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Swiss Data + AI Solutions · Engineering-first

WE ENGINEER
INTELLIGENCE

Wir bauen Intelligenz, die Entscheidungen verbessert: Klarheit → Fundament → Sicht → Voraussicht. Engineering statt Projektchaos: messbar, wartbar, skalierbar.

Nicht als „Projektchaos“, sondern als Engineering-Ansatz, der im Alltag funktioniert: messbar, wartbar, skalierbar.

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Azure · Fabric · Power BI Data Platform + Analytics Security by Design

Für CEO/GF & IT-Leitung, die Entscheidungen nicht mehr „im Nebel“ treffen wollen.

Positionierung

Engineering Intelligence ist ein Weg – kein einzelnes Tool.

Viele Unternehmen haben Daten, Tools und Dashboards, aber trotzdem keine verlässliche Entscheidungsbasis. Zahlen werden diskutiert statt genutzt, Ursachen bleiben unklar, und „AI“ wird eingeführt, bevor das Fundament steht.

Engineering Intelligence bedeutet: Wir verbinden Business und Engineering so, dass aus Daten ein System wird – nachvollziehbar, sicher und im Alltag nutzbar. Das Resultat ist ein Unternehmen, das erinnern, sehen und voraussehen kann.

Der Schlüssel ist Reihenfolge: erst verstehen, dann Fundament bauen, dann Intelligenz aktivieren.

Vorgehen

Der Weg zu Engineering Intelligence

Wir arbeiten in einer klaren Reihenfolge: erst Verstehen, dann das Fundament, dann Intelligenz aktivieren. So entsteht ein System, das nicht nur heute funktioniert, sondern langfristig skalierbar bleibt.

Verstehen

Fundament

Intelligenz

① VERSTEHEN

Wir gehen rein, analysieren das Business, verstehen die strategischen Ziele und identifizieren die kritischen Entscheidungspunkte.

② FUNDAMENT

Wir beginnen beim Fundament: den Daten. Wir ordnen alle Daten, machen sie lesbar und konsistent, und bauen die technische Basis für alle weiteren Schritte.

③ INTELLIGENZ

Danach bauen wir intelligente Lösungen: Dashboards für Transparenz, Tools für Automatisierung, AI-Modelle für Vorhersagen. Das Unternehmen kann endlich intelligent entscheiden.

Das Resultat: Das Unternehmen transformiert von blind und reaktiv zu sehend und strategisch. Das ist der wahre Wert, den wir liefern.

Analytics Reifegrad

Von „Was ist passiert?“ zu „Was sollen wir tun?“

Analytics ist kein Feature, sondern ein Reifegrad. Die vier Stufen helfen, Erwartungen zu klären und den nächsten Schritt gezielt zu planen. Prescriptive funktioniert nur dann, wenn Fundament und Semantik stimmen.

Descriptive Was ist passiert? Reporting, KPIs, Transparenz – eine verlässliche Sicht auf die Realität.

Diagnostic Warum ist es passiert? Treiberanalyse, Segmentierung und Ursachen – damit Massnahmen nicht „ins Blaue“ gehen.

Predictive Was wird passieren? Forecasting & Modelle – Wahrscheinlichkeiten, Szenarien, Frühindikatoren.

Prescriptive Was sollen wir tun? Optimierung & Empfehlungen – Entscheidungen systematisch besser machen.

Technologien

Technologie folgt dem Zweck – nicht umgekehrt.

Engineering Intelligence entsteht nicht durch Tools, sondern durch saubere Architektur, klare Verantwortung und Technologien, die im Betrieb funktionieren. Wir setzen auf bewährte Stacks, nicht auf Experimente.

Data Platform & Foundation

Skalierbare Datenplattformen als Fundament für Analytics und AI – mit klarer Struktur, Governance und Kostenkontrolle.

Microsoft Fabric Azure Data Platform Databricks SQL Server Lakehouse / Warehouse

Analytics & Decision Visibility

Reporting und Analytics, die Entscheidungen tragen – mit sauberer Semantik, klaren KPIs und hoher Akzeptanz im Business.

Power BI Tableau Looker Semantic Layer KPI Frameworks

Integration & Automation

Zuverlässige Datenflüsse und Automatisierung – integriert in bestehende Prozesse statt paralleler Tool-Welten.

Azure Data Factory FME Power Platform Zapier APIs

AI & Foresight

Voraussicht statt Bauchgefühl: Forecasting, Anomalien und Optimierung – immer eingebettet in Prozesse und Entscheidungslogik.

Forecasting Predictive Analytics Prescriptive Use-Cases ML Pipelines (light)

Cloud, Security & Betrieb

Security, Governance und Betrieb von Anfang an – damit Systeme nicht nur funktionieren, sondern auch bleiben.

Microsoft Azure AWS Google Cloud IAM & Rollenmodelle Cost & Reliability

Engineering-Prinzipien

Unsere Arbeit folgt klaren Prinzipien: weniger Komplexität, klare Verantwortlichkeiten und Systeme, die langfristig wartbar bleiben.

Security by Design Observability Versionierung Kostenbewusstsein Enablement

Team

Das Team hinter Developful

Sie haben Fragen? Kontaktieren Sie uns, wir stehen Ihnen für Anfragen, Anliegen und Fragen zur Verfügung.

Michael

Founder · Data/Software Engineering

Diana

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Roland

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