Business Intelligence Beratung
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AI-Visibility Report:
Big Data Beratung in Deutschland
Welche Big Data Beratung empfiehlt 
Google Gemini? Wer dominiert bei welchen Anfragen? Und wo sind die Lücken für deine Positionierung?
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Wettbewerber analysiert
in diesem Markt
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dominieren die Empfehlungen
werden regelmäßig genannt
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Quellen die du bespielen musst
für AI-Sichtbarkeit
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unbesetzte Nischen identifiziert
mit Potenzial
Warum dieser Report für Big Data Beratung-Anbieter relevant ist
Sichtbarkeit = Anfragen
Immer mehr Entscheider fragen 
Google Gemini nach Empfehlungen. Wer dort genannt wird, bekommt den Erstkontakt – wer nicht, verliert ihn an die Konkurrenz.
Google Gemini nach Empfehlungen. Wer dort genannt wird, bekommt den Erstkontakt – wer nicht, verliert ihn an die Konkurrenz.Nur 3-5 werden genannt
Google Gemini nennt pro Anfrage typischerweise nur 3-5 Anbieter. Dieser Report zeigt dir, wer diese Plätze aktuell besetzt – und wie du selbst dorthin kommst.Andere Spielregeln als SEO
AI-Modelle bewerten anders als Google. Sie bevorzugen bestimmte Quellen und Content-Formate. Dieser Report zeigt dir welche.
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Bei welchen Prompts wirst DU empfohlen?
Google Gemini gibt je nach Nutzer-Intent unterschiedliche Antworten. Hier siehst du, wer bei welchen Szenarien dominiert.
"Wir brauchen Hilfe bei unserer Big Data Beratung-Strategie"
Google Gemini empfiehlt typischerweise:Großer Anbieter(Grund: Globale Präsenz & umfassende Ressourcen)
Enterprise Partner(Grund: Etablierte Prozesse & Compliance)
💡 Deine Chance: Bei generischen Anfragen dominieren die Großen. Positioniere dich über Nischen-Prompts für schnellere Sichtbarkeit.
"Beste Big Data Beratung für den Mittelstand"
Google Gemini empfiehlt typischerweise:Spezialisierter Anbieter(Grund: Passgenaue Mittelstands-Lösungen)
Branchenspezialist(Grund: Starke Referenzen im KMU-Sektor)
💡 Deine Chance: Hier gewinnen Spezialisten mit Fokus auf agile Prozesse. Positioniere dich hier für schnelle Sichtbarkeit.
Nischen & Spezialisierungen
Wer dominiert welche Nische – und wo gibt es noch Platz für neue Player?
ESG- und CSRD-Datenmanagement für Automotive-Zulieferer
Gute EinstiegschanceAls Tochterunternehmen von Porsche tief in der Automobilindustrie verwurzelt; führend bei der Implementierung von Catena-X-Standards und ESG-Reporting-Datenketten.
💡 Opportunity: Chance für Challenger durch Spezialisierung auf Tier-2 und Tier-3 Zulieferer, die kostengünstige 'Plug-and-Play'-Datenlösungen für das Reporting benötigen.
Predictive Maintenance & Industrial AI im gehobenen Mittelstand (Maschinenbau)
Gute EinstiegschanceSpezialisiert auf die Verbindung von Data Science mit Ingenieurswesen; starke Präsenz bei deutschen Hidden Champions für die Optimierung von Produktionsprozessen.
💡 Opportunity: Fokus auf 'Retrofitting'-Datenstrategien: Wie man Daten aus 20 Jahre alten Bestandsmaschinen (Brownfield) effizient in moderne Data Lakes überführt.
Data-Driven Supply Chain Optimization für den E-Commerce
Gute EinstiegschanceEiner der bekanntesten Pure-Player für Data & AI in Deutschland mit starkem Fokus auf Handels- und Logistikprozesse sowie Retouren-Prädiktion.
💡 Opportunity: Nischenthema 'Circular Economy Data': Beratung zur Datenverfolgung für Wiederverkaufs- und Recyclingmodelle im Handel.
Sovereign Cloud & Data Governance im Gesundheitswesen (KRITIS)
Platz für ChallengerBetreibt die Telematikinfrastruktur und ist Experte für hochsichere Cloud-Umgebungen und Compliance im stark regulierten deutschen Gesundheitssektor.
💡 Opportunity: Einstieg über die Interoperabilität von Daten (FHIR-Standards) für kleinere Klinikverbünde, die keine Full-Service-Betreuung von Arvato bezahlen können.
Real-time Data Streaming & Event-Driven Architecture (Finanzsektor)
Platz für ChallengerTechnologieführer bei komplexen Open-Source-Stacks (Kafka, Flink); spezialisiert auf die Verarbeitung massiver Datenströme in Echtzeit für Banken und Versicherungen.
