Datenplattform
Wir sammeln, strukturieren und verknüpfen Ihre Daten aus ERP, CRM, Excel, Web und IoT in einer zentralen, sicheren Plattform – skalierbar, automatisiert und herstellerunabhängig umgesetzt.
✓ Antwort innert 24 Stunden · ✓ Herstellerunabhängig · ✓ Microsoft & Databricks Partner
50+
Datenprojekte
20+
Jahre Erfahrung
100%
Schweizer Partner
CH & DACH
Unsere Kunden
Zertifizierter Partner
Ihre Ansprechpartner
Bei data minds landen Sie nicht in einer Vertriebsschlaufe. Sie sprechen direkt mit den Personen, die Ihr Projekt verantworten – vom ersten Gespräch bis zum Go-live.
Siro Bühlmann
Co-Founder
Data- & Solution Architect
Architektur, Datenplattformen & AI
Manuel Kesseler
Co-Founder
Data- & Solution Advisor
Strategie, Beratung & Projekte
✓ Antwort innert 24 Stunden · ✓ Persönlich & unverbindlich · ✓ Baden & Brugg – in der ganzen Deutschschweiz
Typische Herausforderungen
Wenn Ihnen eine dieser Situationen bekannt vorkommt, ist eine Datenplattform der nächste sinnvolle Schritt.
01
Datenchaos & Silos – niemand weiss, wo welche Daten liegen
Ausgangslage
Daten sind in Excel-Tabellen, alten Systemen und Fachabteilungen verstreut. Jeder arbeitet mit einer anderen Version der Wahrheit.
Unsere Lösung
Alle relevanten Quellen fliessen in eine Plattform mit klaren Strukturen, Definitionen und Verantwortlichkeiten.
02
Langsame, manuelle Prozesse – zu viel Copy-Paste
Ausgangslage
Daten werden manuell exportiert, transformiert und aufbereitet – mit Excel oder selbstgestrickten Skripten. Das kostet Zeit und ist fehleranfällig.
Unsere Lösung
Daten werden automatisch geladen, geprüft und aufbereitet – zuverlässig, überwacht und nachvollziehbar.
03
Fehlende aktuelle Einblicke – Entscheidungen aus dem Bauch
Ausgangslage
Reports kommen zu spät, Dashboards sind veraltet oder widersprüchlich. Entscheidungen werden weiterhin aus dem Bauch heraus getroffen.
Unsere Lösung
Die Plattform versorgt Reporting, Analysen und AI-Anwendungen mit aktuellen, geprüften Daten – bis hin zu Echtzeit, wo nötig.
04
Skalierungsprobleme – die IT kämpft mit wachsenden Datenmengen
Ausgangslage
Was vor fünf Jahren funktionierte, stösst an Grenzen: Datenbanken sind überlastet, Abfragen dauern ewig, neue Anforderungen überfordern die Architektur.
Unsere Lösung
Moderne Plattformen wachsen mit Ihren Anforderungen – Rechenleistung und Speicher passen sich automatisch an.
Entscheidungshilfe
Kein Hype, keine Buzzwords. Eine Orientierung in Klartext – die konkrete Empfehlung erarbeiten wir mit Ihnen.
Data Warehouse
Data Lake
Lakehouse
Gut zu wissen: Moderne Plattformen wie Microsoft Fabric und Databricks vereinen die Stärken aller drei Ansätze. Entscheidend sind Ihre Use Cases – nicht das Etikett.
Aufbau
Jede Plattform besteht aus denselben fünf Schichten. Wir gestalten jede davon passend zu Ihrer Organisation.
01 · Integration
ERP, CRM, Buchhaltung, Excel, APIs und IoT – über Konnektoren oder ETL/ELT-Pipelines, automatisiert und überwacht.
02 · Speicherung
Rohdaten, bereinigte und aufbereitete Daten in klaren Schichten (Bronze/Silver/Gold) – im offenen Delta-Format.
03 · Datenmodell
Ein semantisches Modell mit verbindlichen Kennzahlen und Begriffen – die gemeinsame Sprache für Reporting und AI.
04 · Governance
Berechtigungen, Datenherkunft, Qualität und Verantwortlichkeiten – nachvollziehbar und datenschutzkonform.
05 · Nutzung
Reporting, Self-Service-Analysen, Prognosen und AI-Anwendungen – alle auf derselben, geprüften Datenbasis.
Schweiz-spezifisch
Hosting in der Schweiz, revDSG-konforme Umsetzung und hybride Modelle, die bestehende On-Premises-Systeme einbinden.
