Das Problem, das wir lösen
Die meisten Unternehmen verfügen über Daten, die auf Dutzende von Systemen verteilt sind: CRM, ERP, Tabellenkalkulationen und Legacy-Datenbanken. Die Erstellung eines zuverlässigen Berichts dauert Tage. Entscheidungen auf der Grundlage echter Daten zu treffen, ist nahezu unmöglich.
Datensilos, manuelle Excel-Berichte, wochenlange Bearbeitungszeit für geschäftliche Fragestellungen, Entscheidungen auf Basis von Intuition.
Zentralisierte Daten in BigQuery , Echtzeit-Dashboards in Looker, Antworten in Sekunden, datenbasierte Entscheidungen.
Daten und KI sind keine zwei getrennten Projekte mehr.
Google hat BigQuery zu einer umfassenden Plattform für Daten und KI ausgebaut – was das Unternehmen als ... bezeichnet. Agentic Data Cloud, vorgestellt im April 2026. Dieselben Daten, die deine Dashboards speisen, versorgen auch deine KI-Agenten. Deshalb ist der Aufbau einer soliden Datenplattform der erste Schritt jeder KI-Strategie.
Mit Conversational Analytics in BigQuery und Looker kann jedes Teammitglied Fragen in natürlicher Sprache stellen und erhält sofort eine Antwort – ganz ohne SQL oder Wartezeiten auf Dashboards. Zudem lässt sich die Funktion in Ihre eigenen Anwendungen integrieren.
Der Data Engineering Agent und der Data Science Agent von Google, die bereits allgemein verfügbar sind, erstellen Pipelines, überwachen die Datenqualität und automatisieren Vorhersagemodelle. Die Plattform erfordert immer weniger manuelle Wartung.
Die semantische Ebene von Looker und Knowledge Catalog (ehemals Dataplex) definiert eine einheitliche Version jeder Kennzahl und liefert der KI den nötigen Kontext. Laut Google reduziert die semantische Ebene die Fehlerquote bei Antworten um bis zu zwei Drittel. Ohne Data Governance ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass die KI Fehler macht.
Die auf BigQuery und Looker basierenden Analyse-Agenten werden in Gemini Enterprise bereitgestellt, und Deep Research kann sowohl BigQuery als auch Ihre Dokumente in die Analyse einbeziehen. Das gesamte Team arbeitet über dieselbe Benutzeroberfläche mit Echtzeitdaten.
Entdecke Gemini Enterprise →Unser Framework auf 5 Säulen
Wir verkaufen dir keine einzelnen Tools – wir begleiten dich auf einer umfassenden Datenreise mithilfe eines bewährten Frameworks:
Wir definieren, welche Daten Sie benötigen, wo diese liegen und wie sie fließen sollen. Wir erstellen einen klaren Fahrplan: Was zuerst migriert wird, welche Kennzahlen wichtig sind und wie der ROI gemessen wird.
Wir implementieren BigQuery als Ihr zentrales Data Warehouse: serverlos, ohne Verwaltungsaufwand für die Infrastruktur und mit Abfragen über Petabytes an Daten in Sekundenschnelle. Wir verbinden all Ihre Datenquellen über automatisierte Pipelines (Dataflow, Pub/Sub, dbt oder Dataform).
Interaktive Dashboards, die in Echtzeit aktualisiert werden. Self-Service-Berichte, die es jeder Abteilung ermöglichen, ohne Abhängigkeit von der IT auf ihre Kennzahlen zuzugreifen. Automatische Benachrichtigungen bei Abweichungen.
Prädiktive Modelle mit BigQuery ML und Agent Platform direkt in Ihrem Data Warehouse sowie Conversational Analytics, um Ihre Daten in natürlicher Sprache abzufragen. Nachfrageprognosen, Anomalieerkennung, Kundensegmentierung – ganz ohne eigene Data Scientists.
Change-Management, Team-Schulungen, Data Governance und Datenkatalogisierung mit Knowledge Catalog sowie Managed Support, damit sich die Plattform gemeinsam mit Ihrem Unternehmen weiterentwickelt.
So fangen wir an: drei Möglichkeiten der Zusammenarbeit mit uns
Ohne endlose Projekte oder Lizenzen, die Sie nicht benötigen. Wir beginnen klein, beweisen den Mehrwert und skalieren:
Wir prüfen Ihre Datenquellen, bewerten Ihren Reifegrad im Bereich Analytics und erstellen eine priorisierte Roadmap mit geschätztem ROI pro Anwendungsfall.
BigQuery als zentrales Data Warehouse, automatisierte Pipelines mit Dataflow und Ihre ersten Looker-Dashboards im Produktivbetrieb. Ein dediziertes Team – bestehend aus Data Architect, Engineers und PM – sowie Schulungen sind inbegriffen.
Governance mit Knowledge Catalog, Kostenoptimierung, neue Anwendungsfälle für KI und Agenten sowie Managed Support. Die Plattform entwickelt sich gemeinsam mit Ihrem Unternehmen weiter.
Projekte und Anwendungsfälle nach Branche
Zwei reale Projekte sowie die Szenarien, die in den von uns betreuten Branchen am häufigsten nachgefragt werden.
Vertrieb, Produktion und Qualität vereint in BigQuery , modelliert mit dbt und visualisiert in Looker Studio Pro . Eine einheitliche Datengrundlage für die Geschäftsleitung.
Ein Agent auf der Agent Platform übersetzt geschäftliche Fragestellungen in DAX-Abfragen für bereits bestehende Power-BI-Modelle – ohne Berichte migrieren zu müssen.
Produktions- und ERP-Daten in BigQuery , Anomalieerkennung mit BigQuery ML sowie automatische Benachrichtigungen bei Abweichungen eines Indikators.
GA4-, CRM- und Werbedaten in BigQuery , um die tatsächliche Attribution nach Kanal zu messen und Abonnentenabwanderungen vorherzusehen.
Du musst nichts wegwerfen.
BigQuery kann als Datenbank für Ihre aktuellen Power-BI-Berichte dienen, und wir können einen KI-Agenten einsetzen, der Fragen dazu beantwortet. Ein Wechsel zu Looker ist eine Option, keine Pflicht: Wir entscheiden dies gemeinsam mit Ihnen auf der Grundlage von Kosten und tatsächlicher Nutzung.
Warum BigQuery und nicht eine andere Lösung?
Serverless und nutzungsbasierte Abrechnung. Nativ integrierte KI und Agenten, direkte Anbindung an Gemini Enterprise und Workspace sowie Datenabfragen in AWS oder Azure ohne Datenverschiebung.
Solide Multi-Cloud-Plattformen. Sie sind sinnvoll, wenn man sie bereits nutzt; die KI- und Agenten-Ebene wird separat implementiert und abgerechnet.
Teure Hardware, Lizenzen, Wartung. Skalierung in Wochen. Hohe Fixkosten.
Technologie-Stack, den wir implementieren
Häufig gestellte Fragen
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