Leistung · Daten

Datenanalyse und Business Intelligence

Aus Rohdaten werden Entscheidungsgrundlagen — strukturiert, visualisiert und täglich aktuell. Wir beginnen nicht beim Tool, sondern bei der Frage, die Sie beantworten müssen.

Srategie-Gespräch

Sample Dashboards

Was wir liefern

Von der Quelle bis zum Dashboard

Datenarchitektur

Wir entwerfen skalierbare Datenmodelle — von der Quellanbindung (ERP, CRM, APIs) bis zum zentralen Data Warehouse. Technologieoffen: SQL Server, Snowflake, BigQuery.

Foundation

BI-Dashboards

Interaktive Berichte mit Power BI, Tableau oder Metabase — maßgeschneidert für Führungsebene, Controlling und operatives Management. Inkl. Selbstservice-Schulung.

Visualisierung

Analytics Engineering

Versionierte, getestete Datentransformationen mit dbt — reproducible, dokumentiert, wartbar. Kein Magic-Excel mehr im Controlling-Ordner.

Engineering

Warum BI-Projekte scheitern — und wie wir es anders machen

Business-Intelligence-Projekte haben eine bemerkenswert hohe Misserfolgsquote. Studien sprechen von 60–80% aller Initiativen, die entweder das Budget überziehen, zu spät geliefert werden oder vom Business schlicht nicht genutzt werden.

Der häufigste Grund: Daten-Teams bauen, was technisch möglich ist — nicht was Entscheider tatsächlich brauchen. Das Ergebnis sind Dashboards mit 40 KPIs und keine klare Antwort auf die eine wichtige Frage.

Unser Ansatz beginnt mit dem Ergebnis: Was müssen welche Personen wie oft entscheiden? Erst dann fragen wir, welche Daten und welche Visualisierung dafür nötig sind.

Unser Vorgehen in 4 Phasen

Discovery (2 Wochen): Interviews mit Entscheidern, Ist-Analyse der Datenquellen, Priorisierung der Use Cases
Data Modeling (3–4 Wochen): Datenmodell, Pipeline-Aufbau, dbt-Transformationen, Tests
Dashboard-Build (2–3 Wochen): Iterative Entwicklung mit wöchentlichem Feedback, keine Big-Bang-Lieferung
Enablement (2 Wochen): Schulung, Dokumentation, Self-Service-Konfiguration, Übergabe

Wir hatten vorher drei Controlling-Excels und ein BI-Tool, das niemand öffnet. Nach dem Projekt von Vion haben wir ein Dashboard, das unser Geschäftsführer täglich auf dem Handy checkt. — CFO, Maschinenbau-KMU

Typische Projektergebnisse

3–4×

schnellerer Reporting-Zyklus

–80%

manuelle Excel-Arbeit im Controlling

9 Wo.

Ø bis erstes Dashboard live

Technologien

Power BITableauMetabase dbtPythonSQL Server SnowflakeBigQueryAzure Synapse

Aus echten Projekten

Beispiel-Dashboards

Ein Auszug aus Berichten, die wir für mittelständische Kunden gebaut haben — anonymisiert.

FAQ

Häufige Fragen

Das hängt von Ihrer vorhandenen IT-Landschaft ab. Microsoft-Shops profitieren von Power BI (Lizenzsynergien, Teams-Integration). Offenere Umgebungen wählen oft Metabase (Open Source) oder Tableau. Wir beraten technologieneutral.

Nein. Wir arbeiten auch mit on-premise SQL-Server-Installationen. Cloud-native Lösungen wie Snowflake oder BigQuery bieten Skalierungsvorteile, sind aber kein Muss.

Erfahrungsgemäß 9–12 Wochen für das erste produktive Dashboard. Komplexere Data-Warehouse-Projekte mit mehreren Quellsystemen 3–6 Monate. Wir liefern iterativ — nach 6 Wochen haben Sie bereits etwas Funktionsfähiges.

Technologieneutral beraten

Welches BI-Tool passt zu Ihnen?

Kriterium	Power BI	Tableau	Metabase
Lizenzmodell	pro Nutzer / Kapazität	pro Nutzer (höherpreisig)	Open Source / gehostet
Größte Stärke	Microsoft-Integration	Visuelle Analyse	schneller Self-Service
Ideal für	M365-Umgebungen	Daten-Analysten	schlanke Teams
Einstiegskosten	niedrig	hoch	sehr niedrig
Unsere Empfehlung	★★★★★	★★★★☆	★★★★☆

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Wir zeigen Ihnen in 30 Minuten, welche Frage Ihre Daten zuerst beantworten sollten.

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