Individuelle Datenlösungen für kleine UnternehmenCustom data solutions for small businesses

Weniger Excel-Routine.
Mehr Überblick.
Less spreadsheet work.
More clarity.

Sie kopieren jeden Monat Zahlen aus mehreren Systemen zusammen? Ich entwickle Dashboards und automatisierte Berichte, die Ihre vorhandenen Daten nutzbar machen.Copying numbers from several systems every month? I build dashboards and automated reports that put your existing data to work.

Direkt mit Hadrian Burkhardt · Entwicklung aus PotsdamWork directly with Hadrian Burkhardt · Based in Potsdam

DEMO · FIKTIVE DATENDEMO · SAMPLE DATA

Ihr Geschäft auf einen BlickYour business at a glance

MonatsübersichtMonthly overview

04 / 2024
UmsatzRevenue474.500 €
BestellungenOrders1.135
RohertragsmargeGross margin37,2 %

Umsatz nach KategorieRevenue by category

Furniture
58,7 %
Storage
15,1 %
Lighting
14,5 %
Accessories
11,6 %
CSV → Dashboard → ReportDemo öffnen ↗Open demo ↗
Mit den Daten, die Sie schon habenWith the data you already haveExcel / CSVCRM / ERPOnlineshopOnline shopBuchhaltungAccounting

Wo kostet Sie die Datenarbeit Zeit? Where does data work slow you down?

Der Fokus liegt auf kleinen, belastbaren Softwarepaketen: erst ein klarer Datenfall, dann ein nutzbares Modul, danach Erweiterung nur dort, wo messbarer Nutzen entsteht. The focus is on small, reliable software packages: first one clear data case, then a usable module, and expansion only where measurable value appears.

Geschäftszahlen-DashboardBusiness metrics dashboard

Umsatz, Aufträge, offene Posten, Tickets oder Kampagnenwerte werden in einer webbasierten Ansicht zusammengeführt. Revenue, orders, open items, tickets, or campaign figures are combined in one web-based view.

Dashboard-Beispiel ansehen View dashboard example

Automatisierte BerichteAutomated reports

Wiederkehrende Monats-, Wochen- oder Managementberichte entstehen aus vorhandenen Datenquellen statt aus manueller Copy-Paste-Arbeit. Recurring monthly, weekly, or management reports are created from existing data sources instead of manual copy-paste work.

Reporting-Beispiel ansehen View reporting example

Prognosen und ML-PilotenForecasts and ML pilots

Forecasting, Churn-Scoring, Bestandspriorisierung oder Dokumentenklassifikation werden als kontrollierter Pilot umgesetzt. Forecasting, churn scoring, inventory prioritization, or document classification are implemented as a controlled pilot.

Alle Datenangebote ansehen View all data offers

Vorab ansehenSee it first

So kann Ihr Ergebnis aussehen.See what you could build.

Eine vollständige Demo zeigt den Weg vom CSV-Export zu Kennzahlen und einem lesbaren Monatsbericht. Mit fiktiven Daten – kein Kundenprojekt.A complete demo follows the path from a CSV export to metrics and a readable monthly report. Built with fictional data — not a client project.

Dashboard ansehen ↗View dashboard ↗

Klein starten, sauber erweitern Start small, expand cleanly

Die Pakete sind als realistische Einstiegspunkte gedacht. Sie kaufen kein abstraktes KI-Projekt, sondern ein klares Softwareergebnis mit Preisrahmen. The packages are realistic entry points. You are not buying an abstract AI project, but a clear software result with a price range.

1-2 Wochenweeks

Data Software Check

1.500-3.500 EUR

Datenquellen prüfen, Schnittstellen klären, erstes Modul festlegen und Aufwand abschätzen.Review data sources, clarify interfaces, define the first module, and estimate effort.

2-4 Wochenweeks

Reporting Starter

4.500-9.000 EUR

Ein erstes Dashboard oder Berichtssystem mit Datenimport, Kennzahlen und Export.A first dashboard or reporting system with data import, metrics, and export.

4-8 Wochenweeks

ML-Modul Pilot

9.000-18.000 EUR

Ein Forecast-, Scoring-, Klassifikations- oder Anomalie-Modul für einen klaren Use Case.A forecasting, scoring, classification, or anomaly module for one clear use case.

monatlichmonthly

Software Care

500-2.500 EUR

Wartung, Monitoring, kleine Anpassungen, Datenqualitätschecks und Monatsreport.Maintenance, monitoring, small adjustments, data quality checks, and monthly report.

Ablauf bis zur ersten nutzbaren Version Process up to the first usable version

Der Einstieg ist bewusst überschaubar. Nach einem kurzen Austausch wird geprüft, ob Ihre Datenlage für ein erstes belastbares Modul reicht und welcher Umfang sinnvoll ist. The entry point is intentionally manageable. After a short exchange, we check whether your data is sufficient for a first reliable module and which scope makes sense.

1

Zielbild klärenClarify the target

Welche Entscheidung, Kennzahl oder wiederkehrende Arbeit soll einfacher werden?Which decision, metric, or recurring task should become easier?

