Data-Warehousing & BI
Ein zentrales Data-Warehouse auf AWS und Snowflake, Datenmodelle mit dbt, Dashboards in QuickSight oder Power BI. Fachabteilungen arbeiten direkt mit den Daten – ohne Umweg über die IT.
Mehr erfahrenWir liefern mittelständischen Unternehmen eine schlüsselfertige Dateninfrastruktur, die in ihren eigenen Cloud-Konten läuft. Keine Blackbox, kein Vendor-Lock-in. Das Grundgerüst für alle datengetriebenen Prozesse, KI-Anwendungen und Business-Intelligence – kostengünstig im Betrieb, skalierbar und flexibel.
Erstgespräch vereinbarenDie Werkzeuge, um das zu lösen, sind heute erschwinglich und praxiserprobt: Cloud-Datenbanken, SQL-basierte Datenmodelle, KI-Assistenten. Was fehlt, ist jemand, der sie zu einem funktionierenden System verbindet und zuverlässig betreibt.
Diese Rolle übernehmen wir – von der Beratung über den Aufbau bis zum Betrieb, ohne dass dafür eine eigene Datenabteilung entstehen muss.
Ein zentrales Data-Warehouse auf AWS und Snowflake, Datenmodelle mit dbt, Dashboards in QuickSight oder Power BI. Fachabteilungen arbeiten direkt mit den Daten – ohne Umweg über die IT.
Mehr erfahrenKI-Assistenten wie ChatGPT, Claude oder Copilot arbeiten sicher mit den eigenen Daten. Prognosemodelle sagen Auslastung voraus und erkennen gefährdete Abonnements.
Mehr erfahrenDas eigene Personal übernimmt Stück für Stück mehr Verantwortung für den Betrieb des Systems. Praxis statt Theorie, keine Schulung auf Vorrat, sondern Lernen durch Taten mit Daten.
Mehr erfahren| Fertige Datenplattform | Eigenentwicklung | Taten mit Daten | |
|---|---|---|---|
| Einrichtung | Spezialisten für das Produkt, bis alle Dienste ineinandergreifen. Das Unternehmen ist abhängig vom Support des Anbieters | Dauer und Ergebnis hängen von der Erfahrung des Teams ab. Viele Entscheidungen müssen selbst getroffen werden | Ein erprobter Stack wird ins eigene Cloud-Konto ausgerollt und an die Datenquellen angepasst |
| Laufende Kosten | Feste Preismodelle mit wenig Spielraum; selbst einfache Zusatzfunktionen kosten extra | Selbst gestaltbar, ein sehr günstiger Betrieb erfordert aber Erfahrung und Optimierung | Wir betreiben einen Stack für typischerweise 150–300 € im Monat und halten diese Kosten dauerhaft niedrig |
| Personal | Analyst mit Erfahrung im Umgang mit der jeweiligen Plattform | Data-Engineer und Cloud-Architekt in Vollzeit – mehr, als ein KMU gleichmäßig auslasten kann | Data-Engineering, Cloud-Architektur und KI-Entwicklung kommen von uns, die eigenen Kompetenzen werden aufgebaut |
| Erweiterbarkeit | Nur im Rahmen der Funktionen, die die Plattform anbietet; Erweiterungen brauchen teure Fachleute für das Produkt | Festangestellte Data-Engineers sind für ein KMU unverhältnismäßig teuer; Erweiterungen werden von Analysten oder Freelancern umgesetzt | Neue Anforderungen fügen sich in die bestehende AWS-Infrastruktur ein; einfache Erweiterungen sind in wenigen Stunden erledigt |
| Wartbarkeit | Ohne zentrales Datenmodell wird dieselbe Geschäftslogik in vielen Berichten nachgebaut, eine einheitliche Zahlenbasis entsteht nicht | Die eigenen Teams müssen sich die Erfahrung und Werkzeuge aneignen, um eine zentrale Wahrheit zu schaffen und zu pflegen | Ein zentrales Datenmodell macht die Komplexität beherrschbar. Wir liefern zahlreiche Werkzeuge und helfen, das System zu überwachen und zu warten |
| Wissen und Dokumentation | Geschäftslogik steckt in Dashboards einzelner Power-User oder in Excel- und Confluence-Seiten; wer die Berichte versteht, nimmt das Wissen mit | Dokumentation entsteht nebenher und veraltet; mit dem Weggang einzelner Personen beginnt das Thema Daten oft von vorn | Dokumentation wird täglich automatisch aus Datenquellen und Datenmodellen erzeugt; das Wissen liegt im System, nicht bei einzelnen Personen |
In allen drei Fällen braucht das Unternehmen Menschen, die mit den Daten arbeiten und wissen, was die Zahlen fürs Geschäft bedeuten. Auslagern lassen sich Data-Engineering, Cloud-Architektur und KI-Entwicklung, nicht das Verständnis für das eigene operative Geschäft.
In einem kostenlosen 60-Minuten-Erstgespräch klären wir die Ausgangslage, die Ziele und den Umfang des Projekts.
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