Spitzenbesetzung

Data Strategy Consultant

Beratungsprofil, das Daten- und Analytics-Strategie als Grundlage für KI-Initiativen entwickelt.

Data Strategy Consultants legen die Datenfundamente, ohne die KI nicht trägt: Datenmodell, Datenqualität, Governance, Plattform-Wahl, Organisation. Eng verbunden mit AI Strategy, aber stärker auf Daten und Capabilities fokussiert.

Festanstellung
110.000–155.000 €
Freelance
1.200–1.700 €/Tag

Aufgaben

Bestandsaufnahme der Datenlandschaft, Ziel­bild für Daten- und Analytics-Plattform, Governance- und Rollenmodell, Roadmap, Begleitung erster Use Cases.

Skills

Erfahrung in Data Warehousing, Data Lakehouse, Governance-Frameworks, Change Management, KI-Verständnis. Häufig 8–15 Jahre Berufserfahrung.

Markt 2026

Festanstellung: 110.000–155.000 €. Freelance: 1.200–1.700 €/Tag.

Recruiting

Time-to-Hire 8–12 Wochen über spezialisierte Personalberatung.

Praxis & Empfehlung 2026

Datenstrategie ist 2026 für die meisten KI-Programme der unsichtbare Engpass. Bevor Modelle besser werden, müssen Datenherkunft, Qualität, Berechtigungen und Verantwortlichkeiten geklärt sein. Ein guter Data Strategy Consultant arbeitet in 60–90 Tagen ein Ziel­bild für die nächsten 18–24 Monate aus, inklusive Plattform-Wahl, Governance-Modell und Quick Wins. Spitzenbesetzung empfiehlt, die Rolle nicht in der reinen IT zu verankern, sondern mit klarer Linie zur Geschäftsführung und zu den datennutzenden Fachbereichen. Sonst wird Datenstrategie zur Infrastruktur-Diskussion ohne Geschäftsbezug – und damit zum Zombie-Programm, das jedes Jahr neu aufgesetzt, aber nie konsequent umgesetzt wird.

Häufige Fragen

Brauche ich Datenstrategie vor KI-Strategie?
In den meisten Mittelstandsfällen ja. Ohne Datenfundament bleiben KI-Use-Cases fragil oder nicht skalierbar.

Passende Leistungen

Passende Rolle finden →

Verwandte Begriffe

  • AI Strategy ConsultantBeratungsprofil, das KI-Strategie, Use-Case-Portfolios und Investitionsentscheidungen begleitet.
  • Data Engineer (KI)Engineer-Profil, das die Daten-Grundlage für ML- und LLM-Systeme baut: Pipelines, Qualität, Governance.
  • Enterprise Architect AIArchitekturrolle, die KI in die Gesamt-Enterprise-Architektur einbettet: Daten, Prozesse, Anwendungen, Governance.

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