Klarheit für komplexe
Datenlandschaften
inics hilft Unternehmen, komplexe Datenlandschaften belastbar einzuordnen, tragfähige Entscheidungen vorzubereiten und Umsetzung realistisch anschlussfähig zu machen.
Wenn Einordnung wichtiger wird als das nächste Projekt
Unklare
Plattformentscheidung
Die Entscheidung steht im Raum, aber Kriterien, Folgen und Verantwortlichkeiten sind nicht sauber vergleichbar.
Entscheidung klärenProjekt
ohne Wirkung
Das Projekt läuft, aber Vertrauen in Richtung und Ergebnis sinkt
Projekt einordnenKI ohne
Grundlage
KI steht auf der Agenda, aber Anwendungsfälle, Datenbasis und Umsetzbarkeit sind nicht geklärt.
KI-Grundlage prüfenGewachsene
Komplexität
Die Landschaft wächst und jede neue Entscheidung
wird langsamer, riskanter und teurer.
Drei Einstiege, bevor aus Unsicherheit Aktionismus wird
Nicht jede Situation braucht sofort die nächste Maßnahme.
Manchmal braucht es zuerst den passenden Einstieg:
Architektur einordnen, Entscheidung vorbereiten oder ein Vorhaben stabilisieren.
Architecture
Review
Bewertet Architektur, Risiken
und Optionen.
Ergebnis:
Architektur-Lagebild und
priorisierte Optionen
Decision
Session
Bringt Struktur in komplexe Entscheidungen.
Ergebnis:
Entscheidungsmatrix und
nächster Schritt
Rescue
Review
Bringt festgefahrene Projekte wieder in Bewegung.
Ergebnis:
Ursachenbild und
Stabilisierungspfad
Wie aus Unsicherheit Klarheit wird
Ausgangslage
klären
Risiken sichtbar machen
Optionen
strukturieren
Prioritäten klären
Den nächsten Schritt so vorbereiten
dass er in der Praxis trägt
Vom Entscheidungsdruck zur tragfähigen Umsetzung
Wir bereiten Entscheidungen so vor, dass sie auch in der Umsetzung tragen.
Auf Wunsch begleiten wir die Umsetzung bis in Architektur, Stabilisierung und Betrieb.
• Architektur & Datenplattformen
• BI & Analytics
• Stabilisierung & Modernisierung
Vertrauen entsteht dort,
wo Entscheidungen wirken
Analytics Migration
- Lizenzkosten halbiert
Azure/ Databricks-Migration in 6 Monaten, 50 % weniger Lizenzkosten und eine moderne Grundlage für Analytics- und KI-Anwendungen.
Zur Success-Story
BI-Modernisierung – vom Konzept bis in den Betrieb
Qlik-/SAP-BI-Umgebung modernisiert, die Nutzung von 50 auf 900 tägliche Anwender gesteigert und den Betrieb langfristig stabilisiert.
Zur Success-StoryDas sagen unsere Kunden
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Name
„Der NPrinting Workshop hat uns insgesamt sehr gut gefallen. Insbesondere, dass wir direkt in unseren Systemen sowohl mit Live-Daten als auch mit aufbereiteten Daten testen konnten.“
Controlling & Reporting, MediaMarktSaturn
„Erst durch die strategische Beratung von inics haben wir das volle Potenzial von BI entdeckt. So konnten wir zuvor unbeachtete Prozesse optimieren und bessere Entscheidungen im Einklang mit unseren Unternehmenszielen treffen. Dies führte zu erheblichen monetären und qualitativen Verbesserungen.“
Stefan Schnarr, Teamleiter BI/CRM - Adler Modemärkte
„inics hat bewiesen, dass sie BI-Projekte von anderen Dienstleistern übernehmen können. Dank der großen Erfahrung und Kompetenz konnte unser Qlik-Projekt zur Freude aller Beteiligten noch erfolgreich abgeschlossen werden.“
Nico Alf, Teamleiter internationales Controlling und Stiftungsverwaltung, Zoologische Gesellschaft Frankfurt
„Die individuellen Workshops mit inics haben uns schnell befähigt, selbstständig und erfolgreich an unseren BI-Themen zu arbeiten. Ihre praxisnahe Unterstützung ermöglichte es uns, komplexe Aufgaben souverän zu bewältigen.“
Axel Meißner, Leiter Controlling, perma-tec GmbH & Co. KG
„Dank der Expertise und dem starken Engagement von inics haben wir nun eine extrem stabile, skalierbare und zuverlässige BI-Umgebung geschaffen.“
Christian Zander, Head of Reporting & Data Analytics, KiK
„Dank inics konnten wir unsere BI-Landschaft nachhaltig optimieren, Kosten deutlich reduzieren und sind nun bestens auf zukünftige digitale und KI-getriebene Herausforderungen vorbereitet.“
Luka Bebensee, Operations Partner - Head of Quantoo/TMG
Erst einordnen. Dann den passenden nächsten Schritt wählen.
