Analytics, denen Gründer, Vertriebsleitung und Product Manager gleichermaßen vertrauen
Analytics- & Reporting-Architektur für B2B-Produkte und Operations — Event-Tracking, Source-of-Truth-Entscheidungen, CRM-/Produkt-/Payment-Datenflüsse und Dashboards, die Produkt, Sales, Marketing und Operations dieselbe Version der Zahlen geben. DSGVO-bewusst, EU-gehostet. Standardfokus ist Reporting-Verlässlichkeit, kein Enterprise Data Engineering.
Wo die meisten Analytics-Probleme liegen
Die meisten Analytics-Probleme sind kein Engineering — sondern Source-of-Truth
Verschiedene Teams messen ‚active users‘ unterschiedlich. Sales meldet 500.000 € MRR, das Produkt 480.000 €. Marketing glaubt, 60 % der Leads kämen aus Organic — die CRM-Daten sagen 40 %. Bevor wir etwas bauen, klären wir, welches System welche Metrik besitzt: meist CRM für Revenue, Produkt-DB für Nutzung, Payment-Provider für Cash, Marketing-Automation für Engagement. Danach hören Dashboards auf, sich zu widersprechen — weil sich alle auf die Regeln geeinigt haben.
→Source-of-Truth-Entscheidungen pro Metrik dokumentiert und im Schema durchgesetzt
→Audit-Trail für Metrik-Definitionen (was bedeutet ‚active‘, wann hat es sich geändert)
→Reconciliation-Jobs, die Abweichungen laut sichtbar machen — nicht stillschweigend
→Klare Ownership pro Metrik über Produkt, Sales, Marketing und Finance hinweg
01 · Was wir bauen
Was wir bauen
01
Event-Tracking & Product Analytics
Strukturiertes Tracking-Setup für Websites, SaaS-Produkte, Portale und interne Tools. · Seitenaufrufe, Sign-ups, Onboarding und Feature-Nutzung · Funnel- und Conversion-Events · User-Journey- und Produktverhaltens-Tracking · Fehler- und Performance-Signale, wo nützlich · Marketing-Quell- und Kampagnendaten, wo Consent es erlaubt · Klare Event-Benennung und Tracking-Dokumentation · Tools: GA4, Plausible, PostHog, Supabase / Postgres Events, Vercel Analytics, Sentry, Individuelles Event-Tracking · Dokumentierte Events und Tracking-Logik, die Ihr Team pflegen kann.
02
Datenpipelines & Integrationen
Wir verbinden Produkt-, CRM-, Payment-, Website- und operative Daten zu verlässlichen Reporting-Flows. · CRM-Daten aus HubSpot, Pipedrive, Salesforce oder Custom-Systemen · Payment- und Subscription-Daten aus Stripe, Paddle oder anderen Anbietern · Website- und Product-Analytics · PostgreSQL, Supabase oder andere Applikationsdatenbanken · Geplante oder Near-Real-Time-Syncs, wo nötig · Daten-Bereinigung, Mapping und Validierungsregeln · Weitere Systeme (z. B. Zoho, SugarCRM, Odoo) integrieren wir, wenn der Kunde sie nutzt · Reporting-Daten, denen sich leichter trauen, nachvollziehen und pflegen lässt.
03
Analytics-Datenbank oder Warehouse-Setup
Wir wählen den richtigen Ort für Reporting-Daten — basierend auf Produktphase, Query-Bedarf und Team-Ownership. · PostgreSQL für frühphasiges Reporting · ClickHouse für schnelle Analytics-Workloads · BigQuery, wenn Serverless-Warehouse-Infrastruktur Sinn ergibt · Supabase, wo es zum Produkt-Stack passt · Datenmodellierung für Dashboards und Reports · Access-Control und Backup-Überlegungen · dbt für SQL-Transformationen und Reporting-Modelle · Airbyte, Fivetran oder Stitch für Managed ELT · Hightouch oder Census für Reverse ETL (Daten → Tool-Aktivierung) · Snowflake oder Databricks, wenn Enterprise-Skalierung es verlangt · Reporting-Daten leben dort, wo es zum Team und Produkt passt — nicht nach Default-Trend.
