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Datenplattformen & Business Intelligence Verstreute Daten werden zu Entscheidungen, denen Teams vertrauen.

Verbinden Sie operative Daten, definieren Sie verlässliche Kennzahlen und geben Sie Teams einen klaren Blick auf die Performance. Wir bauen praxistaugliche Datenplattformen und BI-Lösungen rund um die Entscheidungen, die Ihre Organisation treffen muss.

Enterprise-Umsetzung · Erfahrene Spezialisten · UK & Türkiye
Datenplattformen & Business Intelligence von Dika Design
02 · Wann Teams uns anrufen

Anzeichen, dass es Zeit ist, das System zu ändern.

Zwei Berichte, zwei Antworten

Teams streiten darüber, wessen Zahl stimmt, statt darüber, was zu tun ist.

Monatsreporting von Hand

Analysten verbringen Tage mit Exportieren, Einfügen und Prüfen von Tabellen.

Daten in Tools eingeschlossen

Jedes System hat eigene Berichte, und keiner zeigt das Gesamtbild.

Dashboards, die niemand öffnet

Bildschirme voller Diagramme, die zu keiner Entscheidung passen, die tatsächlich getroffen wird.

Probleme werden zu spät erkannt

Bestands-, Liquiditäts- oder Serviceprobleme fallen erst Wochen nach ihrem Beginn auf.

Niemand ist für die Zahlen verantwortlich

Definitionen ändern sich unbemerkt, und das Vertrauen ins Reporting schwindet.

03 · Unser Ansatz

Daten-Leistungen von der Integration bis zur Erkenntnis

  1. Eine Definition pro KennzahlGemeinsame Datenmodelle verringern widersprüchliche Berichte und machen Gespräche über Performance produktiver.
  2. Ausgerichtet auf die EntscheidungJedes Dashboard beginnt bei der Handlung, der Zielgruppe und dem Arbeitsrhythmus, die es unterstützen soll.
  3. Wartbare DatenflüssePipelines, Zuständigkeiten und Monitoring sind dokumentiert, damit die Plattform verlässlich bleibt, auch wenn sich Systeme ändern.
Liquiditätsstatus und 13-Wochen-Prognose in Dika Ops
Nach demselben Prinzip gebaut · Liquidität und Prognosen in Dika Ops
04 · Leistungen

Sechzehn Leistungen. Ein verantwortliches Team.

Alles, was wir im Bereich Daten & BI konzipieren, aufbauen und betreiben – umgesetzt vom selben erfahrenen Team.

  • 01

    Anbindung von Datenquellen

    Verbindungen zu Anwendungen, Datenbanken, Dateien und APIs, planmäßig aktualisiert.

  • 02

    Datenmodelle und Definitionen

    Geschäftsobjekte und Kennzahlen, einmal beschrieben und überall verwendet.

  • 03

    ETL- und ELT-Pipelines

    Wiederholbare Jobs, die Daten in der richtigen Reihenfolge extrahieren, bereinigen und laden.

  • 04

    Data Warehouses

    Ein zentraler Speicher für Historie und Analyse, wenn Ihre Größe es erfordert.

  • 05

    Operative Dashboards

    Live-Ansichten für die Menschen, die das Tagesgeschäft steuern – nicht nur für das Management.

  • 06

    Management-Reporting

    Wenige verlässliche Zahlen für die Geschäftsführung, die Details nur einen Klick entfernt.

  • 07

    Self-Service-Analytics

    Aufbereitete Datensätze, die Teams ohne eigene Abfragen erkunden können.

  • 08

    Automatisiertes Reporting

    Geplante Berichte, die ohne manuelle Exporte bei den richtigen Personen ankommen.

  • 09

    Datenqualitätskontrollen

    Prüfungen auf fehlende, verspätete oder widersprüchliche Daten, bevor sie in einen Bericht gelangen.

  • 10

    Kennzahlen-Governance

    Verantwortliche, Definitionen und Änderungshistorie für die Zahlen, auf die es ankommt.

