[Branche]
[Projekttitel]
[Ausgangslage beim Kunden]
[Wert]
[Kennzahl]
[Wert]
[Kennzahl]
[Wert]
[Kennzahl]
Data & Analytics Consulting aus [Ort]
Aus Daten werden Entscheidungen.
Tilou verbindet Fachlichkeit, Datenarchitektur und saubere Umsetzung. Wir bauen Datenplattformen und Analysen, die im Tagesgeschäft wirklich genutzt werden – und übergeben sie so, dass Ihr Team damit weiterarbeiten kann.
- [Zusage 1, z. B. Abrechnungsmodell]
- [Zusage 2, z. B. Ort der Datenverarbeitung]
- [Zusage 3, z. B. Übergabeleistung]
OEE gesamt
78,4 %
+2,1 pp
Ausschussquote
1,8 %
−0,4 pp
Durchlaufzeit
4,2 h
−0,6 h
Plan
Ist
| Woche | Plan | Ist |
|---|---|---|
| KW 33 | 72,0 % | 68,2 % |
| KW 34 | 74,0 % | 71,4 % |
| KW 35 | 75,0 % | 73,1 % |
| KW 36 | 75,0 % | 76,8 % |
| KW 37 | 76,0 % | 77,9 % |
| KW 38 | 76,0 % | 78,4 % |
Die Ausgangslage
Nicht zu wenig Daten. Zu wenig Verlässlichkeit.
In den meisten Unternehmen liegen die Zahlen längst vor – verteilt auf ERP, CRM, Shop, Maschinen und Dutzende Tabellen. Was fehlt, ist eine Version, auf die sich alle Beteiligten im Meeting einigen können.
- Widersprüchliche Zahlen: Vertrieb, Controlling und Produktion rechnen dieselbe Kennzahl unterschiedlich.
- Reporting frisst Zeit: Tage pro Monat gehen für das Zusammenkopieren von Tabellen drauf.
- Analysen bleiben liegen: Modelle entstehen im Proof of Concept – und schaffen es nie in den Betrieb.
- Wissen hängt an Personen: Fällt eine Schlüsselperson aus, weiß niemand, wie der Bericht entsteht.
Quellen. ERP, CRM, Shop, Maschinen und Fachsysteme – angebunden über Schnittstellen, die Ausfälle überstehen und sich wiederholbar nachladen lassen.
Beladung. Automatisierte Strecken holen die Daten ab, protokollieren jeden Lauf und melden sich, bevor jemand im Fachbereich eine Lücke bemerkt.
Modell. Aus Rohdaten werden geprüfte Tabellen mit klaren Konventionen. Jede Kennzahl ist genau einmal definiert – versioniert und getestet.
Analyse. Dashboards, Berichte und Prognosemodelle greifen auf dieselbe Grundlage zu. Keine konkurrierenden Zahlen mehr in derselben Besprechung.
Entscheidung. Die Kennzahl liegt dort, wo entschieden wird – im Montagsmeeting, an der Maschine, im Einkauf. Das ist der Punkt, an dem unsere Arbeit zählt.
Leistungen
Von der Strategie bis in den laufenden Betrieb
Sechs Leistungsbereiche, die aufeinander aufbauen. Wählen Sie einen Bereich, um zu sehen, was konkret dahintersteckt.
Datenstrategie & Roadmap
Vom diffusen „Wir müssen etwas mit Daten machen“ zu einer priorisierten Roadmap mit belastbarem Business Case.
- Reifegradanalyse entlang Organisation, Prozessen, Technologie und Daten
- Use-Case-Portfolio mit Nutzen-, Aufwands- und Risikobewertung
- Zielbild für Datenarchitektur, Rollen und Betriebsmodell
- Umsetzungsroadmap inklusive Budgetrahmen
Data Engineering & Datenplattform
Wir bauen die Plattform, auf der Ihre Auswertungen verlässlich laufen – versioniert, getestet und dokumentiert.
- Anbindung von ERP, CRM, Shop, MES und Fachsystemen über robuste Schnittstellen
- Modellierung im Data Warehouse oder Lakehouse nach klaren Konventionen
- Automatisierte Tests, CI/CD und Monitoring für jede Pipeline
- Dokumentation und Übergabe, damit Ihr Team selbst weiterarbeiten kann
Business Intelligence & Reporting
Kennzahlen, denen Ihre Fachbereiche vertrauen – statt mehrerer Excel-Versionen derselben Wahrheit.
