Snowflake im Commerce: Vom Datensilo zur gemeinsamen Architektur
Wenn Marketing, Vertrieb und Controlling drei verschiedene Umsatzzahlen haben, ist das kein Reporting-Problem. Es ist ein Architektur-Problem.
AI Impact Stack · Datenplattform
Datenplattform: eine Wahrheit für Kunde, Umsatz und Marge
Für Ihr Team und Ihre Agenten.
Kunden, Produkte, Preise und Bestände leben heute in ERP, Shop, CRM und Tabellen, jede Quelle mit ihrer eigenen Wahrheit. Eine Datenplattform führt sie zusammen, mit einer Definition je Kennzahl, auf die Reporting, Forecast und Agenten gleichermaßen zugreifen.
Datenharmonisierung
Agenten entscheiden mit vollem Wissen
Drei Abteilungen, eine Zahl.
Marketing optimiert auf Brutto-Umsatz, Controlling rechnet mit Netto-Marge, der Vertrieb misst Pipeline. Ein Agent, der auf diese Quellen zugreift, entscheidet mit halbem Wissen.
Eine Datenplattform auf Snowflake oder Databricks bringt ERP, Shop, CRM, Marketing und Service auf einen gemeinsamen Stand. Jede Kennzahl wird einmal definiert und überall identisch genutzt. Jedes Projekt beginnt mit einem Daten-Audit: Welche Quellen gibt es, wie verlässlich sind sie, welche Kennzahl soll am Ende stehen, und in welcher Definition. Diese Abstimmung mit Ihren Fachbereichen entscheidet mehr als jede Technologiewahl.
- Quellen zusammenführenERP, Shop, CRM, Marketing, Service und externe Daten auf einer Plattform
- Eine Definition je KennzahlKunde, Umsatz und Marge einmal modelliert, mit dbt versioniert und getestet
- Governance von Anfang anDatenkatalog, Herkunft und Zugriffskontrolle werden mitgebaut
- Bereit für Predictions und AgentenFeature-Daten für Forecasts, CLV-Modelle und LLM-Anwendungen
Was die Plattform leistet
Daten, die bei Kosten und Umsatz wirken
Datenarbeit zahlt sich in zwei Richtungen aus: bei den Kosten und beim Umsatz. Darauf richten wir jeden Anwendungsfall aus.
Ein Zahlenstand für alle.
Marketing, Controlling und Vertrieb arbeiten mit derselben geprüften Quelle. Neue Auswertungen entstehen als Dashboard auf modellierten Daten.
Ergebnis: Entscheidungen auf einer Zahl und kürzere Abstimmungsrunden.
Kundenwert vorhersagen.
Customer Lifetime Value, Churn-Indikatoren und Next-Best-Action auf einer Plattform. Für HSE haben wir deterministische Berechnung und KI-Vorhersage des Kundenwerts in einer gemeinsamen Snowflake-Architektur vereint.
Ergebnis: Marketingbudget fließt dorthin, wo der Kundenwert am höchsten ist.
Planbare Bestände und Rückstellungen.
Präzisere Forecasts, passgenauere Rückstellungen, planbare Retouren und Stornos.
Ergebnis: weniger gebundenes Kapital und weniger Abschriften.
In sechs bis acht Wochen produktiv.
So lange dauert je nach Ausgangslage eine erste produktive Datenplattform mit zwei bis drei Quellsystemen. Läuft Snowflake bereits, steht ein einzelner Anwendungsfall typischerweise in vier bis sechs Wochen produktiv.
Technologiepartner
Plattformoffen, zertifiziert
Wir empfehlen die Plattform, die zu Ihrer Landschaft und Ihren Teams passt, und modellieren mit dbt. Agenten können direkt in Snowflake oder Databricks laufen.
Weiterlesen und weiterhören
Daten-Foundation für B2B-Industrie: Forecasting, After-Sales, Service-Datenflüsse
Wenn Ihre Forecast-Genauigkeit am Bauchgefühl der Vertriebsleitung hängt und der Service-Techniker am Ende des Tages eine Excel-Liste mit Verschleißteilen einsammelt, fehlt nicht die nächste Plattform — es fehlt eine Foundation, die ERP, Service-Tickets und IoT-Signale auf einen gemeinsamen Stand bringt.
Podcast
Folge 640 Min.
Warum KI-Projekte an der Datenarchitektur scheitern
Viele KI-Piloten starten vielversprechend und landen nach ein paar Monaten in der Schublade. Gartner erwartet, dass Unternehmen bis Ende 2026 rund 60 Prozent…
Häufige Fragen
Was vor dem Aufbau einer Datenplattform zählt
Beide sind geeignet. Entscheidend sind Ihre bestehende Landschaft, die Kompetenzen Ihrer Teams und die Anwendungsfälle, die Sie vorhaben. Die Empfehlung steht nach dem Daten-Audit fest.
Mit einem einzelnen Anwendungsfall direkt auf Ihrer Plattform, typischerweise in vier bis sechs Wochen bis zum produktiven Modell. Architektur und Betrieb bleiben, wie sie sind, solange kein konkreter Anpassungsbedarf entsteht.
Wenn mehrere Quellsysteme zusammenkommen, mehrere Teams dieselben Zahlen brauchen, KI-Vorhaben in Produktion gehen sollen oder Datenherkunft und Zugriffskontrolle zur Anforderung werden. Bei einer einzigen Quelle reicht oft das bestehende BI-Tool.
Ja. Die Plattform läuft in Ihrer Umgebung, Zugriffe sind je Rolle und je Agent geregelt. Die Datenhoheit bleibt in Ihrem Unternehmen.
Direkt auf der Plattform, etwa mit den KI-Funktionen von Snowflake oder Databricks, oder über MCP-Server mit klaren Rechten und Protokoll. Welcher Weg passt, hängt am Anwendungsfall.
Einstieg
In zwei Wochen wissen Sie, was Ihre Daten hergeben
Der Impact-Check bewertet Ihre Datenlage entlang der vier Hürden und zeigt, welche Daten Ihr erster Agent braucht.
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