Data Engineering & Automation für den Mittelstand
Manuelle Datenprozesse kosten Zeit, verursachen Fehler
und bremsen wichtige Entscheidungen.
Daten werden in vielen Unternehmen noch manuell zwischen Systemen übertragen, aufbereitet und bereitgestellt. Das bindet Ressourcen, verzögert Informationen und erhöht das Risiko von Fehlern.
Mit Data Engineering & Automation entwickeln wir automatisierte Datenprozesse, Integrationen und Datenpipelines, die Informationen zuverlässig, aktuell und ohne manuelle Zwischenschritte für Reporting,
Analysen und operative Prozesse bereitstellen.
✓ Automatisierte Datenflüsse statt manueller Routinen ✓ Höhere Datenqualität durch standardisierte Prozesse
✓ Aktuelle Informationen für Reporting, Analysen und operative Prozesse
Warum manuelle Datenprozesse Zeit und Ressourcen binden
Täglich werden Daten zwischen unterschiedlichen Systemen übertragen, aufbereitet oder verarbeitet. Häufig erfolgen diese Arbeitsschritte noch manuell, obwohl sie sich in vielen Fällen automatisieren lassen.
Dadurch entstehen wiederkehrende Routineaufgaben, vermeidbare Fehler und Verzögerungen, die Zeit und Ressourcen binden und die Verfügbarkeit verlässlicher Informationen beeinträchtigen.
Manuelle Datenübertragungen
Daten werden regelmäßig zwischen ERP-, CRM- oder Fachsystemen exportiert, importiert oder in Excel-Dateien zusammengeführt. Diese wiederkehrenden Arbeitsschritte binden Zeit und erhöhen das Risiko manueller Fehler.
Wiederkehrende Routineaufgaben
Dieselben Daten werden täglich oder wöchentlich mehrfach verarbeitet, kontrolliert oder übertragen. Wertvolle Ressourcen fließen in wiederkehrende Tätigkeiten statt in wertschöpfende Aufgaben.
Verzögerte Informationen
Kennzahlen und Berichte stehen häufig erst nach manueller Aufbereitung zur Verfügung. Entscheidungen basieren dadurch nicht immer auf aktuellen Informationen.
Fehler durch manuelle Verarbeitung
Jeder zusätzliche Bearbeitungsschritt erhöht das Risiko von Übertragungsfehlern, Inkonsistenzen oder unvollständigen Datensätzen.
Hoher Pflegeaufwand
Neue Datenquellen oder Prozessänderungen erfordern zusätzliche manuelle Anpassungen und machen bestehende Abläufe zunehmend aufwendiger.
Begrenzte Automatisierung
Fehlende Datenpipelines und automatisierte Workflows erschweren es, Prozesse effizient zu skalieren und Informationen ohne Zeitverlust bereitzustellen.
Automatisierte Datenprozesse reduzieren diese manuellen Aufwände und schaffen zuverlässige Datenflüsse für Reporting, Analysen und operative Prozesse.
Mehr Effizienz durch automatisierte Datenprozesse
Automatisierte Datenprozesse sorgen dafür, dass Informationen zuverlässig,
aktuell und ohne manuelle Zwischenschritte dort bereitstehen, wo sie benötigt werden.
Automatisierte Datenflüsse und standardisierte Prozesse reduzieren Fehlerquellen, automatisieren wiederkehrende Aufgaben und schaffen die Grundlage für effiziente Geschäftsprozesse und fundierte Entscheidungen.
Skalierbare Datenprozesse
Automatisierte Prozesse lassen sich leichter auf weitere Datenquellen, Systeme und Anwendungsfälle ausweiten, ohne dass der manuelle Aufwand im gleichen Maß steigt.
Höhere Datenqualität
Standardisierte Datenprozesse reduzieren Fehlerquellen und sorgen für konsistente, nachvollziehbare und aktuelle Informationen.
Schnellere Abläufe
Automatisierte Datenverarbeitung verkürzt Durchlaufzeiten und stellt aktuelle Informationen schneller zur Verfügung.