- Einheitliche Kennzahlendefinitionen als gemeinsame fachliche Grundlage
- Dashboards in Power BI, Tableau oder Looker – am Entscheidungsprozess entlang gebaut
- Self-Service-Konzepte mit klaren Leitplanken für Fachbereiche
- Schulungen und Enablement für Key User und Report-Verantwortliche
Advanced Analytics & KI
Prognosen und Automatisierung dort, wo sie messbaren Ertrag bringen – nicht dort, wo sie gut klingen.
- Absatz-, Bedarfs- und Kapazitätsprognosen für Planung und Disposition
- Predictive Maintenance, Churn-Scoring und dynamische Preislogiken
- LLM-Anwendungen für Dokumentenverarbeitung und Wissenszugriff
- MLOps: Deployment, Monitoring und Retraining im produktiven Betrieb
Data Governance & Datenqualität
Klare Verantwortlichkeiten, messbare Datenqualität und eine Dokumentation, die Prüfungen standhält.
- Rollenmodell mit Data Ownership und Stewardship entlang der Fachbereiche
- Datenkatalog, Glossar und durchgängige Herkunftsnachweise
- Automatisierte Qualitätsregeln mit Schwellwerten und Alerting
- DSGVO-konforme Konzepte für Zugriff, Löschung und Protokollierung
Cloud-Migration & Managed Analytics
Migration aus gewachsenen Altsystemen – und auf Wunsch der laufende Betrieb durch unser Team.
- Bewertung und Migrationspfad für bestehende Warehouses und Reports
- Aufbau auf Azure, AWS oder Google Cloud inklusive Kostenkontrolle
- Infrastructure as Code und reproduzierbare Umgebungen
- Managed Service mit vereinbarten Reaktionszeiten und festem Ansprechpartner
Reifegrad-Check
Wo steht Ihr Unternehmen?
Fünf Fragen. Die Auswertung passiert vollständig in Ihrem Browser – wir sehen Ihre Antworten nicht und speichern nichts.
1 von 5
Vorgehen
Vier Phasen, klare Ergebnisse
Jede Phase endet mit einem Ergebnis, das für sich steht. Sie entscheiden nach jedem Schritt neu, ob und wie es weitergeht.
Interviews mit Fach- und IT-Seite, Sichtung der Systeme und Datenflüsse, Aufnahme der Entscheidungen, die heute schwerfallen.
- Gespräche mit Fachbereich und IT
- Sichtung von Systemlandschaft, Schnittstellen und Berichten
- Sammlung der Fragen, die heute unbeantwortet bleiben
Zielbild für Architektur und Kennzahlen, priorisierte Anwendungsfälle, Aufwands- und Nutzenschätzung, abgestimmte Roadmap.
- Zielarchitektur inklusive Aufwands- und Kostenschätzung
- Use-Case-Backlog nach Nutzen und Umsetzbarkeit sortiert
- Roadmap mit Arbeitspaketen und Entscheidungspunkten
Aufbau von Pipelines, Modellen und Dashboards in kurzen Iterationen – mit Tests, Reviews und früher Nutzung durch die Fachbereiche.
- Kurze Iterationen mit sichtbarem Zwischenstand
- Automatisierte Tests und Code-Reviews ab dem ersten Tag
- Fachbereiche nutzen produktiv, bevor das Paket endet
Dokumentation, Schulung und Betriebskonzept. Auf Wunsch übernehmen wir den Betrieb im Managed Service weiter.
- Dokumentation inklusive der verworfenen Alternativen
- Schulung der Key User und der betreuenden IT
- Betriebskonzept mit Zuständigkeiten und Reaktionszeiten
Technologien
Womit wir arbeiten
Wir setzen auf verbreitete, offene Werkzeuge – damit Sie jederzeit auch ohne uns weiterkommen.
- Microsoft Azure
- AWS
- Google Cloud
- Snowflake
- Databricks
- dbt
- Apache Airflow
- Power BI
- Tableau
- Looker
- Python
- SQL
- Kafka
- Terraform
- Microsoft Fabric
- PostgreSQL
- Microsoft Azure
- AWS
- Google Cloud
- Snowflake
- Databricks
- dbt
- Apache Airflow
- Power BI
- Tableau
- Looker
- Python
- SQL
- Kafka
- Terraform
- Microsoft Fabric
- PostgreSQL
Projektbeispiele
Was dabei herauskommt
Anonymisierte Ausschnitte aus der Projektarbeit – in Abstimmung mit den beteiligten Unternehmen und ohne Rückschluss auf einzelne Auftraggeber.
Hinweis für die Redaktion: Hier stehen noch keine echten Projekte. Tragen Sie freigegebene Referenzen in CASES in tools/build.py ein. Nennen Sie Kennzahlen nur, wenn sie belegbar sind, und holen Sie die Freigabe des Auftraggebers ein.
