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CONSENSO
BI & Data AnalyticsEntscheidungen auf einer verlässlichen Datenbasis

Gute Entscheidungen brauchen verlässliche Daten. CONSENSO TECH verbindet operative Systeme, Data Warehouse und Reporting zu einer sauberen Datenbasis – für Dashboards, Analysen und Kennzahlen, denen Management und Fachbereiche vertrauen können.

Einheitliche Kennzahlen statt „Excel-Wahrheiten“ pro Abteilung

Data Warehouse / Data Lake als zentrale Datenbasis

Self-Service-Reporting für Fachbereiche, ohne Daten-Chaos

Solide Grundlage für Advanced Analytics & AI

Data-Assessment anfragenAlle technischen Services ansehen
Analytics-Realität heuteTypische BI-Realität

Ist das Ihre BI- & Reporting-Realität?

Jeder Bereich hat eigene Excel-Reports. Zahlen stimmen nie ganz überein

Daten müssen aus mehreren Systemen manuell zusammengetragen werden.

Änderungen an Kennzahlen (z. B. Marge, Deckungsbeitrag) brauchen Wochen.

Es gibt keinen klaren „Single Point of Truth“ für Management Kennzahlen.

Kommt Ihnen das bekannt vor?

Data-Assessment anfragen

Reifegradmodell für Analytics

  1. 1

    Rohdaten

  2. 2

    Bereinigte & integrierte Daten

  3. 3

    Standardberichte

    Was ist passiert?

  4. 4

    Ad-hoc-Analysen

    Warum ist es passiert?

  5. 5

    Self-Service BI

    Skalierte deskriptive & diagnostische Analysen

  6. 6

    Prädiktive Analysen

    Was wird passieren?

  7. 7

    Präskriptive Analysen

    Was sollten wir tun?

  8. 8

    Mensch-Maschine-Schnittstellen & autonome Systeme

    Ausführen / unterstützen

Wo stehen Sie heute in Ihrer Datenlandschaft?

Viele Unternehmen bewegen sich zwischen manuellen Auswertungen, ersten BI-Strukturen und skalierbaren Datenplattformen. Mit diesem kurzen Assessment können Sie Ihre aktuelle Situation einordnen und erkennen, welcher nächste Schritt sinnvoll ist.

Level 1Grundlagen

Excel & Reaktives Reporting

Manuellen Aufwand reduzieren und eine erste verlässliche Zahlenbasis schaffen.

Level 2Enterprise BI

Strukturiertes BI & skalierbare Basis

Einheitliche Kennzahlen über alle Bereiche hinweg und eine skalierbare Datenstruktur.

Level 3Optimierte Entscheidungsbasis

ML & AI Ready

Verlässliche Datenbasis im grossen Massstab, um von „Was ist passiert?“ zu „Was passiert als Nächstes?“ zu gelangen.

  • Aufbau einer zentralen Datenbasis für die wichtigsten Unternehmensdaten
  • Definition zentraler Strukturen (z. B. Kunden, Produkte, Verkäufe, Termine)
  • Historisierung nur dort, wo sie für Auswertungen relevant ist
  • Erweiterung der zentralen Datenbasis auf weitere Unternehmensbereiche
  • Gemeinsame Definitionen, damit alle Teams mit denselben Zahlen arbeiten
  • Historisierung und Nachvollziehbarkeit als Standard etablieren
  • Bereitstellung aufbereiteter, dokumentierter Datensätze für Fachbereiche
  • Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen bis zur Datenquelle sicherstellen
  • Hohe Anforderungen an Kontrolle und Revisionsfähigkeit (Auditability)
  • Automatisierung der wichtigsten manuellen Exporte und Importe
  • Anbindung der Kernsysteme (z. B. ERP, CRM) an die Datenbasis
  • Einfache, nachvollziehbare Ladeprozesse statt Skript-Wildwuchs
  • Ausbau zu robusten ETL-/ELT-Strecken mit Qualitätssicherung
  • Orchestrierung und Monitoring der Ladeprozesse
  • Standardisierte Muster für neue Datenquellen
  • Near-Realtime-Anbindung, wo es fachlich relevant ist
  • Automatisierte Datenqualitätsprüfungen über alle Strecken
  • Skalierbare Pipelines als Grundlage für ML & AI
  • Ablösung zentraler Excel-Reports durch erste Dashboards
  • Klare Kernkennzahlen für Management und Fachbereiche
  • Einheitliches Reporting-Layout und Berechtigungen
  • Management-Cockpits und Standard-Reports je Bereich
  • Self-Service-Analytics auf geprüften Datensätzen
  • Governance für Kennzahlen & Berechtigungen
  • Durchgängige Self-Service-Kultur ohne Daten-Chaos
  • Prognosen & Szenarien direkt in Dashboards
  • Konsolidierte Sicht über Gesellschaften, Länder und Kanäle
  • Erste klare Zuständigkeiten für zentrale Daten
  • Einheitliche Definitionen für die wichtigsten Kennzahlen
  • Einfache Regeln für Zugriffe und Änderungen
  • Data Owner je Domäne und dokumentierte Standards
  • Abgestimmte Freigabe- und Änderungsprozesse
  • Verbindung zu Stammdatenmanagement (MDM)
  • Gelebte Data Governance über alle Bereiche
  • Automatisierte Kontrolle von Qualität & Compliance
  • Revisionssichere Nachvollziehbarkeit (Auditability)

Führen Sie die Bewertung des Datenreifegrades durch.

Wählen Sie die Option, die am besten zu Ihrer heutigen Realität passt.

1 / 10

Frage 1 / 10:

Wo beginnt Reporting bei Ihnen in der Regel?

