diff --git a/data_processor.py b/data_processor.py
index 8ed4a204..717c8b94 100644
--- a/data_processor.py
+++ b/data_processor.py
@@ -58,20 +58,15 @@ class DataProcessor:
     def __init__(self, sheet_handler, wiki_scraper):
         """
         Initialisiert den DataProcessor mit Instanzen von Handler-Klassen.
+        Die eigentliche Konfiguration erfolgt in der setup() Methode.
         """
         self.logger = logging.getLogger(__name__ + ".DataProcessor")
         self.logger.info("Initialisiere DataProcessor...")
 
         if not isinstance(sheet_handler, GoogleSheetHandler):
-            self.logger.critical(
-                "DataProcessor Init FEHLER: Kein gueltiger GoogleSheetHandler uebergeben!")
-            raise ValueError(
-                "DataProcessor benoetigt eine gueltige GoogleSheetHandler Instanz.")
+            raise ValueError("DataProcessor benötigt eine gültige GoogleSheetHandler Instanz.")
         if not isinstance(wiki_scraper, WikipediaScraper):
-            self.logger.critical(
-                "DataProcessor Init FEHLER: Kein gueltiger WikipediaScraper uebergeben!")
-            raise ValueError(
-                "DataProcessor benoetigt eine gueltige WikipediaScraper Instanz.")
+            raise ValueError("DataProcessor benötigt eine gültige WikipediaScraper Instanz.")
 
         self.sheet_handler = sheet_handler
         self.wiki_scraper = wiki_scraper
@@ -79,18 +74,30 @@ class DataProcessor:
         self.model = None
         self.imputer = None
         self._expected_features = None
+        self.is_setup_complete = False
 
-        self.logger.info("DataProcessor initialisiert mit Handlern.")
+        self.logger.info("DataProcessor-Instanz erstellt. Bereit für Setup.")
 
-        self._step_status_map = {
-            'wiki_verify': "Wiki Verif. Timestamp",
-            'website_scrape': "Website Scrape Timestamp",
-            'summarize_website': "Website Scrape Timestamp",
-            'branch_eval': "Timestamp letzte Pruefung",
-            'find_wiki_serp': "SerpAPI Wiki Search Timestamp",
-            'contact_search': "Contact Search Timestamp",
-            'wiki_updates_from_chatgpt': "Chat Wiki Konsistenzpruefung",
-        }
+    def setup(self):
+        """
+        Führt die notwendigen Initialisierungen durch, die von externen Konfigurationen abhängen.
+        Muss nach Config.load_api_keys() aufgerufen werden.
+        """
+        self.logger.info("Führe DataProcessor-Setup durch...")
+        # Lade das Branchenschema explizit.
+        schema_loaded = load_target_schema()
+        if not schema_loaded:
+            self.logger.error("Setup fehlgeschlagen: Branchenschema konnte nicht geladen werden.")
+            self.is_setup_complete = False
+            return False
+            
+        # Lade das ML-Modell.
+        self._load_ml_model(MODEL_FILE, IMPUTER_FILE)
+        # Überprüfen, ob das Modell geladen wurde, ist optional, da _load_ml_model bereits loggt.
+
+        self.is_setup_complete = True
+        self.logger.info("DataProcessor-Setup erfolgreich abgeschlossen.")
+        return True
 
     def _get_cell_value_safe(self, row, column_key):
         """
@@ -5417,13 +5424,10 @@ class DataProcessor:
         self.logger.debug(
             f"Versuche ML-Schaetzung fuer Zeile ({company_name[:50]}...)")
 
-        if self.model is None or self.imputer is None or self._expected_features is None:
-            self.logger.info("Lade ML-Modell, Imputer und Feature-Spalten...")
-            self._load_ml_model(MODEL_FILE, IMPUTER_FILE)
-            if self.model is None or self.imputer is None or self._expected_features is None:
-                self.logger.error(
-                    "Laden von Modell, Imputer oder Feature-Spalten fehlgeschlagen.")
-                return "FEHLER Schaetzung (Modell-Laden)"
+        # Die Überprüfung findet jetzt in der setup() Methode statt.
+        if not self.is_setup_complete or self.model is None:
+            self.logger.error("ML-Modell nicht initialisiert. Setup nicht ausgeführt oder fehlgeschlagen. Überspringe Vorhersage.")
+            return "FEHLER Schaetzung (Setup fehlt)"
         try:
             # === Feature Erstellung (muss exakt zum Training passen!) ===