„Entscheidungen basieren auf Bauchgefühl statt auf Zahlen“
Ein Management-Cockpit mit tagesaktuellen Kennzahlen – vom Konzern-KPI bis zur Maschine, alles aus einer Quelle.
Databricks & Microsoft Fabric
In 90 Tagen zur Datenplattform, die wirklich produktiv ist.
Kein zweijähriges Plattformprojekt, kein Data-Lake-Friedhof. Wir bauen dein Lakehouse auf Databricks oder Fabric entlang eines echten Use-Cases – mit Governance, BI und AI ab dem ersten Tag.
- 90
- Tage bis produktiv
- 300+
- Data- & AI-Projekte
- 100 %
- Infrastructure as Code
- 0
- Vendor-Lock-in-Fallen
Zertifizierter Partner
Warum jetzt
Die Symptome kennst du. Wir lösen die Ursache.
Je nach Rolle klingt das Problem anders – die Ursache ist dieselbe. Wähle deine Perspektive und sieh, was eine moderne Datenplattform strukturell löst.
Entscheiden statt schätzen
„Im Meeting diskutieren wir Zahlen statt Maßnahmen“
Ein zertifiziertes Datenmodell als Single Source of Truth – Kennzahlen einmal definiert, überall gültig.
„Wir wissen nicht, was KI uns wirklich bringt“
Ein Use-Case-Backlog mit Business Case je Idee. Wir starten mit dem Fall, der sich in Monaten amortisiert.
ERPMESIoTCRMFiles
Power BIForecastingGenAI-AssistentenApps
Architektur
Medallion-Lakehouse statt Datensilos
Drei Schichten, ein Fundament: Rohdaten bleiben unverfälscht, die Mitte schafft Verlässlichkeit, oben entstehen Datenprodukte, mit denen dein Fachbereich sofort arbeitet.
Bronze
Alles rein – nichts verloren
Jede Quelle wird unverändert übernommen: ERP, MES, Sensorik, APIs, Files. Batch und Streaming laufen durch dieselbe Ingestion, append-only und mit vollständiger Historie. Bronze wird bewusst nicht interpretiert – es ist das reproduzierbare Gedächtnis der Plattform.
Zusage: Technisches Quellschema, keine fachliche ZusageNutzer: Data Engineering
Wichtig: Die Aktualität entsteht nicht in der Schicht, sondern im Ingestion-Muster. Streaming-Quellen sind in allen drei Schichten nahezu in Echtzeit verfügbar, Batch-Quellen so aktuell wie ihr Ladeintervall. Die Schichten unterscheiden sich in Reifegrad, Verantwortung und Zusage – nicht in der Geschwindigkeit.
GenAI-Assistent
Chat with your Data
Stell Fragen zu deinen Daten – in natürlicher Sprache. Der Assistent beantwortet auch komplexe Fragen, baut auf Wunsch komplette Dashboards und nennt jede Quelle.
AI
onlineDein Datenplattform-Assistent
Fachbereich, BI, Controlling
Fachbereiche entscheiden selbst
Anwender stellen Fragen in natürlicher Sprache – ohne Tickets, ohne Wartezeit auf das BI-Team. Das beschleunigt Analysen um bis zu 80 % und entlastet Data-Teams.
Vom Prompt zum entscheidungsreifen Dashboard
In Sekunden entstehen Cockpits mit KPIs, Charts und Drilldowns. Unternehmen verkürzen Time-to-Insight von Tagen auf Minuten und reagieren schneller auf Marktveränderungen.
Vertrauenswürdige Antworten aus dem Gold-Layer
Jede Aussage basiert auf zertifizierten, governance-geschützten KPIs. Das eliminiert „Excel-Wahrheiten“, senkt Fehlentscheidungen und schafft einheitliche Datenkultur.
Sicher & DSGVO-konform skaliert
Rechte, Rollen und Data-Lineage bleiben erhalten. Unternehmen minimieren Compliance-Risiken und können GenAI-gestützte Analysen regulatorisch sicher ausrollen.
Technologie
Databricks oder Microsoft Fabric?
Wir sind in beiden Welten zu Hause und verkaufen keine Lizenzen. Entschieden wird nach deinen Workloads, deinem Team und deiner Kostenstruktur.
Lakehouse für AI & Scale
Databricks
- Delta Lake & Unity Catalog als offenes Fundament
- Beste Wahl für ML, Streaming und große Datenmengen
- Multi-Cloud: Azure, AWS oder GCP
SaaS-Plattform für M365-Welten
Microsoft Fabric
- OneLake, Power BI und Copilot direkt integriert
- Schneller Start ohne eigenes Plattform-Team
- Ideal, wenn Azure & Microsoft 365 gesetzt sind
Noch unsicher?
Unser Assessment liefert eine begründete Entscheidungsvorlage inklusive 3-Jahres-Kostenvergleich – unverbindlich und kostenfrei.