04
Dashboards & Reporting-Systeme
Dashboards für Gründer, Produkt-, Sales-, Marketing- und Operations-Teams. · Gründer · Product-Teams · Operations · Sales · Marketing · Tools: Metabase, Looker Studio, Grafana, Custom-Dashboards in Next.js, wo BI-Tools nicht ausreichen · Metrics: Nutzungs-Metriken und Aktivierungs-Funnels, Conversion- und Lead-Quality-Reporting, Retention, Kohorten und Revenue-Metriken, Operative KPIs und Workflow-Reporting · Dashboards beantworten konkrete Produkt-, Sales-, Marketing- oder Operations-Fragen.
05
Automatisierte Reports & Alerts
Automatisierung auf Basis verlässlicher Daten — nur dort, wo das darunterliegende Tracking gut genug ist. · Automatisierte wöchentliche oder monatliche Reports · Alerts bei ungewöhnlichen Änderungen wichtiger Metriken · Einfache Forecasts, wo die Datenqualität es trägt · Revenue- oder Pipeline-Übersichten · Product-Usage-Digests · Lesbare Erklärungen für Operator:innen oder Gründer · Automatisierung auf Daten, denen das Team bereits trauen kann.
06
Data Governance & Zugriffskontrolle
Datensysteme sollen verständlich, eingeschränkt und wartbar sein. · Klare Source-of-Truth-Entscheidungen · Access-Control für Dashboards und Datensätze · DSGVO-bewusstes Tracking und Retention-Logik · Consent-bewusstes Analytics, wo nötig · Logging für wichtige Daten-Jobs · Dokumentation für Events, Pipelines und Reports · Datensysteme, die Ihr Team nach der Übergabe pflegen kann.
02 · Vorgehen
So arbeiten wir
Step 01
Schritt 01 — Audit & Mapping
Wir prüfen aktuelles Tracking, Datenbanken, CRM, Analytics-Tools, Dashboards und die Geschäftsfragen, die die Daten beantworten sollen.
Step 02
Schritt 02 — Datenarchitektur
Wir definieren Events, Sources of Truth, Pipeline-Logik, Reporting-Modelle, Warehouse- oder Datenbank-Struktur und Dashboard-Anforderungen.
Step 03
Schritt 03 — Umsetzung
Wir implementieren Tracking, Integrationen, Pipelines, Dashboards und Validierungs-Checks.
Step 04
Schritt 04 — Automatisierung & Monitoring
Wir setzen automatisierte Reports, Alerts, Job-Monitoring und Fehler-Sichtbarkeit auf, wo nötig.
05
Schritt 05 — Übergabe & Iteration
Wir dokumentieren Events, Pipelines, Dashboard-Logik und Verantwortlichkeiten, damit das Setup mit dem Produkt mitwachsen kann.
03 · Warum es zählt
Warum Data Engineering zählt
Wichtige Produkt- und Business-Events werden definiert, bevor sie getrackt werden
Metriken werden konsistent berechnet — nicht unterschiedlich in jedem Dashboard
Teams können nachvollziehen, woher wichtige Zahlen kommen
Produkt, Marketing, Sales und Operations arbeiten mit geteilter Reporting-Logik
Datenprobleme werden früher sichtbar, bevor Entscheidungen auf kaputten Zahlen getroffen werden
Wo Sie gerade stehen
Fünf Ausgangslagen für Data Engineering
01
Early-Stage-SaaS
PostHog + Supabase-Events, noch kein Warehouse nötig. Nicht über-engineeren.
02
Growth-Stage-SaaS
ClickHouse oder BigQuery, dbt für Transformationen, erste Reverse-ETL-Flows.
03
B2B mit Sales + Marketing
CRM-, Produkt- und Payment-Daten zusammenführen, Attribution im Fokus, serverseitiges Tracking unter EU-Consent.
Tracking-Audit und Aufräumen vor jeder Automatisierung. Oft der richtige Startpunkt — die meisten Analytics-Rebuilds überspringen das und bauen das Chaos neu.
Data-Engineering-Projekte, die wir geliefert haben
Wo Source-of-Truth-Entscheidungen die Architektur geprägt haben
Ausgewählte Projekte, in denen Event-Tracking, Source-of-Truth-Entscheidungen oder Reporting-Architektur das Projekt definiert haben.
