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Jahre im Produktivbetrieb
Was es ist
Datenanalytik und Business Intelligence umfassen die Infrastruktur und Tools, die benötigt werden, um Rohdaten aus operativen Systemen in strukturierte, abfragbare und visualisierbare Erkenntnisse umzuwandeln, die Geschäftsentscheidungen informieren.
Was Sie erhalten
Was wir aufbauen
Wir entwickeln Datenpipelines aus allen operativen Quellen in einen zentralen Warehouse, bauen dbt-Transformationsschichten auf, die konsistente, getestete Metriken-Definitionen erzwingen, und entwickeln Dashboards, die für die spezifischen Entscheidungen, die verschiedene Teams treffen müssen, konzipiert sind. Das Datenkatalog-Layer stellt sicher, dass jede Metrik dokumentiert, der Herkunftspfad nachvollziehbar und die Logik für Nicht-Ingenieure verständlich ist.
Datenanalyse-Engagements beginnen mit einer Bewertung Ihrer Datenquellen, Datenqualität und der Fragen, die Ihre Organisation beantworten möchte. Wir liefern eine Datenplattform mit automatisierten Pipelines, validierten Datenmodellen und Dashboards, die Ihre Teams befähigen, datengestützte Entscheidungen ohne Abhängigkeit von Engineering zu treffen.
Kernkompetenzen
Jedes Engagement wird auf Ihre Anforderungen zugeschnitten — dies sind die Kernkompetenzen, die wir einbringen.
Dashboard-Entwicklung (Looker, Metabase, Superset) für Stakeholder-Berichte
Datenkatalog und Dokumentation für Self-Service-Analytik
Geplante Berichte und alerting für Metriken, die Aufmerksamkeit erfordern
Automatisierte Datenqualitätsprüfung und -überwachung
Self-Service-Analytics-Plattformen für Fachbereiche
Unser Prozess
Ein strukturierter, Engineering-geführter Ansatz, der von Ihren Zielen zu einem Produktivsystem führt — ohne Überraschungen bei der Übergabe.
Typisches Engagement
8–16 WOCHEN
Wir erfassen Ihre Ziele, Rahmenbedingungen und vorhandene Infrastruktur. Der Umfang wird definiert und Erfolgskriterien vereinbart, bevor die Entwicklung beginnt.
Wir entwerfen den technischen Ansatz, wählen die richtigen Werkzeuge und erstellen einen meilensteinbasierten Lieferplan ohne Unklarheiten.
Iterative Entwicklung mit regelmäßigen Demos. Code-Reviews, Testabdeckung und Dokumentation laufen parallel — nicht erst am Ende.
Produktivrelease mit Monitoring-Setup und Übergabedokumentation. Wir bleiben in den ersten Wochen nach dem Launch eng an Ihrer Seite.
Entwickelt mit
FAQ
Business Intelligence konzentriert sich auf standardisierte Berichte und Dashboards, die regelmäßig wiederkehrende Geschäftsfragen beantworten. Datenanalyse geht tiefer: explorative Analyse, statistische Modellierung, Hypothesentests und die Identifikation von Mustern und Kausalzusammenhängen, die standardisierte Berichte nicht aufdecken. In der Praxis brauchen die meisten Unternehmen beides.
Die Toolwahl hängt von Ihrem Datenvolumen, Ihrem Team und Ihren bestehenden Systemen ab. Typische Stacks: BigQuery/Snowflake/Redshift für Data Warehousing, dbt für Datentransformation, Python (Pandas, scikit-learn) für Analyse und Modellierung, und Metabase/Grafana/Looker für Visualisierung. Wir optimieren für Wartbarkeit und Teamfähigkeiten, nicht für technische Neuheit.
Durch automatisierte Datenqualitätsprüfungen in der Pipeline: Schema-Validierung, Plausibilitätsprüfungen, Duplikaterkennung, Vollständigkeitskontrollen und Anomalieerkennung. Wir implementieren Great Expectations oder dbt tests als Teil des ETL-Prozesses. Datenqualitätsprobleme werden sofort gemeldet, nicht erst entdeckt, wenn ein Dashboard falsche Zahlen zeigt.
Mit uns arbeiten
Teilen Sie uns mit, woran Sie arbeiten — wir antworten innerhalb eines Werktags mit Rückfragen oder einem Angebotsentwurf.