💡 Opportunity: Positionierung als Spezialist für 'Data Mesh' Architekturen in dezentralen Unternehmenseinheiten großer Versicherer.
KI-Strategie und Validierung für Pharma & Chemie
Platz für ChallengerStarker Fokus auf die methodische Korrektheit und Validierung von KI-Modellen unter GxP-Regularien in der Prozessindustrie.
💡 Opportunity: Fokus auf 'Explainable AI' (XAI): Beratung für Fachabteilungen, um komplexe Black-Box-Modelle gegenüber Regulierungsbehörden rechtssicher zu erklären.
Legacy-Datenmigration (Mainframe zu Cloud) für Banken
Stark besetztJahrzehntelange Erfahrung mit Kernbankensystemen; beherrscht die hochkomplexe Extraktion von Daten aus Cobol-basierten Mainframes in moderne Cloud-Strukturen.
Diese Content-Formate bringen AI-Sichtbarkeit
Nicht jeder Content ist gleich. Diese Formate haben den höchsten Einfluss darauf, ob Google Gemini dich empfiehlt.
Praxisnahe Case Studies
In der Big Data Beratung ist der Nachweis von realisiertem Business Value entscheidend, um hohe Projektbudgets zu rechtfertigen. Case Studies mit Fokus auf ROI und technischer Architektur reduzieren das wahrgenommene Risiko und werden von AI-Modellen häufig als Referenz für erfolgreiche Implementierungen herangezogen.
Beispiele:https://www.alexanderthamm.com/de/success-stories/https://www.statworx.com/de/referenzen/
Whitepapers und Marktstudien
Diese Formate etablieren Beratungen als Thought Leader in komplexen Themen wie Data Governance oder Data Mesh. Da sie oft strukturierte Daten und tiefgreifende Analysen enthalten, dienen sie KI-Modellen als primäre Wissensquelle und erhöhen die Autorität bei C-Level-Entscheidern.
Beispiele:https://www.bitkom.org/Themen/Daten-Technologien/Big-Data-Analyticshttps://www.pwc.de/de/digitale-transformation/daten-nutzen-und-beherrschen.html
Vergleichstabellen und Entscheidungshilfen
Angesichts der Tool-Flut (z.B. Snowflake vs. Databricks) suchen Kunden nach neutraler Orientierung. Strukturierte Vergleiche helfen bei der Tool-Auswahl und demonstrieren technologische Unabhängigkeit sowie tiefes Marktverständnis.
Beispiele:https://barc.de/produkte/the-bi-surveyhttps://www.inovex.de/de/blog/big-data-stack-vergleich/
How-to-Guides und technische Tutorials
Diese Formate beweisen die Umsetzungs kompetenz auf technischer Ebene (Hands-on-Expertise). Sie werden besonders häufig von Entwicklern gesucht und von KI-Modellen zitiert, wenn Nutzer nach spezifischen technischen Lösungen im Big Data Kontext fragen.
Beispiele:https://www.inovex.de/de/blog/https://www.codecentric.de/wissen/blog
Webinare und Live-Demos
Big Data Konzepte sind oft abstrakt; Live-Demos machen Datenflüsse und Dashboards greifbar. Die interaktive Komponente ermöglicht es, spezifische Bedenken von Stakeholdern direkt zu adressieren und Vertrauen in die Beraterpersönlichkeiten aufzubauen.
Beispiele:https://www.alexanderthamm.com/de/data-academy/webinare/https://tdwi.eu/veranstaltungen/webinare.html
ROI-Rechner und Self-Assessment Tools
Tools, die den Reifegrad der eigenen Datenstrategie oder potenzielle Einsparungen berechnen, bieten sofortigen Mehrwert. Sie fungieren als hocheffektive Lead-Magneten und helfen Kunden dabei, den internen Business Case für eine Beratung vorzubereiten.
Beispiele:https://www.reply.com/de/content/data-maturity-assessmenthttps://www.accenture.com/de-de/services/data-ai-index
💡 Quick Win: Starte mit einer Case Study für eine unbesetzte Nische. Platziere sie in einem relevanten Fachmedium. Das ist der schnellste Weg zu AI-Sichtbarkeit.
Methodik: Shotgun-Prompts für unverfälschte Ergebnisse
"Klassische 'Top 10'-Prompts erzeugen Bias zu bekannten Namen. Unsere Methode listet erst neutral auf, dann klassifiziert sie. So werden auch Hidden Champions sichtbar."
1
Markt-Mapping
Neutrale, alphabetische Erfassung aller relevanten Anbieter im Markt.