Lead Lab - B2B-Revenue-Operations-Plattform mit Automatisierungs- und Intelligence-Features
Ausgangslage
B2B-Revenue-Ops ohne Source of Truth — Sales-Zahlen, Produktnutzung und Finance-Reports widersprachen sich über Systeme hinweg.
Was wir gemacht haben
Wir haben eine einheitliche Datenebene gebaut: CRM besitzt Revenue, Produkt-DB besitzt Nutzung, Payment-Provider besitzt Cash — und die operative Plattform gleicht sie mit expliziten Entscheidungen ab, welches System pro Metrik autoritativ ist.
Ergebnis
Reporting hat aufgehört, sich zu widersprechen. Operatives Reporting hat manuelle Spreadsheet-Abgleiche abgelöst. Analystenzeit fließt von Daten-Aufräumen zurück in echte Analyse.
Field-Operations und Admin-Reporting hingen an fragmentierten Inspektions-Workflows und nicht verbundenen Datenquellen.
Was wir gemacht haben
Wir haben eine operative Datenebene gebaut: strukturierte Asset-Datensätze, mobil erfasste Inspektions-Events und Admin-Reporting. Ein Datenmodell vom Feld bis zur Verwaltung.
Ergebnis
Operative Daten sind abfrag- und auswertbar; Entscheidungen im Feld stützen sich auf Daten statt auf Gedächtnis.
Client-Workflows, interne Operations und öffentliches Marketing-Tracking lebten in getrennten Analytics-Tools mit widersprüchlichen Zahlen.
Was wir gemacht haben
Wir haben eine einheitliche operative Plattform mit konsistentem Event-Tracking über Public-Site, Client-Portal und internen Workspace gebaut — gleiches Identity-Modell, gleiches Data Warehouse, eine Source of Truth pro Metrik.
Ergebnis
Team-Operations in einer einheitlichen Datenebene konsolidiert, mit Audit-Trail und klarer Metrik-Ownership.
EU-Consent und Datenresidenz verändern die Analytics-Grundlagen
Niedrige oder uneinheitliche Consent-Akzeptanz lässt cookiebasierte Dashboards unvollständig. Privacy-Änderungen in Browsern und Mobil-Plattformen machen Kampagnenattribution unzuverlässiger. Consent-Anforderungen gelten unabhängig davon, wo Tracking läuft — serverseitiges Tracking kann Zuverlässigkeit und Kontrolle verbessern, muss aber rund um DSGVO-/TTDSG-Consent-Regeln entworfen werden, nicht als Umgehung. EU-Datenresidenz prägt die Warehouse-Wahl bei sensiblen Daten — BigQuery EU Multi-Region, Hetzner-gehostetes PostgreSQL oder ClickHouse, EU-gehostete Analytics-Anbieter.
→Serverseitiges Tracking über Ihre eigene Infrastruktur, wo es Zuverlässigkeit verbessert — nicht als Consent-Umgehung
→First-Party-Daten beim Formular-Submit und bei Produkt-Events erfasst, nicht allein aus URL-Parametern abgeleitet
→BigQuery EU Multi-Region oder Hetzner-gehostetes ClickHouse / PostgreSQL, wo Datenresidenz zählt
→Consent-bewusste Analytics, die unter DSGVO-strikten Konfigurationen nicht brechen
→Ehrliches Reporting, das fehlende Daten ausweist statt sie zu imputieren
Individuelle Analytics-Plattform12–24 Wochen · ab 50 T€
Laufende Analytics-Partnerschaftab 3.000 €/Monat
Indikative B2B-Bandbreiten, zzgl. USt. sofern anwendbar. Individuelle Analytics-Plattformen mit Reporting-UI, Multi-Source-Pipelines und operativen Dashboards liegen typischerweise über 50 T€; kleinere Setups (Warehouse + Dashboards auf bestehenden Tools) liegen in den niedrigeren Tiers.
Wann dieser Service nicht passt
Wo wir weiterverweisen statt das Projekt zu übernehmen
Nur GA4-Setup
Wenn Sie nur Google Analytics 4 sauber einrichten lassen wollen, ist das ein 2–5k €-Auftrag — Freelance-Terrain, kein Consulting-Scope.
Enterprise-Snowflake-Migration ab 500k $
Nicht unsere Größenordnung. Big-4-Beratungen oder spezialisierte Data-Engineering-Häuser passen besser zu Beschaffung und Teamgröße.
