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// Beratung
Datenberatung, die Wirkung zeigt

Daten- & KI-Beratung für KMU | DACH, Südtirol & Italien

Wir schreiben keine Berichte, die in der Schublade landen. Wir bauen Datensysteme, die produktiv gehen, und wir bleiben so lange an Bord, bis sie reibungslos laufen.

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// So arbeiten wir
Partnerschaft statt Outsourcing

So arbeiten wir: Datenberatungs-Prozess für KMU

Wir arbeiten Hand in Hand mit Ihrem Team und übernehmen Verantwortung für das Ergebnis, nicht nur für den Code. Unser Prinzip: Schnell liefern, messbaren Wert schaffen und iterieren.

01

Verstehen

Wir analysieren Ihre Datenlandschaft: Infrastruktur, Pipelines, Team-Know-how und Geschäftsziele. Keine voreiligen Schlüsse, nur belastbare Erkenntnisse.

02

Architektur entwerfen

Wir konzipieren die Zielarchitektur gemeinsam mit Ihnen. Technologieentscheidungen basieren auf Ihren Zielen und Rahmenbedingungen, nicht auf kurzlebigen Trends.

03

Bauen & operationalisieren

Wir liefern in kurzen Zyklen entlang realer Geschäftsprozesse. Stufenweise Rollouts, automatisierte Qualitätsprüfungen und enges Feedback stellen sicher, dass wir früh echten Wert generieren.

04

Übergabe & Skalierung

Die Übergabe umfasst vollständige Dokumentation, Schulungen und fortlaufenden Support. Ihr Team übernimmt den Betrieb, wir bleiben als Sparringspartner an Bord.

Teams aus ganz Europa vertrauen uns.
// Who We Also Worked For

Beyond our SME base, we have delivered data and AI projects for large, regulated organisations that demand production-grade quality from day one.

Multinationale Bankengruppe

Data Engineering und Compliance-Analytics für ein länderübergreifendes Finanzinstitut. Dazu gehörte ein Kundenservice-Chatbot, der in mehreren Ländern ausgerollt wurde, sowie eine AML-Transaktionsüberwachungs-Pipeline in regulierten Umgebungen mit lückenloser Nachvollziehbarkeit und Governance.

Öffentlicher Mobilitätsbetreiber

Datengestützte Entscheidungsfindung für einen großen öffentlichen Verkehrsbetrieb: von der operativen Datenintegration über Fahrgaststrom-Analysen bis hin zu Management-Reportings mit messbaren Effizienzgewinnen.

Wollen auch Sie dazu gehören? Sprechen wir darüber →
// Leistungen
Was wir liefern

Data Engineering, BI & Analytics, ML & GenAI Beratung

Drei Leistungsfelder, ein integrierter Ansatz. Die meisten unserer Projekte vereinen mehrere Disziplinen, weil genau das den größten Mehrwert schafft.

// Wertschöpfung

Dieses Drei-Säulen-Modell prägt unsere Beratungsarbeit: Zuerst das Fundament, dann die Erkenntnisse und schließlich die Automatisierung dort, wo sie echten Hebel bietet.

01
Data Engineering & Architektur

Wir schaffen die solide Datenbasis, auf der alles Weitere aufbaut.

02
BI & Analytics

Wir übersetzen Daten in Transparenz und fundierte Entscheidungsunterstützung.

03
ML & GenAI

Wir ergänzen intelligente Automatisierung und Prognosen genau dort, wo sie den größten Nutzen bringen.

Der Mensch bleibt über alle Stufen hinweg im Loop.
// Beispielleistungen

Dies sind typische Bausteine, kein starres Menü. Den genauen Projektumfang definieren wir individuell anhand Ihrer Prozesse und Ihrer operativen Realität.

01

Data Engineering & Architektur

Wir entwerfen und bauen das datengetriebene Rückgrat Ihres Unternehmens: von Lakehouse-Architekturen und Echtzeit-Pipelines bis hin zu Data Contracts und Qualitätsframeworks.

