Ihre BI-Experten
Dank unserer langjährigen Expertise und Leidenschaft für Business Intelligence
entwickeln wir maßgeschneiderte Lösungen, die Ihnen einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Das 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
„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
„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
Arbeiten bei inics
Für die Erweiterung unseres Teams suchen wir regelmäßig, PraktikantInnen, Werkstudenten und Datenbegeisterte. Du hast Lust auf ein vielseitiges Betätigungsfeld im sich rasant entwickelnden Datenuniversum?
Dann komm ins inics-Team!
Dann schicke uns gerne deine Bewerbung initiativ: info@inics.de
Wissenswertes vom inics-Blog
Bleiben Sie up-to-date mit unserem Wissensportal! Entdecken Sie regelmäßig neue Beiträge zu den neuesten Entwicklungen in Datenanalyse, Business Intelligence und aktuellen Trends.
AI Use Case Inventar und Governance - Portfolio, Rollen, Pflichten
Teil 1 hat Datenqualität operativ gemacht. Teil 2 hat Traceability als Architekturprinzip gesetzt. Teil 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.