Können Sie eine bestehende Streamlit-App erweitern?

Ja — wir beginnen mit einem Codebase-Review, einigen uns auf Sanierungs- und Erweiterungsumfang und übergeben eine dokumentierte, getestete Version.

Kann Streamlit unser BI-Tool ersetzen?

Für maßgeschneiderte, code-getriebene Analytics — ja. Für Self-Service-Exploration durch Nicht-Entwickler passt ein BI-Tool meist besser.

Für klar abgegrenzte Piloten ja. Offene oder sich entwickelnde Dashboards passen besser zu einem Retainer- oder Phasenmodell.

Streamlit Dashboard- und Data-App-Entwicklung — Berlin & München

Wenn Streamlit vom Prototyp zum internen Produkt wird

Streamlit ist der schnellste Weg vom Python-Skript zur teilbaren Oberfläche — aber interne Dashboards und Daten-Tools brauchen mehr: geplante Daten-Refreshes, Warehouse-Konnektoren, Caching ohne Wartezeiten und rollenbasierte Zugriffssteuerung. Wir nehmen den funktionierenden Prototyp und machen daraus ein Tool, auf das sich Ihr Team verlässt.

Hinweis zu Produkt- und Markennamen

Genannte Produkte und Marken dienen der technischen Einordnung und sind Eigentum der jeweiligen Rechteinhaber. Eine Erwähnung impliziert keine kommerzielle Empfehlung, Partnerschaft oder Verfügbarkeitsgarantie für experimentelle Software.

Konkrete Leistungen

Data-Pipeline- und Warehouse-Integration

Direkte Konnektoren zu Postgres, BigQuery, Snowflake, Redshift oder dbt-Modellen — mit Caching-Schichten, die Dashboards schnell halten, ohne das Warehouse zu überlasten.

Multi-User-Auth und Zugriffskontrolle

SSO via OIDC/SAML, rollenbasiertes Page-Routing und session-sicheres State-Management, damit verschiedene Teams die richtigen Daten sehen.

Deployment, Scheduling und Monitoring

Containerisierte Builds, Kubernetes oder Managed-Cloud-Runtimes, geplante Refresh-Jobs, Alerting und Runbooks für Ihr Ops-Team.

Qualität und Lieferlogik

Aus dem Leistungskatalog der Matrix — umgesetzt im Projekt

Caching-Strategie

st.cache_data und st.cache_resource korrekt abgegrenzt — schnelle Queries, begrenzter Speicher, keine veralteten Zahlen durch globalen Cache.

Reproduzierbare Builds

Gepinnte Requirements, in CI getestete Docker-Images und klare Trennung von Dev-Fixtures und Produktionsdatenquellen.

State- und Session-Hygiene

Keine Cross-User-State-Leaks. Session-Isolation explizit getestet — besonders bei Apps mit sensiblen Kennzahlen.

Wann sich ein Engagement lohnt

Internes BI-Tool wird echtes Produkt

Wenn das Dashboard für einen Analysten jetzt eine ganze Abteilung mit konsistenten, vertrauenswürdigen Zahlen bedienen soll.

Warehouse- oder dbt-Modell-Integration

Wenn die App Produktionsdaten abfragen, Modelle joinen und Ergebnisse zurückschreiben muss — ohne manuellen CSV-Export.

Data-Team ohne Ops-Kapazität

Wenn Python-Expertise vorhanden ist, aber Deployment, Auth und Incident-Response nicht der Kern des Teams sind.

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FAQ

Können Sie eine bestehende Streamlit-App erweitern?

Ja — wir beginnen mit einem Codebase-Review, einigen uns auf Sanierungs- und Erweiterungsumfang und übergeben eine dokumentierte, getestete Version.
Kann Streamlit unser BI-Tool ersetzen?

Für maßgeschneiderte, code-getriebene Analytics — ja. Für Self-Service-Exploration durch Nicht-Entwickler passt ein BI-Tool meist besser.
Festpreis möglich?

Für klar abgegrenzte Piloten ja. Offene oder sich entwickelnde Dashboards passen besser zu einem Retainer- oder Phasenmodell.

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Wir geben eine ehrliche Einschätzung von Umfang, Komplexität und Risiko — vor jeder Entscheidung.

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