Besser entscheiden.
Markerista verbindet Datenstrategie, Analytics, AI und Umsetzung für bessere Entscheidungen, produktive Prozesse und messbare Wirkung in Marketing, Sales und Unternehmenssteuerung.
Sechs Entscheidungsfelder, die zusammenpassen müssen.
Use Cases
Datenbasis
KPI & Logik
Analytics & BI
AI & Automation
Governance
Daten und AI schaffen erst Wert, wenn daraus bessere Entscheidungen und produktive Prozesse entstehen.
Entscheidend ist nicht die Menge an Daten oder Tools, sondern ob daraus bessere Entscheidungen, produktive Prozesse und messbare Wirkung entstehen.
Daten sind vorhanden, Entscheidungen bleiben schwierig.
Informationen liegen in verschiedenen Systemen, aber Zusammenhänge, Prioritäten und belastbare Entscheidungsgrundlagen fehlen.
Reporting beschreibt, steuert aber zu wenig.
KPIs, Datenquellen und Verantwortlichkeiten sind nicht sauber verbunden. Dashboards zeigen Vergangenes, unterstützen konkrete Entscheidungen aber nur begrenzt.
AI wird getestet, aber nicht produktiv genutzt.
Piloten und Tools existieren, doch klare Use Cases, Prozessintegration, Verantwortlichkeiten und ein Weg in den Betrieb fehlen.
Automatisierung bleibt Stückwerk.
Manuelle Prozesse bieten Potenzial, aber Fachbereiche und Technologie arbeiten zu getrennt, um Lösungen nachhaltig zu skalieren.
Technologie wird erst relevant, wenn sie bessere Entscheidungen und Prozesse ermöglicht.
Business Use Cases, Datenbasis, KPI-Logik, Analytics, AI und Governance werden gemeinsam betrachtet. So entsteht eine belastbare Linie vom Problem bis zum produktiven Betrieb.
Welche Use Cases erzeugen geschäftlichen Nutzen?
Probleme, Entscheidungen und Prozesse werden nach Wirkung, Machbarkeit und strategischer Relevanz priorisiert.
Welche Datenbasis wird wirklich benötigt?
Benötigte Daten, Quellen, Qualität und Zugänglichkeit werden so geklärt, dass Entscheidungen und Lösungen belastbar darauf aufbauen können.
Welche KPIs unterstützen welche Entscheidungen?
Kennzahlen werden mit konkreten Entscheidungen, Zielen und Verantwortlichkeiten verbunden, statt nur weitere Reporting-Ebenen zu erzeugen.
Wie wird Analytics handlungsorientiert?
BI, Dashboards und Analysen werden so aufgebaut, dass relevante Zusammenhänge sichtbar und nächste Schritte schneller ableitbar werden.
Wo verbessert AI Prozesse sinnvoll?
Generative AI, Agentic AI und Automatisierung werden dort eingesetzt, wo sie Arbeit beschleunigen, Qualität erhöhen oder neue Abläufe ermöglichen.
Wie werden Lösungen skalierbar betrieben?
Governance, Rollen, Standards und Betriebslogik sorgen dafür, dass Piloten kontrollierbar, wartbar und reproduzierbar weiterentwickelt werden.
Drei Arbeitsfelder. Von der Datenbasis bis zum produktiven Betrieb.
Der Scope wird nach Ausgangslage und Business-Ziel zugeschnitten. Strategie, Konzeption und Umsetzung greifen dabei ineinander.
AI produktiv in Prozesse bringen.
Von Use Cases über Generative und Agentic AI bis zu automatisierten Workflows und produktiven Piloten.
+ Use Cases und Business Case
+ Generative AI und Agentic AI
+ AI-Workflows und Automatisierung
+ MVPs und produktive Piloten
Mit Daten besser entscheiden.
Von Daten- und KPI-Modellen über BI und Dashboards bis zu Analytics-Lösungen mit klarer Entscheidungslogik.
+ Daten- und KPI-Modelle
+ BI, Dashboards und Reporting
+ Analytics und Entscheidungslogik
+ Messmodelle und Datenqualität
Vom Pilot zum belastbaren Betrieb.
Priorisierung, Roadmap, Governance und Adoption schaffen die Voraussetzungen, damit Lösungen genutzt und weiterentwickelt werden.
+ Priorisierung und Roadmap
+ Governance und Verantwortlichkeiten
+ Prozesse und Adoption
+ Betrieb, Optimierung und Skalierung
Konkrete Lösungen statt isolierter Technologie.
Welche Ergebnisse sinnvoll sind, hängt von Reifegrad und Ziel ab. Entscheidend ist, dass sie Entscheidungen verbessern, Prozesse produktiver machen oder Business Impact erzeugen.
Der Auftrag folgt dem Geschäftsproblem – nicht dem Technologie-Stack.
Welche Ergebnisse sinnvoll sind, hängt davon ab, wo heute Wirkung verloren geht und was anschließend konkret entschieden, automatisiert oder produktiv betrieben werden soll.
Nicht jedes Projekt benötigt alle Outputs. Der Umfang wird vor dem Start an Reifegrad, Ziel und vorhandene Systeme angepasst.
AI-/Data-Roadmap
Prioritäten, Abhängigkeiten und realistische nächste Schritte.
Use-Case-Portfolio
Business-Priorisierung nach Wirkung, Machbarkeit und Aufwand.
KPI- & Messmodell
Kennzahlen, Entscheidungslogik und Verantwortlichkeiten.
Analytics-/Dashboard-Lösung
Handlungsorientierte BI und verständliche Datenprodukte.
AI-Workflow oder Agent
Produktive Unterstützung für einen konkreten Prozess.
MVP oder Pilot
Umsetzbarer Test mit klarer Betriebs- und Skalierungsperspektive.
AI, Data & Analytics entfalten ihren Wert dort, wo sie konkrete Geschäftsprozesse verbessern: in Marketing, Sales, Service und Unternehmenssteuerung.
Fragen zu AI, Data & Analytics
Die wichtigsten Fragen, bevor aus einem Data-/AI-Thema ein klarer, umsetzbarer Auftrag wird.
Der richtige Use Case muss noch nicht feststehen.
Im ersten Austausch klären wir, wo Daten, Analytics oder AI heute zu wenig Wirkung erzeugen und welcher nächste Schritt realistisch ist.
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