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Richtige Entscheidungen kommen nicht von «ungefähr»

In 90 Tagen von Datensilos zu klaren Entscheidungen und zum messbaren Business-Effekt. Denn strategische Entscheidungen brauchen eine starke Datenbasis. Wir bauen sie.

Der 90-Tage Plan
Data-driven Decision Making

Fragmentierte Daten kosten bares Geld

In vielen Unternehmen liegen Finanz-, Kunden-, Produktions- oder Logistikdaten in getrennten Systemen und Excel-Dateien. Jede Auswertung bedeutet: Daten zusammentragen, manuell prüfen, nacharbeiten – und trotzdem ist nie ganz klar, ob alle auf derselben Zahlensicht arbeiten. Entscheidungen dauern zu lange, sind fehleranfällig und hängen stark von einzelnen Schlüsselpersonen ab.

Konsequenz:

  • Hoher manueller Aufwand in Controlling, IT und Fachbereichen
  • Widersprüchliche Kennzahlen und fehlendes Vertrauen in Reports
  • Verzögerte Reaktionen auf Markt-, Risiko- oder Kostenveränderungen
  • KI-Initiativen, die ins Stocken geraten, weil die Datenbasis fehlt

Wie stark ist Ihre Datenbasis aktuell?

Machen Sie den Check

Viele Führungskräfte sind nicht entscheidungsfähig

Trotz wachsender Datenmengen: Zwar halten 80 % der Führungskräfte Daten für entscheidungsrelevant, doch die Mehrheit ist nicht ausreichend befähigt, diese für fundierte Entscheidungen zu nutzen. Nur 29 % nutzen ihre Daten für strategische Weichenstellungen, denn 70 % der schweizer Unternehmen attestieren einen unzureichenden Reifegrad ihrer Daten- und KI-Landschaft.

(Quellen: Studie zum Einsatz von Daten und KI in der Schweiz 2024, Salesforce-Studie unter Führungskräften)

Alle FAQs zum Thema

Vom Datensilo zur Entscheidungs­plattform

Statt immer neue Einzellösungen aufzusetzen, brauchen Sie eine zentrale, verlässliche Entscheidungsplattform und einen Weg, dorthin zu kommen, der konkret, überschaubar und messbar ist. 

Genau hier setzt unser 90‑Tage‑Fahrplan an.

Ihr 90‑Tage Fahrplan

Zur ersten Datenplattform mit Business-Effekt

Unser Ansatz: Kein theoretisches Strategiepapier, sondern ein klarer, umsetzungsorientierter Plan. In 90 Tagen führen wir Sie von der Standortbestimmung zu einer ersten produktiven Datenplattform mit Management-Dashboard – und zeigen Ihnen genau, wie es danach weitergehen kann.

PHASE 1:

Tag 1-30

Fokus schaffen

Transparenz & Business-Fokus

Gemeinsam mit Management, IT und Fachbereichen analysieren wir Ihre bestehende Datenlandschaft:

  • Wo liegen welche Daten?
  • Wo entstehen heute manuelle Excel-Reports?
  • In welchen Bereichen fehlt Vertrauen in die Zahlen?

 

Auf dieser Basis definieren wir mit Ihnen einen klar abgegrenzten Use Case mit hohem Business-Hebel (z.B. Finanz-Reporting, Produktionskennzahlen, Vertriebssteuerung) und legen KPI, Datenquellen, Zielbild und Governance-Basics fest.

Ergebnis Phase 1:
  • Transparenter Überblick über Ihre wichtigsten Datenquellen
  • Gemeinsames Verständnis zentraler KPIs & Definitionen
  • Auswahl eines priorisierten Use Cases inklusive Business-Value
  • Grobarchitektur & Roadmap für die nächsten 60 Tage
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PHASE 2:

Tag 31-60

Umsetzen & liefern

Technische Umsetzung & erstes Dashboard

Im zweiten Schritt setzen wir den Use Case technisch um:

  • Wir binden 1–2 priorisierte Kernsysteme automatisiert an
  • Wir strukturieren Ihre Daten in einer modernen Architektur (z.B. Bronze–Silber–Gold-Layer)
  • Wir bauen eine erste schlanke Datenplattform auf Azure/Microsoft Fabric.

