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Datenintegration & BI für KMU

BI-Dashboards, KI-Analysen und automatische Reports aus ERP, CRM und Web.

Die Daten sind längst da, sie liegen nur in zehn verschiedenen Systemen. Datenintegration für KMU heisst bei uns: Wir bringen sie zusammen, ergänzen KI-Layer für Marktbeobachtung, Lead-Scoring und Vorhersagen und liefern den Geschäftsleitungs-Report jeden Montagmorgen automatisch im Postfach. Keine Buzzword-KI, sondern konkrete Modelle für konkrete Entscheidungen.

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Flagship

Konsolidierte BI-Dashboards

Acht Bausteine für ein durchgängiges Reporting. Du kannst mit dem Geschäftsleitungs-Cockpit starten und schrittweise Vertrieb, Marketing und Operationen anschliessen. Alles auf einer Datenbasis, statt verteilten Excel-Sheets.

Eine DatenbasisWochenreport automatischMobile-fähig

Konsolidierung aus ERP, CRM und Web

Daten aus Abacus, Bexio, HubSpot, GA4 und Search Console in einer Datenbasis. Sauberes Schema, dokumentierte Quellen.

Geschäftsleitungs-Cockpit

Umsatz, Marge, Liquidität, Pipeline und Personalauslastung auf einer Seite. Täglich aktualisiert.

Vertriebs-Pipeline-Dashboard

Pipeline pro Stufe, Conversion-Raten, Verkaufszyklen und Top-Deals. Mit automatischem Forecast.

Marketing-Performance

SEO, Ads, Newsletter und Direct in einem Bild. Echte Kosten und Conversions, nicht nur Klicks.

Operatives Cockpit

Aufträge, Bestand, Marge pro Produktlinie und Liefertermine. Ohne in Excel-Sheets zu wühlen.

Mobile Dashboards

Cockpits auf iPhone und iPad. Inhaber-Übersicht für unterwegs, mit Drill-Down bis Auftragsebene.

Wochenreport jeden Montag

Konsolidierter GL-Report jeden Montagmorgen im Postfach. Mit KI-Kommentar zu Abweichungen und Trends.

Alerts statt Reports

Schwellenwerte definieren, Mail oder Slack-Alert wenn etwas auffällt. Du schaust nur wenn nötig.

Bereit für ein konsolidiertes Cockpit über alle eure Datenquellen?

Unverbindliches Erstgespräch. Wir prüfen Datenquellen, KPIs und Aufwand für eure Lage.

Daten-Cockpit anfragen

Weitere analytische Werkzeuge

Über das Reporting hinaus: KI-Layer und Modelle, die operative Entscheidungen direkt unterstützen, statt nur zu visualisieren.

KI-Marktbeobachtung

KI-Agents scannen täglich Mitbewerber, Preisänderungen, Branchen-News und neue Ausschreibungen. Wöchentliches oder tägliches Briefing per Mail, ohne dass jemand suchen muss.

Lead-Scoring und Anfragen-Triage

Eingehende Anfragen werden klassifiziert, mit Firmendaten angereichert und priorisiert, bevor das Vertriebsteam sie sieht. Erst die heisseste Anfrage, dann der Rest.

Vorhersagemodelle

Bedarfs- und Bestandsprognosen aus Auftragshistorie. Churn-Modelle aus Nutzungsdaten. Saison-Forecasts aus Verkaufs- und Wetterdaten.

MCP-gestützte Datenexploration

Sprachmodelle, die direkt mit ERP, CRM und Data Warehouse reden. Fragen wie «Welche Kunden sind im letzten Quartal eingebrochen?» bekommen eine Antwort, ohne dass jemand SQL schreibt.

Customer Health Scoring

Risikobewertung pro Kunde aus Bestellrhythmus, Reklamationen und Zahlungsverhalten. Frühwarnung, bevor eine Kundenbeziehung kippt.

Performance-Reports nach Mass

Berichte für Geschäftsleitung, Vertrieb, Produktion oder Verwaltungsrat, jeweils mit den richtigen KPIs. Versendet in PDF oder direkt im Tool.

So haben wir es bereits gebaut

Datenpipeline, KI-Layer, Dashboard. In zwei Branchen produktiv im Einsatz.