Auswertung: (Jede Antwort entspricht einem Level)

A = Level 1 (Grundlagen / manuell geprägt)

B = Level 2 (strukturiert, aber noch im Ausbau)

C = Level 3 (skalierbar, automatisiert & zukunftsfähig)

Tie-Breaker-Regeln: (bei Gleichstand)

Wenn Frage 6 = A → Level 1

Wenn Frage 5 = C und Frage 8 = C → Level 3

In allen anderen Fällen → Level 2

Unser Ansatzfür BI & Data Analytics

Unser Ansatz für BI & Data Analytics
Wir denken BI & Data immer als Zusammenspiel aus Architektur, Prozessen und Nutzung

Data Warehouse & Data Platform

  • Design des Datenmodells (Fakten & Dimensionen)
  • Aufbau von Data Warehouse oder Data Lakehouse
  • Historisierung, Slowly Changing Dimensions, Audit-Trails

Datenintegration & ETL/ELT

  • Extraktion aus operativen Systemen (ERP, CRM, Shop, Fachapplikationen)
  • Transformation nach einheitlichen Business-Logiken
  • Laden ins Data Warehouse inkl. Qualitätssicherung

Reporting & Dashboards

  • Aufbau von Standard-Reports & Management-Cockpits
  • Self-Service-Analytics für Fachbereiche (z. B. Power BI)
  • Governance für Kennzahlen & Berechtigungen

Data Governance & MDM-Anbindung

  • Klare Zuständigkeiten für Daten & Kennzahlen
  • Verbindung zu Stammdatenmanagement (MDM)
  • Richtlinien für Datenqualität & Nutzung

Vertiefung zum Thema Stammdaten

Master Data Management (MDM)

Plattformoptionen & Technologie-Stacks

Je nach Ausgangslage, Governance-Anforderungen und Zielbild setzen wir nicht auf einen einzigen Standard Stack. Wir arbeiten mit klaren Architekturvarianten, die zu Reifegrad, Team, Kostenrahmen und langfristiger Strategie passen.

Technologieoffen und dashboard tool unabhängig

Für Unternehmen, die maximale Offenheit und geringe Abhängigkeit von einem einzelnen Hersteller wollen, setzen wir auf eine offene Data Platform mit Lakehouse-/Warehouse-Logik, Open-Source-Komponenten für Ingestion und Transformation sowie einer bewusst tool-unabhängigen Consumption Layer auf Reporting Ebene.

So bleibt die Datenbasis stabil, auch wenn sich Dashboard- oder Frontend-Tools später ändern.

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Our Praxisnahe Expertiseaus BI, Data Platform und Engineering

Unsere BI-Projekte werden von erfahrenen Spezialisten begleitet, die Reporting, Datenmodellierung und Plattformarchitektur aus der Praxis kennen. Im Team verfügen wir über Databricks und Microsoft-zertifizierte Kompetenz sowie fundierte Erfahrung im Aufbau moderner Lakehouse- und Data-Platform-Architekturen

Microsoft Ecosystem, BI & Power BI Enablement

Fokus auf KPI-Logik, Reporting-Architektur, Self-Service-BI und die saubere Verbindung zwischen Fachbereich, Datenmodell und Governance.

Lakehouse, Data Engineering & Plattformarchitektur

Fokus auf Medallion-Logik, Datenpipelines, Data-Platform-Design und die technische Grundlage für skalierbare Analytics- und AI-Anwendungsfälle.

Plattformen & Technologien, mit denen wir arbeiten

Wir arbeiten nicht tool-getrieben, sondern entlang von Zielbild, Datenreife, Governance-Anforderungen und langfristiger Skalierbarkeit.

Plattformen & Lakehouse

Transformation & Data Engineering

Storage & offene Formate

Reporting / BI / Consumption Layer

Je nach Ausgangslage setzen wir auf Microsoft-zentrierte Plattformen, Lakehouse Architekturen oder offene Data-Stacks. Wichtig ist uns dabei immer, dass die Datenbasis sauber strukturiert, belastbar und auf Reporting-Ebene möglichst tool-unabhängig bleibt.

Wir kombinieren dabei bewährte Technologien für Ingestion, Transformation, Storage, Governance und Consumption — von Microsoft Fabric und Power BI über Databricks und offene Lakehouse-/Warehouse Komponenten bis hin zu flexiblen Dashboard- und Consumption-Layern.

So entsteht keine unnötige Abhängigkeit von einem einzelnen Frontend oder Tool, und Veränderungen in der Systemlandschaft können mit deutlich weniger Reibung umgesetzt werden.

AnwendungsfälleUnsere typischen BI & Data Analytics Use Cases

Finanzen & Controlling

Margenanalysen, Cashflow, Szenarien & Forecasts.

Operations & Supply Chain

Bestände, Durchlaufzeiten, Liefertreue, Engpässe.

Management Reporting

konsolidierte Sicht über Gesellschaften, Länder, Kanäle.

Sales & Marketing

Pipeline-Transparenz, Kampagnen-Performance, Customer Journey.

CONSENSOProjektvorgehen

So laufen BI- & Data-Projekte mit CONSENSO TECH

Data Discovery & Zielbild

Welche Fragen sollen beantwortet werden? Welche Kennzahlen sind kritisch?

Architektur & Datenmodell

Auswahl passender Plattform (z. B. klassisches DWH vs. Lakehouse), Definition des Datenmodells.

Implementierung & ETL

Aufbau der Pipelines, Datenbewirtschaftung, erste Reports & Dashboards.

Roll-out & Enablement

Schulung der Nutzer, Self-Service-Regeln, Governance & laufende Optimierung.

FAQs

Häufige Fragen zu CONSENSO TECH

Nicht in jedem Fall. Sobald mehrere Systeme und Historisierung ins Spiel kommen, macht ein Data Warehouse oder Lakehouse fast immer Sinn.