Wenn Daten-, Plattform- oder KI-Entscheidungen schwieriger werden oder Projekte nicht die gewünschte Wirkung entfalten, klären wir gemeinsam, welcher Einstieg jetzt sinnvoll ist.
Thomas Howert
Co-Founder & Senior Advisor
für BI-, Datenprojekte und Technologieentscheidungen
Wissenswertes vom inics-Blog
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Der Analytics Agent arbeitet bereits in Ihrem Unternehmen
Das Problem: Der größte Teil dieses Wissens steckt noch immer in den Köpfen einzelner Menschen. In vielen Unternehmen ist das, was einem Analytics Agent am nächsten kommt, noch immer eine Person. Der Analyst, der weiß, welchem Dashboard die Fachbereiche tatsächlich vertrauen. Die Controllerin, die sich daran erinnert, warum eine bestimmte Margenlogik gefährlich ist. Der BI-Berater, der erlebt hat, dass dieselbe einfache Kennzahl in drei Quellsystemen drei unterschiedliche Bedeutungen haben kann. Die Data Engineerin, die weiß, welche Tabelle existiert und warum sie für die konkrete Frage trotzdem nicht verwendet werden sollte.
Von Reporting zu Decision Support - Warum adaptive Orientierung zählt, wenn der KPI-Autopilot versagt
Allzu oft wurde so getan, als würden genug Daten, genug Dashboards und genug Automatisierung irgendwann dazu führen, dass Entscheidungen sich fast von selbst ergeben. Das war schon immer zu kurz gedacht. Sobald man aber aufhört, datengestütztes Arbeiten mit Entscheidungsautomatisierung zu verwechseln, wird die eigentliche Frage deutlich praktischer: Was hilft einer Organisation tatsächlich dabei, bessere Entscheidungen zu treffen, wenn das bisherige Deutungsmodell an Tragfähigkeit verliert?
Was „data-driven“ wirklich heißt, wenn gewohnte Muster nicht mehr tragen
Teil 1: Warum „data-driven“ so oft mit Entscheidungsautomatik verwechselt wurde und was zählt, wenn vertraute Signale nicht mehr reichen.
Data Mesh, Data Meh? Warum viele Unternehmen ihre BI- und Datenorganisation gerade neu bewerten müssen
Vor ein paar Jahren war Data Mesh für viele Unternehmen vor allem ein starkes Zielbild. Mehr Ownership in den Domänen, weniger zentrale Engpässe, mehr Produktdenken, mehr Skalierbarkeit. Auf Strategiefolien klang das modern, ambitioniert und längst überfällig.
AI Use Case Inventar und Governance - Portfolio, Rollen, Pflichten
Teil 3/3 schließt die Reihe mit der Frage, die in der Praxis oft als Erstes beantwortet werden muss:
Traceability by Design: Auditfähigkeit ist Architektur, nicht Dokumentation
Teil 2/3 der Reihe zum EU AI Act. Im ersten Teil ging es um Datenqualität. Teil 2 baut darauf auf. Denn selbst mit guten Daten kommt im Alltag fast immer dieselbe Frage:
EU AI Act Art. 10: Datenqualität, die Prüfungen standhält
Was Data Engineering vor dem Start der High Risk Regeln liefern muss (Teil 1/3). In vielen Organisationen war Datenqualität lange ein Hygiene Thema: Wichtig, aber selten entscheidend. Mit dem Start der High Risk Regeln wird sie prüfbar und muss messbar, steuerbar und belegbar im Betrieb sein.
Marktkorrektur als strategische Chance
Warum Ownership und Stabilität die neuen Leitwährungen im BI- & Analytics-Umfeld sind.
Die Cloud-Kostenkrise 2025: Warum Data-, BI- und AI-Teams spätestens 2026 handeln müssen
Das Cloud-Kostenmanagement ist 2025 faktisch kollabiert und fast niemand war darauf vorbereitet. Laut Flexera geben 84 % der Unternehmen an, dass Cloud-Kostenoptimierung inzwischen ihre größte Cloud-Herausforderung ist.¹ BCG berichtet, dass bis zu 30 % der Cloud-Ausgaben verschwendet werden.² TechRadar zeigt: 94 % der IT-Führungskräfte kämpfen weiterhin mit Kostenoptimierung und mangelnder Kostentransparenz.³ Diese Zahlen prägen das Jahr und entsprechen exakt dem, was wir in Dutzenden BI-, Data-Engineering- und AI-Umgebungen gesehen haben. Clouds sind unvorhersehbar geworden und Unvorhersehbarkeit ist inzwischen ein finanzielles Risiko.