Eigene Investment-Plattform

SniperScore

Marktdaten → Scoring + KI → Investor-Dashboard

Eigene SaaS-Plattform für Aktien-Analyse: Marktdaten aus öffentlichen APIs und Web-Scrapern, konsolidiert durch eine 14-Layer-Scoring-Engine und mit Claude für qualitative Bewertungen angereichert. Dashboard mit Score-Cockpit, Portfolio-Übersicht und «Ask Claude» Folgefragen. Produktiv im Einsatz.

Operatives Cockpit

Automobilhandel

AutoScout24 → Website → Operatives Cockpit

Fahrzeugbestand kommt live aus AutoScout24, ergänzt mit eigenen Bildern und Texten. Anfragen landen synchron in Mail und Dashboard. Lead-Status, Probefahrt-Termine und Übergaben in einer Oberfläche, mit täglichen KPIs für die Geschäftsleitung.

So läuft es ab

Vier Phasen, die ineinander greifen. Der Zeitrahmen pro Phase hängt vom Umfang ab und wird im Erstgespräch geschätzt.

1

Datenlandschaft

Phase 1

Wir kartieren Quellen: ERP, CRM, Web, Excel-Inseln, externe Feeds. Welche Fragen will die Geschäftsleitung beantworten, welche der Vertrieb, welche die Produktion?

2

Architektur

Phase 2

Datenpipeline-Design mit Schweizer oder EU-Hosting. Definition der Modelle und Dashboards, Festlegung der KPIs, die wirklich entscheidend sind.

3

Modelle und Dashboards

Phase 3

Schrittweise Umsetzung: erst die Konsolidierung, dann KI-Layer und Modelle, zuletzt die Automatisierung der Reports. Mit zweiwöchentlichen Demos.

4

Übergabe

Phase 4

Schulung, Dokumentation und Monitoring. Du kannst die Dashboards selbst erweitern oder mit anderen Partnern weiterarbeiten.

Was du bekommst

  • Eine Datenbasis statt Excel-Geschiebe zwischen Abteilungen
  • Geschäftsleitungs-Cockpit mit den fünf KPIs, die wirklich zählen
  • Marktbeobachtung ohne tägliches Suchen und Klicken
  • Pipeline-Priorisierung, die der Vertrieb tatsächlich nutzt
  • Vorhersagen für Bestand, Saison und Kundenrisiko
  • Sprachmodelle, die mit deinen Daten arbeiten, nicht nur über sie
  • Wöchentlicher Management-Report ohne manuellen Aufwand
  • Schweizer Hosting oder Enterprise-APIs mit Trainings-Ausschluss

Systeme und Stack

ClaudeGPTMCPAbacusBexioProALPHASAP Business OneHubSpotSalesforceBigQueryGrafanaPythonPostgreSQLGA4Search Console
Gespräch vereinbaren

Unverbindliche Beratung

Wie KI-Analysen laufen, ohne dass Kundendaten das Haus verlassen, liest du im Beitrag KI ohne Kundendaten: Tokenisierung.

Auf einen Blick

Was
Datenintegration und BI für KMU: Dashboards und automatische Wochenreports aus ERP, CRM und Web, ergänzt mit KI-Analysen für Marktbeobachtung und Lead-Scoring.
Für wen
Geschäftsleitungen von Schweizer KMU, die Entscheidungen auf konsolidierte Zahlen statt Bauchgefühl stützen wollen.
Preis
Fixofferte nach kostenlosem Erstgespräch; Einstieg über den kostenlosen 10-Tage-Prototyp möglich.
Region
Ganze Schweiz, remote; Sitz in Reinach AG.

Häufige Fragen zu Datenintegration & BI

Das hören wir am häufigsten. Hier die Antworten.