  • 11

    Event- und Produkt-Analytics

    Nutzungsdaten aus Ihrem Produkt und Ihrer Website, für Entscheidungen aufbereitet.

  • 12

    Alarme und Workflows bei Auffälligkeiten

    Benachrichtigungen, wenn eine Kennzahl einen Schwellenwert überschreitet – mit einem klaren nächsten Schritt.

  • 13

    CRM- und Commerce-Analytics

    Pipeline-, Kunden- und Auftragsdaten, zusammengeführt zu einer Sicht auf den Umsatz.

  • 14

    Zugriffe und Berechtigungen

    Jede Person sieht die Daten, die ihre Rolle erlaubt – bei Bedarf bis auf Zeilenebene.

  • 15

    Pipeline-Monitoring

    Transparenz über jeden Job, Fehler werden gemeldet, bevor Nutzer sie bemerken.

  • 16

    Embedded Analytics

    Diagramme und Berichte direkt in Ihren Anwendungen und Portalen.

05 · So läuft die Zusammenarbeit ab

Fünf Schritte, in jeder Phase transparent.

  1. 01Entscheidungen erfassenDie Entscheidungen, Zielgruppen und Rhythmen, die die Plattform unterstützen muss.
  2. 02Quellen-AuditWo die Daten liegen, wie gut sie sind und wer dafür verantwortlich ist.
  3. 03Modell und PipelinesGemeinsame Definitionen und wiederholbare, überwachte Datenflüsse.
  4. 04Dashboards und AlarmeAnsichten, ausgerichtet auf Rollen, mit Alarmen, die zum Handeln führen.
  5. 05Einführung und VerantwortungSchulung, Dokumentation und benannte Verantwortliche für jede Kennzahl.
06 · Was Sie erhalten

Ergebnisse, die Ihnen bleiben, nicht nur ein Launch.

Jedes Projekt endet mit Assets, die Ihrer Organisation gehören und die Sie ohne uns weiterführen können.

Erste Phase planen
  • Kennzahlen-Glossar

    Jede wichtige Zahl definiert, mit Verantwortlichem, Logik und Quelle.

  • Datenmodell

    Ein dokumentiertes Modell für Kunden, Produkte, Aufträge und Finanzen.

  • Überwachte Pipelines

    Geplante Datenflüsse mit Qualitätsprüfungen und Fehleralarmen.

  • Rollenbasierte Dashboards

    Ansichten für Geschäftsführung, Führungskräfte und operative Teams.

  • Geplante Berichte und Alarme

    Wiederkehrende Berichte und Schwellenwert-Benachrichtigungen, automatisch zugestellt.

  • Runbook und Zuständigkeiten

    Wie die Plattform läuft, wie man sie ändert und wer entscheidet.

07 · Für wen es gedacht ist

Gemacht für Organisationen wie Ihre.

Finanzen und Geschäftsführung

Teams, die verlässliche Zahlen für Planung, Liquidität und Performance brauchen.

Betrieb und Lieferkette

Menschen, die Bestände, Produktion, Lieferung und Servicelevel steuern.

Vertriebs- und Commerce-Teams

Teams, die Pipeline, Kunden, Aufträge und Margen verfolgen.

Produktteams

Teams, die Nutzungsdaten brauchen, um zu entscheiden, was als Nächstes entsteht.

Bei Entscheidungen anfangen, nicht bei Diagrammen

Ein nützliches Dashboard beantwortet eine Frage, über die tatsächlich jemand entscheiden muss. Wir listen zuerst diese Entscheidungen auf – wer sie trifft und wie oft – und gestalten dann die Daten und Ansichten, die sie unterstützen.

So bleibt die Plattform schlank und vertrauenswürdig, statt einer großen Sammlung von Diagrammen, die niemand öffnet.

Brauchen Sie ein Data Warehouse?

