01
Rohdaten bleiben nachvollziehbar
API-Daten, Exporte, Events und Produktdaten werden unverändert historisiert. Dadurch bleiben Plattformänderungen, verspätete Daten und spätere Korrekturen prüfbar.
Data Warehouse und BI
Data Warehouse und Business Intelligence
Ad Astra Per Aspera plant Data-Warehouse- und BI-Systeme als Entscheidungsarchitektur. Rohdaten, Historisierung, Normalisierung, Business Layer, KPI-Modell, Dashboard und Alerting werden sauber getrennt, damit Marketing, E-Commerce und Controlling mit derselben Grundlage arbeiten.
Entscheidungsarchitektur
01
Rohdaten
APIs, Exporte, Events, Produktdaten
02
Normalisierung
Schlüssel, Zeitlogik, Quellenregeln
03
Business Layer
Marge, Kundenstatus, Segmente
04
KPI-Modell
Definition, Filter, Aggregation
05
BI und Alerts
Dashboards, Reports, Anomalien
Services
Drei Leistungen, drei unterschiedliche Aufgaben.
Ein belastbares System trennt fachliche Datenbasis, technische Warehouse-Plattform und Entscheidungsebene. So bleibt klar, welcher Service welches Problem löst.
Service
Marketing Data Warehouse
Wir bündeln Plattform-, Shop-, ERP-, CRM-, Tracking-, Merchant-Center- und Retail-Media-Daten, historisieren Rohdaten, normalisieren Quellen und machen sie als neutrale Entscheidungsbasis nutzbar.
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Service
BigQuery Data Warehouse
Wir planen BigQuery als technische Warehouse-Plattform mit Datasets, Ladezonen, Transformationslogik, Kostenkontrolle, Business Layer, BI-Anbindung und Anschlussfähigkeit für AI.
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Service
BI Dashboards und Reporting
Wir gestalten Looker Studio, Tableau, Power BI oder individuelle Frontends so, dass Kennzahlen, Sichten und Alerts Entscheidungen auslösen, statt zusätzliche Tabellen zu erzeugen.
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Entscheidungsarchitektur
Data Warehouse und BI beginnen vor dem Dashboard.
Dashboards sind nur die Oberfläche. Der Wert entsteht vorher, wenn Rohdaten, Historisierung, Normalisierung, Business Layer, KPI-Modellierung, BI und Alerting fachlich getrennt geplant werden.
02
Normalisierung schafft Vergleichbarkeit
Quellen werden vereinheitlicht, Kampagnen, Produkte, Kundenstatus, Margen und Zeitlogiken werden auf gemeinsame Schlüssel und Regeln gebracht.
03
Business Layer trägt die Steuerungslogik
Metriken wie Kosten, Umsatz, Marge, Neukunden, Bestandskunden, LTV, ROAS, TACOS oder Deckungsbeitrag werden mit Herkunft, Berechnung und Zeitfenster modelliert.
04
BI und Alerts nutzen dieselbe Wahrheit
Dashboards, Reports, Datenexporte, Preislabels, Price-Competitiveness-Logik und Alerts greifen auf dieselben modellierten Tabellen zu.
Datenfluss
Von fragmentierten Quellen zu belastbaren Entscheidungen.
Wir verbinden Marketing-, Shop-, Produkt-, Tracking- und Business-Daten so, dass daraus Steuerungslogik entsteht.
Quellen
Google Ads, Retail Media, Shops, ERP, CRM, Tracking, Merchant Center, Price Insights und weitere Quellen werden fachlich inventarisiert.
Pipelines
ETL- und ELT-Strecken laden, prüfen, historisieren und transformieren Daten wiederholbar, beobachtbar und mit klarer Fehlerlogik.
KPI-Modellierung
Kennzahlen entstehen vor dem Dashboard. Definition, Filter, Zuordnung, Zeitfenster und Aggregation werden im Datenmodell entschieden.
