Webanalytics Und DatenPlattformen

Daten sammeln gewinnt keine Märkte. Entscheidungen schon.Schluss mit Daten-Silos und Bauchgefühl: Wir bauen intelligente Datenplattformen, die dir Antworten liefern, bevor du die Frage stellst. Von der fundamentalen Architektur bis zur präzisen Vorhersage verwandeln wir komplexe Datenströme in deinen stärksten strategischen Hebel.

Jetzt Analytics und Datenplattform Projekt starten

    Wir Bringen Unicorn Standards IN Deine Datenlandschaft

Damit das Dashboard nicht zur Datenwüste wird

Die Software unseres Kunden Celonis liefert detaillierte Daten zu fast allen Geschäftsprozessen innerhalb eines Unternehmens. Wir sorgen dafür, dass der User bei all den Informationen seine Ziele nicht aus dem Blick verliert. Unsere user-zentrierte Benutzeroberfläche sorgt für Durchblick.

Mehr zur Referenz <Celonis Dashboards und UI>

Du hast die Daten.
Wir machen sie KI-fähig

Der erste Schritt zu jeder AI-Lösung?
Saubere Daten. Wir helfen Dir dabei:

  • Daten aus Silos holen, strukturieren, anreichern

  • Datenmodelle aufbauen, die Deine Realität abbilden

  • Eine Infrastruktur schaffen, auf der KI funktionieren kann. Skalierbar, sicher und verständlich

Hidden und global Champions vertrauen unserer Expertise

Unsere Core Data und Analytics Services

Data Platform Modernization
Predictive Analytics
Business intelligence Lösungen
Webanalytics und Tracking Setup
Data Strategy
High End Dashboards | PowerBI Dienstleister
Tableau Experten
Data Governance
Wir freuen uns auf ihre Herausforderung.
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Analytics-Architekturen für reale Unternehmensprozesse Moderne Data- & BI-Lösungen statt isolierter Reports

Einheitliche Daten- und KPI-Strukturen

Wir konsolidieren Daten aus unterschiedlichen Systemen und schaffen nachvollziehbare KPI-Modelle für Reporting, Forecasting und operative Entscheidungen.

Business Intelligence mit operativem Nutzen

Dashboards und Reports sollen nicht nur visualisieren, sondern Entscheidungen unterstützen. Wir entwickeln BI-Lösungen mit Fokus auf Prozesse, Rollen und konkrete Anwendungsfälle.

Integration bestehender Datenquellen

CRM, PIM, DAM, HR – wir binden Deine Systeme nahtlos ein. So wird aus IT-Landschaft echte User Experience. Ohne Wildwuchs, ohne Chaos. Unser Code ist modular, wartbar und dokumentiert

Business Intelligence mit etablierten Analytics-Tools

Wir entwickeln Reporting- und Analytics-Lösungen mit Power BI, Tableau, QlikView, Microsoft Fabric und weiteren BI-Technologien — integriert in bestehende Daten- und Systemlandschaften und abgestimmt auf operative Anforderungen.

Predictive Analytics & Forecasting

Wir entwickeln datenbasierte Prognosemodelle für Nachfrage, Prozesse, Risiken oder operative Entwicklungen. Als Grundlage für fundierte Entscheidungen.

Self-Service Analytics für Fachbereiche

Datenmodelle und Dashboard-Strukturen so entwickeln, dass Teams eigenständig Analysen erstellen und relevante Informationen schnell nutzen können.

     Häufige Fragen zu Analytics und Datenplattformen

Was ist der konkrete Nutzen einer modernen Datenplattform?

Eine moderne Datenplattform konsolidiert Daten aus unterschiedlichen Systemen und schafft eine belastbare Grundlage für Reporting, Forecasting, Predictive Analytics und datenbasierte Entscheidungen.

Brauchen wir wirklich eine zentrale Datenplattform?

Das hängt von Datenquellen, Prozessen und Reporting-Anforderungen ab. Sobald Daten in mehreren Systemen verteilt sind oder KPIs uneinheitlich werden, schafft eine zentrale Analytics-Architektur deutlich mehr Transparenz und Skalierbarkeit.

Können bestehende Systeme wie ERP, CRM oder Shops angebunden werden?

Ja. Wir integrieren Daten aus ERP-, CRM-, PIM-, Commerce-, Service- und weiteren API-basierten Systemen in konsolidierte Analytics- und Reporting-Strukturen.

Mit welchen BI- und Analytics-Tools arbeitet SNK Core?

Je nach Anforderungen arbeiten wir unter anderem mit Power BI, Tableau, QlikView, Microsoft Fabric, Looker Studio sowie individuellen Data- und Analytics-Stacks.

Was versteht man unter Predictive Analytics?

Predictive Analytics nutzt historische und aktuelle Daten, um Entwicklungen, Muster und Wahrscheinlichkeiten vorherzusagen — beispielsweise Nachfrage, operative Engpässe oder Geschäftsrisiken.

Wie läuft ein Analytics- oder Data-Projekt typischerweise ab?

Projekte starten mit Analyse der Datenquellen, KPI-Strukturen und Systemlandschaften. Anschließend folgen Datenmodellierung, Integration, Dashboarding und iterative Optimierung.

Warum sind saubere Datenstrukturen wichtig für AI-Projekte?

AI-Anwendungen benötigen konsistente und strukturierte Daten. Moderne Datenplattformen schaffen die Grundlage für AI Agents, Automatisierung, Forecasting und Machine-Learning-Modelle.

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Michael Kirchberger
Geschäftsführer
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