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Ein Data Scientist für alle
Team-Erfahrung

Wo unser Team schon geliefert hat

Was wir lösen

Kommt Ihnen das bekannt vor? Der Data Advisor löst es.

Heute

Wir sehen, was passiert ist. Aber nicht, warum oder was als Nächstes kommt.

Data Advisor

Der Advisor zeigt die Ursache und was als Nächstes kommt, inklusive Risikoanalyse.

Der Mehrwert eines Data Scientists

Ein Dashboard zeigt, was passiert ist.
Was ein Data Scientist Ihnen liefert:

Ursache
Sie erkennen, warum sich eine Kennzahl verändert hat
Was-wäre-wenn
Sie wissen vorab, welche Auswirkung Ihre Handlung hat
Risiko
Sie kennen das Risiko, bevor Sie sich festlegen
Was datenbasierte Entscheidungen in wissenschaftlichen Studien bewirken
+19 %
Gewinn durch datenbasierte Preisgestaltung¹
+25 %
Längere Betriebszugehörigkeit durch datenbasierte Personalauswahl²
2,6 Mio. $
Jährliche Ersparnis durch präzise Nachfrageprognosen³
Studien: ¹ Dubé & Misra 2023 · ² Hoffman, Kahn & Li 2018 · ³ Pinson et al. 2025
Wer bekommt einen Data Scientist

Die meisten Entscheidungen bekommen nie einen Data Scientist. Jetzt schon.

Warum die meisten Unternehmen keinen haben
Teuer57.200 € Durchschnittsgehalt¹, ohne Arbeitgeberkosten
¹ Gehalt: Stepstone 2026, Deutschland
Warum explai die Lücke schließt
Ein Bruchteil der KostenPreis pro Lizenz, monatlich kündbar.

Kleine und mittlere Unternehmen

DatenDaten??????????????????????????????????????????????????VertriebMarketingFinanzenOperationsPersonal??????????????????InhaberDashboardCFODashboardOpsDashboardData Scientist1–5 TageBerichtletzter Monat

Konzerne und Großunternehmen

Sie haben bereits ein Data-Science-Team?Ihr Team behält die vollen Steuerung: Es konfiguriert, bewertet und steuert die Agenten, sodass seine Arbeit allen Fachbereichen direkt zugutekommt.

Was die Forschung zeigt

Wo Unternehmen heute stehen

¹ Eurostat KI 2025 · ² Eurostat Analytics 2025 · ³ OECD 2025

Was Data Science bringt

¹ Ferreira, Lee & Simchi-Levi 2016 · ² Caro & Gallien 2010 · ³ Fisher, Gallino & Netessine 2021 · ⁴ Brynjolfsson & McElheran 2019 · ⁵ Dubé & Misra 2023

So liefern wir

Was Sie bekommen und was Sie behalten

DIE ERSTEN 30 TAGE01TAG 0–2OnboardingSandbox mit IhrenDaten,Definitionen undReferenzantworten.02TAG 3–20Einrichten & prüfenAgenten werden aufIhre Definitioneneingerichtet undan Ihren eigenenFällen geprüft.03TAG 30LiveJedes Team fragtin seinen eigenenBegriffen. JedeAntwort istbelegt.Ein explai Data Scientist baut den Advisor mit Ihnen aufIhr Team betreibt den Advisor und besitzt ihnDieselben Werkzeuge, die auch professionelle Datenteams nutzenJedes Projekt wird zu wiederverwendbarem, versioniertem Wissen
Für wen

Ein Data Scientist an Entscheidungen, die früher warten mussten oder bisher unbegleitet blieben.

Der agile Macher
Mittelstand · kein Data Scientist an der Entscheidung

Der agile Macher

“Wir haben kein eigenes Data-Science-Team. Die nächste Preisentscheidung muss trotzdem sitzen.”

Kommt Ihnen das bekannt vor?
CFO / CEO · direkt, im Gründertempo
So läuft es heute
Excel, Dashboards und einfache KIs. Wichtige Entscheidungen werden vertagt.
Warum bisher kein Data Scientist da ist
Eine Neueinstellung ist teuer, dauert Monate bei der Suche und benötigt weiterhin Data-Engineering-Kapazitäten.
Was Sie bekommen
Ein Data Scientist für die Entscheidungen, die Ihr Geschäft bewegen – und dauerhaft bei Ihnen bleibt.
Die blockierte Abteilung
Konzern · Data Science nur für wenige Privilegierte

Die blockierte Abteilung

“Nur wenige Entscheidungen werden von einem Data Scientist begleitet. Der Rest wartet oder verlässt sich auf Vermutungen.”