 

Darauf entsteht ein Management-Report oder Dashboard in Power BI, das Ihre definierten KPIs klar und verständlich visualisiert.

Ergebnis Phase 2:
  • Automatisierte Datenpipelines statt manueller Exporte
  • Erste zentrale Datenplattform mit nachvollziehbarer Datenherkunft
  • Management-Dashboard auf Basis Ihrer neuen Datenbasis
  • Validierter Nachweis: «Die Plattform liefert den erwarteten Business-Nutzen»
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PHASE 3:

Tag 61-90

Nutzung verankern & skalieren

Nutzung verankern & nächste Schritte planen

Damit Ihr 90‑Tage‑Projekt nicht in der Schublade verschwindet, verankern wir die Nutzung in der Organisation:

  • Schulungen für Management und Key-User
  • Klare Rollen und Verantwortlichkeiten
  • Eine konkrete Roadmap für den Ausbau zur vollumfänglichen Data Plattform mit BI und KI.

 

So wird aus dem ersten Use Case ein skalierbares Entscheidungsfundament.

Ergebnis Phase 3:
  • Akzeptanz & Nutzung des Dashboards in Management & Fachbereichen
  • Klar definierte Rollen (Data Owner, IT, Fachbereiche)
  • Roadmap zur Erweiterung um weitere Datenquellen & Use Cases
  • Klare Optionen für BI-, GenAI- und Managed-Service-Module
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SKALIERUNG

Der Weg danach

Skalierung zu Data Platform, BI & KI

Vom ersten Use Case zur skalierbaren Entscheidungsplattform

Der 90‑Tage‑Fahrplan ist der Startpunkt – nicht das Ziel. Auf Basis der aufgebauten Datenplattform können Sie Schritt für Schritt weitergehen:

  • Weitere Datenquellen und Systeme integrieren
  • Eine unternehmensweite BI-Landschaft mit standardisierten KPIs aufbauen
  • KI-Use-Cases wie Prognosen, Anomalieerkennung oder intelligente Assistenten sicher einführen
  • Betrieb, Monitoring und Weiterentwicklung Ihrer Plattform als Managed Service absichern

 

So entsteht aus einem fokussierten Projekt eine skalierbare Data-Intelligence-Plattform, die Entscheidungen im gesamten Unternehmen unterstützt – heute mit Reporting, morgen mit KI.

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Ihre Mehrwerte auf einen Blick

Was Sie nach 90 Tagen in der Hand haben:
  • Eine erste produktive Datenplattform mit automatisierter Anbindung von 1–2 Kernsystemen und einer strukturierten Architektur, auf der Sie weiter aufbauen können.
  • Ein Management-Dashboard mit klaren KPIs anstatt verstreuter Excel-Listen: einheitliche Kennzahlen, die von Management und Fachbereichen gemeinsam genutzt werden.
  • Spürbar weniger manueller Reporting-Aufwand, denn Controlling, IT und Fachbereiche gewinnen Zeit für Analyse statt Datensammelei.
  • Eine belastbare Entscheidungsgrundlage für BI & KI, in der Governance-Basics, Datenqualität und Architektur so angelegt sind, dass weitere BI-Reports, Self-Service BI und GenAI-Use-Cases sauber andocken können.
  • Eine konkrete Roadmap für die nächsten 12–24 Monate inkl. Priorisierung weiterer Use Cases, Budgetempfehlungen und Ausbaupfad zur vollumfänglichen Data Platform.
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Warum jetzt handeln

  • Mehr Druck auf Marge & Effizienz

    Entscheidungen müssen schneller und robuster werden. Durch geopolitische und wirtschaftliche Entwicklungen wird es unverzichtbar Einsparpotentiale zu identifizieren.

  • Mehr Pflichten + höhere Risiken

    Steigende Compliance‑Anforderungen durch Netto Null, DSG oder DORA/AI Act machen Richtlinienverstösse wahrscheinlicher.

