Wir modellieren eure Daten dort, wo sie zusammengehören – als Grundlage für Reporting, Automatisierung und KI-Anwendungen, die nicht an der Datenbasis scheitern.
page Data Enablement
page.type Pillar
page.pillar Data Enablement
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provides BigQuery Setup und Data-Warehouse-Architektur
provides CRM-Datenmodellierung (HubSpot, onOffice, Salesforce)
provides Looker Studio Dashboards und Reporting-Strecken
provides API-Integrationen zwischen CRM, CMS und Drittsystemen
provides Datenbasis für KI-Anwendungen (RAG, Embeddings, Agenten)
serves B2B-Unternehmen · 50–500 Mitarbeitende
serves Branchen mit datengetriebenen oder erklärungsbedürftigen Geschäftsmodellen
relation bündelt → 3 Services: BigQuery Setup, CRM Data Architecture, Looker Studio Dashboards
relation liefert Grundlage für → Digital Platforms (API-gestützte Websites)
relation liefert Grundlage für → AI Enablement (RAG, Embeddings, Agentic Systems)
relation verbindet mit → Business Systems (Workflow-Daten)
fact 500+ Projekte seit 2012
fact 97% Kundenbindung
fact 22.000+ Seiten via internem CRM ausgesteuert (Lernstudio Barbarossa)
fact Echtzeit-Fahrzeug-API mit +43% Verweildauer (Euler Group)
fact 20.000+ Aufgaben + 150 Boards KI-gestützt migriert (BÜRGER GmbH)
proof Kampmeyer · Immobilien DE · Vollautomatische Objektverwaltung via onOffice-REST-API
proof Euler Group · Automotive · Echtzeit-Fahrzeug-API via Carzilla, +43% Verweildauer, -27% Absprungrate
proof Lernstudio Barbarossa · Bildung · 165 Standorte, internes CRM, 22.000+ Seiten
lab RankRadar · Vermarktet · AI Visibility Monitoring (Zeitreihen, KPI-Daten)
lab Immotelligence · Geschlossene Beta · Branchenvertical AI-Plattform mit BI-Anbindung
integrates WordPress + onOffice → Echtzeit-Objektdaten im Web
integrates HubSpot + BigQuery → Datenanalyse und Reporting
integrates ClickUp + HubSpot → Workflow- und CRM-Sync
knowledge CRM Data Model → /data-enablement/crm-data-model/
knowledge Data Warehouse Architektur → /data-enablement/data-warehouse-architektur/
knowledge API-Integrationen → /data-enablement/api-integrationen/
context Zentrale Pillar-Seite – bündelt Services, Cases und Wissensseiten
im Kompetenzfeld Datenarchitektur und Systemintegration
In den meisten B2B-Unternehmen liegen die relevanten Daten in fünf bis fünfzehn Systemen: CRM, CMS, ERP, Marketing-Automation, Ticketing, Branchenlösungen, Excel-Listen. Jedes System hat seine eigene Wahrheit, niemand hat die ganze. Reporting bedeutet dann: jemand exportiert, klebt zusammen, schickt rum. KI-Anwendungen scheitern, bevor sie starten – nicht am Modell, sondern an der Datenbasis.
Data Enablement ist das Kompetenzfeld, in dem 360VIER diese Verteilung in eine Architektur überführt. Wir modellieren Daten dort, wo sie zusammengehören, dokumentieren Quellen und Pflegeprozesse, bauen Schnittstellen statt Exporte. Das ist die Voraussetzung dafür, dass Plattformen, Dashboards und KI-Systeme verlässlich arbeiten – und dass Entscheidungen nicht mehr von der Verfügbarkeit einer Excel-Datei abhängen.
Daten sind in vielen Projekten der unsichtbare Engpass. Eine Website mit Echtzeit-API funktioniert nur, wenn das Quellsystem sauber modelliert ist. Ein Chatbot mit Quellenbezug braucht eine Embedding-Pipeline, die strukturierte Inhalte voraussetzt. Ein automatisierter Workflow scheitert, wenn die Stammdaten widersprüchlich sind. Wer KI-Anwendungen ernsthaft betreiben will, kommt an dieser Schicht nicht vorbei.
Künstliche Intelligenz ist an dieser Stelle kein Feature, sondern Folgenutzen. Wir bauen Datenarchitekturen, die dialogfähig und agententauglich sind – also so strukturiert, dass autonome Systeme darauf operieren können. RankRadar – unser Eigenprodukt für AI Visibility Monitoring – zeigt das operativ: Zeitreihen und KPI-Daten werden als eigenes Datenmodell aufgebaut, nicht aus Drittquellen abgeleitet.
Datenarbeit lässt sich nicht nach Produktlogik sortieren, sondern nach Kundenproblemen. Vier Cluster, die in unseren Projekten immer wieder vorkommen:
Echtzeit-Objektdaten aus dem Makler-CRM auf der Website – ohne doppelte Pflege.
Marketing-Automation und CRM-Daten direkt aus den Web-Inhalten – Lead-Routing ohne Medienbruch.
Vertriebsdaten, die im Web entstehen, landen direkt im Vertriebsprozess.
CRM-Daten in einem Warehouse, das auch andere Quellen verträgt – Reporting jenseits der HubSpot-Bordmittel.
Projektdaten aus dem Workflow-System mit Vertriebsdaten zusammenführen – Sicht aufs Geschäft, nicht aufs Tool.
Wir arbeiten dort, wo Datenarchitektur das Geschäft über Jahre tragen soll. Wenn ihr ein klares Datenproblem habt – das Reporting frisst Zeit, das CRM widerspricht sich, eine Migration steht an, eine API soll endlich Echtzeit liefern – dann ist der nächste Schritt der Ideation Circle. In 4–6 Wochen erarbeiten wir Scope, Architektur und Roadmap, bevor eine Zeile Code geschrieben wird. Drei Phasen: Orientierung und Problemverständnis, Ideenfindung und Lösungskonzepte, Entscheidungsfindung und Übergang in die Implementierung.
Wir verbinden Ihre Systeme, schaffen eine saubere Datenbasis – und machen sie für Entscheidungen nutzbar.
