Data Analytics & BI-Beratung

Von Datensilos zu Dashboards, mit denen Ihr Team arbeiten kann

Die meisten Unternehmen haben mehr Daten, als sie nutzen

Tabellen stapeln sich, Dashboards veralten, und die Antworten, die das Business braucht, liegen eine Query entfernt — aber niemand vertraut den Daten genug, um danach zu handeln. Der Data-Stack 2026 hat mehr Tools denn je, was die Wahl schwieriger macht, nicht einfacher.

Wir helfen KMU und Startups, das Daten-Fundament zu bauen, das sie wirklich brauchen — nicht die über-ingenieurte Plattform, die ein Fortune-500-Anbieter ihnen verkaufen würde. Nach einer Beratung wissen Sie, welche Probleme es wert sind, mit Daten gelöst zu werden, welche Tools zu Ihrer Grösse passen und wo Sie in den nächsten 12 Monaten investieren sollten.

Unsere Kunden nutzen die Data-Analytics- & BI-Beratung, um:

  • ein Daten-Fundament zu entwerfen, das zu Ihrer Skala passt — Warehouse-Wahl, ELT, Orchestrierung, Governance
  • Datenqualität und Lineage zu bereinigen, damit den Zahlen vertraut wird
  • das Visualisierungs-Tool zu wählen, das zum Team passt (Tableau, Power BI, Looker, Metabase, Superset)
  • einen Semantic Layer zu entwerfen, damit Umsatz, Churn und MRR überall dasselbe bedeuten
  • Data-Analytics-Pipelines auf GCP, AWS, Azure und Databricks zu bewerten
  • abzuwägen, wo Echtzeit und Streaming den operativen Aufwand wert sind
  • RAG- und Natural-Language-Analytics-Schichten über dem Warehouse zu entwerfen
  • eine Roadmap für Daten-Governance und Datenschutz zu erstellen (Schweizer DSG, DSGVO)
Wie Data Analytics und Business Intelligence in verschiedenen Branchen eingesetzt werden:
  • Finance: Prognose und Risikomanagement auf aktuellen und historischen Daten, KPI-Dashboards, Finanzreporting, LLM-gestützte Dokumentenprüfung.
  • Sales & RevOps: Pipeline-Prognose, Preistests, Performance-Dashboards, Reverse-ETL von analytischen Erkenntnissen zurück ins CRM.
  • Marketing: Kundensegmentierung und Personalisierung, Attributionsmodellierung, A/B-Tests, generative Content-Varianten.
  • E-Commerce: Bedarfsprognose, Empfehlungssysteme, Suchrelevanz-Tuning, conversational Shopping mit RAG, verankert in Ihrem Katalog.
  • Operations: Anomalieerkennung auf Logs und Metriken, vorausschauende Wartung, interne Copilots über Wikis und SOPs (RAG).
  • Accounting & Finance Ops: siehe unsere Fallstudie — eine Business-Intelligence-Plattform für ein Schweizer Buchhaltungsunternehmen.

Das sind typische Einstiegspunkte — in der Praxis kann fast jedes Team, das Daten erfasst, Renditen aus Analytics aufbauen. Kontaktieren Sie uns für eine Data-Analytics- und Business-Intelligence-Beratung.

Wir bauen auch die Systeme, die wir empfehlen — siehe unsere Data Analytics & BI-Seite für die Tools und Stack-Entscheidungen, die wir liefern.