  • KI skaliert schneller als Datenreife

    Ohne saubere Datenbasis bleibt KI Stückwerk. Wer Generative KI Lösungen skalieren möchte, kommt an einer sauberen Datenbasis nicht vorbei.

  • Vorausschau fehlt

    Daten werden oft rückblickend statt vorausschauend eingesetzt. In volatileren Märkten ist das ein strukturelles Risiko: Wer nur zurückschaut, reagiert zu spät.

Die Treiber überlagen sich: Regulatorik + Kostendruck + KI‑Skalierung steigen gleichzeitig und die Kosten des Nicht‑Handelns steigen (Risiko, Verzögerung, Fehlentscheidungen).

Daher: Lieber mit unserer 90 Tage Roadmap sichtbaren Nutzen erzielen, als ein Mammutprojekt erst gar nicht zu starten.

In 90 Tagen zum messbaren Business-Effekt

Warum mit Allgeier?

Microsoft - Certified Solutions Partner - Data and AI Data_Specialised

Wir sprechen Data

Als Microsoft Solutions Partner im Bereich Data & AI mit der Spezialisierung auf Analytics profitieren unsere Kunden von spezifisch zertifizierter Expertise rund um Microsoft Data & AI Lösungen. Mit modernsten Technologien helfen wir Unternehmen, passende digitale Lösungen für strategische Herausforderungen zu schaffen, die skalierbar und effizient sind.

Wie unsere Kunden bereits Mehrwert erzielen

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Das Hochbauamt des Kanton Zürich modernisiert sein Reporting mithilfe von Power BI. Eine optimierte Infrastruktur sowie eine konsistente Datenbasis sorgen dabei für mehr Effizienz und Transparenz.
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Allgeier optimierte das Reporting von Fiege Logistik mit einem Data Warehouse und einem Kosten-Dashboard für bessere Analysen und Kontrolle.
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Die Thommen Group stand vor der Herausforderung, eine moderne, flexible und zukunftssichere Analytics-Lösung zu implementieren, die vom internen IT-Team gepflegt und erweitert werden kann und die gegenüber der jetzigen Lösung Kosten spart und die Abhängigkeit von externen Dienstleistern für Support minimiert.
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Wie datenbereit ist Ihr Unternehmen?

Lassen Sie uns darüber sprechen!

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Aktuelles zu datengetriebenen Entscheidungen

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Netto-Null für Banken und Versicherungen

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ESG Reporting & Netto Null

Schweizer Unternehmen stehen vor strengeren ESG-Pflichten und Netto-Null-Zielen. Erfahren Sie, was jetzt wichtig ist und wie Sie vorbereitet sind.
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FAQ

Was bedeutet «Data‑driven Decision Making»?

Data‑driven Decision Making beschreibt die Fähigkeit eines Unternehmens, Entscheidungen auf Basis verlässlicher, konsistenter und aktueller Daten zu treffen.
Daten werden dabei systematisch gesammelt, integriert, aufbereitet und so bereitgestellt, dass Führungskräfte und Fachbereiche schnell und faktenbasiert reagieren können.
Data‑driven Decision Making schafft Transparenz, reduziert Fehlerquoten und verbessert die strategische und operative Steuerung eines Unternehmens.

Warum ist Data‑driven Decision Making heute so wichtig?

Unternehmen stehen unter wachsendem Druck: höhere Kosten, steigende Kundenanforderungen, komplexere Marktbedingungen und zunehmende regulatorische Anforderungen.
Data‑driven Decision Making ermöglicht:

  • Schnellere Entscheidungen dank automatisierter, aktueller Daten
  • Weniger Risiken durch valide KPIs und einheitliche Datenbasis
  • Effizienzgewinne durch Wegfall manueller Reporting‑Aufwände
  • Bessere Kundenerlebnisse durch datenbasierte Prozessoptimierung

Mit der zunehmenden Rolle von KI steigt die Bedeutung weiter: Ohne klare, strukturierte Datenbasis bleibt KI wirkungslos.