Entlastung der Fachbereiche
Wiederkehrende Routineaufgaben entfallen, sodass Mitarbeitende mehr Zeit für wertschöpfende Tätigkeiten und fundierte Entscheidungen gewinnen.
Automatisierte Datenflüsse
Daten werden automatisch zwischen Anwendungen übertragen und dort bereitgestellt, wo sie für Prozesse, Auswertungen und Entscheidungen benötigt werden.
Wie lässt sich ein konkreter Datenprozess automatisieren?
Im nächsten Abschnitt zeigen wir, wie Sie mit unserer Data Engineering & Automation Solution einen klar abgegrenzten Use Case automatisieren und produktiv nutzbar machen.
Ihr Einstieg in Data Engineering & Automation
Sie möchten einen konkreten Datenprozess automatisieren und dadurch manuellen Aufwand reduzieren?
Die Data Engineering & Automation Solution setzt genau dort an. Wir definieren einen klar abgegrenzten Use Case, automatisieren den entsprechenden Datenprozess und bringen ihn zuverlässig in den produktiven Betrieb.
In ca. 4–6 Wochen erhalten Sie einen produktiv nutzbaren automatisierten Datenprozess. Inklusive Datenpipeline, Validierung, Monitoring und Übergabe in den Betrieb.
Data Engineering & Automation Solution
Ein klar definierter Datenprozess, automatisiert und produktiv nutzbar.
Das Ergebnis
✓ Automatisierter Datenfluss für einen definierten Use Case
✓ Datenpipeline inklusive Verarbeitung und Validierung
✓ Automatisierte Ausführung ohne manuelle Zwischenschritte
✓ Fehlerbehandlung sowie Monitoring und Logging
✓ Dokumentation und Übergabe in den Betrieb
✓ Kurze Einweisung der verantwortlichen Personen
Typische Use Cases
- Automatisierter Management-Report
- Datenübertragung zwischen zwei Systemen
- Automatisierter Datenimport
- Zusammenführung definierter Datenquellen
- Regelmäßige Datenaufbereitung für BI
- Automatisierte Validierung eines Datenbestands
Bewusst nicht enthalten: Komplette Data-Platform-Implementierung, umfangreiche Systemmigrationen, mehrere unabhängige Use Cases, unlimitierte Datenquellen, die vollständige Ablösung bestehender Systeme oder umfangreiche Individualsoftware.
Weitere Datenprozesse können anschließend als eigenständige Automation Cases oder individuelle Projekte umgesetzt werden.
ca. 4–6 Wochen · 16.900 € netto
Unsere Leistungen im Bereich Data Engineering & Automation
Wir entwickeln automatisierte Datenflüsse, Integrationen und Prozesse, die Informationen zuverlässig
zwischen Systemen bewegen, verarbeiten und bereitstellen.
Datenintegration & Schnittstellen
Daten zuverlässig zwischen unterschiedlichen Systemen austauschen.
Wir verbinden ERP-, CRM- und Fachsysteme und schaffen stabile Schnittstellen für einen automatisierten Datenaustausch.
Workflow-Automatisierung
Wiederkehrende Abläufe ohne manuelle Zwischenschritte ausführen.
Wir automatisieren definierte Arbeits- und Datenprozesse, damit wiederkehrende Aufgaben zuverlässig und effizient ablaufen.
Datenpipelines entwickeln
Daten automatisiert erfassen, verarbeiten und bereitstellen.
Wir entwickeln skalierbare Datenpipelines, die Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführen und für weitere Anwendungen bereitstellen.
ETL- und ELT-Prozesse
Daten strukturiert aufbereiten und für die weitere Nutzung verfügbar machen.
Wir konzipieren und implementieren Prozesse für Extraktion, Transformation und Bereitstellung von Daten.
Geschäftsprozesse automatisieren
Manuelle Prozessschritte durch automatisierte Abläufe ersetzen.
Wir identifizieren geeignete Prozessschritte und integrieren Automatisierungen in bestehende Geschäfts- und Systemlandschaften.
Datenqualität & Prozess-überwachung
Datenflüsse nachvollziehbar und zuverlässig betreiben.
