Leistungen
Technologie muss Probleme lösen, nicht neue schaffen.
Gewachsene Plattformen verlangsamen Veränderungen. Daten verteilen sich über Systeme und Teams hinweg. Tracking liefert widersprüchliche Zahlen. KI funktioniert im Pilot, erreicht aber nicht den laufenden Betrieb.
Valanor analysiert die Ursache und entwickelt die Systeme, Dateninfrastrukturen und Anwendungen, die diese Engpässe auflösen.
Von der technischen Standortbestimmung über Software- und Plattformentwicklung bis hin zu Data & AI Engineering.
Unternehmen führen über Jahre neue Plattformen, Anwendungen und Datenquellen ein. Einzelne Entscheidungen sind dabei häufig sinnvoll. In Summe entsteht jedoch eine Systemlandschaft, in der Änderungen immer mehr Abstimmung benötigen.
Ein CMS lässt sich nicht unabhängig vom Frontend verändern. Daten müssen zwischen ERP, CRM und Analytics manuell zusammengeführt werden. Marketing und Vertrieb arbeiten mit unterschiedlichen Zahlen. Ein AI-Prototyp funktioniert technisch, hat aber keinen belastbaren Zugriff auf die Systeme, die für den realen Prozess notwendig sind.
Diese Probleme lassen sich selten durch ein weiteres Tool lösen.
Entscheidend ist, zu verstehen, welche technische Abhängigkeit den Betrieb tatsächlich begrenzt – und genau dort anzusetzen.
Der richtige Einstieg hängt davon ab, was heute nicht funktioniert. Deshalb beginnt nicht jedes Projekt mit derselben Leistung.
Wenn eine Modernisierung ansteht, eine Dateninitiative stockt oder bestehende Systeme zunehmend Aufwand verursachen, muss zunächst klar sein, wo die Ursache liegt.
Wir analysieren Architektur, Schnittstellen, Datenflüsse und Prozesse und entwickeln daraus ein belastbares Zielbild für die nächsten technischen Entscheidungen.
Wenn CMS, Anwendungen und Integrationen historisch gewachsen sind, wird selbst eine überschaubare Änderung schnell zum Projekt.
Wir modernisieren bestehende Plattformen, lösen technische Abhängigkeiten auf und entwickeln Softwarearchitekturen, die sich kontrolliert weiterentwickeln lassen.
Von CMS- und Legacy-Migrationen bis zu individuellen Web- und Desktop-Anwendungen.
Wenn GA4, CRM und Werbeplattformen unterschiedliche Ergebnisse liefern, fehlt häufig nicht das nächste Dashboard.
Es fehlt eine saubere Messinfrastruktur.
Wir entwickeln Tracking-, Consent- und Datenstrukturen, über die Marketing- und Nutzungsdaten kontrolliert erfasst, verarbeitet und an Analytics- und Datenplattformen weitergegeben werden.
Potenzielle Kunden recherchieren nicht mehr ausschließlich über klassische Suchmaschinen.
Google, ChatGPT, Perplexity und andere Systeme werden parallel genutzt, um Technologien, Produkte und Anbieter zu vergleichen und einzuordnen.
Wir verbinden technisches SEO, Informationsarchitektur, strukturierte Daten und Inhalte so, dass Such- und KI-Systeme verstehen können, wofür ein Unternehmen relevant ist.
Datenplattformen, Machine-Learning-Modelle und generative AI entfalten erst Wirkung, wenn sie zuverlässig mit bestehenden Anwendungen und Prozessen verbunden sind.
Wir entwickeln Datenpipelines, Datenmodelle und AI-Anwendungen für den produktiven Einsatz – von Analytics Engineering und Computer Vision bis hin zu generativer KI.
Eine bestehende Plattform kann technisch veraltet sein und dennoch ihren Zweck erfüllen.
Umgekehrt kann ein moderner Technologie-Stack zum Engpass werden, wenn Systeme eng gekoppelt sind, die Datenverantwortung unklar bleibt oder jede Änderung mehrere Teams gleichzeitig betrifft.
Deshalb ersetzen wir Systeme nicht allein aufgrund ihres Alters.
Wir betrachten zunächst, welche Komponente das eigentliche Problem verursacht.
Manchmal ist eine vollständige Migration sinnvoll. Manchmal reicht eine neue Schnittstelle, ein verändertes Datenmodell oder die Entkopplung einzelner Komponenten.
Dasselbe gilt für Data und AI.
Nicht jeder manuelle Prozess braucht Machine Learning. Nicht jedes Reporting-Problem erfordert eine neue Datenplattform. Und nicht jeder AI-Anwendungsfall rechtfertigt eine komplexe Modellarchitektur.
Technologie wird dann sinnvoll, wenn sie eine konkrete Einschränkung beseitigt.
Unsere Leistungen greifen dort ineinander, wo komplexe Systeme nicht mit einer einzelnen Disziplin gelöst werden können.
