Start LeistungenAI Strategy & Data Readiness

Leistung 05 · AI Strategy & Data Readiness

Daten-Infrastruktur für die KI-Ära

Wir bereiten Daten-Infrastrukturen auf die KI-Ära vor. Von der Einhaltung des EU AI Acts bis hin zum Aufbau von First-Party-Datensätzen für Custom LLMs und Predictive Modeling.

Audit Sprint anfragen

Erstgespräch in 48 h · 5–7 Arbeitstage · ab 3.490 € netto

Sie sind hier richtig, wenn:

Smart Bidding, Advantage+ oder HubSpot AI laufen ohne Use-Case-Dokumentation.

Niemand weiß, wie viele AI-Komponenten schon im Marketing-Stack stecken.

Es gibt kein Risikoregister für die eingesetzten KI-Systeme.

Data-Ownership ist unklar, PII steckt in nicht klassifizierten Datensätzen.

BigQueryVertex AIdbtClaude API

Was wir bauen

Drei Säulen. Ein KI-Fundament.

Use-Case-Bewertung, Datenarchitektur und Governance, buchbar einzeln oder als Kette.

AI Use Case Mapping & Risikobewertung

Custom Assessment Framework · EU AI Act Checklisten

Welche AI-Systeme setzen Sie ein, bewusst und unbewusst? Viele Unternehmen wissen nicht, wie viele AI-Komponenten bereits im Marketing-Tech-Stack stecken.

Inventar aller AI-Systeme inklusive versteckter wie Smart Bidding, Advantage+, HubSpot AI, Risikobewertung nach EU AI Act pro Use-Case, Gap-Analyse und priorisierter Maßnahmenplan.

First-Party Data Architektur für AI

BigQuery · Snowflake · dbt · OneTrust

AI-Modelle sind so gut wie die Daten, auf denen sie laufen. Fragmentierte Daten ergeben schlechte Outputs, egal wie gut das Modell ist.

Audit der Datenarchitektur auf AI-Readiness, Event-Schema-Optimierung für ML-Inputs, Consent-Architektur-Check, Empfehlung für ein Data-Lake-Setup, wenn nicht vorhanden.

AI Governance & Human Oversight

Custom Policy Templates · EU AI Act Framework

Wer entscheidet was, und wer überprüft AI-Outputs, bevor sie in Entscheidungen einfließen? Das sind Prozess- und Organisationsfragen, keine rein technischen.

AI-Policy-Dokument nach DACH-Recht, Human-Oversight-Prozess je Risiko-Level, AI-Literacy-Workshop (halbtägig), Dokumentationsvorlage für EU-AI-Act-Compliance.

Funktionsweise

Von der Bestandsaufnahme zur Governance, in vier Schritten.

Erst wissen, was läuft, dann klassifizieren, dann die Datenbasis und die Prozesse absichern.

01Use-Case-Inventar

Inventar

Alle eingesetzten AI-Systeme erfassen, auch die versteckten wie Smart Bidding, Advantage+ und HubSpot AI.

02EU AI Act Risk Matrix

Klassifizieren

Jeder Use-Case wird nach EU AI Act eingestuft, mit Gap-Analyse Compliance gegen Ist-Zustand.

03BigQuery · dbt · OneTrust

Datenbasis

First-Party-Daten in ein ML-taugliches Schema bringen, Consent-Architektur prüfen, denn AI trainiert nur auf konsentierten Daten.

04Policy · Human Oversight

Governance

AI-Policy, Human-Oversight-Prozess und Dokumentationsvorlage, abgestimmt auf den jeweiligen Risiko-Level.

Ablauf

Vier Phasen, feste Reihenfolge.

Phase 1 · 5–7 Arbeitstage

Audit Sprint

Ein KI-Anwendungsfall, bis zu drei Datenquellen und vorhandene Governance-Unterlagen; technische Readiness-Prüfung und dokumentierte Lücken, ohne Rechtsgutachten oder Pilot-Implementierung.

