Data Analytics (BI)

BI fokussiert auf standardisierte, verlässliche Berichte und Kennzahlen für die Steuerung. Data Analytics erweitert dies um explorative Analysen, Hypothesentests und Vorhersagen (z. B. ML). In der Praxis gehören beide zusammen: BI liefert die stabile Basis, Analytics erschließt zusätzliche Wertbeiträge.

 Mit Use Cases. Technik folgt dem Zielbild. Wir priorisieren geschäftskritische Fragen, definieren KPIs und leiten daraus Architektur und Datenmodell ab. 

Die „beste“ Lösung hängt von Zielen, bestehenden Systemen, IT‑Strategie (Cloud/On‑Prem), Datenschutz und Budget ab. QUNIS arbeitet herstellerneutral und bewertet Optionen entlang Ihrer Anforderungen – inklusive Total Cost of Ownership, Skalierbarkeit und Skill‑Profil Ihrer Teams.

Mit einem klar abgegrenzten, geschäftsrelevanten Use Case (MVP). So schaffen Sie schnell Vertrauen, lernen im Doing und legen zugleich die Architektur‑ und Governance‑Basis für die Skalierung.

Durch ein semantisches Modell als „Single Source of Truth“, Rollen- und Berechtigungskonzepte, sowie Enablement für Fachbereiche mit Leitplanken für Self-Service.

Beides hat seinen Platz. Ein Lake eignet sich für rohe, vielfältige Daten und flexible Verarbeitung; ein Warehouse für kuratierte, performante Auswertungen. Häufig empfehlen wir ein Lakehouse‑Prinzip, das die Stärken beider Ansätze verbindet.

Ja. Wir integrieren vorhandene Assets, heben Quick Wins und modernisieren schrittweise – statt „Big Bang“ setzen wir auf Evolution mit sauberer Migration.

Durch definierte KPI‑ und Daten‑Definitionen, Data‑Ownership (z. B. Data Stewards), automatisierte Qualitätsregeln in den Pipelines sowie Monitoring und Incident‑Prozesse. Qualität ist kein Projektabschluss, sondern Teil des Betriebsmodells.

Durch iterative Sprints liefern wir früh sichtbare Artefakte: ein erstes Datenmodell, Pilot-Dashboards, KPI-Definitionen. So entsteht Mehrwert, während die Datenbasis wächst. 

Mit einem Semantik‑Layer, zertifizierten Datasets, klaren Rollen und Berechtigungen sowie Governance‑Leitplanken. Schulung, Community‑Formate und Vorlagen (z. B. KPI‑Templates) sorgen für konsistente Nutzung.

Auf einer sauberen Datenbasis. Wir ergänzen Ihre BI schrittweise um Analytics‑Komponenten (z. B. Features, Modelle, MLOps), binden Ergebnisse in Dashboards ein und definieren Verantwortlichkeiten für Betrieb und Modellpflege.

Über definierte Erfolgskriterien je Use Case: Zeitersparnis, geringere Fehlerquoten, Umsatz‑/Margenbeiträge, Bestandsreduktion, Service‑Level, Forecast‑Genauigkeit. Diese KPIs werden vor dem MVP festgelegt und nach dem Go‑Live transparent verfolgt.

Wir berücksichtigen Datenschutz von Beginn an: Datenminimierung, Pseudonymisierung/Anonymisierung, rollenbasierte Zugriffe, Protokollierung und klare Verantwortlichkeiten. Ihre Rechts‑ und Compliance‑Vorgaben fließen in Architektur und Prozesse ein.

Durch rollenbasierte Trainings (Management, Analyst:innen, Report‑Owner, IT), praxisnahe Use‑Case‑Workshops, Coaching im Tagesgeschäft und eine lebendige Community of Practice. Ziel ist Unabhängigkeit – nicht Abhängigkeit.