Nicht immer. Kleinere Organisationen können gut aus einer sauberen operativen Datenbank mit einigen vorbereiteten Ansichten berichten. Ein Warehouse lohnt sich, wenn Sie viele Quellen kombinieren, eine lange Historie aufbewahren oder viele Teams mit unterschiedlichen Fragen bedienen.

Wir empfehlen die einfachste Architektur, die auch dann noch trägt, wenn Daten und Teams wachsen.

Eine Definition pro Kennzahl

Widersprüchliche Zahlen entstehen meist durch unterschiedliche Definitionen, nicht durch falsche Daten. Wir legen gemeinsam fest, wie jede wichtige Kennzahl berechnet wird, aus welcher Quelle sie stammt und wer verantwortlich ist – und halten diese Definition an einem Ort fest, den jeder Bericht nutzt.

Vom Dashboard zur Handlung

Erkenntnisse helfen nur, wenn sie bei den Menschen ankommen, die handeln können. Alarme, geplante Berichte und Kennzahlen direkt in operativen Ansichten schließen die Lücke zwischen dem Erkennen eines Problems und dem Handeln.

FAQ

Daten & BI: Fragen und Antworten.

Klare Antworten, bevor Analyse, Planung und Umsetzung beginnen.

Andere Frage stellen
Können Sie Daten aus unseren bestehenden Tools anbinden?

Ja. Wir können APIs, Datenbanken, Dateien und Geschäftsplattformen integrieren und die Informationen in einer einheitlichen Reporting-Schicht modellieren.

Brauchen wir ein Data Warehouse?

Nicht immer. Die passende Architektur hängt von Datenvolumen, Aktualisierungsbedarf, Historie, Governance und der Zahl der Teams ab, die die Daten nutzen.

Welche Dashboard-Tools unterstützen Sie?

Wir arbeiten mit etablierten BI-Plattformen und können auch individuelle oder eingebettete Dashboards bauen, wenn der Workflow eine maßgeschneiderte Lösung erfordert.

Wie verhindern Sie widersprüchliche Zahlen?

Wir legen Verantwortliche, Berechnungslogik, Datenherkunft und Validierungsregeln für Kennzahlen fest, bevor Dashboards als verbindlich gelten.

Lassen sich Berichte automatisieren?

Ja. Geplante Berichte, Alarme, Schwellenwert-Benachrichtigungen und Workflow-Trigger können wiederkehrende manuelle Reporting-Arbeit verringern.

Kann die Plattform in unserer Cloud-Umgebung laufen?

Ja. Wir können die Daten- und Anwendungsschicht für Cloud- oder Server-Infrastruktur unter Ihrer Kontrolle konzipieren.

Betreuen Sie die Datenpipelines nach dem Launch?

Ja. Monitoring, Änderungen an Quellen, Qualitätsprobleme und neue Reporting-Anforderungen können im Rahmen des laufenden Supports abgedeckt werden.

Wann sehen wir die ersten Dashboards?

Wir beginnen mit der wichtigsten Entscheidung und liefern früh eine erste verlässliche Ansicht. Danach bauen wir Modell und Pipelines schrittweise aus.

Können Sie unsere bestehenden Daten bereinigen?

Ja. Arbeit an der Datenqualität, Dublettenbereinigung und die Korrektur von Quellprozessen sind oft Teil der ersten Phase.

Wer pflegt die Definitionen nach dem Launch?

Jede Kennzahl bekommt einen benannten Verantwortlichen auf Ihrer Seite. Wir dokumentieren den Prozess für Änderungen an Definitionen und können ihn dauerhaft begleiten.

Geben Sie jedem Team einen klareren Blick auf das Geschäft.

Zeigen Sie uns die Entscheidungen, die langsam, umstritten oder von manuellem Reporting abhängig sind. Wir skizzieren den Datenweg, der nötig ist, um sie zu verbessern.

  • Geschäftsfragen bestimmen die Architektur
  • Gemeinsame Kennzahlendefinitionen
  • Dashboards, die zum Handeln führen