Wir integrieren Validierungen, Fehlerbehandlung, Monitoring und Logging, damit Probleme früh erkannt und Datenprozesse transparent betrieben werden können.
Je nach Ausgangssituation können einzelne Leistungen gezielt eingesetzt oder
zu einer umfassenden Lösung kombiniert werden.
Von der einzelnen Schnittstelle bis zur automatisierten Datenpipeline entwickeln wir die passende Lösung für Ihre Anforderungen.
Wie automatisieren wir Ihre Datenprozesse?
Im nächsten Abschnitt zeigen wir, wie wir von der Analyse bestehender Abläufe
bis zur produktiven Umsetzung gemeinsam vorgehen.
So entwickeln wir automatisierte Datenprozesse
Automatisierte Datenprozesse entstehen dort, wo bestehende Abläufe, Datenquellen und technische Anforderungen zusammen betrachtet werden.
Wir beginnen mit dem Verständnis des bestehenden Prozesses und identifizieren die Schritte, bei denen Automatisierung den größten Nutzen schafft. Darauf aufbauend entwickeln und implementieren wir einen zuverlässigen Datenfluss, der sich in Ihre bestehende Systemlandschaft integrieren lässt.
Unser Vorgehen orientiert sich an der Kenny Method und wird an den jeweiligen Use Case,
die vorhandenen Systeme und den Umfang des Vorhabens angepasst.
1. Verstehen
Datenprozesse analysieren
Wir betrachten bestehende Abläufe, Datenquellen und beteiligte Systeme und identifizieren manuelle Arbeitsschritte, Fehlerquellen und Automatisierungspotenziale.
2. Ausrichten
Automatisierungsziele und Anforderungen definieren
Wir klären, welche Ziele mit der Automatisierung erreicht werden sollen, welche Anforderungen bestehen und welche Prozessschritte den größten Nutzen bieten.
3. Gestalten
Datenflüsse und Automatisierung konzipieren
Wir definieren, wie Daten zwischen den beteiligten Systemen fließen sollen und welche Verarbeitung, Validierung und Transformation dafür erforderlich ist.
4. Umsetzen
Automatisierungen implementieren
Wir entwickeln die notwendigen Schnittstellen, Datenpipelines und automatisierten Prozessschritte und integrieren sie in die bestehende Systemlandschaft.
5. Befähigen
Betrieb und Verantwortlichkeiten etablieren
Wir schaffen die Grundlage für einen zuverlässigen Betrieb mit Monitoring, Logging und Dokumentation und sorgen dafür, dass die verantwortlichen Personen den Prozess sicher betreiben können.
6. Weiterentwickeln
Datenprozesse kontinuierlich verbessern
Wir betrachten Betrieb und Nutzung des automatisierten Prozesses und identifizieren Möglichkeiten für weitere Optimierungen, zusätzliche Datenquellen oder neue Automatisierungsfälle.
Wie sich manuelle Datenprozesse durch gezielte Automatisierung konkret verbessern lassen, zeigen unsere Praxisbeispiele.
Praxisbeispiele zu Data Engineering &
Automation aus dem Mittelstand
Anonymisierte Praxisbeispiele zeigen, wie Unternehmen manuelle Datenprozesse automatisiert,
Datenflüsse zuverlässig aufgebaut und wiederkehrende Aufgaben reduziert haben.
Automatisierung muss dabei nicht bedeuten, bestehende Systeme oder Prozesse vollständig zu ersetzen. Häufig lässt sich bereits ein klar abgegrenzter Datenprozess gezielt automatisieren und dadurch spürbar verbessern.
Häufige Fragen zu Data Engineering & Automation
Wir analysieren bestehende Datenprozesse, beteiligte Systeme und manuelle Arbeitsschritte. Dabei betrachten wir insbesondere Wiederholbarkeit, manuellen Aufwand, Fehleranfälligkeit und den wirtschaftlichen Nutzen einer Automatisierung.
So lässt sich priorisieren, welche Prozesse sich für eine Automatisierung besonders eignen und welchen konkreten Nutzen sie für Ihr Unternehmen schaffen können.
