Seit 2019 entwickeln wir Lösungen für vollständige Geschäftsübersicht
Wir haben diese Plattform entwickelt, weil wir in zahlreichen Unternehmen dieselbe Herausforderung sahen: Daten existieren in Silos, Entscheidungen basieren auf unvollständigen Informationen, strategische Planung erfolgt basierend auf veralteten Berichten. Diese Situation kostet Unternehmen Chancen und erhöht Risiken messbar.
Über 150 Unternehmen nutzen heute diese Plattform für strategische Entscheidungen
Mehr als 450 Datenquellen wurden in bestehende Infrastrukturen integriert
Implementierungen in Deutschland, Österreich und Schweiz aktiv
Unternehmen befähigen, Entscheidungen basierend auf vollständiger Datentransparenz zu treffen. Technologie soll Komplexität reduzieren, nicht erhöhen. Implementierungen müssen messbare Verbesserungen liefern.
Eine Zukunft, in der strategische Entscheidungen nicht auf Annahmen basieren sondern auf konsolidierten Fakten. Jedes Unternehmen sollte vollständige Transparenz über seine Situation haben.
Wir nutzen moderne Technologien, aber nur wenn sie konkrete Probleme lösen. KI ist Werkzeug, kein Selbstzweck. Jede Innovation muss messbare Verbesserungen liefern für reale Geschäftsanforderungen.
Falsche Daten führen zu falschen Entscheidungen. Wir investieren erheblich in Datenvalidierung und Qualitätssicherung. Lieber weniger Daten mit hoher Genauigkeit als viele Daten mit Unsicherheit.
Kunden verstehen, wie Analysen entstehen und welche Daten zugrunde liegen. KI-Modelle sind keine Blackbox. Wir dokumentieren Algorithmen, Annahmen und Einschränkungen vollständig.
Erfolgreiche Implementierungen entstehen in Zusammenarbeit. Wir liefern Technologie und Methodik, Kunden bringen Geschäftsverständnis ein. Langfristige Beziehungen sind wichtiger als einzelne Projekte.
Von Gründung bis heute: Meilensteine unserer Plattform
Nach zweijähriger Forschung wurde die Grundarchitektur entwickelt. Erste Prototypen integrierten SAP, Salesforce und grundlegende Datenbanken. Algorithmen für deskriptive Analytik wurden implementiert. Drei Pilotprojekte mit mittelständischen Unternehmen begannen. Konzept wurde validiert, technische Machbarkeit bestätigt.
Prädiktive Modelle wurden in die Plattform integriert. Maschinelles Lernen für Vorhersagen wurde produktionsreif. Erste größere Implementierung mit 500 Mitarbeitern erfolgreich abgeschlossen. Automatische Skalierung der Infrastruktur wurde implementiert. Team wuchs auf 25 Personen.
Expansion nach Österreich und Schweiz erfolgte. Über 100 Unternehmen nutzten die Plattform aktiv. Partnerschaften mit großen ERP-Anbietern wurden geschlossen für tiefere Integration. Neue Branchenmodule für Produktion, Handel und Dienstleistung wurden entwickelt. Durchschnittliche Implementierungszeit sank auf 18 Monate.
Über 150 aktive Implementierungen laufen heute. Neue Generation KI-Modelle mit verbesserter Genauigkeit wurde deployed. Real-Time-Streaming für Sekundenaktualität ist Standard. Automatische Anomalieerkennung warnt proaktiv vor Abweichungen. Cloud-native Architektur ermöglicht globale Skalierung. Entwicklung fokussiert auf erweiterte Szenariomodellierung.
Erfahrung in Datenwissenschaft und Unternehmensanwendungen
Promotion Wirtschaftsinformatik TU München
Enterprise Software Strategy
VP Product bei SAP
Verantwortet strategische Ausrichtung und Geschäftsentwicklung. Fokus auf langfristige Partnerschaften und nachhaltige Unternehmensführung.
Promotion Informatik ETH Zürich
Distributed Systems Architecture
Lead Architect bei IBM
Leitet technologische Entwicklung und Architektur. Fokus auf Skalierbarkeit, Sicherheit und Innovation.
Professur Machine Learning LMU München
Predictive Analytics
Research Scientist bei Google
Verantwortlich für KI-Entwicklung und Forschung. Fokus auf prädiktive Modelle und neue Algorithmen.
Master Business Administration WHU Vallendar
Customer Success Management
Director Customer Success bei Salesforce
Leitet Kundenbeziehungen und Implementierungsprojekte. Fokus auf Kundenerfolg und langfristige Zufriedenheit.