Bereit für Taten mit Daten?

Wir 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.

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Am Monatsanfang werden Exporte aus dem ERP-System, Google Analytics und Marketing-Tools von Hand in Excel zusammenkopiert.
Der Vertrieb orientiert sich an einem Salesforce-Bericht, der nicht mit den Zahlen aus dem Controlling übereinstimmt.
Das alte Buchungssystem bietet nur wenige Berichte und hat keine Schnittstellen, um an die Daten zu kommen.
Das KI-Pilotprojekt ist angelaufen, aber niemand kann für die Qualität der vom Agenten erzeugten Analysen garantieren.

Die 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.

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.

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KI & Datenanwendungen

KI-Assistenten wie ChatGPT, Claude oder Copilot arbeiten sicher mit den eigenen Daten. Prognosemodelle sagen Auslastung voraus und erkennen gefährdete Abonnements.

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Team-Enablement

Das 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.

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	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.

Häufig gestellte Fragen

Was kostet ein typisches Projekt?: Wir arbeiten nach Stundensatz, nicht nach Pauschalpreis – kein Risikoaufschlag zu Projektbeginn, volle Transparenz über angefallene Aufwände. Typische Betriebskosten einer fertig aufgebauten Dateninfrastruktur liegen bei 150–300 € pro Monat (Cloud-Dienste, Datenbanken, BI-Lizenzen). Die Projektkosten hängen vom Umfang ab; wir erstellen nach dem Erstgespräch ein Backlog mit Aufwandsschätzungen.
Wer übernimmt Wartung und Betrieb nach Projektabschluss?: Alle Projekte werden so dokumentiert und aufgebaut, dass das eigene Team oder jeder AWS-erfahrene Data-Engineer die Weiterentwicklung übernehmen kann. Auf Wunsch bieten wir auch ein monatliches Wartungsbudget für laufenden Betrieb und Weiterentwicklung an.
Es gibt fertige Produkte wie Snowflake, dbt Cloud oder Power BI – warum sollte ich trotzdem Taten mit Daten beauftragen?: Die genannten Lösungen sind nur Bausteine eines modernen Data-Stacks. Sie müssen in der Cloud des Kunden eingerichtet, konfiguriert und miteinander verbunden werden. Wir bringen die Erfahrung und den Code mit, um diese Verbindung schnell herzustellen.
Wir haben doch jetzt KI-Agenten, die alles programmieren können. Warum kann ich mir nicht einfach meine Datenverarbeitung von einer KI bauen lassen?: Das ist möglich. Allerdings müssen dabei viele Entscheidungen getroffen werden. Der KI-Agent kann erklären, welche Optionen es gibt. Aber ohne Erfahrung in Datenverarbeitung und Cloud-Betrieb ist es schwer, alle Entscheidungen bestmöglich zu treffen. Wir haben unsere Lösung seit Jahren immer wieder umgebaut und optimiert – selbstverständlich auch mit KI-Unterstützung. Ein kostengünstiges, wartbares und sicheres System wie unseres baut kein KI-Agent mit einem einfachen Prompt.