitektur, Identifikation von Daten-Silos und Governance-Lücken, Zielarchitektur-Empfehlung. Einstieg: Technische Analyse Light ab 2.500 EUR.
Mehr erfahrenSichere, interne KI-Plattformen — trainiert auf Ihren Unternehmensdaten, gehostet in deutscher Cloud oder On-Premise. Firmen-GPT MVP ab 50.000 EUR.
Mehr erfahrenKI-Zielbild, rechtssichere KI-Richtlinien, Roadmaps und EU AI Act Compliance — als Architektur-Anforderung, nicht als Nachgedanke.
Mehr erfahrenFührungskräfte-Workshops, KI-Kickstart und Botschafter-Programm — damit Datenarchitektur und KI-Kompetenz im Unternehmen verankert bleiben.
Mehr erfahrenAusgangslage: Sie verantworten die technische Infrastruktur und wissen, dass die bestehende Datenarchitektur KI-Projekte blockiert — aber der Tagesgeschäftsdruck lässt keine strukturierte Analyse zu.
Klarer Ist-Zustand, priorisierte Handlungsfelder und eine Zielarchitektur, die KI-Projekte produktionsreif macht — ohne monatelange interne Analyse.
Ausgangslage: Sie treiben die KI-Strategie voran, aber KI-Piloten kommen nicht in Produktion. Die Datenbasis ist der Engpass — und Sie brauchen einen Partner, der Architektur und Strategie verbindet.
Eine integrierte KI-Roadmap, die auf einer soliden Datenarchitektur-Analyse basiert — mit klaren Investitionsentscheidungen und messbaren Meilensteinen.
Ausgangslage: Sie erwarten belastbare KI-Ergebnisse, aber Ihre Teams berichten von Piloten, die nicht skalieren. Sie wollen verstehen, warum — und was es kostet, das zu ändern.
Verständliche Entscheidungsgrundlagen: Was ist der Ist-Zustand? Was ist die Zielarchitektur? Was sind die Investitionen — und was ist der realistische ROI?
Unternehmen, die eine schnelle Tool-Einführung ohne strategische Fundierung suchen, sind bei uns falsch. Ebenso Unternehmen, die bereits eine vollständig dokumentierte, governance-konforme und KI-ready Datenarchitektur haben — für diese gibt es andere Einstiegspunkte.
Das Unternehmen hatte seit anderthalb Jahren KI-Agenten im Aufbau — kein einziger war in Produktion gegangen. Daten lagen in ERP, CRM, Excel-Tabellen und lokalen Laufwerken ohne einheitliches Schema. Keine Datenpipelines, keine Data Governance, keine einheitlichen Datenmodelle.
SESTdigital führte zunächst eine Technische Analyse durch, identifizierte die Daten-Silos und entwickelte eine Zielarchitektur auf Basis eines Data Lakehouse. Anschließend wurden Datenpipelines aufgebaut, Zugriffsrechte definiert und ein Governance-Framework implementiert.
Mitarbeitende nutzten externe KI-Tools unkontrolliert — ohne Data Governance wusste niemand, welche Unternehmensdaten in externe Systeme flossen. Gleichzeitig fehlte eine übergeordnete Datenstrategie, die KI-Initiativen koordinieren konnte.
SESTdigital entwickelte eine Governance-Architektur mit klaren Richtlinien, kontrollierten Plattformen und strukturiertem Datenzugriff. Parallel wurde eine interne KI-Plattform aufgebaut — On-Premise, mit Rollenzugriffskontrollen und Metadatenmanagement.
Wer uns bereits vertraut
CEO
Unternehmer mit jahrelanger Erfahrung – immer auf der Suche nach einer guten Idee. Hier bringt er sein großes Netzwerk am besten ein. Aus dem Coaching kommend liebt er es, neue Projekte zu mentoren.
