Data Engineering und BI: verlässliche Zahlen, ohne Handarbeit
Wir führen Daten aus all Ihren Systemen zusammen, prüfen sie automatisch und stellen sie als Power-BI-Berichte bereit. Schluss mit Excel-Listen, die jeden Monat neu zusammengebaut werden – und mit Zahlen, denen keiner traut.
- Über 12 Jahre Data Engineering
- Power BI, Fabric, SQL
- Cloud oder eigener Server
Ihr Datenfundament
Von verstreuten Daten zu klaren Zahlen
- Daten aus allen SystemenERP, CRM, Fachsysteme, Excel und Schnittstellen
- Prüfen und bereinigenAutomatische Qualitätsprüfungen bei jedem Lauf
- Zentrales Data WarehouseEine Quelle für alle Zahlen
- Power-BI-BerichteAktualisieren sich von selbst
- Bereit für KISaubere Daten für Auswertungen und Agenten
Wir bringen Erfahrung aus Projekten für Unternehmen wie diese mit
Was ist Data Engineering?
Data Engineering sorgt dafür, dass Daten aus verschiedenen Systemen zuverlässig an einem Ort ankommen: geprüft, einheitlich und aktuell. Dazu gehören Datenintegration und ETL-Prozesse, ein Data Warehouse als zentrale Datenquelle und automatische Qualitätsprüfungen. Darauf bauen Business Intelligence mit Power BI und KI-Anwendungen auf.
Ohne dieses Fundament bleibt jede Auswertung Handarbeit. Und jede KI liefert nur so gute Antworten, wie die Daten es erlauben.
Unser Team kommt aus dem Data Engineering. Deshalb beginnen viele unserer KI-Projekte mit den Daten – nicht mit dem Sprachmodell.
Kommt Ihnen das bekannt vor?
Vier Zeichen, dass Ihre Daten Sie mehr Zeit kosten als nötig.
„Der Monatsbericht dauert Tage“
Zahlen werden aus mehreren Systemen kopiert, zusammengeführt und von Hand geprüft.
Unser Schritt: Automatische Datenstrecken und Berichte, die sich selbst aktualisieren.
„Jede Abteilung hat andere Zahlen“
Vertrieb, Controlling und Geschäftsführung diskutieren über Zahlen statt über Entscheidungen.
Unser Schritt: Ein zentrales Datenmodell mit klar definierten Kennzahlen.
„Daten liegen in Silos“
ERP, CRM, Shop und Fachsysteme sprechen nicht miteinander.
Unser Schritt: Schnittstellen und ein Data Warehouse, das alles zusammenführt.
„Keiner traut den Daten“
Fehler fallen erst auf, wenn ein Bericht schon verschickt ist.
Unser Schritt: Automatische Qualitätsprüfungen mit Warnung bei Abweichungen.
Unsere Leistungen im Data Engineering
Vom einzelnen Dashboard bis zur kompletten Datenplattform.
Datenintegration und ETL
Wir holen Daten aus ERP, CRM, Fachsystemen und Schnittstellen, bereinigen sie und laden sie automatisch – zeitgesteuert oder ereignisbasiert.
Data Warehouse und Lakehouse
Zentrale Datenhaltung mit SQL Server, PostgreSQL, DuckDB oder Microsoft Fabric. Sauber modelliert, versioniert und dokumentiert.
Power-BI-Dashboards
Berichte und Dashboards, die sich selbst aktualisieren, mit klaren Kennzahlen und Rechten für jede Rolle.
Datenqualität und Kennzahlen
Prüfregeln für Vollständigkeit und Plausibilität, die bei jedem Lauf mitlaufen und Abweichungen melden.
Ablösung von Altsystemen
Von Access, Excel oder alten Datenbanken auf eine moderne Plattform – mit Migrationskonzept und Prüfung jedes Laufs.
Schulung
Power-BI-Schulungen für Fachbereiche, damit Ihr Team eigene Auswertungen bauen kann.
