Viele Daten. Keine Klarheit.
Silos, die nicht miteinander reden
Marketing hat eigene KPIs, Sales arbeitet im CRM, die Produktion im ERP. Niemand sieht das große Ganze, weil die Systeme nicht verknüpft sind.
Reporting dauert Tage statt Minuten
Wenn das monatliche Reporting jemanden zwei Tage kostet, ist das kein Reporting-Problem. Das ist ein Infrastruktur-Problem.
Entscheidungen aus dem Bauch
Nicht weil niemand Daten will – sondern weil die Aufbereitung zu aufwändig ist. Im Zweifel entscheidet der Bauch schneller als der nächste Excel-Export.
Manuelle Transfers, die Fehler produzieren
Copy-Paste zwischen Systemen, händische Uploads, Transformationen in Excel – jeder Schritt ist eine potenzielle Fehlerquelle.
Erst verstehen, was gebraucht wird. Dann bauen.
Ich fange nicht mit einem Dashboard an. Ich fange damit an zu verstehen, welche Fragen du beantwortet haben willst – und welche Daten dafür nötig sind. Daraus ergibt sich das Datenmodell, daraus die Pipeline, daraus das Dashboard.
Das klingt nach mehr Aufwand. Es ist weniger – weil ich nicht dreimal umbaue.
Fragen zuerst, Dashboard danach
Ein Dashboard ist nur so gut wie die Fragen, die es beantworten soll. Ich starte damit, welche Entscheidungen du zukünftig datenbasiert treffen willst.
Stabile Pipelines
ETL-Prozesse, die wartbar sind, bei Fehlern transparent schlagen und nicht bei jeder Quelländerung auseinanderfallen.
Dashboards, die genutzt werden
Nicht 40 KPIs auf einer Seite. Sondern das, was entscheidungsrelevant ist – klar, verständlich, für die richtige Zielgruppe aufbereitet.
Was konkret entsteht.
Von der sauberen Datenbasis bis zum Dashboard, das täglich geöffnet wird.
Datenmodellierung & Datenbankarchitektur
Ich entwerfe ein konsistentes Datenmodell, das verschiedene Quellen zusammenführt und als verlässliche Basis für Analysen und Automatisierungen dient. Sauber, normalisiert, erweiterbar.
ETL-Pipelines & Datenintegration
Ich baue stabile Prozesse, die Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, transformieren und in eine zentrale Struktur laden – automatisiert, überwachbar und mit sinnvollem Error-Handling.
→ Wenn Daten für KI aufbereitet werden sollen: KI-Readiness & Digitalisierungsanalyse
BI-Dashboards & Datenvisualisierung
Interaktive Dashboards, die Entscheidungsträger täglich nutzen – nicht nur zum Reporting-Termin. Aufgebaut auf deiner Datenbasis, mit den richtigen KPIs für die richtige Zielgruppe.
Datenqualität & Reporting-Automatisierung
Bestehende Reportingprozesse analysieren, Fehlerquellen identifizieren, automatisieren. Das Ziel: ein monatliches Reporting, das sich selbst zusammenstellt.
Schnittstellen & Datenanbindung
Ich verbinde deine Systeme: CRM, ERP, Marketing-Tools, externe Datenquellen. Sauber per API oder dateibasiert – je nachdem, was die Quelle hergibt.
→ Wenn daraus eine Web-App entstehen soll: Web-Applikationen & Custom Development
Was Entscheider meistens fragen.
Wir haben schon ein Reporting in Excel. Warum reicht das nicht?
Für kleine, stabile Datenmengen kann Excel ausreichen. Sobald mehrere Quellen zusammenkommen, Daten sich häufig ändern oder mehrere Personen gleichzeitig damit arbeiten, wird Excel zum Risiko – für Fehler, Versionskonflikte und verlorene Zeit.
Welche BI-Tools nutzt du?
Das hängt vom Anwendungsfall ab. Looker Studio ist kostenlos und für viele Fälle ausreichend. Metabase ist gut für technisch versierte Teams. Für spezifischere Anforderungen baue ich auch eigene Dashboard-Lösungen. Ich empfehle das Tool, das zu deinem Team passt – nicht das, das am teuersten ist.
Wir haben keine IT-Abteilung. Können wir das trotzdem betreiben?
Ja. Ich baue so, dass ihr das täglich nutzen könnt, ohne IT-Kenntnisse zu brauchen. Für die technische Wartung bin ich ansprechbar – oder ich übergebe so, dass ein externer Dienstleister das übernehmen kann.
Brauchen wir für KI-Anwendungen erst eine saubere Datenbasis?
Fast immer ja. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert werden. Eine solide Datenbasis ist in den meisten Fällen der erste Schritt – lange vor der KI-Integration. Mehr dazu hier.
Wie lange dauert ein typisches Datenprojekt?
Eine erste lauffähige Pipeline mit Basis-Dashboard ist bei überschaubaren Datenquellen in 2–4 Wochen möglich. Komplexere Datenmodelle mit mehreren Systemen dauern entsprechend länger. Im Erstgespräch bekommst du eine realistische Einschätzung.