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Datenanalytik & Business Intelligence×Finanzen und Fintech

Datenanalytik & Business Intelligence für Finanzen und Fintech

End-to-End-Datenpipelines, Data Warehouses und BI-Dashboards, die operative Entscheidungen von Intuition auf Evidenz umstellen.

Datenanalytik & Business Intelligence

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.

Finanzen und Fintech

KI-gestützte Lösungen für Banken, Vermögensverwaltung und Fintech.

Wie wir Datenanalytik & Business Intelligence liefern

Die häufigste Herausforderung in der Unternehmensanalytik ist nicht fehlende Daten – es ist, dass Daten in mehreren Systemen leben und Teams unterschiedliche Ansichten davon haben, was dasselbe KPI bedeutet. Die Verkaufszahl im CRM stimmt nicht mit der aus dem ERP überein, und Finanzabteilung und Operations ziehen unterschiedliche Zahlen zu denselben Fragen. Eine einheitliche Analyseplattform löst das.

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 für Finanzen und Fintech

Datenpipeline-Entwicklung: Ingest, Transformation und Laden in den Warehouse
Data-Warehouse-Setup (BigQuery, Snowflake, Redshift) mit Governance-Modell
dbt-Transformationsschichten für konsistente, getestete Metriken
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

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