Nutzung
BI-Dashboards, Management-Reports, Feed-Labels, Preisentscheidungen, Alerting und AI-Auswertungen nutzen dieselbe Business-Logik.
Wann ein eigenes Warehouse sinnvoll wird
Reporting wird erst stark, wenn die richtigen Probleme gelöst werden.
Ein Data Warehouse ersetzt kein Denken. Es lohnt sich, wenn Plattformberichte, manuelle Exporte und isolierte Dashboards wichtige Entscheidungen nicht mehr belastbar tragen.
01
Plattformberichte widersprechen sich
Google Ads, Meta Ads, Retail Media, Shops und Analytics zählen Kosten, Conversions, Umsätze oder Kunden nach eigenen Regeln. Das Warehouse macht Abweichungen sichtbar und entscheidet, welche Logik für Steuerung gilt.
02
Historische Daten fehlen
Plattformen kürzen Historien, ändern Metriken oder überschreiben Kampagnenstände. Eigene Historisierung macht langfristige Entwicklung, Saisonalität und Modellwechsel prüfbar.
03
Business-Kontext fehlt in Marketingdaten
Marge, Retouren, Warenbestand, Bestandskunden, Neukunden und LTV liegen oft außerhalb der Werbeplattformen. Erst die Zusammenführung macht profitable Steuerung möglich.
04
Manuelle Exporte bremsen Entscheidungen
Wiederkehrende CSV-Downloads, Excel-Korrekturen und manuelle Reportings sind langsam und fehleranfällig. Pipelines schaffen Aktualität, Wiederholbarkeit und Datenqualität.
Abgrenzung
Datenbasis, Tooling, Tracking, Cloud und AI greifen ineinander.
Data Warehouse und BI ersetzen keine angrenzenden Leistungsbereiche. Sie schaffen die neutrale historische Entscheidungsbasis, auf der angrenzende Systeme besser arbeiten.
Nicht Retail-Media-Reporting
Retail Media steuert Plattformen, Kampagnen und Marktplatzlogik. Das Data Warehouse speichert und modelliert die Daten so, dass Retail Media mit Margen, Sortiment, Kundentypen und Historie bewertet werden kann.
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Nicht Google-Ads-Tooling
Google Ads Performance Systeme kümmern sich um Feeds, Labels, Kampagnenstrukturen und operative Umsetzung. Das Warehouse liefert belastbare Datenbasis, historische Vergleichswerte und Entscheidungssignale.
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Nicht Tracking-Setup
Tracking und Measurement erzeugen saubere Events, Consent-Signale und Conversion-Grundlagen. Das Warehouse prüft, historisiert und verbindet diese Signale mit Shop-, ERP- und Marketingdaten.
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Nicht Cloud-Backend allein
Cloud und Backend bauen APIs, Automatisierung und Betrieb. Data Warehouse und BI entscheiden, welche Datenmodelle, KPI-Regeln, Dashboards und Alerts daraus eine Geschäftsgrundlage machen.
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Nicht AI ohne Datenbasis
AI kann Muster, Anomalien und Handlungsoptionen auswerten. Ohne saubere Rohdaten, Business Layer und KPI-Modellierung bleibt AI aber nur eine Oberfläche auf unsicheren Daten.
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Signale und Betrieb
Price Competitiveness, Datenqualität und Alerts werden als Logik modelliert.
Price Competitiveness und Price Insights sind Datenquellen für Entscheidungen. Ob daraus Preislabels, Feed-Logik, Alerts oder Reports entstehen, entscheidet das Datenmodell.
Price Competitiveness und Price Insights
Merchant-Center-Signale werden als Datenquellen eingeordnet, nicht als fertige Strategie. Sie können Preislabels, Shopping-Strukturen und Preisentscheidungen unterstützen, wenn Marge, Bestand und Wettbewerb zusammen modelliert werden.
Alerts für Lücken und Anomalien
Datenlücken, verspätete Pipelines, Tracking-Ausfälle, Produktdatenfehler und Performance-Brüche brauchen definierte Schwellen, Eskalation und Verantwortlichkeit.
