Datenvisualisierung
Echtzeit-Dashboards, die Ihr Team tatsächlich nutzt – mit Rollenrechten und integrierter Dokumentation.
Dashboards, Pipelines und Automatisierungen, die unübersichtliche Daten in klare Antworten verwandeln – damit Sie Zeit und Aufmerksamkeit dort investieren, wo es zählt.
Produktivsysteme geliefert für Teams aus
Ich biete vier Kernleistungen an, damit Unternehmen Klarheit aus ihren Daten gewinnen, Effizienz aus ihren Prozessen ziehen und KI dort nutzen, wo sie wirklich passt.
Echtzeit-Dashboards, die Ihr Team tatsächlich nutzt – mit Rollenrechten und integrierter Dokumentation.
Alle Quellen in einer sauberen, geplanten Pipeline zusammengeführt und bereit in Ihrem Warehouse.
Wiederkehrende Arbeit, Dateneingabe, Berichte und Benachrichtigungen übernehmen Systeme, die Ihr Team steuert.
KI nur dort, wo sie ihre Kosten verdient – belegt durch einen kleinen Piloten, bevor Sie skalieren.
Der Großteil meiner Arbeit steckt in Kundensystemen und nicht im Schaufenster. Hier dennoch einige Beispiele dafür, wie ich Probleme angehe und wie die Ergebnisse aussehen.

Ein Programmteam im öffentlichen Sektor verwaltete 66 Liefergegenstände in 7 Arbeitssträngen per Excel. Die Leitung hatte keine Echtzeitsicht darauf, was im Plan, gefährdet oder im Verzug war. Vor jedem Review mussten die Statusberichte von Hand zusammengetragen werden.
Ich habe ein zweiseitiges Looker-Studio-Dashboard mit einem Google-Sheets-Backend gebaut. Die Übersichtsseite zeigt fünf KPI-Kacheln mit Ringdiagrammen, eine Tabelle je Arbeitsstrang mit automatischer RAG-Farbcodierung sowie Filter nach Arbeitsstrang, Verantwortlichen, Status und Quartal. Die Maßnahmenseite hebt gefährdete und blockierte Liefergegenstände automatisch hervor. Die RAG-Schwellenwerte sind konfigurierbar – das Team justiert die Empfindlichkeit, ohne Formeln anzufassen.
ErgebnisEchtzeitsicht auf das Programm. Kein manuelles Zusammentragen von Status mehr. Die Leitungsrunden laufen über ein einziges Live-Dashboard.

Eine Klinik für Verhaltensmedizin mit über 30 Behandelnden rechnete die Löhne in jedem Abrechnungszyklus von Hand ab. Mitarbeitende glichen CSV-Exporte ab, schlugen Sätze nach, prüften CPT-Codes und ordneten Erstattungen manuell zu. Ein langsamer, fehleranfälliger Prozess, der sich jeden Zyklus wiederholte.
Ich habe eine Google-Apps-Script-Webanwendung entwickelt, die direkt an die IntakeQ-API angebunden ist und Termin- sowie Abrechnungsdaten automatisch abruft. Das Backend übernimmt die Tarifermittlung, CPT-Prüfung und Erstattungszuordnung und erzeugt vorlagenbasierte Lohnübersichten je Behandelndem. Eine Verarbeitung in Blöcken bewältigt über 100 Termine und mehr als 300 API-Aufrufe pro Zyklus innerhalb der Laufzeitgrenzen von Apps Script.
ErgebnisLohnabrechnung per Klick. Kein manueller Abgleich mehr. Was Stunden dauerte, läuft jetzt von selbst.

