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Data Platforms & Dashboards

Custom-Dashboards für Echtzeit-Daten

Wenn Standard-Tools wie Grafana nicht mehr passen, bauen wir die Visualisierungs-Schicht selbst — mit Echtzeit-Daten, domänenspezifischen Workflows und einem Permission-Modell, das zur Tenant-Logik Ihrer Plattform passt.

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Wann selbst bauen?

Grafana ist großartig — bis zu einem bestimmten Punkt

Für reine Monitoring-Dashboards betreiben wir Grafana selbst und empfehlen es regelmäßig. Aber sobald Ihre Anforderungen über "Werte zeigen" hinausgehen — Aktionen direkt aus dem Dashboard auslösen, kunden-spezifisches Branding, Drill-Down in eine Tenant-Hierarchie, Reports mit Versionierung — lohnt sich eine eigene Lösung.

Die Faustregel: wenn Sie merken, dass Sie Ihrem Grafana mehr Plugins, Iframe-Einbettungen und Workarounds zumuten als geliefertes UI, ist es Zeit für eine eigene Schicht.

Indikatoren für eigene Plattform

  • Endkunden sollen Dashboards in Ihrem Branding sehen
  • Dashboards müssen Schreibe-Aktionen auslösen (Ticket, Befehl, Konfig-Änderung)
  • Tenants haben unterschiedliche Sichten auf dieselben Daten
  • Reports gehen in regulatorisch geprüfte Bereiche (z.B. KRITIS, Bilanz)
  • UX-Komplexität wächst stärker als Daten-Komplexität
Was wir mitbringen

Sechs Bausteine vom Sensor bis zum Dashboard

Echtzeit-Visualisierung

Daten erscheinen flüssig — auch bei tausenden Sensoren oder Sub-Sekunden-Aktualisierung. Wir wählen die passende Streaming-Technik je Datenquelle, sodass Ihr Dashboard nicht ruckelt, wenn die Anlage Daten ablädt.

Robuste Daten-Pipelines

Daten kommen ungeordnet, in Spitzen, manchmal verspätet. Wir bauen Pipelines, die Lastspitzen abfedern und keine Werte verlieren — auch wenn die Anlage drei Tage offline war und alles auf einmal nachschiebt.

Langzeit-Datenhaltung

Mehrjährige Historie, schnelle Abfragen, kompakte Speicherung. Mit Verdichtungs-Strategien, sodass alte Daten weiter abrufbar bleiben, ohne dass Ihre Storage-Rechnung explodiert.

Custom Dashboards

Wenn Grafana an die UX-Grenze stößt — domänenspezifische Workflows, Drill-Down auf Anlagen-Ebene, Branding, eingebaute Aktionen statt nur Anzeige. Plus Permission-Modell, das zur Tenant-Logik passt.

Reports & Export

Wiederkehrende Reports per E-Mail, PDF-Export für Audits, CSV-Drops für Excel-Analysen. Mit Scheduling, Empfänger-Listen und Versionierung — sodass Sie nachweisen können, wer wann welche Zahlen gesehen hat.

Anbindung an bestehende Systeme

IoT-Gateways, SCADA-Historians, ERP/CRM-Systeme, klassische Datenbanken — wir holen Daten dort ab, wo sie entstehen, mit der jeweils passenden Industrie- oder Web-Schnittstelle.

Use Cases

Wo Custom Data Platforms gewinnen

IoT-Sensor-Aggregation

Tausende LoRaWAN- oder NB-IoT-Sensoren, deren Daten in einer Plattform zusammenlaufen müssen — mit Karten, Heatmaps und Alarm-Workflows. Verzahnt mit unserem IoT-Hub.

Operations-Dashboards

NOC-Dashboards, Production-Monitoring, OEE-Tracking. Wenn die fertigen Tools zu allgemein sind und ein eigenes UI mehr Effizienz bringt als noch ein Grafana-Workspace.

Business-Intelligence-Layer

Reporting für Geschäftsleitung — Umsatz, Margen, Auslastung, Kundenbestand — auf Basis Ihrer ERP-, CRM- und Operations-Daten. Mit konfigurierbaren Drill-Downs und Export-Funktionen.

Data-Warehouse-Anbindung

Anbindung an bestehende Warehouses (Snowflake, BigQuery, Postgres-DWH) als Quelle. Wir bauen die Visualisierungs- und Workflow-Schicht obendrauf — schneller iterierbar als reine BI-Tools.

Im Verbund

Daten kommen selten allein

Eine Data Platform sitzt selten isoliert — meistens steht eine IoT-Strecke, ein Operations-System oder eine Member-Plattform daneben. Wir bauen sie zusammen, nicht nebeneinander.

Für reine Read-Only-Monitoring-Dashboards empfehlen wir Grafana — wir betreiben es selbst als Managed Service. Eine Custom Data Platform lohnt sich, wenn Endkunden im eigenen Branding zugreifen, Drill-Down in einer Tenant-Hierarchie nötig ist, Aktionen aus dem Dashboard ausgelöst werden oder Reports regulatorisch geprüft werden.

Wir setzen auf einen modernen Web-Stack (React/Next.js im Frontend, Node oder Go im Backend) und wählen die Datenbank- und Streaming-Komponenten passend zu Ihrem Volumen. Den konkreten Stack stimmen wir im Workshop ab — er muss zu Ihrem Volumen, Ihrem Hosting und dem Skill-Profil Ihres Teams passen.

In der typischen Industrie- und IoT-Konstellation deutlich sechs- bis siebenstellige Werte pro Sekunde Ingest, Multi-Jahre-Historie und Sub-Sekunden-Queries. Bei wirklich extremen Volumina prüfen wir spezialisierte Storage-Engines — die Architektur-Entscheidung treffen wir gemeinsam im Workshop.

MVP-Dashboard mit einer Datenquelle und Standard-Visualisierungen: 30.000-60.000 €. Vollausbau mit Multi-Tenant, Reports, Alarm-Workflows und Edge-Anbindung: 80.000-200.000 €. Festpreis nach Architektur-Workshop.

Ja. Typische Datenquellen: ERP (SAP, Odoo), CRM (Salesforce, HubSpot), SCADA-Historians, ThingsBoard, MQTT-Broker, REST-APIs, Postgres- oder MySQL-Datenbanken, Snowflake/BigQuery. Wir analysieren im Workshop, welche Anbindung pro Quelle sinnvoll ist (Push, Pull, CDC).

Wahlweise Sie selbst (mit unserer Dokumentation und Übergabe-Schulung) oder wir als Managed-Operations-Service mit definierten SLAs, 24/7-Monitoring und Patch-Management. Beide Optionen werden vor Projektstart festgelegt.

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Lassen Sie uns über Ihre Idee sprechen

Ob konkrete IT-Herausforderung oder einfach eine Idee – wir freuen uns auf den Austausch. In einem kurzen Gespräch prüfen wir gemeinsam, ob und wie Ihr Projekt zu WZ-IT passt.

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Timo Wevelsiep & Robin Zins - CEOs of WZ-IT

Timo Wevelsiep & Robin Zins

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