Erfahrung aus Datenprojekten
Wir bringen über 12 Jahre Erfahrung aus Datenprojekten mit – in Verkehr, Logistik, Energie und im Bankenumfeld. Vier Beispiele:
Öffentlicher Nahverkehr · Stadtwerke Bonn
Berichte: 2 Wochen → 4 Stunden
Fahrplan- und Zähldaten fließen automatisch ins Data Warehouse. Pünktlichkeit, Fahrtausfälle und Fahrgastzahlen stehen in Power BI ohne Handarbeit bereit.
Logistikunternehmen
Monatsrechnungen: 3 Tage → 30 Minuten
Rechnungen und Leistungsberichte entstehen automatisch aus dem Data Warehouse. Jeder Datenimport wird vor dem Einsatz getestet.
Bankenumfeld · BaFin-reguliert
Kennzahlen täglich geprüft
Ein Kennzahlen-System misst die Datenqualität von Bankkennzahlen. Prüfungen laufen automatisch, alles ist revisionssicher abgelegt.
Energie · EnBW
Migration mit Qualitätskennzahlen
Bei der Migration von Geodaten zeigen Prüfskripte und ein Dashboard über mehrere Läufe, ob Vollständigkeit und Regeln eingehalten werden.
Excel, Power BI oder Data Warehouse?
Nicht jedes Unternehmen braucht sofort eine Datenplattform. Die richtige Stufe hängt von Datenmenge, Zahl der Quellen und Prüfpflichten ab.
Excel
- Gut für
- Einzelanalysen, wenige Daten
- Aktualisierung
- Von Hand
- Eine Wahrheit für alle
- Nein
- Grundlage für KI
- Kaum
Power BI mit Datenmodell
- Gut für
- Regelmäßige Berichte aus wenigen Quellen
- Aktualisierung
- Automatisch
- Eine Wahrheit für alle
- Ja, im Bericht
- Grundlage für KI
- Eingeschränkt
Data Warehouse und Power BI
- Gut für
- Viele Quellen, große Mengen, Prüfpflichten
- Aktualisierung
- Automatisch, mit Prüfungen
- Eine Wahrheit für alle
- Ja, für alle Berichte und Anwendungen
- Grundlage für KI
- Ja
| Excel | Power BI mit Datenmodell | Data Warehouse und Power BI | |
|---|---|---|---|
| Gut für | Einzelanalysen, wenige Daten | Regelmäßige Berichte aus wenigen Quellen | Viele Quellen, große Mengen, Prüfpflichten |
| Aktualisierung | Von Hand | Automatisch | Automatisch, mit Prüfungen |
| Eine Wahrheit für alle | Nein | Ja, im Bericht | Ja, für alle Berichte und Anwendungen |
| Grundlage für KI | Kaum | Eingeschränkt | Ja |
Womit wir arbeiten
Wir wählen die Werkzeuge nach Ihrer IT, nicht nach Vorlieben.
Power BI und Fabric
Berichte, Datenmodelle, OneLake und Pipelines in der Microsoft-Welt.
SQL Server, PostgreSQL, DuckDB
Bewährte Datenbanken im eigenen Rechenzentrum oder in der Cloud.
Python und dbt
Transformationen und Prüfungen als Code, versioniert und testbar.
n8n und Airflow
Steuerung der Datenstrecken, Benachrichtigungen bei Fehlern. Mehr zu n8n
Git und CI/CD
Automatische Tests und Auslieferung, damit Änderungen sicher in Betrieb gehen.
Azure und AWS
Cloud-Infrastruktur, wenn sie zu Ihrer Strategie passt.
So läuft ein Datenprojekt ab
Wir beginnen mit dem Bericht, der Ihnen am meisten Zeit kostet.
Mit dem Erstgespräch starten- 1
Bestandsaufnahme
Welche Systeme, welche Berichte, welche Kennzahlen? Wo entstehen heute Fehler und Aufwand?
Ergebnis: eine Übersicht über Quellen, Kennzahlen und Engpässe.
- 2
Datenmodell und Kennzahlen
Wir definieren Kennzahlen eindeutig und entwerfen das passende Datenmodell.
Ergebnis: eine gemeinsame Sprache für Ihre Zahlen.
- 3
Datenstrecken und Prüfungen
Automatische Datenstrecken mit Qualitätsprüfungen bei jedem Lauf.