Eine gemeinnützige Organisation rechnet die Zeit, die ihre Mitarbeitenden für die Begleitung von Menschen aufwenden, über eine Förderung ab. Die Mitarbeitenden erfassten ihre Stunden in QuickBooks Time, doch diese Stunden waren nicht mit der begleiteten Person verknüpft und auch nicht mit den Abrechnungsgrenzen der Förderung. Die bestehenden Automatisierungen waren für eine andere Zeiterfassungs-App gebaut worden. Die Abrechnungsformeln werteten jede Sitzung als ganz abrechenbar oder ganz nicht abrechenbar, auch wenn sie eine Grenze überschritt.
Ich habe das Datenmodell und die Abrechnungslogik entworfen und die Integration darauf aufgebaut. Jede aufgenommene Person erhält einen Job-Code in QuickBooks Time, und der Workflow verwendet einen bereits vorhandenen Code wieder und wiederholt fehlgeschlagene Schreibvorgänge. Die Synchronisierung holt ab einem gespeicherten Checkpoint nur neue Stundenzettel, überspringt Duplikate und ordnet jeden Eintrag einer Fachkraft und einer Person zu; Einträge, die sich nicht zuordnen lassen, werden markiert. Jede Sitzung wird an dem Punkt, an dem sie eine Grenze überschreitet, in abrechenbare und nicht abrechenbare Minuten aufgeteilt und neu berechnet, wenn sich der Eintrag oder der Status der Person ändert. Die Grenzen stehen in einer Einstellungstabelle, sodass Admins sie ohne Codeänderung anpassen. Statusregeln aktualisieren den Status jeder Person automatisch und behalten manuelle Änderungen bei. Vorgesetzte prüfen offene Zeiten und markieren sie als erledigt. Vor dem Go-live habe ich jeden Pfad auf einer separaten Kopie des Systems getestet, einschließlich Wiederholungen, Duplikaten und Statuswechseln.
ErgebnisStundenzettel werden ohne manuelle Eingabe synchronisiert. Jede Sitzung wird innerhalb der Fördergrenzen abgerechnet. Im Produktivbetrieb.
Ein Abo-Geschäft brauchte Einblick in Umsatzentwicklung, Mitgliederlebenszyklus und Conversion-Kennzahlen. Die Daten lagen in Tabellen und mussten vor jeder Auswertung von Hand bereinigt werden.
Ich habe die Datentransformation per Google Apps Script automatisiert und darauf ein Looker-Studio-Dashboard mit Echtzeit-Aktualisierung aufgesetzt: MRR-Verfolgung, Umsatzaufschlüsselung nach Quelle, Trends der Mitgliedergewinnung und ein Funnel vom Besucher zum Kunden.
ErgebnisLive-Kennzahlen. Keine manuelle Vorbereitung. Ein Ort, an dem sichtbar wird, was funktioniert.
Ein E-Commerce-Unternehmen wollte die Rentabilität mehrerer Werbekanäle (Google, Bing, Meta, Criteo) zusammen mit Shopify-Umsätzen, Wareneinsatz und Logistik sehen. Die Daten lagen in verschiedenen Systemen, das Reporting war langsam und zersplittert.
Ich habe eine durchgängige Analyseplattform gebaut. Fivetran lädt die Daten nach BigQuery. Python-Pipelines verarbeiten Wechselkurse und die Ergebnisrechnung nach Zeitplan. Tableau-Dashboards liefern die Endsicht – mit Sicherheit auf Zeilenebene und Umschaltern für Währung und Zeitzone.
ErgebnisEine einzige verlässliche Datenquelle. Echtzeitsicht darauf, was rentabel ist und was nicht.
Ein Unternehmen für Garten- und Winterdienst betreute Objekte in mehreren US-Bundesstaaten. Die Preise variierten nach Standort, Objekttyp, Teamgröße und Servicemodell. Ein Angebot zu kalkulieren war langsam und fehleranfällig.
Ich habe ein Excel-VBA-Werkzeug mit Automatisierung per Klick gebaut: dynamische Preise je Bundesstaat und Stadt, mehrere Abrechnungsmodelle für den Winterdienst (pro Einsatz, pro Ereignis, saisonal), Team-Multiplikatoren und Leistungsprofile. Preise, Margen und Einstellungen lassen sich über eigene Tabellenblätter anpassen, ohne Code zu berühren. Der modulare Aufbau wächst mit dem Unternehmen.
ErgebnisSchnelle, präzise Angebote. Keine manuellen Berechnungen. Leicht anzupassen, wenn das Geschäft wächst.