Kommt Ihnen das bekannt vor?
Bereichsleiter:in · gemeinsam mit IT & Data Science
So läuft es heute
BI-Berichte plus ein Rückstau, den nur Spezialisten abarbeiten können. Wichtige Entscheidungen müssen warten.
Warum bisher kein Data Scientist da ist
Das zentrale Datenteam ist mit den größten Strategieprojekten voll ausgelastet.
Was Sie bekommen
Data Science für tägliche Entscheidungen – eingerichtet und geprüft von Ihrem eigenen Datenteam.
Kundenstimmen

Was Anwender sagen

Für jedes Team, das datenbasierte Entscheidungen trifft – von Marketing, Vertrieb und Finanzen bis hin zu Produkt, Betrieb und Forschung. Hier berichten Anwender von ihren Erfahrungen.

Stimmen

  1. Versicherung
    Dr. Georg Lang
    Dr. Georg LangSenior Executive, Allianz Services
    Zeichnungspolitik
    “explai’s KI überzeugt im Versicherungskontext mit mathematischer Kompetenz und präsentiert auch komplexe Data-Science-Ergebnisse sehr anschaulich. Für die Zeichnungspolitik von Policen sticht es damit aus dem KI-Markt heraus.⁠”
    • Mathematische Kompetenz
    • Geschäftsnutzen
  2. Marketing
    Noah Watling
    Noah WatlingMitgründer, NOSA Partner GbR
    Kundenanalyse
    “Mich hat an explai besonders überzeugt, wie konkret die Analysen werden. Es greift genau die Fragen auf, die uns bei NOSA Partner beschäftigen: Welche Kundengruppen sind besonders wertvoll? Wo lohnt sich mehr Budget? Und welche Kunden könnten wir gezielt zurückgewinnen? Die Daten dafür haben wir selbst. Aber Auswertungen in dieser Tiefe könnten wir im Alltag kaum leisten. Dass wir solche Fragen in normaler Sprache stellen und die Zusammenhänge dahinter nachvollziehen können, finde ich richtig stark. Aus einem Bauchgefühl wird so eine klare, begründete Entscheidungsgrundlage, mit konkreten Ansatzpunkten dafür, wen wir ansprechen, was wir testen und wo Chancen für bessere Ergebnisse liegen.⁠”
    • Kundenwert
    • Budgetsteuerung
  3. Forschung
    Hannes Mueller
    Hannes MuellerTenured Researcher, IAE-CSIC · Programmdirektor M.Sc. Data Science for Decision Making, BSE · Principal Investigator, Conflict Forecast & EconAI
    Wissenschaftliche Forschung
    “Ich habe explai für ein wirklich schwieriges Problem eingesetzt, den Zusammenhang zwischen IWF-Politik und Gewalt, und es war beeindruckend, den Agenten bei der Arbeit zuzusehen. Sie haben sogar bemerkt, dass wir einige Variablen per Forward-Fill aufgefüllt hatten.⁠”
    • Politikforschung
    • Datenqualität
  4. Produktleitung
    Thomas Wittlinger
    Thomas WittlingerChief Product Officer, OWNLY FinTech GmbH
    Datenautonomie
    “Als Produktmanager war ich bei Daten zu oft von anderen abhängig. Der Fokus von explai auf Datenautonomie und persönliche Kompetenz ändert die Spielregeln.⁠”
    • Self-Service
    • Produktmanagement
  5. Geschäftsführung
    Heinz-Georg Geissler
    Heinz-Georg GeisslerCEO, WeLikeU GmbH
    Einstieg
    “Die Bedienung von explai war sehr intuitiv und einfach gestaltet, ich habe keinerlei Hilfe benötigt bei der ersten Anwendung. Darin wurde ich dann proaktiv auf punktuelle mangelnde Datenqualität hingewiesen und konnte somit schnell sowie gezielt nachbessern bzw. meine Auswertevorgaben anpassen.⁠”
    • Ohne Einarbeitung
    • Datenqualitäts-Checks
  6. Gründer
    Gerald Heydenreich
    Gerald HeydenreichGründer EtherMail & Barcelona Blockchain Network
    Nutzererlebnis
    “Das Nutzererlebnis von explai ist erstaunlich einfach — ganz anders als jedes Analysewerkzeug, das ich kenne.⁠”
    • Intuitiv
    • Einfache Bedienung
explai.com/demo

Treffen Sie die Entscheidung, die Sie aufschieben – mit vollem Überblick über das Risiko.

explai: KI-Datenagent für schnelle, verlässliche Analysen