Data Team as a Service Schweiz

Ihr Backlog an Daten-Use-Cases wächst, aber Ihr internes Data Team kommt nicht hinterher. Neue Data Engineers oder Data Scientists zu rekrutieren dauert Monate – wenn Sie überhaupt passende Kandidat:innen finden. In der Zwischenzeit bleibt Ihre Datenstrategie auf der Strecke. Data Team as a Service bietet einen Weg aus diesem Engpass: ein eingespieltes Team, das Ihre Datenprojekte umsetzt – nicht einzelne Köpfe, die Sie selbst koordinieren müssen.

Was ist Data Team as a Service?

Data Team as a Service (DTaaS) ist kein Body-Leasing. Wir stellen keine einzelnen Fachkräfte ab, die Sie selbst führen, onboarden und koordinieren müssen. Stattdessen übernimmt ein eingespieltes Substring-Team die Verantwortung für Ihre Datenprojekte – von der Konzeption über die Umsetzung bis zum produktiven Betrieb.

Der Unterschied ist fundamental: Bei Body-Leasing kaufen Sie Stunden und tragen das Ergebnisrisiko selbst. Bei DTaaS definieren wir gemeinsam Ziele, und unser Team liefert Ergebnisse. Wir bringen unsere eigenen Methoden, Qualitätsstandards und eingespielten Abläufe mit – und nehmen Ihnen damit nicht nur die Umsetzung ab, sondern auch die Führungs- und Koordinationsarbeit.

Warum kein Body-Leasing?

Body-Leasing löst Ihr Problem nicht. Es verlagert es nur:

• Sie bleiben Projektleiter:in: Externe Einzelpersonen brauchen Führung, Kontext und Einarbeitung – genau die Kapazität, die Ihnen bereits fehlt.
• Kein Teameffekt: Eine einzelne externe Person kann sich nicht selbst reviewen, keine Architekturentscheide absichern und hat niemanden zum Sparring.
• Wissensabfluss garantiert: Wenn die Leihkraft geht, geht das Wissen mit. Dokumentation? Theoretisch ja, praktisch selten.
• Kein eingespielter Prozess: Jede neue Person muss Ihre Arbeitsweise erst lernen. Bei einem Team, das seit Jahren zusammenarbeitet, entfällt das komplett.

DTaaS dreht dieses Modell um: Sie definieren das Was, wir liefern das Wie und das Ergebnis.

Was Sie konkret bekommen

Wenn Sie mit Substring als Data Team arbeiten, erhalten Sie nicht Lebensläufe, sondern ein funktionierendes Projektteam:

• Eigenverantwortliche Umsetzung: Wir übernehmen Ihre Datenprojekte end-to-end – Datenplattformen aufbauen, Dashboards entwickeln, ML-Modelle produktiv bringen, Pipelines automatisieren.
• Ein Team, kein Sammelsurium: Data Engineers, Data Scientists, BI-Entwickler:innen und Consultants, die seit Jahren zusammenarbeiten und sich blind verstehen.
• Eigene Methodik: Bewährte Vorgehensweisen für Data Engineering, Qualitätssicherung und Deployment – Sie müssen nicht erst Prozesse erfinden.
• Echte Skalierung: Brauchen Sie für eine Migration drei Monate lang mehr Kapazität? Oder langfristig ein Team für laufende Weiterentwicklung? Beides möglich, ohne Arbeitsverträge und Kündigungsfristen.

Wie die Zusammenarbeit funktioniert

1. Gemeinsames Scoping

Wir starten mit einer Analyse: Wo stehen Sie? Welche Projekte haben Priorität? Welche Infrastruktur besteht? Daraus entsteht ein klarer Fahrplan mit definierten Lieferergebnissen – ähnlich wie bei einer Datenmaturitätsanalyse, aber fokussiert auf Kapazität und Teamstruktur.

2. Unser Team übernimmt

Wir arbeiten in Ihren Systemen (Azure DevOps, GitHub, Jira) und nach Ihren Governance-Regeln. Aber wir führen die Umsetzung selbst: Sprint-Planung, Architekturentscheide, Code Reviews, Testing, Deployment. Sie erhalten regelmässige Updates und steuern über Prioritäten, nicht über Mikromanagement.

3. Wissenstransfer ist eingebaut

Jedes Projekt wird so dokumentiert und strukturiert, dass Ihr internes Team jederzeit übernehmen kann. Pair Programming, Schulungen und saubere Dokumentation gehören zum Standard – nicht zum Zusatzpaket. Unser Ziel ist, dass Sie uns irgendwann nicht mehr brauchen. Das klingt paradox, führt aber dazu, dass uns über 90 % unserer Kund:innen trotzdem wiederholt beauftragen.

4. Ergebnisse, nicht Stunden

Wir reporten nicht in Stundenzetteln, sondern in gelieferten Features, aufgebauten Pipelines und produktiven Dashboards. Sie sehen, was fertig ist – nicht, wer wie lange daran gearbeitet hat.

