Daten Plattform
Welche Herausforderungen können wir lösen?
Datenchaos & Silos – Niemand weiss, wo welche Daten liegen
Langsame, manuelle Prozesse – Zu viel Copy-Paste, zu wenig Automatisierung
Daten müssen mühsam manuell exportiert, transformiert und aufbereitet werden – oft mit Copy-Paste in Excel oder selbstgestrickten Skripten. Das kostet Zeit, ist fehleranfällig und führt zu Frust bei den Mitarbeitern.
Fehlende Echtzeit-Einblicke – Entscheidungen basieren auf Bauchgefühl
Skalierungsprobleme – Die IT kämpft mit wachsenden Datenmengen
Die richtige Architektur – Egal ob Data Warehouse, Data Lake oder Lakehouse
Step by Step
FAQ – Datenplattform für Schweizer KMUs
Was ist eine moderne Datenplattform – und wofür braucht man sie?
Eine Datenplattform ist das technische Rückgrat für Analyse, Reporting und Automatisierung. Sie sammelt, strukturiert und verknüpft Daten aus verschiedenen Quellen – z. B. ERP, CRM, Web oder IoT. Moderne Plattformen basieren oft auf Azure, Databricks oder Microsoft Fabric und sind Cloud-basiert, skalierbar und sicher.
Welche Komponenten gehören zu einer typischen Plattform-Architektur?
Eine vollständige Plattform umfasst meist: Datenintegration (ETL), Data Lake oder Warehouse, Semantikschicht, Governance und Frontend-Tools wie Power BI. Wir entwerfen Architekturen, die zum Unternehmen passen – von einfachen Lösungen bis hin zu skalierbaren Lakehouse-Modellen.
Wie läuft ein typisches Datenplattform-Projekt ab?
Wir starten mit einer Analysephase: Ziele, Datenquellen, Use Cases. Danach folgt das Zielbild-Design, die Auswahl geeigneter Technologien und die Umsetzung – Schritt für Schritt: Proof of Concept, MVP, Rollout. BI & AI Strategie, Digitalisierung & Automatisierung
Welche Technologien empfehlen Sie für moderne Plattformen?
Wir arbeiten technologieoffen. Je nach Szenario kommen Databricks (Lakehouse, Streaming), Azure (SQL, Synapse, Data Factory) oder Microsoft Fabric (SaaS-Komplettlösung) zum Einsatz. Für das Reporting nutzen wir Power BI.
Wie unterscheiden sich Lakehouse und klassisches Data Warehouse?
Ein klassisches Data Warehouse eignet sich für stabile, strukturierte Analysen – etwa Finanzreporting. Das Lakehouse-Modell verbindet strukturierte und semi-strukturierte Daten (z. B. Logfiles, JSON) und ist ideal für Machine Learning, AI und Streaming. Technologien wie Databricks unterstützen beides.
Welche Vorteile hat eine Cloud-basierte Datenplattform?
Was ist bei Datenplattformen in der Schweiz zu beachten?
Wichtig sind DSG/DSGVO-Konformität, Hosting-Standort und die Integration in bestehende On-Prem-Systeme. Viele Kunden in Baden, Zürich und der Deutschschweiz nutzen hybride Modelle, die Azure oder Databricks mit internen Systemen kombinieren. Wir unterstützen bei Architektur, Sicherheit und Governance.
Wie kann ich bestehende Datenquellen (z. B. Excel, ERP) einbinden?
Wir integrieren ERP-, CRM- oder Excel-Daten über Konnektoren, APIs oder ETL-Prozesse in die zentrale Plattform. Dabei kommen Tools wie Azure Data Factory, Power Query oder Databricks Notebooks zum Einsatz. Ziel ist: einheitliche Daten, ein zentrales Modell.
Was kostet der Aufbau einer Datenplattform?
Das hängt von Komplexität, Technologie und gewünschtem Automatisierungsgrad ab. Für KMU in der Schweiz bieten wir modulare Einstiegspakete – z. B. MVP auf Power BI + Azure. Die Investition rechnet sich meist rasch durch bessere Transparenz und effizientere Prozesse. Data Analytics & Reporting
Kann ich nur einzelne Teile (z. B. Reporting) umsetzen?
Ja. Viele Kunden starten mit einem konkreten Use Case – etwa einer Reporting-Lösung mit Power BI – und erweitern später zur vollständigen Plattform. Wir begleiten sowohl punktuelle Projekte als auch den schrittweisen Plattformaufbau. Begleitung Ausschreibungen