Phase 2 · 1–2 Wochen

Architektur

Data Contract, Event-Design und Zielarchitektur. Wir legen fest, welche Zahl wo entsteht und wer sie garantiert.

Phase 3 · 3–6 Wochen

Build Sprint

Umsetzung in Sprints, jeder Baustein einzeln abgenommen. Ihr Team ist eingebunden, nicht ausgeschlossen.

Phase 4 · laufend

Managed Evolution

Monitoring, Releases begleiten, Plattform-Updates abfangen. Optional. Viele Kunden übernehmen selbst.

Was Sie bekommen

Ein Report, kein Workshop-Gefühl.

Der Audit Sprint endet mit einem Dokument: Befunde je Ebene, Schweregrad, Aufwand, Reihenfolge. Kein Foliensatz mit Empfehlungen im Konjunktiv.

→ Befundliste mit Schweregrad und Reproduktionsweg

→ Aufwandsschätzung je Befund, in Personentagen

→ Data-Contract-Entwurf für die wichtigsten Events

→ Umsetzungsplan, den auch eine andere Agentur ausführen könnte

Anonymisiertes Sample anfragen →

Lieferumfang · AI Strategy & Data Readiness

3 Gruppen · 12 Positionen

01AI Use Case Assessment4 Positionen

02First-Party Data Readiness4 Positionen

03AI Governance4 Positionen

Gliederung aus dem Leistungsumfang dieser Seite. Der konkrete Scope entsteht im Audit.

Scopes

Prüfen, umsetzen, weiterentwickeln.

01 · PrüfenEmpfohlen

Audit Sprint

ab 3.490 € netto

Für den vereinbarten Prüfumfang

Bericht: 5–7 Arbeitstage

Belegte Befunde und ein konkreter Maßnahmenplan für den vereinbarten Umfang.

Ein KI-Anwendungsfall, bis zu drei Datenquellen und vorhandene Governance-Unterlagen; technische Readiness-Prüfung und dokumentierte Lücken, ohne Rechtsgutachten oder Pilot-Implementierung.
Belegte Befunde, Prioritäten und Maßnahmen mit Aufwandsschätzungen
60 Minuten Ergebnisbesprechung; sieben Kalendertage für Rückfragen zum Bericht

Umfang und Konditionen

Nicht enthalten: Implementierung, neue Datenerhebung und vollständige Datenrekonstruktion; Zusätzliche Systeme und Abläufe außerhalb des vereinbarten Umfangs.

Ab vereinbartem Start mit vollständigen Zugängen und Unterlagen. Umfang und Liefertermin stehen vor Beauftragung fest. Bei bereits bekannten Fehlern können Sie direkt eine Reparatur anfragen. 50 % des Auditpreises werden auf einen Build Sprint angerechnet, wenn innerhalb von 30 Tagen beauftragt.

Audit Sprint anfragen →

02 · Umsetzen

Build Sprint

Festpreis

Individuell nach Projektumfang

3–6 Wochen

Neuaufbau oder Überarbeitung nach vereinbarter Spezifikation.

First-Party-Daten-Audit + BigQuery ML Pilot
EU-AI-Act-Gap-Analyse pro Use-Case
AI-Readiness-Report + 12-Monats-Roadmap

03 · Weiterentwickeln

Managed Evolution

Monatlich

Individuell nach Betreuungsumfang

Mindestens 3 Monate

Laufende Betreuung und Weiterentwicklung Ihrer Datenarchitektur.

Monatliche Weiterentwicklung + Roadmap
QA bei jedem Release-Deploy
Slack-Support, < 4 h Response (Mo–Fr)
Monatlicher Report + Executive-Summary

Audit Sprint: Ab vereinbartem Start mit vollständigen Zugängen und Unterlagen. Umfang und Liefertermin stehen vor Beauftragung fest.

Alle Preise netto, zzgl. gesetzlicher MwSt. Für Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz.

Häufig gefragt

Vorab geklärt.

