BI Agentur München
Die Zahlen liegen meistens vor, nur an fünf Stellen und in fünf Formaten. Wir führen sie von München aus zusammen, damit Entscheidungen nicht am Datenexport scheitern.
Wir bauen Datenpipelines und Dashboards für Marketing und Geschäftsführung, meistens auf BigQuery mit Looker Studio oder Power BI davor. Der Nutzen entsteht nicht durch das Tool, sondern durch die Definition dahinter: Was zählt bei euch eigentlich als Umsatz und ab wann.
München
Proficio Germany GmbH Seidlstraße 5 80335 München
Was wir an deiner Datenbasis machen
Kennzahlen definieren
Bevor irgendetwas gebaut wird, klären wir, was eine Conversion ist, welche Kosten dazugehören und wie Retouren einfließen. Diese Runde spart später die meisten Diskussionen.
Daten zusammenführen
Werbekonten, Shop, CRM und Analytics laufen in ein zentrales Warehouse. Damit endet die Zeit, in der drei Abteilungen drei Zahlen für denselben Monat nennen.
Dashboards für den Alltag
Ein Dashboard, das täglich benutzt wird, schlägt eines, das alles kann. Wir bauen nach Rolle: Geschäftsführung, Marketing und Einkauf brauchen unterschiedliche Sichten.
Automatisierung statt Handarbeit
Wo jemand Monat für Monat Dateien zusammenkopiert, entsteht ein Job für eine Pipeline. Die Zeit, die dabei frei wird, ist der schnellste Teil der Rechnung.
Kosten im Blick
Cloud-Rechnungen wachsen leise. Wir legen Partitionierung, Abfragemuster und Aufbewahrung so an, dass die monatlichen Kosten planbar bleiben.
Deckungsbeitrag statt Umsatz
Sobald Marge und Retouren im Modell stecken, sieht Kanalbewertung anders aus als in der Werbeplattform. Genau dort liegt bei den meisten der eigentliche Hebel.
Weitere Leistungen aus München
Die meisten Kunden fangen mit einem Kanal an und holen sich später dazu, was daran hängt.
Unsere Zertifizierungen und Auszeichnungen
Häufige Fragen zu BI und Reporting
Ab welcher Größe lohnt sich ein Data Warehouse?
Sobald mehr als zwei Datenquellen regelmäßig manuell zusammengeführt werden oder Entscheidungen an Zahlen hängen, die niemand mehr nachvollziehen kann. Das ist oft früher als gedacht.
Welche Tools setzt ihr ein?
Meistens BigQuery als Basis, davor Looker Studio oder Power BI. Wenn bei dir schon etwas läuft, bauen wir darauf auf, statt einen Wechsel zu verkaufen.
Was kostet der Betrieb?
Die Cloud-Kosten liegen bei mittleren Setups im niedrigen dreistelligen Bereich pro Monat, wenn die Abfragen sauber gebaut sind. Der größere Posten ist Aufbau und Pflege.
Wie lange dauert der Aufbau?
Ein erstes belastbares Dashboard steht meistens nach sechs bis zehn Wochen. Wir fangen bewusst mit einem Anwendungsfall an, statt alles gleichzeitig zu bauen.
Bleiben die Daten bei uns?
Ja. Warehouse und Dashboards laufen in deinem eigenen Cloud-Projekt. Du behältst den Zugriff, auch wenn die Zusammenarbeit endet.
Ab welcher Größe lohnt sich ein Data Warehouse?
Sobald mehr als zwei Datenquellen regelmäßig manuell zusammengeführt werden oder Entscheidungen an Zahlen hängen, die niemand mehr nachvollziehen kann. Das ist oft früher als gedacht.
Welche Tools setzt ihr ein?
Meistens BigQuery als Basis, davor Looker Studio oder Power BI. Wenn bei dir schon etwas läuft, bauen wir darauf auf, statt einen Wechsel zu verkaufen.
Was kostet der Betrieb?
Die Cloud-Kosten liegen bei mittleren Setups im niedrigen dreistelligen Bereich pro Monat, wenn die Abfragen sauber gebaut sind. Der größere Posten ist Aufbau und Pflege.
Wie lange dauert der Aufbau?
Ein erstes belastbares Dashboard steht meistens nach sechs bis zehn Wochen. Wir fangen bewusst mit einem Anwendungsfall an, statt alles gleichzeitig zu bauen.
Bleiben die Daten bei uns?
Ja. Warehouse und Dashboards laufen in deinem eigenen Cloud-Projekt. Du behältst den Zugriff, auch wenn die Zusammenarbeit endet.
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