Beispiele
  • Quellsystem-Integration & Plattform-Fundament
  • Robuste Batch- und Echtzeit-Pipelines
  • Semantische Modellierung & Warehouse-Architektur
  • Datenqualität, Nachvollziehbarkeit & Governance
  • Migration & Plattform-Modernisierung
02

BI & Analytics

Dashboards, Reporting und Analytics, die im Alltag wirklich genutzt werden. Wir gestalten BI-Systeme rund um menschliche Entscheidungsprozesse, nicht umgekehrt.

Beispiele
  • Executive- und operative Dashboards
  • KPI-Frameworks & Management-Reporting
  • Self-Service-Analytics und Drill-downs
  • Embedded Analytics & Kundenportale
  • Abteilungsübergreifende Analysen & Entscheidungsunterstützung
03

ML & GenAI

Angewandtes Machine Learning und Generative KI, die produktiv laufen, nicht nur als Proof of Concept. Wir entwickeln, deployen, überwachen und optimieren.

Beispiele
  • KI-Copilots, Assistenten & Agenten-Workflows
  • Forecasting, Prognosen & Anomalieerkennung
  • Recommendation- und Priorisierungs-Engines
  • Content- und Document-Intelligence
  • Monitoring, Evaluierung & kontinuierliche Verbesserung

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// Fallstudien
Ergebnisse im Produktivbetrieb

Referenzen: Daten- & KI-Projekte

Jedes Projekt liefert klare Kennzahlen. Eine Auswahl unserer erfolgreichsten Kundenprojekte.

65% Weniger manueller Supportaufwand
Leistungen Kundenservice, Automatisierung, Workflow-Redesign

Customer-Service-AI für eine multinationale Bankengruppe

Die Herausforderung

Eine multinationale Bankengruppe versank in wiederkehrenden Customer-Service-Anfragen. Die Teams verbrachten zu viel Zeit mit denselben Anliegen, wodurch weniger Raum für komplexe Fälle mit menschlichem Urteilsvermögen blieb.

Was wir gebaut haben

Wir haben einen kundenorientierten AI-Assistenten für eine multinationale Bankengruppe konzipiert und ausgerollt, der auf der Wissensbasis der Organisation aufsetzt. Er liefert präzise, kontextbezogene Antworten, bearbeitet Routineanfragen eigenständig und eskaliert Sonderfälle an menschliche Mitarbeitende.

Das Ergebnis

65 % weniger manueller Supportaufwand. Das Team konzentriert sich jetzt ausschließlich auf Fälle, die menschliche Expertise erfordern. Die Antwortzeiten sanken bei Standardanfragen von Stunden auf Sekunden.

90% Weniger Zeit pro Produktsaison
Leistungen Content-Automatisierung, visuelle Asset-Generierung

Content Engine für eine Fashion Boutique

Die Herausforderung

Eine Fashion Boutique musste saisonalen Produkt-Content in mehreren Formaten erstellen. Beschreibungen, Fit-Bilder, Ghost-Bilder und Videos wurden manuell produziert, was viel Zeit in Anspruch nahm und zum Bottleneck für Launches wurde.

Was wir gebaut haben

Wir haben eine automatisierte Content Engine gebaut, die Produktdaten und Markenregeln nutzt, um Beschreibungen, Fit-Bilder, Ghost-Bilder und Video-Assets in großem Maßstab zu erzeugen. Menschliche Prüfung bleibt zur Qualitätssicherung im Workflow.

Das Ergebnis

90 % weniger Zeitaufwand für die saisonale Content-Produktion. Das gilt für Beschreibungen, Fit-Bilder, Ghost-Bilder und Video-Assets. Der Aufwand ging von Wochen auf Stunden zurück, bei höherer Konsistenz über alle Formate.

50% Weniger Alerts,
50 % weniger Untersuchungszeit, 20 % weniger False Positives
Leistungen ML-Scoring, agentischer Workflow, individuelles Fallmanagement

AML Intelligence für eine multinationale Bankengruppe

Die Herausforderung

Die Anti-Geldwäsche-Operation einer multinationalen Bankengruppe erzeugte zu viele Alerts, die meisten davon Fehlalarme. Compliance-Analysten waren überlastet, und echte Risiken gingen im Rauschen unter.