Wie läuft eine Datenintegration für ein KMU ab?
In vier Schritten: Erst inventarisieren wir, welche Daten wo liegen (ERP, CRM, Webshop, Excel, SaaS-Tools wie SeaTable). Dann definieren wir das Zielbild: welche Kennzahlen die Geschäftsleitung wirklich braucht. Anschliessend bauen wir die Anbindungen über die APIs der Systeme, ohne die Quellsysteme zu verändern. Am Ende steht ein Dashboard oder Wochenreport, der automatisch aktuell bleibt. Auch die Einführung neuer Tools (z. B. SeaTable als flexible Datenbank) begleiten wir inklusive Anbindung an die bestehende Systemlandschaft.
Was sind typische analytische Use-Cases für Schweizer KMUs?
Konsolidierte BI-Dashboards aus ERP, CRM und Webdaten, Lead-Scoring und Priorisierung eingehender Anfragen, KI-Marktbeobachtung von Mitbewerbern und Branchen-News, Bedarfs- und Bestandsprognosen, Churn-Modelle aus Nutzungsdaten und automatische Geschäftsleitungs-Reports jeden Montagmorgen. Reine Workflow-Automatisierung (E-Mail-Triage, Dokumenten-Extraktion) gehört thematisch zur ERP- & API-Integration (Intern verbinden).
Welche AI-Modelle und Tools nutzt ihr?
Claude (Anthropic), OpenAI GPT-5 und Gemini, je nach Anwendungsfall. Orchestrierung über MCP-Server und eigene Python- oder TypeScript-Integrationen, keine Zapier- oder Workflow-Builder-Plugins, damit Kosten, Latency und Datenhoheit unter Kontrolle bleiben. Wir evaluieren Modelle nach Qualität, Kosten und Datenschutz, nicht nach Hype.
Wie schützt ihr sensible Unternehmensdaten?
Zwischen Sprachmodell und deinen Apps sitzt ein Privacy-Gateway, das feldweise filtert und sensible Werte tokenisiert: Das Modell sieht «Kunde_8f31» statt «Hans Müller, hans@firma.ch». API-Zugriffe an Claude, ChatGPT oder Gemini laufen über API-/Business-Tarife mit vertraglicher Zusicherung, dass Inputs nicht für Modell-Training verwendet werden. Bei besonders sensiblen Daten (Gesundheit, Finanzen) setzen wir selbst gehostete Modelle wie Llama oder Mistral auf Schweizer Infrastruktur ein. Alle Auftragsbearbeitungsverträge nach nDSG.
Was kostet eine typische AI-Integration?

Drei Grössenordnungen, je nach Umfang und Datenkomplexität:

TierBeispielInvestition
KleinE-Mail-Triage, Dokumenten-Extraktion, einzelner AI-Workflowab CHF 3'000
Mittel3 bis 4 Datenquellen, 2 bis 3 Dashboards, 1 bis 2 AI-KomponentenCHF 10'000 bis 30'000
FlagshipKonsolidiertes Data Warehouse, Multi-Cockpit-Dashboard, AI-Layer, MCP-Integrationab CHF 35'000 (auf Anfrage)

Dazu kommen laufende Kosten für Hosting, API-Gebühren für Sprachmodelle und Monitoring, je nach Volumen und Setup. Wir zeigen dir vorab eine realistische ROI-Schätzung.

Wir wollen ein Dashboard auf unserer Domain. Wie sicher ist das?

Das Dashboard läuft als Progressive Web App auf eurer Subdomain (z. B. dashboard.firma.ch) hinter einem Zero-Trust-Gateway. Aufruf ist erst möglich nach Anmeldung mit Single Sign-On und Multifaktor-Authentifizierung. Zwei Varianten, je nach Anforderung an Datenresidenz:

VarianteWie es funktioniertGeeignet für
Cloudflare AccessCloudflare als Zugriffs-Layer vor dem Dashboard: Single Sign-On mit Google Workspace, Microsoft 365 oder Einmalcode per E-Mail, Multifaktor-Authentifizierung und Audit-Protokoll standardmässig. Kostenlos bis 50 Nutzer.Schweizer KMU, die schnell starten wollen und keine strengen Vorgaben gegen US-Anbieter im Datenpfad haben.
Authelia self-hosted (CH/EU)Open-Source-Identitätsanbieter auf eurer Infrastruktur, gleicher Zero-Trust-Ansatz. Alles bleibt in der Schweiz oder EU. Wir richten das auf eurem Caddy-Server ein.Unternehmen mit strengen Datensouveränitäts-Anforderungen, regulierte Branchen, Behördenkontext.

Beide Varianten kombinieren wir mit Zugriffskontrolle auf Datensatz-Ebene in der Datenbank, sodass jede Nutzerin nur die Daten sieht, für die sie berechtigt ist. Audit-Protokolle zeigen, wer welche Kennzahl wann aufgerufen hat. Relevant für die Pflichten unter dem Schweizer Datenschutzgesetz (nDSG) und der EU-DSGVO.