Wenn Erfolg keine feste Zahl hat - Erfolgsmessung in einer nicht-deterministischen Datenwelt
In klassischen BI-Systemen schien Erfolg oft einfach messbar: Ein Dashboard spart Zeit, automatisiert Berichte, senkt Fehlerquoten. Doch auch dort war die Bewertung nie wirklich eindeutig. Wie bemisst man zum Beispiel eine bessere Entscheidung? Oder den Wert von Erkenntnissen, die verhindern, dass ein Fehler überhaupt entsteht? Schon in der klassischen BI ging es letztlich um mehr als Zahlen: um Entscheidungsqualität und Wirkung.
Databricks AI/BI Genie und die Zukunft der Business Intelligence
Wir erleben gerade eine neue Welle in Business Intelligence (BI): Die Grenze zwischen klassischem Dashboarding und natürlicher Dateninteraktion verschwimmt.
Datenkrimi: Weiße Ware, rote Zahlen
Tatort: Rampe - ein Datenkrimi über fehlendes Controlling, Alibis und die Spurensicherung von Zahlen
Microsoft Fabric ist bequem – aber Bequemlichkeit hat ihren Preis
Microsoft Fabric gilt derzeit als die neue All-in-one-Lösung im BI-Universum. Eine Plattform, die Integration, Transformation und Reporting in einer Oberfläche vereint, mit dem Versprechen, endlich Schluss zu machen mit Datensilos, Systembrüchen und komplizierten Architekturen.
Pretty Charts: Warum Hicherts Prinzipien in moderner Business Intelligence noch immer zählen
Business Intelligence (BI) hat sich dramatisch weiterentwickelt. Heute gibt es KI-gestützte Forecasts, Anomalieerkennung und Self-Service-Tools in nahezu jedem Unternehmen. Und doch: In vielen Organisationen sind Dashboards komplexer geworden, nicht nützlicher. Führungskräfte wollen keine visuellen Feuerwerke. Sie wollen klare BI-Reports. Genau deshalb sind die IBCS-Prinzipien von Rolf Hichert – entwickelt lange vor „Augmented Analytics“ – auch in der modernen BI-Welt mit Microsoft Fabric, Databricks und Qlik hochrelevant.
Daten sind entscheidend. Aber Menschen entscheiden.
Business Intelligence (BI) ist heute technologisch so stark wie nie. Plattformen wie Microsoft Fabric, Databricks und Qlik liefern integrierte Pipelines, Governance und KI-gestützte Insights in einer Dimension, die vor wenigen Jahren undenkbar war. Und trotzdem scheitern viele BI-Projekte. Nicht, weil die Daten unzuverlässig sind. Sondern, weil die menschliche Seite von BI zu wenig Beachtung findet. Hier ist die typische Leadership-Reise jeder BI-Initiative, und die Stellen, an denen sie ins Stocken gerät.
Die Auswirkungen des EU AI Act auf Business Intelligence
Der EU Artificial Intelligence Act ist das weltweit erste umfassende KI-Gesetz. Es reguliert nicht jedes Dashboard, hat aber erhebliche Auswirkungen auf Business Intelligence, sobald KI-Funktionen im Spiel sind.
Critical Path Thinking: Datenpipelines wie ein Orchester dirigieren
Der CFO kümmert sich nicht darum, ob 200 Tabellen rechtzeitig neu geladen werden. Ihn interessiert, ob die GuV vor dem Board-Call bereitsteht. Das ist der Critical Path. Der Dirigent deiner Daten.
Treat the Problem, not the Symptoms: Häufige Fehler bei der Datenbereinigung
Wenn Zahlen nicht stimmen, greifen viele Teams reflexartig zu Bereinigungsskripten: Nullwerte auffüllen, Duplikate löschen und Werte nachträglich standardisieren. Das funktioniert, aber nur an der Oberfläche. Die wahren Ursachen bleiben und die „Data Debt“ wächst weiter.
Data Governance und die Single Source of Truth
Oft treten Unternehmen an uns heran, weil ihr Reporting auseinander läuft. Dashboards widersprechen sich, KPIs sind inkonsistent, und fast immer wird die Ursache zuerst in der Technik gesucht.
AI ist eine Blase
Das war das Internet auch.
Can you feel the AGI
Was Ilya sah. Ilya Sutskever, Mitgründer und ehemaliger Chief Scientist bei OpenAI, hat einmal einen spannenden Moment beschrieben: Es gibt Situationen, in denen sich die Interaktion mit einer KI plötzlich anders anfühlt. Nicht, weil das Modell über Nacht schlauer geworden ist, sondern weil sich die Dynamik verändert: Von „Ich tippe Prompts in ein Tool“ hin zu „Ich arbeite mit einem denkenden Partner“.Genau an diesem Punkt scheinen wir jetzt langsam anzukommen.
