Data Platform: Die Grundlage für Analytics und AI liegt in Ihren Daten
Bevor AI Mehrwert schafft, müssen Daten verlässlich, zugänglich und integriert sein. Wir helfen Ihnen, diese Basis zu schaffen.
Ihr Weg zur datengetriebenen Organisation
BIG.Cube begleitet Unternehmen in drei aufeinander aufbauenden Schritten – von der technischen Grundlage bis zum produktiven AI-Einsatz.
Stufe 1
Datenplattform
Verlässliche, integrierte Datenbasis als Fundament für Analytics & AI.
Stufe 2
Analytics Strategie
Berichte, Dashboards und Self-Service für alle Unternehmensbereiche. Von Embedded Analytics für Operatives Reporting über Integrierte Planung bis zur Nutzung in AI-Applikationen.
Stufe 3
AI Readiness & Reliable AI
Verlässliche AI-Anwendungen auf Basis qualitativ hochwertiger Daten.
Ohne Datenstrategie bleibt AI-Potenzial ungenutzt
AI-Initiativen scheitern häufig nicht an der Technologie, sondern an mangelnder Datenqualität, Datensilos und fehlender Governance. Eine moderne Datenplattform ist daher kein IT-Projekt, sondern eine strategische Investition.
Datensilos aufbrechen
Datensilos aufbrechen
SAP ERP, CRM sowie externe Quellen. Moderne Plattformen integrieren alle Datenströme in einem einheitlichen Layer.
Echtzeit statt Batch
Echtzeit statt Batch
Entscheidungen brauchen aktuelle Daten. Moderne Plattformen liefern nahezu in Echtzeit. Kein nächtlicher Datenabzug mehr.
Vertrauen in die Daten
Vertrauen in die Daten
Datenqualität und Governance sind die Voraussetzung dafür, dass Analysen und AI-Modelle verlässliche Ergebnisse liefern.
Skalierbar für die Zukunft
Skalierbar für die Zukunft
Eine sauber aufgebaute Plattform wächst mit. Neue Datenquellen, neue Nutzenden und neue AI-Anwendungen lassen sich nahtlos ergänzen.
Starten Sie jetzt Ihre Data Platform Journey
Entdecken Sie in unseren Referenzen, wie wir Unternehmen erfolgreich auf diesem Weg begleitet haben.
Kerneigenschaften einer zukunftsfähigen Datenplattform
Die Technologielandschaft hat sich grundlegend verändert. Cloud-native Plattformen vereinen Datenspeicherung, -transformation und -bereitstellung in einem integrierten Stack.
Alle Quellen – ERP, CRM, IoT, externe APIs – werden in einem zentralen, konsistenten Modell zusammengeführt.
Automatisierte Qualitätsprüfungen, Lineage-Tracking und klare Ownership sorgen für Verlässlichkeit und Compliance.
Aufbereitete Datenschichten ermöglichen Fachbereichen eigenständige Analysen – ohne Abhängigkeit von IT-Tickets.
Compute und Storage skalieren dynamisch – nur was genutzt wird, wird berechnet. Ideal für wachsende Datenvolumina.
Kuratierte Datensätze und Feature-Pipelines ermöglichen es, AI-Modelle auf verlässlichen, aktuellen Daten zu trainieren.
Monitoring von Datenpipelines, Qualitätsmetriken und Anomalie-Detection in Echtzeit – Probleme werden früh erkannt.
Unternehmen stehen vor der Herausforderung, aus immer mehr Daten immer schnellere Antworten liefern zu müssen. Darin sind wir Experten.
Mete Demez, GeschäftsführerBIG.Cube GmbH 
Besondere Expertise für SAP-Umgebungen
Unsere Expertise:
Viele Unternehmen haben ihr operatives Herzstück in SAP, aber SAP-Daten sind komplex: proprietäre Datenmodelle, technische Tabellennamen, enge Berechtigungsstrukturen. BIG.Cube kennt diese Welt und baut Extraktionsschichten und semantische Modelle, die SAP-Daten für Analytics und AI wirklich nutzbar machen mit SAP Business Data Cloud oder anderen modernen Platform Lösungen wie Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric oder Google BigQuery.
Unser Angebot:
Wir begleiten Sie von der Strategie bis zur produktiven Plattform. Mit klarem Fokus auf verlässliche Daten und den nächsten Schritt Richtung Analytics und AI.
Datenarchitektur und Plattformstrategie
Wir analysieren Ihre bestehende Datenlandschaft und entwickeln eine Zielarchitektur, die zu Ihrer IT-Strategie, Ihrem SAP-Footprint und Ihren Wachstumsplänen passt.
Integration von SAP und Non-SAP Daten
Wir bauen robuste wartungsarme Pipelines für ihre Datenquellen. Performant, delta-fähig und auditierbar.
Semantische Datenmodellierung
Überführung technischer Tabellen in fachlich verständliche Modelle. Die Grundlage für Self-Service und AI-Applikationen.
Aufbau von Governance Strukturen
Wir etablieren Prozesse und Tooling für Datenkatalog, Datenqualität, Ownership und Lineage – damit Ihre Daten nicht nur vorhanden, sondern vertrauenswürdig sind.
Bereit für den ersten Schritt?
In einem kostenlosen Erstgespräch analysieren wir Ihre aktuelle Datenlandschaft und zeigen auf, wo der größte Hebel liegt.
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