Data Analytics & BI

Um Daten in Entscheidungen zu verwandeln, brauchen Sie einen Stack, der Daten ingestieren, transformieren, speichern und ausliefern kann — zuverlässig und in der Geschwindigkeit, mit der sich Ihr Geschäft tatsächlich bewegt. Das 2026er-Toolkit ist grösstenteils von der Stange: Cloud-Warehouses (Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift), ELT-Pipelines (dbt, Fivetran, Airbyte), Orchestrierung (Airflow, Dagster, Prefect) und Visualisierung (Tableau, Power BI, Looker, Metabase, Superset).

Wir architektieren, liefern und betreiben diesen Stack für KMU und Startups — und wählen die Komponenten, die zu Budget und Teamgrösse passen, nicht die teuersten. Massgeschneiderte Plattformen sind weiterhin sinnvoll, wenn Standardtools nicht flexibel genug sind; sehen Sie, wie ein Schweizer Buchhaltungsunternehmen seine mit uns aufgebaut hat.

Dashboards verwandeln rohe Zeilen in Entscheidungen. Wir bauen sie auf dem Tool, das zu Ihrem Team passt — Tableau, Power BI, Looker, Metabase, Superset oder Google Looker Studio — und verankern sie in einem Semantic Layer (dbt Semantic Layer, Cube, LookML), damit jede Grafik dieselben Definitionen von Umsatz, Churn und MRR verwendet.

Unabhängig vom Tool enthalten die Dashboards, die wir ausliefern:

• mehrere Quellkonnektoren (Excel, CSV, Datenbanken, SaaS-APIs)
• sicheren Webzugang mit Rollen-Permissions und Row-Level-Security
• einbettbare Reports für Portale und Partneranwendungen
• Self-Service-Exploration, damit Nicht-Spezialisten ihre eigenen Fragen beantworten können

Für Anwendungsfälle, bei denen die Daten von gestern nicht schnell genug sind, bauen wir Streaming-Pipelines (Kafka, Flink, Snowflake Streaming, ClickHouse) und Lakehouse-Architekturen (Databricks, Iceberg, Delta Lake), damit analytische und operative Systeme dieselbe vertrauenswürdige Datenquelle teilen.

Das ermöglicht Betrugserkennung, die bei der nächsten Transaktion reagiert, Dashboards, die sich beim Eintreffen der Events aktualisieren statt im Nacht-Batch, und Reverse-ETL-Flüsse (Hightouch, Census), die analytische Erkenntnisse zurück in Salesforce, HubSpot oder Ihr eigenes Produkt schreiben.

Suche und Retrieval ist der Ort, an dem Daten auf Nutzer treffen. Für strukturierte Kataloge (E-Commerce, Dokumentenbibliotheken, interne Wikis) bauen wir Stichwort- und Facetten-Suche auf OpenSearch, Elasticsearch oder Meilisearch. Für semantische und RAG-Anwendungen ergänzen wir Vektordatenbanken (pgvector, Qdrant, Weaviate, Pinecone) und die Embedding-Pipelines, die sie aktuell halten.

Unser hauseigener Engine Sevtin bietet eine schlüsselfertige Volltext-Suche für E-Commerce-Kataloge — er indexiert Ihre Produktdatenbank automatisch und liefert relevante Ergebnisse in unter einer Sekunde, ohne dass Ihr Team eine Such-Infrastruktur von Grund auf aufbauen muss.

Mehr Details auf unserer Seite Data Analytics & BI-Beratung.