Wir beginnen bei dem Prozess oder System, das heute Aufwand, Risiko oder Abhängigkeiten erzeugt.
Dazu betrachten wir die relevanten Anwendungen, Datenflüsse, Schnittstellen und Verantwortlichkeiten.
Nicht jedes sichtbare Problem ist auch die Ursache.
Langsame Releases können beispielsweise aus einer gekoppelten Architektur entstehen. Unzuverlässiges Reporting kann seinen Ursprung im Tracking haben. Ein AI-Projekt kann an fehlenden Datenstrukturen statt am Modell scheitern.
Wir trennen Symptome von Ursachen.
Aus fachlichen und operativen Anforderungen entsteht ein technisches Zielbild.
Wir definieren Systemgrenzen, Datenflüsse, Integrationen, Verantwortlichkeiten und den notwendigen Technologieeinsatz.
Wir entwickeln die notwendigen Plattformen, Anwendungen, Datenstrukturen und Integrationen und verbinden sie mit der bestehenden Systemlandschaft.
Bestehende Systeme werden dort weiterverwendet, wo sie ihren Zweck zuverlässig erfüllen.
Ein System ist nicht fertig, wenn es deployed wurde.
Datenqualität, Stabilität, Performance, Monitoring und technische Verantwortlichkeiten müssen auch im laufenden Betrieb funktionieren.
Nicht jedes Unternehmen benötigt zuerst eine Strategiephase.
Wenn bereits klar ist, dass eine Plattform migriert werden muss, können wir direkt in Architektur und Umsetzung einsteigen.
Wenn ein bestehendes Tracking-Setup keine belastbaren Zahlen liefert, beginnen wir bei der Messinfrastruktur.
Wenn Daten über ERP, CRM und Produktion verteilt liegen, beginnt die Arbeit möglicherweise bei den Datenflüssen.
Und wenn noch nicht klar ist, welche technische Veränderung notwendig ist, schafft Consulting & Diagnostics zuerst die Entscheidungsgrundlage.
Der Einstieg folgt dem Systemproblem – nicht einem festen Beratungsprozess.
Valanor arbeitet an komplexen technischen Problemen rund um Software, Daten und AI. Die Leistungen sind in fünf Bereiche gegliedert: Consulting & Diagnostics, Platform Engineering, Measurement Infrastructure, Search & AI Visibility sowie Data & AI Engineering.
Je nach Ausgangslage können diese Leistungen einzeln eingesetzt oder miteinander kombiniert werden.
Unser Schwerpunkt liegt auf der technischen Diagnose und Umsetzung.
Wir erstellen keine allgemeine Technologie- oder Digitalstrategie losgelöst vom bestehenden System. Wir analysieren konkrete Engpässe, entwickeln die notwendige Architektur und setzen die relevanten Systeme und Integrationen um.
Strategische Entscheidungen entstehen dabei direkt aus der technischen und operativen Realität.
Nein.
Technologien werden auf Grundlage des jeweiligen Problems und der bestehenden Systemlandschaft ausgewählt.
Dazu können beispielsweise Sanity, Payload, Next.js und FastAPI im Softwarebereich oder Databricks, dbt, Airflow und BigQuery im Datenumfeld gehören.
Entscheidend ist nicht das Tool, sondern welche Architektur für den konkreten Anwendungsfall sinnvoll ist.
Ja.
Eine vollständige Neuentwicklung ist nicht automatisch die beste Lösung.
Wir analysieren, welche Komponenten weiterhin funktionieren, welche technischen Abhängigkeiten Veränderungen verhindern und welche Teile gezielt modernisiert oder ersetzt werden sollten.
Migrationen können schrittweise und bei Bedarf parallel zum bestehenden Betrieb erfolgen.
Ja.
Im Bereich Data & AI Engineering entwickeln wir Daten- und AI-Systeme für den produktiven Einsatz.
Dazu gehören unter anderem Datenplattformen, Analytics Engineering, Machine Learning, Computer Vision und generative AI.
Der Schwerpunkt liegt auf der Integration in reale Datenflüsse, Anwendungen und operative Prozesse – nicht auf isolierten Demonstratoren.
Consulting & Diagnostics ist sinnvoll, wenn ein Problem sichtbar ist, die richtige technische Veränderung aber noch nicht feststeht.
Das kann vor einer Plattformmigration, einer größeren Dateninitiative, einer Architekturentscheidung oder dem produktiven Einsatz von AI der Fall sein.
Ziel ist eine belastbare Entscheidungsgrundlage, bevor größere Investitionen ausgelöst werden.
Der nächste Schritt
Vielleicht wissen Sie bereits, welche Plattform modernisiert werden muss.
Vielleicht sehen Sie nur die Symptome: langsame Releases, widersprüchliche Daten, manuelle Prozesse oder ein AI-Projekt, das nicht in den Betrieb kommt.
Das reicht als Ausgangspunkt.
Wir analysieren gemeinsam, was dahinterliegt und welcher technische Schritt sinnvoll ist.
Managing Director
