15 - Daten - BI

ETL - DWH - Dashboard - ML

Daten gibt es reichlich. Entscheidungen fehlen.

-- Definition

BI -- Business Intelligence. Die Schicht, die verstreute Unternehmensdaten zusammenführt, bereinigt, verdichtet und in ein Entscheidungsunterstützungssystem überführt. In Senkronix-Datenprojekten nehmen wir rohe ERP-, CRM-, E-Commerce- und Web-Analytics-Daten, führen sie durch ETL-Pipelines, vereinen sie im Data Warehouse und bauen darauf interaktive Dashboards und ML-Prognosen auf.

N° I -- Warum maßgeschneidert?

Berichte gibt es.
Aber Erkenntnis fehlt.

In den meisten Organisationen sind Daten reichlich vorhanden: Das ERP kennt den Vertrieb, das CRM den Kunden, der E-Commerce das Verhalten, Web-Analytics den Traffic. Doch keines davon kennt das andere. Der wöchentlich per Copy-and-Paste erstellte Excel-Bericht ist bereits veraltet. Die Geschäftsführung erhält keine sofortige Antwort auf „Was ist der gesamte Profilwert dieses Kunden?“.

Ziel der Senkronix-BI-Projekte ist die Schaffung einer einzigen Quelle der Wahrheit (single source of truth). Daten fließen automatisch aus allen Systemen, vereinen sich im Data Warehouse, werden mit Geschäftslogik verarbeitet und landen in Dashboards. Die Führungsebene sieht beim Morgenkaffee Echtzeit-Metriken. Geschäftsbereiche finden Antworten auf ihre Fragen in eigenen Dashboards. Machine-Learning-Modelle liefern vorausschauende Prognosen.

Vorteile der individuellen Lösung

Single Source of Truth -- ERP, CRM, E-Commerce und Web in einem Data Warehouse
Echtzeit-ETL -- kein Warten, Reports jederzeit aktuell
Self-Service-BI -- jeder Geschäftsbereich erstellt sein eigenes Dashboard
Predictive Analytics -- Prognosen zu Vertrieb, Bestand, Kundenabwanderung
DSGVO-/KVKK-konformes Datenmanagement -- rollenbasierter Zugriff, Anonymisierung
Power BI, Tableau, Grafana oder individuell -- das richtige Werkzeug nach Bedarf

N° II -- Module

Sechs Schichten.
Von Rohdaten bis zur Entscheidung.

-- ETL-Pipeline / N° II-A

Fünf Phasen · Von der Quelle zur Entscheidung

● ETL-Phase→ Datenfluss

Datenintegration

ERP, CRM, E-Commerce, POS, Web-Analytics -- automatische Datenübernahme aus allen Quellen (ETL/ELT).

Data Warehouse (DWH)

Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, ClickHouse -- bis in den Petabyte-Bereich, Star-/Snowflake-Schema.

Datenbereinigung

Fehlende Werte, Ausreißer und Duplikate; Normalisierung und Anreicherung nach Geschäftsregeln.

Dashboards

Power BI, Tableau, Metabase, Superset oder individuelle Dashboards; rollenbasierte Sichten.

Predictive Analytics

Zeitreihen (Prophet, ARIMA), Segmentierung (k-means, RFM), Churn-Prognose, Empfehlungsmaschine.

AI-/ML-Modelle

Prognosen mit individuellen Modellen; Python (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), MLOps.

N° III -- Integrationen & Technologie

Jede Datenquelle,
jedes Werkzeug.

-- Quellsystem-Karte / N° III-A

Sechs Quellen · BI-Kern

● BI-Kern□ Quellsystem

Der Wert eines Datenprojekts ist direkt proportional zur Quellenvielfalt. Senkronix-BI-Lösungen verbinden sich mit allem, was es im Unternehmen gibt: vom ERP über Maschinen bis zum Sensor, von Facebook Ads bis zum Callcenter-Protokoll -- alles vereint sich im selben Data Warehouse.

Datenquellen

ERP: Logo, Mikro, Netsis, SAP; per API, Datenbank oder Datei
CRM: Senkronix CRM, Salesforce, HubSpot; Aktivitäts- und Vertriebstrichterdaten
E-Commerce: Trendyol, Hepsiburada, Shopify, WooCommerce; Bestellungen und Katalog
POS: Kassenumsätze, filialbasierte Zusammenfassung, stündliche Auslastung
Werbung: Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads, LinkedIn Ads; Kampagnenkosten und Conversions
Web: Google Analytics 4, Adobe Analytics, GTM; Traffic und Verhalten
IoT / SCADA: Sensordaten, Produktionsmaschinen, Energiezähler

Data Warehouse und Verarbeitung

Cloud-DWH: Snowflake, BigQuery, Redshift, Azure Synapse
On-Prem-DWH: PostgreSQL, ClickHouse, Oracle
ETL/ELT: Airbyte, Fivetran, Airflow, dbt; codebasierte Datentransformationen
Stream: Kafka, Redpanda; Echtzeit-Datenfluss

Visualisierung und ML

BI-Werkzeuge: Power BI, Tableau, Looker, Metabase, Superset, Grafana
ML: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost; Python + Jupyter
MLOps: MLflow, DVC, Airflow -- Modell-Deployment und -Versionierung
Individuelles Dashboard: React + D3.js + Plotly; markenkonform, hochperformant

N° IV -- Für wen?

Jede Abteilung mit Daten.