BARC Power BI Map
BARC präsentiert mit der Power BI – Map den „weltweit umfassendsten Leitfaden zum Power BI-Ökosystem“ rund um den Microsoft Power BI Tool- und Dienstleistermarkt.
ETL vs ELT
ETL und ELT sind Datenintegrationsmethoden, die dazu dienen, Informationen aus mehreren Quellen in einem zentralen Datenspeichersystem zu konsolidieren.
Was ist Business Intelligence?
Business Intelligence (BI) ist ein Prozess zur Sammlung, Auswertung, Analyse und Darstellung von Daten.
Data Mesh
Die Data-Mesh-Architektur ist ein dezentraler Datenmanagement-Ansatz, der Daten in verschiedenen Geschäftseinheiten organisiert.
Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz
Am 1. Januar 2023 trat das Lieferkettengesetz, kurz LKSG, in Kraft. Dieses Gesetz hat zum Ziel, strenge Vorschriften für globale Lieferketten in Bezug auf Kinderarbeit, Lohnstandards und Umweltschutz einzuführen.
Data Lakehouse
Ein Data Lakehouse ist eine neuartige, offene Datenverwaltungsarchitektur, die die Vorteile eines Data Lakes mit den eines Data Warehouses vereint. Es besitzt die Flexibilität, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit eines Data Lakes in Kombination mit den Datenmanagement-Funktionalitäten eines Data Warehouses.Im Data Lakehouse werden Daten in ihrem nativen Format (Roh-Daten) gespeichert, um diese anschließend mit Hilfe von strukturierten Metadaten anzureichern.
Data Lake
Was ist ein Data Lake? Ein Data Lake erfasst, speichert und verarbeitet große Mengen von Daten in ihren ursprünglichen Formaten.
Datenarchitektur
Was ist Datenarchitektur und wofür ist sie wichtig? In erfolgreichen Unternehmen ist effektive Datenarbeit essentiell für langfristiges Wachstum.
Data Warehouse
Ein Data Warehouse (DWH) ist eine zentrale Datenbank die strukturierte Daten aus unterschiedlichen Quellen (z.B. ERP, CRM, Datenbanken, externe Systeme) sammelt, transformiert und aggregiert. Es kann als eine Art konsistenter Zwischenspeicher verstanden werden, der die Grundlage für Business Intelligence (BI), Analysen und Reporting bildet. Im Gegensatz zu operativen Systemen und Datenbanken sind DWHs insbesondere für schnelle und effiziente Abfragen und Analysen von Daten optimiert.
Data Lake vs Data Warehouse
Data Lakes und Data Warehouses (DWH) sind zwei unterschiedliche Ansätze zur Datenspeicherung. Während ein Data Lake unstrukturierte (rohe) Daten speichert, enthält ein Data Warehouse strukturierte und verarbeitete Daten. In diesem Artikel geben wir einen umfassenden Überblick über die Unterschiede zwischen diesen beiden Technologien.
Data Storytelling
Die Kunst, mit Daten aussagekräftig zu kommunizeren. Es ist nicht nur wichtig was Sie sagen, sondern wie.
Datenkompetenz – Was ist das
Datenkompetenz wird auch als Data Literacy bezeichnet. Hier werden Daten effektiv erhoben, verarbeitet, analysiert und kommuniziert. Sie umfasst das Verständnis, wie Daten in verschiedenen Formaten generiert, gespeichert und verwendet werden. Außerdem unterstützt sie dabei, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und mit Hilfe von Daten Probleme zu lösen.
ESG Reporting
Warum Sie jetzt mit dem ESG-Reporting beginnen sollten.
Mit diesen 5 Erfolgsfaktoren gelingt Ihr BI-Projekt
Business Intelligence verringert manuelle Aufwände, optimiert Geschäftsprozesse und macht diese transparenter.
Qlik Cloud – die zukunftssichere Datenplattform
Was genau hat es mit der Qlik Cloud des Data & Analytics Anbieters auf sich? Welche Vorteile bringt der Einsatz von Cloud-Technologie für Ihr Unternehmen und welche Unterschiede gibt es zur klassischen OnPremise-Version?
Ausgewählt – inics wird Qlik Select Partner
Erfreut und auch ein bisschen stolz sind wir… Eine tolle Auszeichnung und ein (Zwischen-)Ergebnis unserer Arbeit der letzten drei Jahre seit Gründung der inics GmbH.
Umstellung der Qlik Lizenzierung
Qlik Subscription only – das Ende der Qlik Kauf-/Perpetual Lizenzierung? Ab April 2021 kann man neue Qlik Lizenzen ausschließlich über das Subscription Modell erwerben. Dies gilt für für Qlik Sense, QlikView, Qlik Data Integration usw.