Datenqualität vor Oberfläche
Aktualität, Duplikate, Schlüssel, Währungslogik, Attribution, Zeiträume und Quellenherkunft werden geprüft, bevor Kennzahlen in Management-Sichten landen.
Erfahrung
Acht Jahre praktische Data-Warehouse- und BI-Erfahrung.
Unsere Erfahrung liegt in Marketing, E-Commerce, Tracking, Daten, Cloud, Backend und AI. Projekte werden öffentlich nur anonymisiert eingeordnet, etwa E-Commerce-Shops, Agentur-Setups mit vielen Kundenprojekten, HR-nahe Reporting-Logik und kleine bis komplexe Automatisierungslandschaften.
Prozess
Vom Quellen-Audit zur Entscheidungsebene.
Die Umsetzung folgt nicht der Reihenfolge eines Tools, sondern der Logik guter Entscheidungen.
01
Quellen und Entscheidungen klären
Wir prüfen Datenquellen, APIs, Exporte, Tracking, Merchant Center, Shop, ERP, CRM und bestehende Reports. Entscheidend ist, welche Fragen das System verlässlich beantworten soll.
02
Datenmodell und Historisierung planen
Rohdaten, Normalisierung, Schlüssel, Ladezonen, Historien, Business Layer und Zugriffsschichten werden getrennt geplant, damit spätere Dashboards keine eigene Logik erfinden.
03
Pipelines und Qualitätssicherung aufbauen
ETL/ELT, BigQuery, Cloud Run, Pub/Sub, Cloud Functions oder geplante Jobs laden Daten, prüfen Aktualität, erkennen Fehler und halten Änderungen nachvollziehbar.
04
KPIs und Business Layer modellieren
Kennzahlen, Zeitfenster, Attribution, Segmentierung, Marge, Kundenstatus und Produktlogik werden im Modell definiert. Das Dashboard liest die Logik nur noch aus.
05
BI, Reporting und Alerting anschließen
Looker Studio, Tableau, Power BI, Google Sheets, eigene Frontends, Alerts oder AI-Auswertungen werden an dieselbe Entscheidungsbasis angeschlossen.
Verwandte Leistungen
Tracking, Performance, Retail Media, Cloud und Preislogik liefern den Kontext.
Tracking und Measurement
Saubere Events, Consent-Signale und Conversion-Qualität als Input für Data Warehouse und BI.
Leistung ansehen
Google Ads Performance Systeme
Feeds, Custom Labels, Merchant-Center-Daten und Kampagnenlogik als operative Nutzung der Datenbasis.
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Retail Media
Retail-Media-Reporting, Marktplatzdaten und Kampagnenlogik mit neutraler Historie bewerten.
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Cloud und Backend
API-Integrationen, Backend-Automatisierung und Betrieb für stabile Datenprozesse.
Leistung ansehen
Amazon Ads Reporting API
Amazon-Ads-Daten historisieren und als Teil eines allgemeinen Marketing Data Warehouse einordnen.
Leistung ansehen
Preisautomatisierung
Warehouse-Signale in Preisregeln, Labels, Alerts und operative Entscheidungen überführen.
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Wissen
Zentrale Begriffe für Data Warehouse und BI.
BigQuery
BigQuery als Cloud Data Warehouse, Analyseplattform und BI-Grundlage einordnen.
Begriff ansehen
ETL und ELT
Datenflüsse zwischen Quelle, Rohdaten, Transformation, Business Layer und BI verstehen.
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KPI-Modellierung
Kennzahlen mit Definition, Zeitlogik, Quellenherkunft und Entscheidungsbezug modellieren.
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Merchant Center Price Competitiveness
Preisvergleichsdaten als Signal für Labels, Preislogik und Shopping-Entscheidungen nutzen.
Begriff ansehen
Kontakt
Datenbasis, Reporting oder BI-System besprechen.
Der erste Schritt ist eine saubere Einordnung von Quellen, KPI-Logik, Historisierung und gewünschter Nutzung.