Skip to main content

# SERVICE / 02

Daten, denen Sie vertrauen können. Pipelines, die nicht brechen

Tracking läuft an Drittanbieter-Domains aus. Einwilligungsablehnung kostet Sie 30–45 % Ihrer Daten. Ihre Analysten vertrauen dem Data Warehouse nicht mehr und bauen es in Excel nach. Wir ersetzen die kaputten Teile — serverseitiges Tracking, eine Consent-Schicht, die wirklich funktioniert, Datenqualitäts-Gates — damit die Zahlen am Montagmorgen welche sind, auf die Sie sich verlassen können.

Gartner schätzt, dass mangelhafte Datenqualität Organisationen im Schnitt 12,9 Millionen US-Dollar pro Jahr kostet. Der größte Teil dieser Kosten steckt nicht in den Tools — sondern in den Entscheidungen, die auf Basis schlechter Daten getroffen werden, bevor es jemand bemerkt.

# THE-PROBLEM

warum das zählt.

Daten sind überall vorhanden und nirgends vertrauenswürdig. Tracking läuft an Dritte aus. Pipelines brechen montags. Analysten vertrauen dem Data Warehouse nicht. Niemand weiß, welche Zahlen stimmen.

    // symptome

  • Dashboards zeigen je nach Person und Zeitpunkt unterschiedliche Zahlen
  • Consent-Management ist eine Häkchen-Übung, keine echte Umsetzung
  • Pipeline-Ausfälle werden von Endnutzern entdeckt, nicht von automatischem Monitoring
  • Drittanbieter-Skripte rufen Domains auf, die Sie nie freigegeben haben
  • Das Datenteam verbringt 80 % seiner Zeit mit Bereinigen, 20 % mit Denken

# IS-IT-FOR-YOU

passt · passt nicht.

    // passt für

  • Sie haben durch Ad-Blocker und Einwilligungsablehnung messbar Daten verloren
  • Mehrere Teams berichten unterschiedliche Zahlen aus demselben Data Warehouse
  • Ihr Consent-Management entwickelt sich zu einem rechtlichen Risiko
  • Sie wollen Tracking und Analytics auf EU-Infrastruktur halten

    // passt nicht für

  • Greenfield-Analytics-Setups ohne bestehende Daten oder Stack
  • Reine Marketing-Attributionsprojekte — nicht unser Schwerpunkt
  • Organisationen, die clientseitiges GTM langfristig beibehalten wollen

# OUR-APPROACH

wie wir liefern.

  1. Audit

    Vollständiges Tracking- und Pipeline-Audit. Jedes Tag, jeder Consent-Flow, jedes Event und jeder Datenpfad wird dokumentiert. Wir finden heraus, was kaputt ist, bevor wir irgendetwas anfassen.

  2. Architektur-Design

    Serverseitiges Tracking, Consent-Schicht (OneTrust/Usercentrics), saubere Tagging-Architektur. Privacy-first von Grund auf.

  3. Pipeline-Aufbau

    ETL/ELT mit Datenqualitätsprüfungen in jeder Stufe. dbt-Tests, Freshness-Monitore, Great-Expectations-Assertions. Wenn etwas bricht, wissen Sie es in Minuten.

  4. Qualität & Governance

    Automatisierte Qualitäts-Gates, Dokumentation und Übergabe. Ihr Team kann die Pipeline ohne uns warten und erweitern.

# OUTCOMES

wie Erfolg aussieht.

Schnellere Time-to-Insight
70%
Cookie-Banner nötig
Null
Typische Pipeline-Reparatur
4–8 Wo.
Datenqualität
Audit-Qualität

# TECH-STACK

Technologien, die wir für data engineering & analytics einsetzen.

produkterprobte Tools und Frameworks — keine Wunschliste.

GA4 / Server-side GTMOneTrustUsercentricsFunnel.ioSparkAWS GlueSnowflakedbtFivetranGreat ExpectationsAirflow

// referenzen

# DEFINITION

Was ist data engineering & analytics-Beratung?

Data-Engineering-Beratung umfasst Pipeline-Architektur, die Umsetzung von serverseitigem Tracking und Frameworks für Datenqualität, die Enterprise-Analytics vertrauenswürdig und auditfähig machen. Wir realisieren das mit Consent-Management (OneTrust, Usercentrics), ETL/ELT-Pipelines und DSGVO-konformen Datenflüssen.

# FAQ

häufige Fragen.

  • Wie lange dauert ein Data-Engineering-Projekt typischerweise?
    Die meisten Projekte laufen 8–12 Wochen. Wir starten mit einem einwöchigen Daten-Audit und bauen dann inkrementell mit wöchentlichen Lieferständen. Funktionierende Pipelines sehen Sie innerhalb der ersten 3 Wochen.
  • Können Sie unsere bestehenden Pipelines reparieren oder müssen wir neu anfangen?
    Wir reparieren und erweitern fast immer. Komplette Neuaufbauten sind selten und meist unnötig. Wir prüfen, was funktioniert, ersetzen, was kaputt ist, und ergänzen Qualitäts-Gates, damit Probleme nicht erneut auftreten.
  • Arbeiten Sie mit unserem bestehenden Data Warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift)?
    Ja. Wir sind Warehouse-agnostisch und haben auf allen dreien produktiv geliefert. Eine Migration empfehlen wir nur, wenn es einen klaren Kosten- oder Funktionsgrund gibt.

// weitere disziplinen

Data Engineering in Produktion bringen?

30-minütiges Erstgespräch. Wir bringen eine Architektur-Skizze und ein grobes Preisband mit.

 termin-buchen

// oder schreib uns: hello@saloid.com · gräfelfing · de