Data & AI, präsentiert auf umwerfenden Executive Slides.

Wir bauen belastbare Datenfundamente und intelligente Automatisierung – schlank, testbar, nachvollziehbar. Von Rohdaten zu Entscheidungen: schneller Mehrwert statt endloser Projekte. Und das größte Highlight: wir können auch PowerPoint!

  • Moderne Datenmodelle mit dbt
  • Stabile Pipelines via Airflow
  • Process Mining für Durchsatz & Qualität
  • Journey Analytics für Conversion & Retention
Vorgehen Kontakt aufnehmen

Warum Kinxner?

Wir verbinden Analytics Engineering, Workflow Orchestrierung, Process Mining und Journey Analytics zu einem ganzheitlichen Data & AI Ansatz. Kein Over-Engineering, sondern pragmatische Architektur mit klaren Qualitätskriterien.

Unsere Leitprinzipien: Value first, Transparenz durch Tests & Dokumentation, Automatisierung wo sinnvoll, enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen.

  • Saubere Datenmodelle & Data Contracts
  • Skalierbare, qualitätsgesicherte Pipelines
  • Quantifizierte Prozessverbesserung
  • Verknüpfte Customer Journey KPIs
Dashboard

Leistungsschwerpunkte

Datenplattform & Architektur

Cloud‑DWH, Schichtenmodell, Governance & Observability – skalierbar und kosteneffizient.

Stack: BigQuery · Snowflake · Redshift

Analytics Engineering (dbt)

Modulare Modelle, Tests, Docs & Deployment-Pipelines für verlässliche Business Metriken.

dbt Core · dbt Cloud · CI

Airflow Orchestrierung

Zuverlässige DAGs mit SLAs, Alerting & Wiederanlaufstrategien – weniger Feuerlöschen.

Airflow · TaskFlow · Sensors

Process Mining

Event Logs extrahieren, Varianten sichtbar machen, Engpässe quantifizieren & beseitigen.

Order-to-Cash · Lead-to-Customer

Journey & Funnel Analytics

User Flows, Drop-Off Analyse, Attribution – Priorisierung für Produkt & Marketing.

Tracking Layer · Warehouse Events

AI Foundations

Datenqualität, Feature Layer, Evaluierung & Guardrails für generative & klassische Modelle.

LLMs · Embeddings · MLOps Light

Unser Vorgehen

  1. Discovery & Scope: Datenquellen, Pain Points, Quick Wins priorisieren (Workshops, KPI Canvas).
  2. Architektur & Baseline: Minimal tragfähige Plattform + erste dbt Modelle + orchestrierte Pipelines.
  3. Enablement & Qualitätslayer: Tests, Dokumentation, Observability, Handover Patterns.
  4. Scale & Automatisierung: Prozessoptimierung via Mining & Journey KPI Integration.
  5. AI Readiness: Feature Layer & Guardrails vorbereiten – produktive Experimente.

Kompetenzen

  • Analytics Engineering (dbt)
  • Workflow Orchestrierung (Apache Airflow)
  • Process Mining & KPI Discovery
  • Customer Journey & Funnel Analytics
  • Datenmodellierung (Dimensional / Data Vault Light)
  • Cloud DWH (BigQuery / Snowflake / Redshift)
  • SQL Performance & Tests
  • Python (ETL/ELT, Automatisierung)
  • Event Tracking / Product Analytics
  • Data Quality & Observability

Projekte (Auswahl)

Das Potenzial Ihrer Daten – nur ein Gespräch entfernt

In einem 30‑min Call klären wir Use Cases, Reifegrad & mögliche Quick Wins. Keine Folien‑Schlacht, sondern konkrete Optionen.

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