Branchen
Wir kennen Ihr Vokabular
Datenprojekte scheitern selten an der Technik, sondern an fehlendem Fachverständnis. Deshalb bringen wir Branchenerfahrung mit an den Tisch.
Produktion & Maschinenbau
Maschinendaten, ERP und Qualitätssicherung zusammenführen – für belastbare OEE-Kennzahlen, kürzere Rüstzeiten und planbare Instandhaltung.
- OEE- und Ausschussanalysen
- Predictive Maintenance
- Lieferketten-Transparenz
Handel & E-Commerce
Kanalübergreifende Sicht auf Sortiment, Marge und Kundenverhalten – von der Bestandsplanung bis zur Kampagnensteuerung.
- Absatzprognosen
- Warenkorb- und Margenanalyse
- Customer Lifetime Value
Finanzdienstleistung & Versicherung
Regulatorik und Analytik gehören zusammen: nachvollziehbare Datenflüsse, geprüfte Kennzahlen und automatisiertes Reporting.
- Regulatorisches Reporting
- Risiko- und Betrugsanalysen
- Nachvollziehbare Datenherkunft
Gesundheitswesen & Pharma
Sensible Daten sicher nutzbar machen – mit strengen Zugriffskonzepten, Pseudonymisierung und auditierbaren Prozessen.
- Kapazitäts- und Belegungsplanung
- Qualitätskennzahlen
- Datenschutz by Design
Warum Tilou
Beratung, die auch baut
Wir übergeben keine Präsentation und verabschieden uns dann. Bei uns arbeiten dieselben Personen am Konzept und am produktiven System.
01
Ein Team für Konzept und Umsetzung
Keine Übergabe zwischen Strategie- und Umsetzungsteam – und damit kein Wissensverlust an der Schnittstelle.
02
Arbeitspakete mit definiertem Ergebnis
Jedes Paket hat ein schriftlich festgehaltenes Ergebnis. Sie entscheiden nach jedem Paket neu, ob es weitergeht.
03
Ihr Code, Ihre Plattform
Wir arbeiten in Ihren Repositories und mit offenen Standards. Kein Vendor-Lock-in durch proprietäre Zwischenschichten.
04
Datenschutz als Ausgangspunkt
Rollen- und Löschkonzepte von Beginn an, Auftragsverarbeitung sauber dokumentiert.
[Kundenzitat]
Hinweis für die Redaktion: Hier steht noch keine echte Kundenstimme. Tragen Sie freigegebene Zitate in TESTIMONIALS in tools/build.py ein – bitte nur mit schriftlicher Zustimmung der zitierten Person.
Häufige Fragen
Was Unternehmen uns vorab fragen
Wir schneiden den ersten Anwendungsfall bewusst klein, damit er tatsächlich in den Einsatz kommt statt im Prototyp zu enden. Typischerweise dauert das bei uns [Dauer bis zum ersten Ergebnis]. Die Roadmap für die Ausbaustufen entsteht parallel.
Nein. Genau dafür sind wir da. Wir starten mit der Ausgangslage, die Sie tatsächlich haben, und verbessern Qualität dort zuerst, wo sie eine konkrete Entscheidung blockiert. Ein Datenbereinigungsprojekt ohne Anwendungsfall ist selten sinnvoll investiertes Geld.
Ja. Wir bewerten zunächst, was bleibt, was ergänzt und was abgelöst wird. Häufig ist der sinnvollste Weg ein schrittweiser Umbau statt einer kompletten Neuentwicklung – das senkt Risiko und Kosten spürbar.
Enablement ist Teil jedes Projekts. Wir arbeiten in Ihren Repositories, dokumentieren Entscheidungen nachvollziehbar und schulen Ihr Team parallel zur Umsetzung. Ziel ist, dass Sie die Plattform eigenständig betreiben können – ob Sie danach den Betrieb an uns geben, entscheiden Sie.
Wir schneiden Vorhaben in Arbeitspakete mit definiertem Ergebnis, sodass Sie nach jedem Paket neu entscheiden können. Wie wir abrechnen: [Zusage 1, z. B. Abrechnungsmodell]. Ein konkretes Angebot entsteht nach einem Gespräch über Ihre Ausgangslage.
Wir arbeiten überwiegend remote mit Kundinnen und Kunden in [Einzugsgebiet] und sind für Workshops und Abstimmungen vor Ort. Unser Sitz ist [Ort].
Sprechen wir über Ihre Daten.
In einem Erstgespräch von [Dauer Erstgespräch] schauen wir gemeinsam auf Ihre Ausgangslage und benennen die Schritte mit dem größten Hebel. Kostenfrei und ohne Verpflichtung.