2

Datenprobe prüfenReview sample data

Exporte, Tabellen, APIs oder Datenbanken werden auf Struktur, Qualität und Aufwand geprüft.Exports, tables, APIs, or databases are reviewed for structure, quality, and effort.

3

Softwaremodul bauenBuild the software module

Dashboard, Report, Pipeline oder ML-Modul werden mit echten Daten als nutzbare Version umgesetzt.Dashboard, report, pipeline, or ML module is implemented with real data as a usable version.

4

Einführen und erweiternRoll out and extend

Nach Übergabe, Dokumentation und Einweisung kann die Lösung betreut oder erweitert werden.After handover, documentation, and training, the solution can be supported or extended.

Ihr AnsprechpartnerYour point of contact

Hadrian Burkhardt

Ich entwickle Software und Datenlösungen in Potsdam. Sie sprechen direkt mit dem Entwickler: vom ersten Datencheck über das nutzbare Modul bis zur technischen Dokumentation.I build software and data solutions in Potsdam. You work directly with the developer, from the first data review to a working module and technical documentation.

Öffentliche Entwicklungsarbeit ansehen ↗Explore public development work ↗

Technische Projekte als Vertrauenssignal Technical projects as trust signals

Neben Kundenprojekten entstehen offene und produktnahe Vorhaben. Sie zeigen Arbeitsweise, Sicherheitsfokus und technische Tiefe. Alongside client work, open and product-adjacent projects show working style, security focus, and technical depth.

Android-App Android app

Private QR Scanner

Offline-first QR- und Barcode-Scanner ohne Werbung, Tracker, Backend oder Internet-Berechtigung. Offline-first QR and barcode scanner without ads, trackers, backend services, or Internet permission.

App-Projekt öffnen Open app project

Code & Repositories Code & repositories

Gitea

Quellcode, Projektstände und technische Dokumentation werden über die eigene Gitea-Instanz gebündelt. Source code, project states, and technical documentation are collected through the dedicated Gitea instance.

Zu Gitea Go to Gitea

Häufige Fragen vor dem ersten Datenprojekt Common questions before the first data project

Die meisten Projekte starten nicht mit perfekten Daten, sondern mit einer konkreten Frage und einem exportierbaren Ausschnitt. Most projects do not start with perfect data, but with a concrete question and an exportable sample.

Frage per E-Mail senden Send a question by email
Müssen die Daten schon sauber und vollständig sein? Do the data already need to be clean and complete?
Nein. Oft ist der erste sinnvolle Schritt ein Datencheck: Felder, Lücken, Dubletten, Ausreißer und Schnittstellen werden sichtbar gemacht, bevor ein Dashboard oder Modell gebaut wird. No. A useful first step is often a data check: fields, gaps, duplicates, outliers, and interfaces are made visible before building a dashboard or model.
Reicht ein Excel- oder CSV-Export für den Start? Is an Excel or CSV export enough to start?
Ja. Für die Aufwandsschätzung reicht häufig ein anonymisierter Beispiel-Export mit Spaltennamen, einigen Zeilen und einer kurzen Beschreibung der gewünschten Entscheidung. Yes. For an estimate, an anonymized sample export with column names, a few rows, and a short description of the target decision is often enough.
Wird direkt Machine Learning gebaut? Do you build machine learning right away?
Nur wenn es fachlich trägt. Viele Fälle profitieren zuerst von klaren Kennzahlen, Datenpipelines und Berichten. ML wird als kontrollierter Pilot ergänzt, wenn die Datenbasis und der Nutzen dafür sprechen. Only when it makes business sense. Many cases benefit first from clear metrics, data pipelines, and reports. ML is added as a controlled pilot when the data basis and value support it.
Wie werden sensible Unternehmensdaten behandelt? How are sensitive business data handled?
Der Einstieg kann mit anonymisierten oder synthetischen Beispieldaten erfolgen. Für echte Daten werden Hosting, Rollen, Exporte, Zugriff und Löschung passend zum Datenfall geklärt. The start can use anonymized or synthetic sample data. For real data, hosting, roles, exports, access, and deletion are clarified for the specific data case.
Was ist ein realistischer erster Umfang? What is a realistic first scope?
Sinnvoll ist ein klar begrenzter Einstieg: ein Daten- und Schnittstellencheck, ein erstes Dashboard, ein automatisierter Bericht oder ein einzelner Forecast-/Scoring-Pilot. A sensible start is deliberately limited: a data and interface check, a first dashboard, an automated report, or one forecast/scoring pilot.

Was möchten Sie nicht mehr von Hand erledigen?What would you like to stop doing by hand?

Beschreiben Sie kurz Ihre wiederkehrende Aufgabe und die verwendeten Systeme. Für den ersten Kontakt brauchen Sie noch keinen Datenexport. Gemeinsam klären wir den nächsten sinnvollen Schritt. Describe the recurring task and the systems you use. You do not need a data export for the first conversation. Together we can identify a useful next step.

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Fingerprint: Fingerprint: 1B15 7BE9 A6DC D9E4 52D1 D2E1 38E8 9C69 7CC0 3714

Sinnvoll für die erste E-MailUseful for the first email Ihre Aufgabe, verwendete Systeme und gewünschter Zeitraum your task, the systems you use, and your preferred timeline
StandortLocation
Potsdam, Deutschland
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