Head of Tech
Algorithmen verstehen, Menschen erreichen: Mit ihrem Background in Mathematik und Informatik sowie jahrelanger Praxis als KI-Entwicklerin spricht sie beide Sprachen: die der Technik und die der Anwender:innen. Ihr Engagement im Bitkom-Vorstand des Arbeitskreises „Artificial Intelligence“ unterstreicht: Hier verbindet sich technische Kompetenz mit der Fähigkeit, Andere auf dem Weg zur KI-Integration mitzunehmen.
Communication & Content Manager
Menschen verbinden und die passenden Informationen bereitzustellen sind eine ihrer Kernkompetenzen. In enger Zusammenarbeit mit dem Team und unseren KI Agenten wickelt sie zuverlässig Prozesse ab.
Office Managerin
Sie kümmert sich um alle administrativen Prozesse und sorgt dafür, dass im Hintergrund alles perfekt funktioniert. Ihr organisatorisches Talent und ihre proaktive Art machen sie zur zentralen Anlaufstelle für alle Belange.
Wissen Sie, wo Ihre Datenarchitektur heute steht — und wo sie für KI stehen muss? Wir klären das in einem kostenfreien Erstgespräch.
Kostenfreies Erstgespräch vereinbarenTechnische Analyse Light ab 2.500 EUR, Technische Analyse Normal ab 5.500 EUR, Firmen-GPT MVP ab 50.000 EUR. Jede Phase ist eigenständig buchbar — Sie starten dort, wo Ihr Unternehmen steht.
Data Architecture bezeichnet das strukturierte Rahmenwerk, das festlegt, wie Daten in einem Unternehmen erfasst, gespeichert, verarbeitet, integriert und genutzt werden. Sie umfasst Datenmodelle, Datenpipelines, Speichersysteme, Data Governance Regeln und die technische Infrastruktur — und bildet die Grundlage für alle analytischen und KI-gestützten Anwendungen. Ohne eine durchdachte data architecture sind weder Business Intelligence noch Künstliche Intelligenz zuverlässig einsetzbar.
Data Infrastructure bezeichnet die technische Gesamtheit aller Systeme, Plattformen und Komponenten, die für die Speicherung, Verarbeitung und den Zugriff auf Daten benötigt werden. Sie umfasst Datenbanken, strukturierte Datenspeicher, Cloud-Speicher, ETL-Pipelines, APIs und Streaming-Systeme. Die data infrastructure ist die physische und technische Umsetzungsebene der Data Architecture — sie macht Architektur-Entscheidungen real und ist Voraussetzung für produktionsreife KI-Systeme.
Ein Data Architect entwirft und verantwortet die Gesamtstruktur der Datenarchitektur eines Unternehmens. Er definiert Datenmodelle, wählt geeignete Speichersysteme (Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse), legt Data Governance Regeln fest und stellt sicher, dass Datenpipelines zuverlässig, skalierbar und sicher funktionieren. Darüber hinaus unterstützt er die Ausrichtung der Datenarchitektur an der Unternehmensstrategie und den Anforderungen von analytics, machine learning und KI-Systemen.
Die fünf zentralen Archetypen sind: Data Warehouse (zentralisierte, strukturierte Speicherung für analytics und Business Intelligence), Data Lake (flexibler Speicher für strukturierte und unstrukturierte Daten in Rohform), Data Lakehouse (Kombination aus beidem), Data Mesh (dezentrale, domain-orientierte Datenverwaltung) und Data Fabric (einheitliche, automatisierte Datenintegration über heterogene Systeme hinweg). Die Wahl hängt von Unternehmensgröße, Datenvolumen, Governance-Anforderungen und KI-Zielen ab.
Eine datenzentrische Architektur stellt Daten — nicht Anwendungen — in den Mittelpunkt der IT-Strategie. Daten werden als eigenständiges Unternehmens-Asset behandelt, das unabhängig von einzelnen Systemen existiert, verwaltet und genutzt werden kann. Sie ermöglicht es, dass verschiedene Anwendungen, KI-Modelle und Teams auf dieselbe, konsistente Datenbasis zugreifen — ohne Daten-Silos und ohne redundante Speicherung. Sie ist die konzeptionelle Grundlage für Enterprise Architecture Frameworks wie TOGAF und DAMA-DMBOK.