Besonders geeignet sind wiederkehrende, klar definierte Prozesse mit hohem manuellem Aufwand oder regelmäßigem Datenaufkommen. Dazu gehören beispielsweise Datenübertragungen zwischen Systemen, regelmäßige Datenaufbereitungen, Reports, Importe oder automatisierte Validierungen. Entscheidend ist nicht allein der technische Aufwand, sondern der konkrete Nutzen für Ihr Unternehmen.
Ja. Data Engineering & Automation setzt in der Regel auf der bestehenden Systemlandschaft auf.
Wir prüfen, welche Systeme, Schnittstellen und Datenquellen bereits vorhanden sind und wie diese sinnvoll integriert werden können. Ziel ist es, bestehende Investitionen zu nutzen und nur dort Anpassungen vorzunehmen, wo sie für eine zuverlässige Automatisierung erforderlich sind.
Nein. Eine vollständige Data Platform ist nicht zwingend Voraussetzung für die Automatisierung eines konkreten Datenprozesses. Einzelne Datenflüsse und Integrationen können auch auf Basis bestehender Systeme umgesetzt werden. Wenn mehrere Datenquellen, zahlreiche Prozesse oder wachsende Anforderungen zusammenkommen, kann eine Data Platform langfristig die passende technische Grundlage schaffen.
Data Engineering & Automation eignet sich für Unternehmen, in denen Daten regelmäßig manuell übertragen, aufbereitet oder zwischen verschiedenen Systemen ausgetauscht werden. Besonders relevant ist der Ansatz, wenn wiederkehrende Aufgaben Zeit binden, Fehler entstehen oder aktuelle Informationen nicht zuverlässig und zeitnah bereitgestellt werden können.
Die Dauer hängt vom Umfang des Use Cases, der bestehenden Systemlandschaft und den technischen Anforderungen ab.
Die Data Engineering & Automation Solution ist als klar abgegrenzter Einstieg auf etwa 4–6 Wochen ausgelegt. Umfangreichere Automatisierungen, mehrere Datenquellen oder komplexere Integrationen können entsprechend mehrere Projektphasen umfassen.
Die standardisierte Data Engineering & Automation Solution kostet 16.900 € netto und umfasst einen klar definierten produktiven Use Case.
Für umfangreichere Automatisierungen, mehrere Use Cases oder komplexere Integrationen wird der Umfang individuell auf Basis Ihrer Anforderungen festgelegt.
Noch nicht sicher, wo Sie ansetzen sollten?
Sie wissen, dass Sie Ihre Datenorganisation weiterentwickeln möchten,
aber noch nicht, welche Data Solution zu Ihrer Situation passt?
Im Kenny Discovery analysieren wir Ihre Ausgangssituation, identifizieren relevante Handlungsfelder
und zeigen Ihnen, wo Sie sinnvoll ansetzen können.
Manuelle Datenprozesse kosten Zeit, binden Ressourcen und erhöhen das Risiko von Fehlern. Häufig lässt sich bereits durch die gezielte Automatisierung einzelner Prozesse eine deutliche Verbesserung erreichen, ohne bestehende Systeme grundlegend verändern zu müssen.
In einem unverbindlichen Erstgespräch betrachten wir gemeinsam Ihre aktuelle Situation und besprechen, welcher Datenprozess sich für eine Automatisierung eignet und welcher nächste Schritt sinnvoll ist.
Sie erhalten eine erste fachliche Einschätzung und konkrete Handlungsempfehlungen. Unabhängig davon, ob daraus ein gemeinsames Projekt entsteht.
Wählen Sie einfach einen passenden Termin für ein unverbindliches Erstgespräch.
Automatisierte Datenflüsse schaffen die Grundlage
für aussagekräftige Kennzahlen
Automatisierte Datenprozesse sorgen dafür, dass Informationen zuverlässig und aktuell bereitstehen. Darauf aufbauend können Kennzahlen, Reports und Dashboards entstehen, die fundierte Entscheidungen im Unternehmen unterstützen.