Was wir gebaut haben

Wir haben eine AML-Intelligence-Plattform für eine multinationale Bankengruppe gebaut, die ML-basiertes Alert Scoring mit einem agentischen Untersuchungs-Workflow und einem individuellen Case Manager verbindet. Das System priorisiert risikoreiche Alerts, schlägt für jeden Fall die nächste sinnvolle Aktion vor und erklärt klar, warum. Gleichzeitig stellt es relevante Vorschläge, Visualisierungen und Kontext direkt im Fall bereit, damit Investigatoren schneller und sicherer entscheiden können.

Das Ergebnis

50 % weniger Alerts. 50 % weniger Untersuchungszeit. 20 % weniger False Positives. Die menschliche Entscheidung bleibt im Loop, aber mit dem richtigen Kontext, konkreten Empfehlungen und Workflow-Unterstützung unmittelbar verfügbar.

✓ Eine einheitliche Lösung
Leistungen Data Engineering, BI, Bestellportal

BI & Kundenportal für Retail

Die Herausforderung

Ein Retailer war aus seinem improvisierten Reporting-Setup herausgewachsen. Daten lagen in Silos, Dashboards waren unzuverlässig, und sowohl interne Teams als auch Kunden hatten keinen klaren, gemeinsamen Blick auf die Daten hinter Sales, Einkauf und Ordering.

Was wir gebaut haben

Wir haben eine einheitliche Data-Engineering- und BI-Plattform für Retail-Operations geliefert: ein verbundenes Portal, das Sales- und Buy-Side-Analytics für interne Teams, kundenorientierten Datenzugang sowie smarte Ordering- und Reordering-Workflows zusammenführt.

Das Ergebnis

Eine verbundene Plattform für Analytics und Ordering. Automatisiertes Reporting ersetzte manuelle Excel-Workflows. Interne Teams und Kunden arbeiten nun auf derselben Datengrundlage, mit Sales-Insights, Buy-Side-Transparenz und Ordering-Workflows an einem Ort.

// European First
Von Anfang an DSGVO-nativ

DSGVO-konforme Datenberatung, Europäisches Hosting

Wir sind ein österreichisches Unternehmen. Die DSGVO ist für uns kein Häkchen auf einer Checkliste, sondern Ausgangspunkt. Jedes System, das wir bauen, respektiert europäische Datensouveränität vom ersten Tag an.

Hosting in Europa

Die Daten bleiben in Europa. Wir setzen auf europäische Cloud-Regionen und europäische Infrastrukturanbieter.

Privacy by Design

Datenminimierung, Zweckbindung und datenschutzgerechte Architekturen sind von Beginn an in jedes Projekt integriert.

Regulatorische Compliance

DSGVO, DSA, AI Act: Wir verfolgen die europäische Regulierung laufend und bauen Systeme, die von Haus aus konform sind.