RAG-Systeme, Firmen-GPTs und Multi-Agenten-Systeme benötigen strukturierten, zuverlässigen Datenzugriff. Ohne saubere Datenpipelines, einheitliche Datenmodelle und klare Data Governance können KI-Modelle keine verlässlichen Ergebnisse liefern. Schlechte Datenqualität führt direkt zu schlechten KI-Outputs. Datenarchitektur ist deshalb die strategische Grundlage für jeden produktiven KI-Einsatz — sie ermöglicht erst, dass KI-Systeme unternehmensweite Ergebnisse liefern.
Ein strukturierter Datenspeicher im Warehouse-Modell enthält bereits transformierte Daten — optimiert für schnelle Abfragen in Business Intelligence und analytics. Ein Data Lake speichert Daten in Rohform, strukturiert wie unstrukturiert, und ermöglicht flexible Auswertungen auch für machine learning und KI. Das Data Lakehouse kombiniert beide Ansätze und wird zunehmend als Grundlage für KI-Plattformen eingesetzt. Die Wahl zwischen data warehouses und Data Lakes ist eine strategische Entscheidung, die die Datenqualität langfristig beeinflusst.
Data Governance umfasst alle Regeln, Prozesse und Verantwortlichkeiten, die sicherstellen, dass Daten korrekt, sicher und regelkonform genutzt werden. Sie definiert Ownership, Datenqualität, Zugriffsrechte und Metadatenmanagement. Ohne data governance entstehen Schatten-KI-Nutzung, regulatorische Risiken und unkontrollierte Datenflüsse — besonders kritisch im Kontext des EU AI Act. Eine Organisation ohne Governance-Architektur kann die Anforderungen des AI Act strukturell nicht erfüllen.
TOGAF (The Open Group Architecture Framework) ist ein international anerkanntes Framework für Enterprise Architecture. DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge) ist der Referenzstandard für professionelles data management — er umfasst alle Disziplinen von Data Governance über Datenqualität bis zu Metadatenmanagement. Beide Frameworks bilden die konzeptionelle Grundlage für strukturierte Datenarchitektur-Projekte und unterstützen Organisationen dabei, Architektur-Entscheidungen nachvollziehbar zu dokumentieren.
Das Zachman Framework for Enterprise Architecture ist ein klassifikatorisches Schema, das Unternehmensarchitektur aus verschiedenen Perspektiven und Abstraktionsebenen beschreibt. Es unterstützt Organisationen dabei, Architektur-Entscheidungen strukturiert zu dokumentieren und an verschiedene Stakeholder zu kommunizieren — besonders nützlich, wenn mehrere Teams und Führungsebenen in die Datenarchitektur-Planung eingebunden werden.
Bei On-Premise-Hosting oder Hosting in einer deutschen Cloud bleiben Unternehmensdaten vollständig unter eigener Kontrolle. Das ist besonders relevant für Unternehmen mit personenbezogenen Daten, Gesundheitsdaten oder sensiblen Geschäftsinformationen. SESTdigital entwickelt Firmen-GPTs und KI-Plattformen mit dieser Sicherheitsarchitektur — DSGVO-konform und EU AI Act konform. Sicherheit und Datenschutzanforderungen sind dabei keine Add-ons, sondern Architektur-Anforderungen von Anfang an.
Moderne Datenpipelines sind das Rückgrat jeder KI-fähigen Datenarchitektur. Sie unterstützen die automatisierte, zuverlässige Bereitstellung von Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen — von ERP über CRM bis zu Streaming-Quellen. Metadata-Standards unterstützen dabei die Nachvollziehbarkeit von Datenflüssen und erleichtern die Einhaltung regulatorischer Anforderungen. Eine gut aufgestellte Organisation definiert diese Standards frühzeitig als Teil ihrer Datenstrategie.
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