Andere Frage? Direkt an uns, Antwort in 48 h.

Audit Sprint: ab 3.490 € netto, 5–7 Arbeitstage bis zum Bericht. Ein KI-Anwendungsfall, bis zu drei Datenquellen und vorhandene Governance-Unterlagen; technische Readiness-Prüfung und dokumentierte Lücken, ohne Rechtsgutachten oder Pilot-Implementierung. Belegte Befunde, Maßnahmenplan und 60 Minuten Ergebnisbesprechung. Ab vereinbartem Start mit vollständigen Zugängen und Unterlagen. Umfang und Liefertermin stehen vor Beauftragung fest. Umsetzung separat, keine Folgeverpflichtung.

Ja. Smart Bidding ist ein AI-System, das Entscheidungen über Gebote trifft. Es fällt nach aktuellem Stand nicht in die Hochrisiko-Kategorie, aber Transparenzpflichten und interne Dokumentation sind trotzdem empfehlenswert. Wir klären im Assessment genau, welche Use Cases welche Anforderungen auslösen.

Wenn ein AI-System eine Entscheidung trifft, zum Beispiel welches Segment welches Angebot sieht, muss ein Mensch diese Entscheidung überprüfen können und im Zweifelsfall korrigieren. Das muss kein aufwendiger Prozess sein: oft reicht eine dokumentierte Review-Routine.

First-Party-Daten sind Daten, die direkt von eigenen Nutzern erhoben werden, mit Einwilligung, auf eigener Infrastruktur. Im Gegensatz zu Third-Party-Daten (Cookies von Drittanbietern) sind sie langfristig verfügbar, datenschutzorientiert nutzbar und qualitativ verlässlicher. AI-Modelle, die auf First-Party-Daten trainieren, sind stabiler und liefern bessere Ergebnisse als solche, die auf aggregierten Drittdaten basieren.

Die Pflichten aus dem EU AI Act gelten gestaffelt. Verbotene Praktiken sind seit Februar 2025 untersagt, die Pflichten für General-Purpose-AI seit August 2025. Die Transparenzpflichten nach Artikel 50 gelten seit dem 2. August 2026. Die Hochrisiko-Pflichten wurden durch den Digital Omnibus auf den 2. Dezember 2027 verschoben, für in Produkte eingebettete KI auf den 2. August 2028. Unternehmen, die jetzt handeln, vermeiden Last-Minute-Compliance-Druck.

Weitere Leistungen

Alle 7 ansehen →

Leistung 01

Measurement & Privacy Engineering

Server-Side Tracking mit geprüften Datenflüssen und Consent-Regeln.

Leistung 02

Revenue Intelligence & Executive BI

Eine Quelle aus Marketing, CRM und Backend. Wahre CAC, echter LTV.

Leistung 03

Experimentation & Conversion Intelligence

Edge-basiert. Statistisch signifikant. Ohne Client-Side-Flickering.

Leistung 04

Data Platform & Governance

Marketing Data Lakehouse plus Governance, in BigQuery/Snowflake statt teurer All-in-One CDPs.

Nächster Schritt

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Termin vorschlagen +49 89 921 35 623

Ihr Ansprechpartner

Juri Saloid

Gründer & Geschäftsführer

hello@datascale.de

Aus der Praxis

EU AI Act verschoben: was der Digital Omnibus für Marketing-Teams ändert

Der Digital Omnibus verschiebt die Hochrisiko-Pflichten des EU AI Act auf Dezember 2027. Was bleibt, was sich ändert und warum das kein Grund ist, das AI-Inventory liegen zu lassen.

Was Marketing-Analytics aus dem EU AI Act lernen muss (auch ohne eigenes KI-Projekt)

Stand August 2026: Die Transparenzpflichten nach Artikel 50 gelten seit dem 2. August, die Hochrisiko-Pflichten erst ab Dezember 2027. Welche Marketing-Setups als KI-Systeme gelten, in welche Risiko-Stufe sie fallen und was jetzt konkret zu tun ist.