End-to-End-
Expertise über
den gesamten
Data Stack.
Von Roh-Pipelines bis zu produktionsreifer Analytics und Datenstrategie — ich helfe Scale-ups, Datenfunktionen aufzubauen, die zuverlässig, skalierbar und für das Business wirklich nützlich sind.
Über mich
Mit über zehn Jahren Erfahrung quer durch alle Disziplinen rund um Daten bringe ich eine Perspektive mit, die den meisten Spezialisten fehlt — ich kann es bauen, es analysieren und erklären, warum es für das Business zählt.
Mein Hintergrund ist eine Mischung aus Mathematik und technischer Informatik mit Abschlüssen einer führenden technischen Universität in München. Diese Kombination hat mir ein tiefes quantitatives Fundament gegeben und eine klare Vorliebe für Dinge, die in Produktion auch wirklich laufen.
Was mich unterscheidet: Ich sitze in keinem Spezialisierungs-Silo. Die meisten Data-Profis sind entweder auf der Engineering- oder auf der Analytics-Seite stark. Ich bin in beidem zuhause — ich entwerfe Systeme, die zugleich architektonisch sauber und analytisch sinnvoll sind, und spreche die Sprache aller Stakeholder im Raum.
Qualifikationen
Leistungen
Ich arbeite als hands-on Berater — eingebunden in Ihr Problem, nicht aus der Distanz beratend.
Bestandsaufnahme Ihrer Datenfunktion, Identifikation der größten Hebel und eine realistische Roadmap zur nächsten Reifestufe — egal ob Sie gerade starten oder skalieren wollen.
Design und Aufbau zuverlässiger Datenpipelines, Warehouse-Architekturen und Datenplattformen. Von der Ingestion über die Transformation bis zur Bereitstellung — mit dbt, Airflow, Snowflake und modernen Open-Source-Tools.
Aus Rohdaten entscheidungsreife Insights machen. Die Metriken definieren, die zählen, zentrale Reporting-Cockpits aufbauen und eine Single Source of Truth etablieren, der Ihre Stakeholder vertrauen.
Predictive Modelling, A/B-Test-Frameworks und Experimentations-Infrastruktur, die Hypothesen in belastbare Entscheidungen verwandeln.
Data Contracts, Observability, Masking und Quality-Frameworks, die das Vertrauen in die Daten auch bei wachsender Skalierung schützen.
Hiring, Strukturierung und Aufbau von Datenteams. Coaching für Individual Contributors und Unterstützung für Data Leaders auf dem nächsten Schritt.
Tech-Stack
Schreiben
Die meisten Organisationen investieren in Plattformen, nicht in Prozesse. Das Ergebnis ist teure Infrastruktur und Dashboards, denen niemand vertraut.
Bald verfügbar →Einen Data Engineer einstellen, bevor man ein Datenproblem hat, oder einen Data Scientist, bevor saubere Daten da sind — teure Fehler.
Bald verfügbar →Der Modern Data Stack wächst schneller, als ihn ein Team evaluieren kann. So treffen Sie Tooling-Entscheidungen, die Sie in achtzehn Monaten nicht bereuen.
Bald verfügbar →FAQ
Die Fragen, die ich am häufigsten vor einem ersten Gespräch höre — Engagement-Modell, Preise, Remote-Arbeit, Projektdauer und Passung.
Als selbstständiger Berater auf Retainer-Basis oder im Festpreis-Projekt. Ich bin für die Dauer des Mandats im Team eingebunden — Stand-ups, Code-Reviews und Stakeholder-Meetings inklusive — statt aus der Distanz zu beraten. Jedes Engagement startet mit einem kurzen, kostenpflichtigen Scoping-Gespräch, damit wir beide sicher sind, dass die Arbeit zur Aufgabe passt.
Tagessätze für Retainer, Festpreise für klar umrissene Projekte. Die Sätze hängen von Umfang, Dauer, Allokation und davon ab, ob remote, hybrid oder vor Ort gearbeitet wird. Nach dem ersten Scoping-Gespräch erhalten Sie ein schriftliches Angebot mit klaren Preisen und Leistungen — ohne Überraschungen.
Ich habe meinen Sitz in Montréal und arbeite remote mit Kunden in Europa und Nordamerika — mit besonderem Fokus auf Deutschland und München, wo ich studiert und zuvor gearbeitet habe. Vor-Ort-Termine zum Kick-off oder für wichtige Workshops lassen sich einrichten, wenn sie echten Mehrwert bringen.
Die meisten Mandate laufen drei bis neun Monate in Teilzeit- oder Vollzeit-Allokation. Auch fokussierte Audits (zwei bis vier Wochen) sind möglich für Kunden, die vor einer größeren Initiative eine strukturierte Bestandsaufnahme ihrer Datenfunktion möchten.
Primär Early- und Mid-Stage-Startups, Scale-ups und Mittelstand, die aus Ad-hoc-Analytics herausgewachsen sind und echte Datenfundamente brauchen. Daneben übernehme ich fokussierte Modernisierungsprojekte mit etablierten Unternehmen aus Financial Services, Versicherung, Gesundheit und Mobilität.
Kontakt
Ob Sie ein klar definiertes Projekt haben oder ein hartnäckiges Datenproblem ohne klare Lösung — ich freue mich auf ein unverbindliches Gespräch, um zu sehen, ob ich helfen kann.
info@laulou-data.com