Der 90-Tage-Plan
Vom Kick-off zum produktiven Datenprodukt
01
Woche 1–2
Assessment & Business Case
Wir bewerten Datenquellen, Reifegrad und Use-Cases – und rechnen den Nutzen vor dem ersten Euro Plattformkosten durch.
02
Woche 3–6
Landing Zone & erste Domäne
Infrastructure as Code, Medallion-Architektur, Unity Catalog bzw. OneLake, CI/CD und Kostenkontrolle – produktiv, nicht als Sandkasten.
03
Woche 7–10
Erstes Datenprodukt live
Ein echter Use-Case geht in Betrieb: automatisiertes Reporting, Forecast oder GenAI-Assistent auf deinen Daten.
04
Ab Woche 11
Skalieren & Enablement
Weitere Domänen, Governance-Betrieb und Schulung deines Teams. Wir machen uns Schritt für Schritt überflüssig.
Was du bekommst
Konkrete Ergebnisse, keine Folien
Zielarchitektur & Entscheidungsvorlage
Databricks oder Fabric – begründet, nicht nach Bauchgefühl.
Landing Zone as Code
Terraform/Bicep, Umgebungen, Netzwerk, Secrets, CI/CD.
Medallion-Datenmodell
Bronze, Silber, Gold mit dokumentierten Kennzahlen.
Governance & Zugriffskonzept
Unity Catalog / Purview, Rollen, Lineage, DSGVO & EU AI Act.
Self-Service BI
Power BI Semantikmodelle, auf die sich alle verlassen.
FinOps & Betrieb
Monitoring, Alerting, Kostenreporting und Runbooks.
–70 %
Aufwand im monatlichen Reporting bei einem Industriekunden
6 Wochen
Durchschnittlich von der Landing Zone bis zum ersten Gold-Datenprodukt
1 Team
für Architektur, Data Engineering, BI und AI
Business Case
ROI-Rechner für deine Datenplattform
Vier kurze Fragen beantworten, eigene Zahlen nachjustieren und live sehen, wie günstigere KI-Projekte, bessere Governance, datengetriebene Entscheidungen und ein DSGVO-konformes AI-Gateway deinen Business Case tragen.
Kurzer CheckVier Fragen – daraus bauen wir deine Startwerte. Alles bleibt danach frei einstellbar.
Frage 1/41Wie viele KI- & Analytics-Projekte sind pro Jahr realistisch?Alles von Reporting-Automatisierung bis produktivem Modell.
Bereit für deinen Business Case?
Beantworte oben die vier Fragen, um deinen Business Case zu berechnen.
Nur ein erster Eindruck – keine Business-Case-Kalkulation
Der Rechner arbeitet bewusst mit wenigen Stellschrauben. Ein belastbarer Business Case hängt von deutlich mehr Parametern ab: Datenlage und Datenqualität, bestehende Systeme und Schnittstellen, Prozessreife, Rollout-Umfang, Change- und Schulungsaufwand, Betriebsmodell, regulatorische Anforderungen sowie den tatsächlichen Kosten- und Deckungsbeitragsstrukturen. Diese Punkte besprechen wir gemeinsam und rechnen den Fall dann mit deinen realen Zahlen durch.
Häufige Fragen
Databricks oder Fabric – was passt zu uns?+
Fabric spielt seine Stärken aus, wenn Azure und Microsoft 365 gesetzt sind und BI im Vordergrund steht. Databricks ist die bessere Wahl bei großen Datenmengen, Streaming und anspruchsvollem Machine Learning. Im Assessment entscheiden wir das anhand deiner Workloads, Skills und Kosten – nicht anhand von Lizenzinteressen.
Müssen wir alles migrieren, bevor es Nutzen gibt?+
Nein. Wir bauen die Plattform entlang eines konkreten Use-Cases. Nach spätestens 90 Tagen läuft ein produktives Datenprodukt, der Rest wächst domänenweise nach.
Was passiert mit unseren bestehenden Systemen?+
SAP, Salesforce, MES, IoT oder Legacy-DWH binden wir über Standard-Konnektoren an. Bestehende Reports werden schrittweise abgelöst, nicht über Nacht abgeschaltet.
Brauchen wir ein eigenes Data-Team?+
Zum Start nicht. Wir liefern Architektur und Betrieb, bauen parallel euer internes Know-how auf und übergeben Verantwortung, sobald ihr bereit seid.
Kostenloses Erstgespräch
Lass uns in 30 Minuten prüfen, ob sich deine Datenplattform rechnet.
Du bekommst eine ehrliche Einschätzung zu Databricks vs. Fabric, eine grobe Architekturskizze und eine Aufwands-/Nutzenrechnung – kostenfrei und unverbindlich.
- Kein Sales-Pitch, sondern Architekt:innen im Gespräch
- Ergebnis: Entscheidungsvorlage für dein Management
- Start typischerweise innerhalb von 2 Wochen möglich