// Haeufige Fragen

Beratungs-FAQs

Welche Beratungsprojekte übernehmen Sie? +
Wir arbeiten an Projekten in Data Engineering, BI und Analytics, Decision Intelligence und IT-Modernisierung, bei denen produktionsreife Umsetzung wichtiger ist als Präsentationsfolien. Typische Projekte sind etwa die Zusammenführung fragmentierter ERP- und CRM-Systeme in eine einheitliche Datenschicht, Echtzeit-Dashboards, der Einsatz von AI-Modellen im Betrieb und die Modernisierung bestehender Reporting-Infrastruktur.
Welche ERP-Systeme kennen Sie in Südtirol und Österreich? +
Wir haben umfassende Erfahrung mit den Systemen, die in unseren Heimatmärkten am gängigsten sind: SAP Business One, Microsoft Dynamics 365 und NAV, BMD (weit verbreitet in der österreichischen Buchhaltung), RZL, Sage und branchenspezifische Plattformen. In Südtirol kennen wir die lokale IT-Landschaft besonders gut, einschließlich der spezifischen ERP-, MES- und operativen Tools, die Unternehmen in Hotellerie, Fertigung, Landwirtschaft und Handel einsetzen.
Können Sie in Deutsch und Italienisch arbeiten? +
Ja. Unser Team arbeitet muttersprachlich auf Deutsch und Italienisch. Wir können zweisprachige Verträge, Dokumentation, Workshops und Endanwender-Schulungen umsetzen. Das ist besonders relevant für Südtirol und grenzüberschreitende DACH-Italien-Projekte.
Wie läuft das Data-Mapping vor Ort ab? +
Wir entsenden ein Team an Ihren Standort für die erste Analysephase. Gemeinsam mit Ihren operativen Mitarbeitenden gehen wir Ihre tatsächlichen Datenflüsse durch und bilden Ihre Quellsysteme (ERPs, CRMs, Tabellenkalkulationen, operative Datenbanken) auf unser generalisiertes semantisches Schema ab. So stellen wir sicher, dass die Analytics- und AI-Schicht widerspiegelt, wie Ihr Unternehmen wirklich funktioniert. Die Vor-Ort-Phase dauert in der Regel 1-2 Wochen.
Unterstützen Sie Teams in DACH, Italien und Südtirol? +
Ja. Wir betreuen Kunden in Österreich, Deutschland, der Schweiz, Italien und Südtirol mit einer Kombination aus Vor-Ort-Analyse und Remote-Umsetzung. Mit unserem Büro in Wien und tiefen Wurzeln in Südtirol haben wir direkten lokalen Zugang zu beiden Märkten.
Wie entscheiden Sie zwischen Beratung und Produkt? +
Wir empfehlen Beratung, wenn Ihre Arbeitsabläufe, Integrationen oder Compliance-Anforderungen sehr spezifisch sind und gezieltes Engineering erfordern. Das Produkt empfehlen wir, wenn eine standardisierte Entscheidungsebene mit vorgefertigten semantischen Modellen schneller zum Ziel führt. Beides lässt sich auch kombinieren: mit dem Produktfundament starten und bei Bedarf maßgeschneiderte Beratungsleistungen ergänzen.
Warum kann die Produktionsdatenbank nicht Ihre BI-Plattform sein? +
Die Produktionsdatenbank ist fuer den operativen Betrieb optimiert, nicht fuer analytische Auswertungen. Direkte BI-Abfragen koennen die Performance beeintraechtigen, weil komplexe Joins, Aggregationen und Reports mit transaktionalen Prozessen konkurrieren. Zudem ist das Schema in produktiven Systemen meist stark normalisiert und damit ungeeignet fuer schnelle, flexible Analysen, die eher denormalisierte Modelle benoetigen. Hinzu kommt, dass Historisierung, Datenaufbereitung und Transformationen in der Regel fehlen, wodurch Trendanalysen, stabile Kennzahlen und konsistente Reports erschwert werden. Ohne eine entkoppelte BI-Plattform steigt ausserdem das Risiko, dass unkontrollierte Abfragen oder Refreshes die Stabilitaet und Verfuegbarkeit geschaeftskritischer Systeme gefaehrden.
OLTP vs. OLAP: grundsätzlich unterschiedliche Workloads +
OLTP und OLAP verfolgen unterschiedliche Ziele und sind deshalb für verschiedene Workloads optimiert. OLTP-Systeme sind auf schnelle, parallele Transaktionen mit vielen kleinen Schreib- und Lesezugriffen ausgelegt und verwenden dafür meist normalisierte Datenmodelle. OLAP-Systeme hingegen sind für analytische Abfragen über große Datenmengen optimiert, typischerweise mit denormalisierten Strukturen wie Star- oder Snowflake-Schemata sowie historisierten Daten. Da beide Anwendungsfälle grundverschiedene Anforderungen an Datenmodell, Performance und Zugriffsmuster haben, sollten sie nicht auf derselben Architektur abgebildet werden.
Data Warehouse + Data Marts: der bewährte Ansatz +
Ein Data Warehouse bildet die zentrale, aufbereitete Grundlage für konsistentes Reporting und analytische Auswertungen. Es stellt qualitätsgesicherte und integrierte Daten bereit, die häufig in Fact- und Dimensionstabellen modelliert sind. Darauf aufbauend liefern Data Marts fachbereichsspezifische Ausschnitte, etwa für Sales, Production, Finance oder HR, die gezielt auf die Anforderungen der jeweiligen Teams zugeschnitten sind. Die Kombination aus zentralem Data Warehouse und spezialisierten Data Marts verbessert Performance, schafft klare Verantwortlichkeiten und stellt sicher, dass fachliche Kennzahlen unternehmensweit konsistent genutzt werden.
// Deep Dive

Was kostet ein Data Warehouse wirklich?

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