Verlässliche Daten für Entscheidungen mit Gewicht

Ein Dashboard, dem niemand vertraut, ist wertlos. Für Plattformen, die jährlich über 10 Milliarden Euro bewegen, braucht es deshalb mehr als ein weiteres Reporting-Tool. Wir reparieren keine bunten Dashboards, sondern entwickeln das Fundament darunter, damit die Zahlen, die der Vorstand sieht, exakt den Zahlen entsprechen, die die operativen Prozesse produzieren.

Das Daten-Chaos kostet Margen

Analysten verbringen 80 Prozent ihrer Zeit damit, fehlerhafte CSV-Dateien zu bereinigen - Zeit, die für Erkenntnisse fehlt. Finanzverantwortliche zögern bei kritischen Entscheidungen, weil ERP-System und Web-Dashboard unterschiedliche Zahlen ausgeben. Die Lücke zwischen Infrastruktur und Entscheidungsebene ist fast immer ein Pipeline-Problem.

Der Maschinenraum für deine Daten hat vier Teile:

• Data Engineering (auch Pipeline-Schicht genannt): Skalierbare Ingestion-Layer und Transformationslogik standardisieren und validieren Daten.
• Modernisierung von Legacy-Plattformen: Fragmentierte Data Warehouses und alte ETL-Pipelines werden zu einer modernen, bedienbaren Architektur konsolidiert.
• Operative Business Intelligence und Dashboards: Dashboards liefern Entscheidungsgrundlagen, gekoppelt an Live-Daten mit dokumentierter Qualitätskontrolle.
• Data Governance und Cloud-Souveränität: Die Einhaltung der DSGVO ist direkt ins Pipeline-Design eingebaut, gestützt auf europäische Infrastruktur für Datensouveränität.

Ein Schweizer Banktechnologie-Anbieter mit FINMA-Aufsicht zeigt, wie belastbar das in der Praxis ist. Für seine Kernbankenplattform steht heute eine regelkonforme Multi-Cloud-Grundlage aus Microsoft Azure und Google Cloud, auf der eine mehrjährige Migrationsroadmap neben dem Altsystem aufbaut. Wir haben dafür mehr als 300 Bankanwendungen auf Cloud-Kompatibilität geprüft, während rund 500.000 Transaktionen täglich ohne Unterbrechung weiterliefen.

Der Prozess in drei Phasen

Der Einstieg folgt dem größten Engpass in deiner Infrastruktur.

1. Architektur-Audit (1 bis 2 Wochen): Wir scannen Quellen, Pipelines und Qualitätslücken und fassen sie in einem Risikobericht zusammen.
2. Grundlagenaufbau (vier bis acht Wochen): Data Warehouse und Erfassungsschichten entstehen für Produktionsanforderungen; Monitoring läuft von Beginn an mit.
3. Skalierung und Echtzeit-Synchronisierung (laufend): Wir halten die Infrastruktur mit systemübergreifender Konsistenz auf Kurs, ergänzt um DSGVO-Governance und laufendes Performance-Tuning.

Diese Architektur ist heute in fünf Branchen im Produktivbetrieb:

• HomeToGo: 100+ Partner-APIs in 25 Ländern, 15 Millionen Angebote, 99,99 Prozent Verfügbarkeit, Basis für einen Börsengang über 1 Milliarde Euro.
• Senior Aerospace Thailand: Shopfloor-Daten und Infor-ERP in einem Analyse-Cockpit vereint, operative Effizienz von 55 auf 95 Prozent gesteigert.
• Größte Kaffeehauskette Vietnams: Vier fragmentierte Datenbanken aus 928 Filialen in einem zentralen Data Warehouse konsolidiert, Umsatz in 90 Tagen um 12 Prozent gesteigert.
• Handelsgenossenschaft Europas (5.500+ angeschlossene Händler, Mode- und Schuheinzelhandel): Datensynchronisierung zwischen den Plattformen automatisiert, Preis- und Bestandsabweichungen um 50 Prozent reduziert.
• Japanischer Lebensmittel- und Getränke-Distributor: Zentrales Master-Data-Management mit Pimcore eingeführt, Anbindungszeit neuer Lieferanten von vier Wochen auf eine Woche gesenkt.

Jede KI-Initiative beginnt im Keller. Jedes Modell ist nur so gut wie die Daten, mit denen es arbeitet, und die hängen davon ab, wie verlässlich die Pipelines sind, die es speisen. Die meisten Unternehmen füttern ihre Modelle heute mit genau den CSV-Fehlern, die Analysten sonst von Hand bereinigen. Was wir aufbauen, trägt dein Reporting und wird zur Grundlage für jede künftige KI-Initiative.