Szenario - 01

Geschäftsleitung / Vorstand

Unternehmensweites KPI-Dashboard, Umsatz-/Kostensicht, Standortvergleich, Soll-Ist-Tracking.

Szenario - 02

Vertrieb & Marketing

Vertriebstrichteranalyse, Kundensegmentierung, Kampagnen-ROI, Attribution, LTV-Berechnung.

Szenario - 03

Finanzen & Buchhaltung

Cashflow, Verzögerungen beim Forderungseinzug, Kostenstellen, Budget vs. Ist-Vergleich.

Szenario - 04

Operations & Produktion

OEE, Produktionsleistung, Ausschussquote, Lagerumschlag, Lieferantenperformance.

Szenario - 05

Personal

Fluktuation, Performance, Weiterbildung, Recruiting-Funnel, Lohn-Analytics.

Szenario - 06

F&E & Produkt

A/B-Test-Ergebnisse, Feature-Adoption, Analyse des Nutzerverhaltens, Roadmap-Priorisierung.

N° V -- Häufig gestellte Fragen

Klare Fragen,
klare Antworten.

Wir nutzen bereits Power BI -- was bietet Senkronix zusätzlich?+

Power BI ist ein hervorragendes Visualisierungswerkzeug, reicht allein jedoch nicht aus. Die dahinterliegende ETL-Schicht (Extraktion, Bereinigung, Zusammenführung) ist eine eigene Disziplin. Wir bauen den gesamten Stack: ETL + Data Warehouse + Power-BI-Datenmodell + individuelle Dashboard-Logik + Datenschutz. Power BI liefert dann schnelle, korrekte Berichte.

Wie viele Daten werden unterstützt?+

In kleinen Strukturen (GB-Bereich) reicht PostgreSQL. Im mittleren Bereich (TB) empfiehlt sich ClickHouse oder ein Cloud-DWH. In großen Strukturen (PB) kommen verteilte Architekturen wie Snowflake oder BigQuery zum Einsatz. Historische Jahrzehnte-Daten lassen sich zusammen mit neuen Streams in einer gemeinsamen Struktur verwalten.

Wie wird der Datenschutz (KVKK/DSGVO) gehandhabt?+

Personenbezogene Daten gelangen mit einer spezifischen Klassifizierung ins Warehouse. Durch rollenbasierten Zugriff sieht nur die berechtigte Person, was sie sehen muss. Anonymisierungs- und Pseudonymisierungsfunktionen erlauben Analysen, ohne personenbezogene Identität offenzulegen. Aufbewahrungsfristen werden automatisch durchgesetzt, und Workflows für Löschanträge stehen bereit.

Wie zuverlässig sind ML-Modelle?+

Kein ML-Modell ist zu 100 % korrekt. Wir liefern Prognosen immer zusammen mit einem Konfidenzintervall. Beispiel Churn-Prognose: „Die Abwanderungswahrscheinlichkeit dieses Kunden beträgt 72 %, Konfidenz ±8 %.“ Die Geschäftsentscheidung trifft weiterhin der Mensch -- das Modell bietet Information und Geschwindigkeit. Die Performance wird kontinuierlich überwacht und bei Drift neu trainiert.

Wie funktioniert Self-Service-BI?+

Wir designen so, dass Geschäftsbereiche ihre Fragen selbst stellen können. Das Vertriebsteam filtert ohne Codezeile: „Wie war die Performance der Vertreter in diesem Monat?“ Durch vorab definiertes Datenmodell und Begriffswelt sind falsche Abfragen schwer zu erstellen.

Sind Echtzeit-Daten möglich?+

Ja. Mit Stream-Verarbeitung (Kafka + ClickHouse) lassen sich Dashboards mit Latenzen im Subsekundenbereich einrichten. Für Produktionslinien oder Trading sinnvoll. Für klassisches BI sind 5-15 Minuten „near real-time“ meist ausreichend.

Kosten und Dauer?+

Ein Einzelberichtsprojekt 1-2 Monate, ein mittleres Enterprise-BI 4-6 Monate, ein großes Data-Warehouse-Projekt 8-14 Monate. Die Kosten werden in der Discovery-Phase anhand der Anzahl Datenquellen, der Warehouse-Größe, der Dashboards und der ML-Modellkomplexität festgelegt. Bei Cloud-DWH fallen nutzungsbasierte Zusatzkosten an.

N° VI -- Prozess

Vier Phasen.
Jede dokumentiert.

Discovery

Anforderungsanalyse, Vor-Ort-Beobachtung und Scope-Definition. Eine dokumentierte Scope-Erklärung wird übergeben.

Ergebnis: SRS - BPMN - Scope

Design

Architektur, Datenmodell, API, Interface-Prototypen. Jede Entscheidung wird vor dem Programmieren freigegeben.

Ergebnis: UML - Figma - API Spec

Entwicklung

Zweiwöchige Sprints, Demos pro Sprint, CI/CD, Code-Review und automatisierte Tests.

Ergebnis: Demo - Git - CI/CD

Launch & Support

Inbetriebnahme, Schulung, Dokumentation. Langfristige Betreuung im Rahmen eines SLA ist selbstverständlich.

Ergebnis: Go-Live - SLA

-- Daten- & BI-Angebotsdesk

Beschreiben Sie Ihre Daten.
An den Entscheidungstisch bringen wir sie gemeinsam.

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bilgi@senkronix.com - Karatay / Konya