Wie verbessert Data‑driven Decision Making die Wertschöpfung?

Data‑driven Decision Making steigert die Wertschöpfung, weil Daten systematisch genutzt werden, um Wachstum, Effizienz und Margen zu verbessern.

Typische Werthebel:

  • Kostensenkung durch automatisierte Reports & optimierte Prozesse
  • Steigerung der Produktivität durch stabile Datenflüsse statt manuellem Aufwand
  • Höhere Margen durch bessere Forecasts & fundierte Preis-, Produktions- oder Einkaufsentscheidungen
  • Reduzierte Risiken dank nachvollziehbarer KPI‑Definitionen
    Schnellere Innovationen durch belastbare Daten für KI- und Automatisierungsprojekte

Wert entsteht nicht durch «mehr Daten», sondern durch die Qualität, Konsistenz und schnelle Nutzbarkeit der Daten.

Wie beschleunigt eine Datenplattform Entscheidungen?

Eine moderne Datenplattform verbindet Daten aus ERP, CRM, Produktions- oder Finanzsystemen automatisch und stellt sie in sauber strukturierten Schichten (z. B. Bronze–Silber–Gold) bereit.

Der Effekt:

  • Aktuelle KPIs in Echtzeit oder Tagesrhythmus
  • Keine manuellen Exporte → weniger Fehler, mehr Geschwindigkeit
  • Einheitliche Kennzahlen → alle sprechen von derselben Zahl
  • Automatisierte Berichte & Dashboards → schnellerer Wissenstransfer

Entscheidungen werden beschleunigt, weil Informationen nicht gesucht, sondern geliefert werden.

Welche Rolle spielen KPIs bei daten‑getriebenen Entscheidungen?

KPIs sind das Fundament von Data‑driven Decision Making. Sie müssen:

  • eindeutig definiert
  • konsistent berechnet
  • zentral gepflegt
    und
  • für alle gleich verständlich sein.

In vielen Unternehmen existieren unterschiedliche KPI-Versionen parallel, was Entscheidungen verlangsamt oder verfälscht.
Ein harmonisiertes KPI‑Modell («Single Source of Truth») stellt sicher, dass alle Fachbereiche auf Basis derselben Logik entscheiden.

Welche technischen Voraussetzungen braucht Data‑driven Decision Making?

Moderne Datengetriebenheit benötigt:

  • eine skalierbare Datenplattform (z. B. Microsoft Fabric)
  • automatisierte Datenpipelines
  • klare Governance (Rollen, Datenqualität, Zugriffsrechte)
  • ein semantisches Datenmodell
  • Dashboards & Self‑Service BI für Fachbereiche

Viel entscheidender als Technologie ist jedoch die Datenqualität und ein konsistent definierter Datenfluss.

Wie hängt eine Datenplattform mit KI zuammen?

KI entfaltet ihre Wirkung nur, wenn Daten:

  • sauber strukturiert,
  • aktuell,
  • verbindlich definiert
  • und vertrauenswürdig

sind.
Eine Datenplattform für Data-driven Dcision Making baut genau dieses Fundament. Ohne Datenqualität, Governance, automatisierte Pipelines und einheitliche KPIs sind KI‑Use‑Cases weder zuverlässig noch skalierbar.
Eine funktionierende Datenplattform ist daher die Grundvoraussetzung für produktive KI.

Welche typischen Herausforderungen verhindern daten‑getriebene Entscheidungen?

Häufige Hürden in Unternehmen:

  • Datensilos zwischen Abteilungen oder Systemen
  • Viele manuelle Excel-Reports ohne Governance
  • Intransparente oder widersprüchliche KPIs
  • Schlechte Datenqualität
  • Fehlende Verantwortlichkeiten (wer steuert Daten?)
  • Unvollständige oder langsame IT‑Architektur

Diese Punkte führen dazu, dass Wissen verloren geht, Entscheidungen verzögert werden und der Effizienzgewinn aus Daten nie erreicht wird.

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