Welche Projekte setzen wir um?

Unser Team deckt das gesamte Spektrum datengetriebener Projekte ab:

• Business Intelligence & Datenplattformen: Von der Data-Warehouse-Architektur über dbt-basiertes Data Engineering bis zu Power-BI-Dashboards.
• Artificial Intelligence: MLOps-Pipelines, Predictive Maintenance, Generative AI und RAG-Systeme.
• Operative Datasystems: APIs, Middleware, Data Applications und automatisierte Workflows.
• Data Consulting: Datenstrategie, Datenlandkarten, Maturity Assessments und Use-Case-Priorisierung.

DTaaS vs. die Alternativen

• Body-Leasing: Sie kaufen Stunden, tragen das Ergebnisrisiko, müssen selbst führen. Kein Teameffekt, kein eingebauter Wissenstransfer.
• Freelancer: Flexibel für Einzelaufgaben, aber keine end-to-end-Verantwortung. Wissensabfluss bei Projektende. Keine Skalierung über die Einzelperson hinaus.
• Offshore-Outsourcing: Günstigere Stundensätze, aber kulturelle und zeitliche Distanz. Kommunikationsoverhead frisst den Kostenvorteil oft wieder auf.
• Interne Rekrutierung: Langfristig ideal, aber die Time-to-Hire von 4–6 Monaten plus Einarbeitung bedeutet 6–9 Monate bis zur Produktivität.
• Data Team as a Service (Substring): Ein eingespieltes Team übernimmt Ihre Projekte eigenverantwortlich. Sofort produktiv, mit eingebautem Wissenstransfer.

Erfolgreiche Projekte mit diesem Modell

Wie DTaaS in der Praxis aussieht, zeigen unsere Referenzprojekte:

• Dashboards as a Service für Stöcklin Lagersysteme – laufende BI-Entwicklung als externer Teampartner
• Die neue Datenplattform für SIPRO STEEL SOLUTIONS – end-to-end Aufbau einer modernen Datenarchitektur
• Datengetriebene Prozessoptimierung für Geberit AG – Datenplattform und Analytics für die Produktion
• Kategorisierung von Felddaten mittels LLM bei V-ZUG – KI-Projekt von der Idee bis zur produktiven Lösung

Für wen eignet sich das Modell?

DTaaS eignet sich besonders für Unternehmen, die sich in einer dieser Situationen befinden:

• Eine Schlüsselperson im Data Team hat gekündigt und die Nachfolge ist nicht gesichert
• Der Backlog an Daten-Use-Cases wächst schneller als das Team
• Der Vorstand erwartet eine KI-Strategie, aber intern fehlt das ML-Know-how
• Eine Datenplattform-Migration steht an und das interne Team braucht nicht Verstärkung, sondern jemanden, der das Projekt übernimmt
• Das Unternehmen möchte ein internes Data Team aufbauen, braucht aber ein erfahrenes Team als Nukleus und Sparringpartner

Was kostet Data Team as a Service?

Die Kosten hängen vom Projektumfang und der Laufzeit ab. Typische Modelle bei Substring:

• Projektbasiert: Ein definierter Scope (z. B. Aufbau einer Datenplattform) mit festem Budget – typisch CHF 50’000–200’000.
• Kapazitätsbasiert: Laufende Zusammenarbeit mit einem festen Team-Kontingent pro Monat – typisch CHF 15’000–50’000/Monat, je nach Teamgrösse.
• Hybrid: Kombination aus einem festen Grundkontingent und projektbezogenen Erweiterungen bei Bedarf.

Im Vergleich zur internen Rekrutierung entfallen Kosten für Recruiting, Onboarding, Weiterbildung und das Risiko einer Fehlbesetzung. Und im Vergleich zu Body-Leasing sparen Sie die interne Führungs- und Koordinationszeit, die bei externen Einzelpersonen immer anfällt.

Warum Substring?

Seit über 20 Jahren setzen wir Datenprojekte für Schweizer Unternehmen um – nicht als Personalverleiher, sondern als Partner, der Verantwortung übernimmt. Über 90 % unserer Kund:innen arbeiten wiederholt mit uns zusammen, die längste Kundenbeziehung besteht seit 19 Jahren. Das ist der beste Beweis dafür, dass unser Modell funktioniert.

Unser Team deckt das gesamte Spektrum ab: Data Consulting, Data Engineering, Business Intelligence, Machine Learning und operative Datensysteme. Ob Microsoft Fabric, Azure, dbt, Power BI oder Kubernetes – wir arbeiten mit den Technologien, die bei Ihnen bereits im Einsatz sind oder am besten passen.

Nächste Schritte

Sie möchten wissen, wie Data Team as a Service konkret für Ihr Unternehmen aussehen könnte? In einem unverbindlichen Erstgespräch analysieren wir gemeinsam Ihren Bedarf und skizzieren ein mögliches Team-Setup.

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