Projekt mit Festumfang
Klar abgegrenzte Arbeitspakete mit definiertem Ergebnis. Geeignet für Assessments, erste Plattformbausteine und abgegrenzte Anwendungsfälle.
Datenarbeit, die im Betrieb ankommt
Sechs aufeinander abgestimmte Leistungsbereiche – von der ersten Standortbestimmung bis zum laufenden Betrieb Ihrer Datenplattform. Sie wählen, wo Sie einsteigen.
Leistungen im Überblick
Datenstrategie & Roadmap
Wo stehen Sie, wohin wollen Sie, was bringt es?
Data Engineering & Datenplattform
Moderne Datenplattform, sauber gebaut und betreibbar
Business Intelligence & Reporting
Dashboards und Kennzahlen, die im Alltag wirklich genutzt werden
Advanced Analytics & KI
Machine Learning und KI mit nachweisbarem Wertbeitrag
Data Governance & Datenqualität
Verantwortlichkeiten, Qualität und Compliance im Griff
Cloud-Migration & Managed Analytics
Migration in die Cloud und verlässlicher Betrieb danach
01
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
Reifegrad-AssessmentUse-Case-BacklogZielarchitekturBusiness Case
Typischer Einstieg: Ein Assessment mit Interviews, Systemsichtung und Workshop. Ergebnis ist ein Zielbild mit priorisierten Anwendungsfällen und belastbarer Aufwandsschätzung.
02
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
IngestionModellierungOrchestrierungMonitoring
Typischer Einstieg: Ein erster Datenbereich – etwa Vertrieb oder Produktion – wird vollständig angebunden, modelliert und automatisiert. Daran orientieren sich alle weiteren Quellen.
03
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
KPI-FrameworkDashboard-DesignSelf-ServiceEnablement
Typischer Einstieg: Wir bauen ein zentrales Führungs-Dashboard gemeinsam mit den Fachbereichen und definieren dabei das Kennzahlen-Glossar, das später für alle Berichte gilt.
04
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
Proof of ValueModellentwicklungMLOpsBetrieb
Typischer Einstieg: Ein Proof of Value mit klarer Erfolgsschwelle. Wird sie nicht erreicht, beenden wir den Anwendungsfall – bevor Betriebskosten entstehen.
05
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
RollenmodellDatenkatalogQualitätsregelnRichtlinien
Typischer Einstieg: Ein Governance-Workshop klärt Rollen und Verantwortlichkeiten. Anschließend führen wir Datenkatalog und Qualitätsregeln für die kritischsten Datenobjekte ein.
06
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
MigrationsanalyseCloud-SetupFinOpsManaged Service
Typischer Einstieg: Eine Migrationsanalyse bewertet Bestand, Kosten und Risiken. Danach migrieren wir in klar abgegrenzten Wellen statt in einem großen Umstellungstermin.
Zusammenarbeit
Drei Modelle, je nach Bedarf
Wir passen die Zusammenarbeitsform an Ihre Situation an – nicht umgekehrt.
Team-Verstärkung
Unsere Fachleute arbeiten für einen vereinbarten Zeitraum in Ihrem Team mit – in Ihren Prozessen, Ihren Werkzeugen und Ihrem Repository.
Managed Analytics
Wir betreiben Ihre Datenplattform, überwachen Pipelines, beheben Störungen und entwickeln sie in einem vereinbarten Kontingent weiter.
Umfang einordnen
Wie groß wird Ihr Vorhaben?
Stellen Sie ein, was Sie vorhaben – der Rechner fasst den Umfang zusammen. Alles läuft in Ihrem Browser; es werden keine Eingaben übertragen und nichts gespeichert.
Umfang einstellen
Stellen Sie ein, was Sie vorhaben. Sobald die Kostensätze hinterlegt sind, nennt der Rechner die Spanne, in der vergleichbare Projekte liegen – als Orientierung, nicht als Angebot.
112
120
Prognosemodelle oder KI-Anwendungsfälle
Hinweis für die Redaktion: Der Rechner nennt bewusst keine Beträge, solange keine Kostensätze hinterlegt sind. Tragen Sie sie in assets/js/main.js unter RATES ein – dann rechnet er sofort mit.
Welcher Baustein passt zu Ihnen?
Schildern Sie uns kurz Ihre Ausgangslage. Wir sagen Ihnen ehrlich, welcher Einstieg sinnvoll ist – auch wenn das bedeutet, dass Sie zunächst intern etwas klären sollten.