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Lineage, Qualitäts-SLAs und Consent-Tracking auf denselben Pipelines, die KI konsumiert—damit Modelle das Audit bestehen und Analysten den Daten vertrauen.
Das Problem
Das Architekturschaubild zeigt saubere Datenflüsse, aber niemand kann die Frage „welche Quelle hat diese Spalte an diesem Tag gefüllt“ beantworten, ohne den Ingenieur zu holen, der das vor drei Jahren gebaut hat.
Aktualität, Vollständigkeit und Genauigkeit leben im kollektiven Gedächtnis. Die Analysten merken das Problem, weil eine Grafik seltsam aussieht – gewarnt hat sie die Plattform nie.
In einigen Pipelines sind die sensiblen Spalten maskiert, in anderen nicht. Die Einwilligungen leben im CRM und wandern nicht in den Lake – also trainieren die KI-Modelle auf Daten, die sie nicht sehen dürften.
Recht und Risiko kommen zu spät dazu, das Modell übersteht den Piloten und scheitert am Audit, und die Nacharbeit landet bei dem Team, das schon geliefert hat.
So funktioniert es
Wir finden die Quellen automatisch, kennzeichnen personenbezogene Daten, erfassen die Herkunft bis auf Spaltenebene und legen die Verantwortlichkeiten fest – damit der Katalog die Realität abbildet und nicht das Diagramm vom letzten Jahr.
Qualitäts-SLAs als Code, Prüfungen von Einwilligung und Richtlinie beim Laden und beim Ausliefern, und Warnungen, wenn ein Datensatz von seinem Vertrag abweicht.
Jedes Modell, jeder Bericht und jedes Dashboard lässt sich bis zu Eingangsdaten, Verantwortlichen und Richtlinienentscheidungen zurückverfolgen – ein Klick bis zum prüffähigen Bericht.
Die Ebene steckt sich an Ihr bestehendes Warehouse, Ihren Lake und Ihre BI-Werkzeuge.
Leistungsumfang
Herkunft, Qualität, Einwilligung und Audit – geliefert als eine Betriebsebene, die Ihre Teams für Daten, KI und Risiko gemeinsam nutzen.
Verfolgt jede Spalte zurück bis zu den Quellsystemen und vorwärts bis zu Dashboards, Modellen und Exporten – automatisch aktualisiert.
Prüfungen auf Aktualität, Vollständigkeit, Schema und Verteilung als Code – mit namentlichen Verantwortlichen und Warnung, wenn ein Vertrag bricht.
Aufspüren und Klassifizieren sensibler Daten und Maskierung nach Richtlinie über alle Pipelines und Ausliefer-Endpunkte hinweg.
Verfolgt den Einwilligungsstand jedes Kunden und trägt ihn von der Quelle der Wahrheit in jedes nachgelagerte Modell und jeden Bericht.
Fachglossar, Verantwortliche je Datensatz, Data Stewards und Zertifizierungsstand – dort sichtbar, wo die Analysten arbeiten.
Berichte zu Herkunft, Qualität und Einwilligung auf einen Klick, im Format, das die interne Revision und die Aufsicht verlangen.
Unterstützt von Synapse
Ergebnisse
Die Ergebnisse hängen von Kontext, Datenreife und Umfang ab. Wir schneiden ehrlich zu, bevor wir präzise versprechen.
70%
weniger Aufwand, um Audit- und Herkunftsberichte zu erstellen
Orientierungswert – hängt von der Reife der Dokumentation zu Beginn ab.
Stunden
um Fragen der Aufsicht zu beantworten, für die es vorher Wochen brauchte
Orientierungswert – auf Basis erster Implementierungen.
Geringer
Risiko, dass KI-Modelle auf personenbezogenen Daten oder auf Daten ohne Einwilligung trainieren
Orientierungswert – wird im Discovery bestätigt; hängt vom Ausgangspunkt ab.
So arbeiten wir
Woche 1–2
Wir inventarisieren die kritischen Datenbestände, die heutigen Lücken in der Herkunft, die Exposition personenbezogener Daten und die Anforderungen der Aufsicht.
Woche 3–5
Wir definieren die Qualitäts-SLAs, den Umfang der Herkunft, das Einwilligungsmodell und die Karte der Verantwortlichkeiten – mit den Teams für Daten, KI und Risiko.
Woche 6–10
Wir instrumentieren die Pipelines, füllen den Katalog, schalten die Durchsetzung der Richtlinien ein und liefern den ersten prüffähigen Bericht.
Ab Woche 11
Wir übergeben an Ihr Team für Data Governance und weiten die Abdeckung Quartal für Quartal auf weitere Domänen aus.
Die Zeitpläne variieren je nach Komplexität der Quellsysteme, regulatorischem Umfang und den bereits vorhandenen Katalogwerkzeugen.
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Loslegen
Ohne Verpflichtung. Wir starten mit einer abgesteckten Session, um Ihre Daten, Ihre Regulierung und Ihren Schmerz beim Audit zu kartieren.