Ein Online-Kunsthandel wickelte Bestellungen bei drei Print-on-Demand-Lieferanten manuell ab. Auftragsannahme, Produktionsverfolgung, Versandaktualisierungen und Kundenbenachrichtigungen erforderten menschliche Abstimmung zwischen Shopify, E-Mail und Lieferantenportalen.
Ich habe ein n8n-System aus 5 Workflows gebaut, das den gesamten Auftragslebenszyklus abdeckt. Shopify-Webhooks schreiben neue Bestellungen nach Airtable, die Auswertung der Lieferanten-E-Mails extrahiert Produktionsstatus und Sendungsnummern, und die Fulfillment-API überträgt die Sendungsverfolgung automatisch an die Kundschaft. Dazu kommen eine direkte API-Anbindung an einen Lieferanten für mehrteilige Kunstwerke samt Dublettenschutz, eine dreistufige Normalisierung von 37 Versanddienstleistern (327 Testfälle, 100 % bestanden) sowie Benachrichtigungen über Google Chat Cards V2 mit interaktiven Formularen für das Team.
ErgebnisBestellungen werden ohne manuelles Eingreifen geroutet, verfolgt und abgewickelt. Das Team steuert alles aus Airtable und Google Chat.
Ein Robotik-Team brauchte ein System für Beschaffungsanträge und Auslagenerstattungen. Anträge kamen über Google Forms und mussten je nach Art und Betrag von unterschiedlichen Teams genehmigt werden. Die Genehmigenden antworteten per Slack oder E-Mail. Die Nachverfolgung war manuell, und es gab keine Sicht auf Budgets oder Engpässe.
Ich habe ein Google-Apps-Script-System gebaut, das jeden Antrag an die richtige Genehmigungskette leitet, per Slack und E-Mail benachrichtigt, Rückmeldungen erfasst und den nächsten Schritt automatisch auslöst. Das System verfolgt die Prozessstufen, überwacht Abteilungsbudgets und markiert überfällige Anträge. Ein vierseitiges Looker-Studio-Dashboard zeigt nahezu in Echtzeit offene Anträge, Genehmigungsdauern, Ausgaben je Abteilung und Budgetauslastung.
ErgebnisAnträge geroutet, Genehmigungen eingeholt, Budgets überwacht. Alles automatisiert.
Echte Rückmeldungen aus Kundenaufträgen auf Upwork (auf Englisch).
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Ich baue Werkzeuge und Vorlagen aus echter Projektarbeit – jedes vollständig dokumentiert und sofort einsatzbereit.

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Neue Rechner und Vorlagen sind in Arbeit.
Angefangen habe ich in der Telekommunikation: vier Jahre als Funknetzingenieur bei Bouygues Telecom France (über Accenture). Dort habe ich gelernt, wie große Systeme funktionieren und wie man Probleme erkennt, bevor sie zur Krise werden.
Danach wechselte ich zu Daten und stieg bei zwei jungen Blockchain-Projekten ein (Mysten Labs und Rug Radio), mit internationalen Remote-Teams. Dort fiel der Groschen: unübersichtliche Daten in klare Antworten verwandeln und manuelle Abläufe in automatisierte Workflows.
Heute baue ich Dashboards, die Teams wirklich nutzen, Pipelines, die ohne Aufsicht laufen, und Automatisierungen, die jede Woche Stunden sparen – für Kundschaft aus E-Commerce, Finanzen, Krypto, Marketing und Operations. Die besten Werkzeuge sind die, die benutzt werden, nicht die mit den meisten Funktionen.
Arbeiten wir zusammen.
Sprechen wir darüber, wie wir zusammenarbeiten können.
Ich antworte in der Regel innerhalb von 1–2 Werktagen. Kein Verkaufsgespräch, sondern ein offenes Gespräch darüber, ob es passt.
Ihre Nachricht wurde gesendet. Ich sehe sie mir an und melde mich innerhalb von 1–2 Werktagen.