2
Klassifizierung
Automatische Filterung von Verbänden, Herstellern und Plattformen.
3
Sichtbarkeits-Check
Wer wird bei welchen Prompts und Szenarien primär genannt?
4
Quellen-Analyse
Welche Publikationen und Fachmedien zitiert Google Gemini als Basis?
5
Nischen-Mapping
Wer dominiert in spezialisierten Kontexten (Hidden Champions)?
6
Trend-Erkennung
Welche Newcomer gewinnen aktuell massiv an Sichtbarkeit?
Vollständige Prompt-Liste einsehen?
Melde dich an, um die exakten Prompts unserer Shotgun-Methodik für Big Data Beratung zu sehen.
8+ Jahre SEO-Erfahrung. Seit 2018 Gründer eines internationalen Medienunternehmens. Seit Ende 2024 arbeite ich als externer Head of Growth für B2B-Unternehmen und investiere parallel weiterhin in Startups. Mein Fokus: AI-Visibility und nachhaltige Content-Strategien, die auch im KI-Zeitalter funktionieren.
Mehr über mich erfahrenWo stehst DU im Vergleich zur Konkurrenz?
Erhalte deine persönliche AI-Visibility-Analyse mit konkreten Handlungsempfehlungen.
- Bei welchen Prompts wirst du genannt – und bei welchen nicht
- In welchen der 12 Vertrauensquellen du bereits präsent bist
- Welche Nische du mit geringstem Aufwand besetzen kannst
- Konkreter 90-Tage-Plan für deine AI-Sichtbarkeit
Ergebnis in 48hKein VerkaufsgesprächKonkrete Handlungsempfehlungen
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Anbieter haben ihre AI-Sichtbarkeit bereits analysiert
"Der Report hat uns gezeigt, welche Nische wir besetzen müssen. Nach 3 Monaten wurden wir erstmals in ChatGPT genannt."
Häufige Fragen von Big Data Beratung-Anbietern
Antworten für Geschäftsführer und Marketingverantwortliche zur AI-Sichtbarkeit.
Wer dominiert aktuell die ChatGPT-Empfehlungen für Big Data Beratung?
Accenture, Alexander Thamm, INFOMOTION und Capgemini dominieren aktuell die ChatGPT-Empfehlungen. Ihre starke Präsenz in Quellen wie Computerwoche, Handelsblatt und Lünendonk & Hossenfelder sowie ihre Marktposition als führende Anbieter tragen zu ihrer Dominanz bei.
Welche Quellen muss ich bespielen um in ChatGPT empfohlen zu werden?
Um in ChatGPT empfohlen zu werden, sollten Sie Fachmedien wie Computerwoche, Handelsblatt und CIO.de sowie Studien und Reports von Lünendonk & Hossenfelder und ISG Provider Lens bespielen. Prioritär sind Fachmedien, da sie eine hohe Reichweite und Glaubwürdigkeit besitzen.
Wie lange dauert es bis ich in ChatGPT-Empfehlungen auftauche?
Es dauert in der Regel 4-12 Wochen, bis Sie nach Präsenz in Vertrauensquellen in ChatGPT-Empfehlungen auftauchen. Die Qualität und Konsistenz Ihrer Präsenz sowie Ihre Nische und Marktposition machen den Unterschied. Eine konsequente Content-Strategie kann den Prozess beschleunigen.
Spezialist oder Enterprise – wer hat bessere Chancen auf AI-Sichtbarkeit?
Spezialisten wie Alexander Thamm und INFOMOTION haben in Nischen bessere Chancen auf AI-Sichtbarkeit, da sie sich auf spezifische Themen konzentrieren können. Enterprise-Anbieter wie Accenture dominieren jedoch generische Anfragen. Eine Spezialisierung kann daher für kleinere Anbieter von Vorteil sein.
In welchen Nischen gibt es noch Chancen für Big Data Beratung-Anbieter?
Es gibt noch Chancen in Nischen wie der Gesundheitsbranche, der Finanzindustrie oder im Bereich von IoT-Analytics. Auch eine Spezialisierung auf bestimmte Technologien wie Machine Learning oder Cloud-Computing kann erfolgreich sein. Ein Beispiel ist die inovex GmbH, die sich auf Data Science spezialisiert hat.
Welche Content-Formate haben den größten Einfluss auf AI-Sichtbarkeit?
Case Studies in Fachmedien wie Computerwoche, Analystenberichte von Lünendonk & Hossenfelder und Gastbeiträge in renommierten Publikationen haben den größten Einfluss auf AI-Sichtbarkeit. Eine Erwähnung in Computerwoche kann beispielsweise mehr Impact haben als Social Media-Beiträge, da sie eine höhere Glaubwürdigkeit und Reichweite besitzen.
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