Wir betreiben schon eine Datenplattform. Womit fangen wir an?

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.

Wann lohnt sich eine zentrale Plattform?

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.

Bleiben unsere Daten bei uns?

Ja. Die Plattform läuft in Ihrer Umgebung, Zugriffe sind je Rolle und je Agent geregelt. Die Datenhoheit bleibt in Ihrem Unternehmen.

Wie greifen Agenten auf die Daten zu?

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.

AI Impact Stack · 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.

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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.

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Häufige Fragen

Was vor dem Aufbau einer Datenplattform zählt

: Beide tragen. 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.