Echtzeit-Streaming mit < 100 ms Latenz
Schwerer Kafka-/Flink-Bereich. Wir verweisen auf spezialisierte Streaming-Beratungen.
Custom ML / KI-Predictive-Analytics
Predictive Modeling und ML-Training sind Spezialarbeit. Wir bauen die Datengrundlage, die ML-Projekte brauchen — aber nicht die Modelle selbst. Für KI-Features in Plattformen siehe AI Automation.
FAQ
FAQ
Nicht immer. Unter etwa 1 Mio. € ARR oder bei kleinem Datenvolumen reichen PostgreSQL mit Materialised Views + PostHog / Plausible / Metabase. Ein dediziertes Warehouse (BigQuery, ClickHouse) lohnt sich, wenn Product Analytics + Finance + CRM Daten zusammenführen müssen, wenn Row-Volume PostgreSQL-Query-Geschwindigkeit sättigt oder wenn Reporting-Komplexität es rechtfertigt. Wir helfen Ihnen, das im Architecture Sprint zu entscheiden.
Ein fokussiertes Tracking- und Dashboard-Setup kann 2–4 Wochen dauern. Komplexere Datenpipelines, Warehouse-Setup oder Multi-Source-Reporting brauchen meist 4–8+ Wochen, abhängig von Datenquellen, Event-Qualität, Integrationen und Dashboard-Scope.
Ja — Tracking-Audit + Aufräumen ist ein häufiger Einstieg (2–4 Wochen, typischerweise 5–15 T€). Wir dokumentieren, was instrumentiert ist, identifizieren Lücken und Konflikte (fehlende Events, Duplikate, irreführende Definitionen, veraltete Felder) und schlagen je nach Zustand entweder eine Reparatur vor Ort oder einen sauberen Neustart vor.
Hängt von Produktphase und Team ab. Häufige Optionen: GA4, Plausible, PostHog, Sentry, PostgreSQL, Supabase, ClickHouse, BigQuery, Metabase, Looker Studio und Custom-Next.js-Dashboards. Wir wählen Tools nach Wartbarkeit, Kosten und der Frage, wer das Setup nach der Übergabe besitzt.
Wir entwerfen DSGVO-bewusstes Tracking, Consent-Logik, Retention-Regeln und EU-freundliche Hosting-Wahl, wo relevant. Der konkrete Aufbau hängt von den gesammelten Daten, eingesetzten Analytics-Tools und rechtlichen Anforderungen ab.
Ja. Wir können CRM-, Payment-, Subscription-, Produkt- und Website-Daten verbinden, soweit API-Zugang und Projekt-Scope es zulassen. Schlüssel ist die Entscheidung, welches System für welche Metrik autoritativ ist, bevor Dashboards gebaut werden.
Ja. Wir bauen Dashboards in Tools wie Metabase oder Looker Studio oder erstellen Custom-Dashboards in Next.js, wenn das Reporting Teil des Produkts oder einer internen Plattform sein soll.
Internal Tools sind operative Software (Admin-Panels, Ops-Workflows). Analytics- & Reporting-Architektur ist die Datenschicht darunter — Event-Tracking, Pipelines, Source-of-Truth-Entscheidungen, Reporting-Architektur. Einige Engagements berühren beides.
Hängt von Team und Budget ab. PostHog (EU-Option) ist großzügig im Free-Tier, gut für Early-Stage; Amplitude bietet die tiefsten Product-Analytics-Features auf Enterprise-Niveau; Mixpanel liegt dazwischen. Wir sind anbieterneutral und wählen nach Ihrer Situation, nicht nach Partner-Ökonomie.
Wir bauen keine eigenen ML-Modelle für Prognose oder Forecasting — das ist Spezialgebiet. Wir bauen die Datenarchitektur, die ML-Projekte brauchen (saubere Event-Daten, Feature-Engineering-Pipelines, Source-of-Truth-Entscheidungen) und binden Cloud-ML-Services (Vertex AI, SageMaker) an, wo sinnvoll.
Loslegen · 011
Lass uns bauen, was dich nach vorne bringt.
Von der Produktidee bis zum Produktionssystem — wir helfen, Software zu definieren, zu bauen und zu übergeben, die euer Team selbst betreiben kann.