Ergebnis: verlässliche Daten ohne Handarbeit.
- 4
Berichte und Übergabe
Power-BI-Berichte, Schulung und Dokumentation für Ihr Team.
Ergebnis: Berichte, die Ihr Team versteht und weiterentwickeln kann.
Was kostet Data Engineering?
Der Aufwand hängt von der Zahl der Quellen und vom Zustand der Daten ab. Ein einzelnes Dashboard ist schneller gebaut als eine Datenplattform. Nach dem kostenlosen Erstgespräch bekommen Sie ein schriftliches Angebot.
Was den Aufwand bestimmt:
- Anzahl und Art der Datenquellen
- Zustand und Qualität der Daten
- Zahl der Berichte und Kennzahlen
- Cloud oder eigener Server
- Prüf- und Dokumentationspflichten
Mit dem teuersten Bericht anfangen
Wir starten mit dem Bericht, der heute am meisten Zeit kostet. So sehen Sie schnell den Nutzen – und das Datenfundament wächst Schritt für Schritt mit.
Häufige Fragen zu Data Engineering und BI
Ihre Frage ist nicht dabei? Stellen Sie sie direkt im Erstgespräch.
Frage stellenWas ist Data Engineering?
Data Engineering sorgt dafür, dass Daten aus verschiedenen Systemen zuverlässig an einem Ort ankommen: geprüft, einheitlich und aktuell. Erst darauf bauen Berichte, Dashboards und KI-Anwendungen auf.
Was ist ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse ist eine zentrale Datenbank, in der Daten aus ERP, CRM, Fachsystemen und Tabellen zusammengeführt und für Auswertungen aufbereitet werden. Alle Berichte greifen auf dieselben, geprüften Zahlen zu.
Was ist ein ETL-Prozess?
ETL steht für Extract, Transform, Load: Daten werden aus den Quellsystemen geholt, bereinigt und umgerechnet und dann ins Data Warehouse geladen. Läuft das automatisch, entfällt das Zusammenkopieren von Hand.
Power BI oder Excel?
Excel ist gut für schnelle Einzelanalysen. Sobald mehrere Menschen regelmäßig dieselben Kennzahlen brauchen, ist Power BI besser: Die Zahlen aktualisieren sich automatisch, sind für alle gleich und lassen sich mit Rechten freigeben.
Brauchen wir ein Data Warehouse?
Nicht immer. Bei wenigen Quellen reicht oft ein gut gebautes Datenmodell in Power BI. Ein Data Warehouse lohnt sich, wenn viele Systeme zusammenkommen, die Datenmengen wachsen oder Prüfpflichten bestehen.
Cloud oder eigener Server?
Beides ist möglich. Wir arbeiten mit Microsoft Fabric und Azure ebenso wie mit SQL Server, PostgreSQL oder DuckDB im eigenen Rechenzentrum – je nach IT-Strategie, Datenschutz und Budget.
Wie hängen Datenqualität und KI zusammen?
KI ist nur so gut wie ihre Daten. Unvollständige oder widersprüchliche Daten führen zu falschen Antworten. Deshalb prüfen wir Datenqualität mit festen Kennzahlen, bevor KI darauf aufbaut.
Was kostet ein Power-BI-Dashboard oder Data Warehouse?
Das hängt von der Zahl der Quellen, der Datenqualität und den gewünschten Berichten ab. Nach dem kostenlosen Erstgespräch bekommen Sie ein schriftliches Angebot mit klarem Umfang.
Welcher Bericht kostet Sie jeden Monat Tage? Den automatisieren wir zuerst.
Im kostenlosen Erstgespräch schauen wir auf Ihre Datenquellen und Berichte und sagen Ihnen, wo sich Automatisierung am schnellsten lohnt.
- Kostenlos und unverbindlich
- Antwort innerhalb von 24 Std.
- Remote oder vor Ort
Über 20 Jahre Softwareentwicklung und mehr als 12 Jahre Data Engineering, heute mit Schwerpunkt auf n8n und generativer KI. Studium an der TU Dresden.
Stand dieser Seite: Oktober 2026
Verlässliche Zahlen ohne Handarbeit
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