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.
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.
Rohdaten
Bereinigte & integrierte Daten
Standardberichte
Was ist passiert?
Ad-hoc-Analysen
Warum ist es passiert?
Self-Service BI
Skalierte deskriptive & diagnostische Analysen
Prädiktive Analysen
Was wird passieren?
Präskriptive Analysen
Was sollten wir tun?
Mensch-Maschine-Schnittstellen & autonome Systeme
Ausführen / unterstützen
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.
Manuellen Aufwand reduzieren und eine erste verlässliche Zahlenbasis schaffen.
Einheitliche Kennzahlen über alle Bereiche hinweg und eine skalierbare Datenstruktur.
Verlässliche Datenbasis im grossen Massstab, um von „Was ist passiert?“ zu „Was passiert als Nächstes?“ zu gelangen.
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
Vertiefung zum Thema Stammdaten
Master Data Management (MDM)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.
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.
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
Fokus auf KPI-Logik, Reporting-Architektur, Self-Service-BI und die saubere Verbindung zwischen Fachbereich, Datenmodell und Governance.
Fokus auf Medallion-Logik, Datenpipelines, Data-Platform-Design und die technische Grundlage für skalierbare Analytics- und AI-Anwendungsfälle.
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.
Margenanalysen, Cashflow, Szenarien & Forecasts.
Bestände, Durchlaufzeiten, Liefertreue, Engpässe.
konsolidierte Sicht über Gesellschaften, Länder, Kanäle.
Pipeline-Transparenz, Kampagnen-Performance, Customer Journey.
Welche Fragen sollen beantwortet werden? Welche Kennzahlen sind kritisch?
Auswahl passender Plattform (z. B. klassisches DWH vs. Lakehouse), Definition des Datenmodells.
Aufbau der Pipelines, Datenbewirtschaftung, erste Reports & Dashboards.
Schulung der Nutzer, Self-Service-Regeln, Governance & laufende Optimierung.