Plattform-Optionen
Wir arbeiten technologieoffen und empfehlen nach Use Case – nicht nach Partnerschaft.
SaaS-Datenplattform
●
Im Microsoft-Umfeld mit Power BI
●
Wenig Betriebsaufwand
●
Planbares Kapazitätsmodell
Mehr zu Fabric →
Big Data & AI
●
Sehr grosse Datenmengen oder Streaming
●
Machine Learning und AI Agents
●
Multi-Cloud und maximale Offenheit
Mehr zu Databricks →
Cloud & Integration
●
Bestehende Azure-Umgebung ausbauen
●
Klassisches DWH modernisieren
●
Dienste gezielt kombinieren
Mehr zu Azure →
Unser Vorgehen
Kein Big Bang: Wir starten mit einem konkreten Use Case, beweisen den Nutzen und bauen dann aus.
Schritt 1
Analyse
Ziele, Datenquellen und Use Cases klären – und die bestehende Landschaft verstehen.
Schritt 2
Zielbild
Architektur und Technologie auswählen, Aufwand und Kosten abschätzen.
Schritt 3
Proof of Concept
Einen Use Case an echten Daten umsetzen und den Nutzen belegen.
Schritt 4
MVP
Die erste produktive Version mit Pipelines, Modell und Reporting.
Schritt 5
Rollout
Weitere Quellen und Bereiche anbinden, Governance etablieren, Team befähigen.
FAQ
Die Fragen, die uns am häufigsten gestellt werden.
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 cloudbasiert, skalierbar und sicher.
Wie unterscheiden sich Lakehouse und klassisches Data Warehouse?
Ein klassisches Data Warehouse eignet sich für stabile, strukturierte Analysen – etwa Finanzreporting. Das Lakehouse verbindet strukturierte und semi-strukturierte Daten (z. B. Logfiles, JSON) und ist ideal für Machine Learning, AI und Streaming. Moderne Plattformen unterstützen beides.
Wie läuft ein typisches Datenplattform-Projekt ab?
Wir starten mit einer Analyse von Zielen, Datenquellen und Use Cases. Danach folgen Zielbild, Technologieauswahl und die schrittweise Umsetzung: Proof of Concept, MVP, Rollout.
Wie binden wir bestehende Datenquellen wie Excel oder ERP ein?
Über Konnektoren, APIs oder ETL-Prozesse – mit Tools wie Data Factory, Power Query oder Databricks. Für On-Premises-Systeme kommt ein Data Gateway zum Einsatz. Ziel ist ein einheitliches, zentrales Modell.
Was ist bei Datenplattformen in der Schweiz zu beachten?
Wichtig sind revDSG/DSGVO-Konformität, der Hosting-Standort und die Integration in bestehende On-Premises-Systeme. Viele Kunden nutzen hybride Modelle. Wir unterstützen bei Architektur, Sicherheit und Governance.
Welche Vorteile hat eine Cloud-basierte Datenplattform?
Skalierbarkeit, Sicherheit und Automatisierung. Infrastruktur wird dynamisch genutzt, Backups und Berechtigungen zentral verwaltet. Das reduziert Wartungsaufwand und erhöht die Agilität.
Was kostet der Aufbau einer Datenplattform?
Das hängt von Komplexität, Technologie und Automatisierungsgrad ab. Wir starten bewusst mit einem klar abgegrenzten Use Case, damit der Nutzen früh sichtbar wird, und schätzen die Kosten nach der Analyse realistisch ab.
Können wir nur einzelne Teile – z. B. Reporting – umsetzen?
Ja. Viele Kunden starten mit einer Reporting-Lösung mit Power BI und erweitern später zur vollständigen Plattform. Wir begleiten punktuelle Projekte ebenso wie den schrittweisen Aufbau.
Wissen
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Wählen Sie, was für Sie gerade relevant ist. Nach Ihrer Anfrage melden wir uns innert 24 Stunden und schlagen einen Termin vor – kostenlos und unverbindlich.
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Architektur-Check
Wir prüfen Ihre bestehende Datenlandschaft und zeigen, wo Risiken, Engpässe und Einsparpotenziale liegen.
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Plattform-Entscheid-Workshop
Fabric, Databricks oder Azure? Wir bewerten die Optionen gemeinsam anhand Ihrer Use Cases.
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BI Health Check
Sie haben bereits eine BI- oder DWH-Lösung? Wir bewerten Struktur, Performance und Sicherheit – mit konkreten Empfehlungen.
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Proof of Concept besprechen
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