FinOps · Data Platforms

Mehr Use Cases. Mehr Consumption. Das Budget hält nicht mit.

Databricks, Snowflake, GCP — die Rechnungen steigen, das Budget kaum. Wo ihr Verlust macht, ist meist nicht dort, wo ihr es erwartet. Ich finde es.

Kostenlose Analyse 30 Min · Kein Deck · Kein Pitch So funktioniert es →
13 Jahre
auf der Anbieterseite
(Databricks, SAS, Splunk, MicroStrategy)
~25%
typischer Verlust
in qualifizierten Umgebungen
Die Diagnose

Die Rechnung steigt. Das Budget kaum.

Moderates Budgetwachstum hält nicht Schritt mit dem, was eure Data Platform tatsächlich braucht. Die Lücke ist der Teil, den niemand verantwortet. Scrollt, um zu sehen, wie sie sich über fünf Jahre entwickelt.

// Rechnung vs. Budget über die Zeit
YEAR 1
Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Budget die Rechnung ↑ der Verlust

Von der anderen Seite des Tisches

Ich habe diese Plattformen zehn Jahre lang verkauft. Deshalb weiß ich genau, wo der Verlust entsteht.

Databricks, SAS, MicroStrategy — ein Jahrzehnt Enterprise-Sales in DACH und Europa. Ich habe viele dieser Rechnungen mitgebaut. Jetzt arbeite ich auf der anderen Seite des Tisches.

// Plattformen, die ich verkauft habe Databricks SAS Splunk MicroStrategy
Der Ansatz

Kosten senken. Stack behalten.

  • Cluster- & Warehouse-Optimierung — manuelle Tuning-Arbeit, automatisiert
  • FinOps Governance: Showback, Chargeback, Verantwortlichkeit die bleibt
  • Tooling-Empfehlungen zu geprüften Partnern — mit voller Transparenz über das Modell
  • Sofortige Einsparungen, keine Migration, keine Code-Änderungen
// so sieht eure Rechnung aus
DIE RECHNUNG WAS TATSÄCHLICH GEBRAUCHT WIRD ↑ DER VERLUST
So funktioniert das Modell

Unabhängig. Transparent.

Ich arbeite als unabhängiger Berater und Reseller mit einer kleinen Gruppe geprüfter Tooling-Partner — und das steht hier, nicht im Kleingedruckten.

01
Wenn ich etwas empfehle, wisst ihr, was für mich dabei drin ist.
02
Ihr wisst auch, dass ich es nicht empfehlen würde, wenn es sich nicht selbst finanziert.
In der Community

Ich moderiere die Gespräche, in denen ich selbst sein will.

Masters of Data, BI & AI — direkte, unzensierte Gespräche mit Data-Leadern, Architekten und Gründern aus dem DACH-Raum. Auf Deutsch.

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FOLGE 19
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Masters of Data, BI & AI — neueste Folge wird geladen...

Direkte, unzensierte Gespräche mit Data-Leadern, Architekten und Gründern aus dem DACH-Raum. Auf Deutsch.

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Der Prozess

Vom ersten Gespräch zu messbaren Einsparungen.

01

Kostentransparenz

Analyse der aktuellen Ausgaben. Die größten Hebel und Quick Wins identifizieren. Kein Deck — nur die Zahlen.

02

Strategie & Roadmap

Einsparziele definieren, Governance aufbauen, das richtige Tooling-Mix auswählen.

03

Tooling-Einführung

Geprüfte Partner-Tools übernehmen die automatisierte Optimierung. Tage, nicht Monate. Null Disruption.

04

Kontinuierliche Kontrolle

Dashboards, Showback, regelmäßige Reviews. Kosten bleiben unter Kontrolle, sobald jemand Verantwortung übernimmt.

Für wen

Für Data & AI Teams im DACH-Raum.

Head of Data Engineering
CDO / VP Data & AI
Cloud Platform Owner
Data Platform Team
Finance & IT Leadership
Databricks & Snowflake Partner / SI
Jetzt starten

Bereit zu sehen, wo ihr Verlust macht?

Ein 30-minütiges Gespräch reicht aus, um das Einsparpotenzial in eurer Umgebung einzuschätzen. Kein Deck, kein Pitch — nur die Zahlen.

Kostenlose Analyse 30 Min · Video oder Telefon LinkedIn Direkt verbinden
// weitere Leistungen

Sales Strategy für Data Companies

Go-to-Market-Design, ICP-Schärfung und Transition weg vom Founder-Led-Sales — für Data- & KI-Beratungen, die über Empfehlungsgeschäft hinauswachsen wollen.

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