Datenquellen zusammenführen
Daten aus verschiedenen Systemen, Dateien und Tabellen führen wir an einer Stelle zusammen, damit nicht jede Auswertung von vorne beginnt.
Daten zusammenführen und klare Entscheidungsgrundlagen schaffen.
Bauer ANS aus Wien führt Daten aus verschiedenen Quellen zusammen, entwickelt Datenmodelle, baut Kennzahlen und Berichte auf und prüft die Datenqualität messbar. Das Ergebnis sind Zahlen, auf die sich Entscheidungen stützen lassen.
Was wir mit Ihren Daten tun.
Von verstreuten Quellen zu verlässlichen Kennzahlen.
Datenmodelle entwickeln
Wir ordnen die Daten so, dass sie zueinander passen und sich auswerten lassen: mit klaren Begriffen, Beziehungen und Zuständigkeiten.
Kennzahlen und Berichte aufbauen
Wir legen gemeinsam fest, welche Kennzahlen eine Entscheidung tragen, und bauen Berichte, die diese Zahlen verlässlich liefern.
Datenqualität messbar prüfen
Wir prüfen Vollständigkeit, Plausibilität und Widersprüche nach festen Regeln. So wird Datenqualität eine Zahl statt eines Bauchgefühls.
So entstehen verlässliche Zahlen.
Jede Phase schafft ein sichtbares, prüfbares Ergebnis.
Verstehen
Wir klären, welche Fragen die Daten beantworten sollen und welche Quellen es dafür gibt.
Konzipieren
Wir entwerfen Datenmodell, Kennzahlen und Prüfregeln und setzen gemeinsam Prioritäten.
Umsetzen
Wir führen die Daten zusammen, bauen die Berichte und machen erste Ergebnisse früh sichtbar.
Verbessern
Wir prüfen, ob die Zahlen genutzt werden und stimmen, und entwickeln gezielt weiter.
Typische Anwendungsfälle.
Beispielhafte Szenarien, wie ein Vorhaben in diesem Bereich aussehen kann. Sie beschreiben typische Ausgangslagen, keine einzelnen Kundenprojekte.
Eine Kennzahl, zwei Ergebnisse
Ausgangslage: Vertrieb und Buchhaltung zählen dieselbe Kennzahl unterschiedlich, und in Besprechungen wird über die Zahl statt über die Entscheidung diskutiert.
Lösung: Begriffe und Berechnung werden gemeinsam festgelegt, die Daten beider Systeme in einem Datenmodell zusammengeführt, der Bericht greift auf diese eine Quelle zu.
Ergebnis: Eine abgestimmte Zahl mit dokumentierter Herkunft, die alle gleich verstehen.
Dubletten im Kundenstamm
Ausgangslage: Kundinnen und Kunden sind mehrfach angelegt, Adressen sind unvollständig, Auswertungen sind dadurch verzerrt.
Lösung: Prüfregeln für Vollständigkeit und Eindeutigkeit werden eingerichtet, Treffer gehen als Liste an den Fachbereich, bereinigt wird im Ursprungssystem.
Ergebnis: Die Datenqualität ist als Wert sichtbar und wird laufend gemessen, statt einmalig aufgeräumt.
Erhebungen aus vielen Dateien
Ausgangslage: Mess- oder Erhebungsdaten liegen in zahlreichen Dateien mit leicht unterschiedlichem Aufbau.
Lösung: Die Dateien werden einheitlich eingelesen, geprüft und zusammengeführt; die Auswertung ist als Skript, etwa in R, nachvollziehbar abgelegt.
Ergebnis: Neue Daten lassen sich mit demselben Ablauf auswerten, Ergebnisse sind reproduzierbar.
Was unsere Datenarbeit prägt.
Bioinformatik als Schule
Genetik-Diplom mit Schwerpunkt Bioinformatik an der Universität Wien: Sequenzanalyse, Populationsgenetik, statistische Auswertung. Große, uneinheitliche Datenbestände zusammenzuführen, auf Fehler zu prüfen und mit Werkzeugen wie R, SQL und Python auswertbar zu machen, tun wir heute für Unternehmensdaten.
Prüfbar statt geschätzt
Datenqualität wird nach festen Regeln gemessen. Kennzahlen und Abnahmekriterien stehen vor der Umsetzung fest.
Sicherheit und Datenschutz
Erfahrung mit ISO 27001 aus dem eigenen Betrieb und als zertifizierter Auditor fließt in jedes Datenprojekt ein.
Dokumentiert übergeben
Datenmodell, Prüfregeln und Berichte dokumentieren wir, damit Ihr Team sie verstehen und weiterführen kann.
Häufige Fragen zu Daten und Berichten.
Unsere Daten liegen in vielen Systemen und Tabellen. Ist das ein Problem?
Das ist der übliche Ausgangspunkt. Wir führen Datenquellen zusammen und entwickeln ein Datenmodell, in dem die Daten zueinander passen.
Wie wird Datenqualität messbar?
Wir legen Prüfregeln fest, etwa für Vollständigkeit, Plausibilität und Widersprüche, und messen die Daten regelmäßig dagegen.
Müssen bestehende Auswertungen ersetzt werden?
Nicht zwingend. Wir prüfen zuerst, was vorhanden ist, und bauen nur neu, wenn es für Ziel, Betrieb und Aufwand sinnvoll ist.
Wie beginnt ein Datenprojekt?
Mit einem unverbindlichen Erstgespräch von 30 Minuten, per Video, Telefon oder vor Ort in Wien. Im Kalender auf der Startseite wählen Sie bis zu zwei passende Zeiten; wir bestätigen den Termin persönlich.
Weiterlesen: Datenqualität messbar prüfen: Regeln statt Bauchgefühl
Wir klären, was als Nächstes sinnvoll ist.
Im unverbindlichen Erstgespräch (30 Minuten, per Video, Telefon oder vor Ort in Wien) ordnen wir Aufgabe, Ziele und Rahmenbedingungen. Daraus leiten wir den nächsten sinnvollen Schritt ab.
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