Analytics- & BI-Beratung

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 heutige Data-Stack 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.

• 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)

Ein Buchhaltungsunternehmen mit drei Standorten in Europa wollte einen Echtzeit-Überblick über seine Tätigkeit. Die Daten lagen in ERP-Exporten und Tabellen, jeder Bericht wurde von Hand erstellt.

• eine sichere API übernimmt die CSV-Exporte aus dem ERP automatisch;
• Dashboards auf Apache Superset zeigen Umsatz, Auslastung der Mitarbeitenden und Marketingaktivitäten aller drei Standorte;
• auch Nicht-Spezialisten erstellen eigene Berichte, die sich in andere Web-Tools einbetten lassen;
• Open Source: keine wiederkehrenden Lizenzkosten und volle Kontrolle über die Daten.

Das Ergebnis: Die Geschäftsleitung verfolgt die Tätigkeit aller Standorte in einer einzigen Weboberfläche, mit Zahlen, die sich selbst aktualisieren, statt jeden Monat zusammengetragen zu werden. Zur Fallstudie.

Von den Fragen ausgehen, die sich die Geschäftsleitung tatsächlich stellt, und nur die Pipeline bauen, die diese Antworten braucht — so arbeiten wir mit jedem Kunden. Zur technischen Seite siehe unsere Datenpipeline auf Google Cloud.

1. Datenaudit. Wir erfassen Ihre Quellen (ERP, CRM, Buchhaltung, Tabellen), die heutigen Berichte und die Entscheidungen, die sie unterstützen sollen.

2. Roadmap. Eine kurze schriftliche Empfehlung: Welche Fragen sich mit Daten beantworten lassen, welche Tools zu Ihrer Grösse und Ihrem Budget passen und was der Betrieb kostet.

3. Erstes Dashboard. Ein Geschäftsbereich von Anfang bis Ende — Quellen, Pipeline, Definitionen, Dashboard — produktiv und von Ihrem Team genutzt.

4. Übergabe oder laufende Betreuung. Dokumentation und Schulung, damit Ihr Team es selbst betreibt, oder unser Data-Analytics-Team betreibt und erweitert es weiter.