Leistungs-Cluster
Passende Leistungen zum Thema Daten, Analytics & Datenbanken
Datenbanken, Datenqualität und BI – damit Entscheidungen schneller und auf verlässlichen Kennzahlen basieren.
Methodik
So starten wir dieses Thema sauber
Wenn Scope/Setup noch offen sind, starten wir meist mit einem Workshop – oder einem Audit, wenn bereits Systeme laufen.
Budget & ROI
Kosten, Aufwand & Business Case
Wenn Budgetfragen offen sind, helfen diese Seiten typischerweise am schnellsten bei der Planung.
Mehrwert unserer Datenanalyse & Business Intelligence
Datenanalyse & Business Intelligence: Datenanalyse beginnt bei uns mit der Frage nach dem Geschäftswert. Wir identifizieren KPIs, die wirklich zählen, und bauen daraufhin Pipelines, die Rohdaten in entscheidungsrelevante Insights verwandeln – automatisiert und in Echtzeit.
Data & Analytics scheitern oft an Datenqualität und fehlender Ownership. Wir etablieren klare Zuständigkeiten und Data Contracts pro Domäne.
Edge Cases bei Datenschutz, Pseudonymisierung und Lineage werden vor dem ersten Dashboard gelöst, damit Insights revisionssicher bleiben.
Wir verknüpfen Datenanalyse mit klaren Fokusthemen: Semantic Layer, Quality Gates, Self-Service und belastbare KPI-Definitionen.
Ergebnis: Nutzungsraten von Reports steigen, weil Daten vertrauenswürdig sind und Entscheidungen messbar schneller getroffen werden.
Unsere Methodik
Datenanalyse beginnt bei uns mit der Frage nach dem Geschäftswert. Wir identifizieren KPIs, die wirklich zählen, und bauen daraufhin Pipelines, die Rohdaten in entscheidungsrelevante Insights verwandeln – automatisiert und in Echtzeit.
Typische Herausforderungen
Datenqualität ist oft der Flaschenhals. Wir implementieren Data-Quality-Gates direkt an der Quelle und nutzen Data-Catalog-Tools, um Vertrauen in die Zahlen zu schaffen und 'Garbage In, Garbage Out' zu verhindern.
Blick in die Zukunft
Augmented Analytics wird Standard. Wir integrieren KI-Modelle, die nicht nur Dashboards zeigen, sondern proaktiv Anomalien melden und Handlungsempfehlungen geben, bevor ein Mensch das Problem überhaupt sieht.
Fokusthemen
- Data-Pipelines (ETL/ELT) inklusive Observability und Fehlerbehandlung.
- Self-Service-Analytics mit semantischen Layern und rollenbasierten Zugriffsmodellen.
- Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen samt Monitoring.
Liefergegenstände
- Use-Case-Portfolios, Datenkataloge und Metriken-Frameworks.
- Referenz-Implementierungen für Streaming, Batch und API-Exports.
- Enablement-Sessions für Citizen Analysts und Data Stewards.
Ergebniskennzahlen
- Datengestützte Entscheidungen treffen früher ein, weil Datenqualität messbar steigt.
- Nutzungsraten von Dashboards erhöhen sich durch bessere Verfügbarkeit und Schulung.
- Compliance-Risiken sinken, da Zugriff und Lineage lückenlos dokumentiert sind.
Häufige Fragen zu Datenanalyse & Business Intelligence
Brauchen wir ein Data Warehouse?
Wenn Sie Daten aus verschiedenen Quellen (CRM, ERP, Web) verknüpfen wollen, ist ein zentrales Warehouse oder ein Data Lake meist unverzichtbar.
Welche Tools nutzen Sie?
Wir sind technologieoffen, nutzen aber oft den Modern Data Stack (Snowflake/BigQuery, dbt, PowerBI/Tableau) für maximale Flexibilität.
Wie steht es um Datenschutz?
Datenschutz ist 'by design'. Wir anonymisieren personenbezogene Daten frühzeitig und implementieren strenge Zugriffskonzepte.
Können wir Self-Service nutzen?
Ja, unser Ziel ist es, Fachbereiche zu befähigen, eigene Reports zu erstellen, ohne für jede kleine Änderung die IT zu brauchen.
