Die erste Adresse für KI auf Google Cloud — in Deutschland, Österreich und der Schweiz.

01 · Zertifizierter PartnerGoogle-Cloud-Beratung von einem zertifizierten AI-Partner.

niologic ist seit 2018 Google Cloud Partner — mehr als acht Jahre Erfahrung darin, Google-Cloud- und KI-Projekte in Produktion zu bringen. Heute sind wir Google Cloud Premier Partner — die höchste Partnerstufe — und tragen die Competencies in Artificial Intelligence und Data & Analytics, Google Clouds höchste Auszeichnung für nachgewiesene Kompetenz in KI und Datenanalyse.

Eine solche Competency ist kein Logo, das man kauft: Sie wird von Google Cloud und einem unabhängigen Drittgutachter geprüft — anhand einer dokumentierten, wiederholbaren Projektpraxis, zertifizierter Vertex-AI-Expertinnen und -Experten und nachgewiesener Kundenerfolge, und sie muss regelmäßig neu erbracht werden. Für Sie ist das der stärkste verfügbare Beleg, dass eine Google-Cloud-Beratung wirklich liefert.

Als AI-Partner von Google Cloud gehören wir zu einer handverlesenen Gruppe von weltweit nur rund 60 Unternehmen — eine Handvoll davon in Deutschland. Dieser Status bringt einen entscheidenden Vorteil: Wir erhalten neue Technologien besonders früh zum Rollout und nehmen an Google-Technologieprogrammen teil (etwa GenAI-Bootcamps und Delivery-Excellence-Programmen). So setzen Sie Innovationen produktiv ein, bevor sie breit verfügbar sind.

Dieser Vorsprung ist gelebte Praxis: Wir waren weltweit im Einsatz, um einige der ersten Gemini-AI-Projekte zu realisieren. Für REWE wie für die Boston Consulting Group haben wir die jeweils eigene Google-Cloud-Infrastruktur aufgebaut, und bereits seit 2015 setzen wir Google Cloud Kubernetes als einer der allerersten Partner produktiv in Projekten ein. Neben REWE und BCG zählen zahlreiche weitere Retailer und Industrieunternehmen — etwa ALDI Nord — zu unseren Kunden.

⌬ Zertifizierung

Google Cloud Premier Partner · Competencies in AI & Data Analytics

Seit 2018 Google Cloud Partner, heute Premier Partner (Co-sell & Services) mit Competencies in Artificial Intelligence und Data & Analytics — von Google und unabhängig validiert.

02 · GeminiGemini für Workspace — KI im Arbeitsalltag ausrollen.

Mit Gemini für Google Workspace bringen wir generative KI direkt dorthin, wo Ihr Team täglich arbeitet — in Gmail, Docs, Sheets und Meet. Wir begleiten den Rollout von Gemini Workspace end-to-end: von der Lizenzwahl über die sichere Konfiguration bis zum Change-Management, das aus Lizenzen echte Produktivität macht.

Entscheidend ist nicht das Tool, sondern die Einführung: klare Anwendungsfälle je Abteilung, Datenschutz- und Governance-Leitplanken sowie Schulung der Teams. So wird Gemini vom Feature zum Produktivitätshebel — messbar, sicher und akzeptiert.

03 · Vertex AIVertex AI als AIOps-Pipeline — vom Prototyp in den Betrieb.

Google Cloud Vertex AI ist die Plattform, auf der aus KI-Experimenten produktive Systeme werden. Wir bauen mit Vertex AI eine durchgängige AIOps-Pipeline: Datenanbindung, Feature-Engineering, Training und Fine-Tuning, Deployment, Monitoring und automatisiertes Re-Training — inklusive generativer KI mit Gemini-Modellen.

So überwinden Sie die Lücke zwischen vielversprechendem Prototyp und verlässlichem Betrieb. Als zertifizierter Vertex-AI-Partner sorgen wir dafür, dass Modelle nicht in der Pilotphase steckenbleiben, sondern nachvollziehbar, überwacht und wirtschaftlich in Produktion laufen.

04 · BigQueryBigQuery — die ideale Data Platform für Marketing und Finance.

BigQuery ist Google Clouds serverlose Data Platform — und der ideale Ort, um Marketing und Finance auf eine gemeinsame, belastbare Datenbasis zu stellen. Im Marketing führen wir Kampagnen-, CRM- und Web-Daten zusammen: Attribution, Customer Lifetime Value und Kampagnen-Performance werden auswertbar — die Grundlage, um CPL und Budgetallokation faktenbasiert zu steuern.

Im Finance-Bereich wird BigQuery zum Rückgrat für Controlling, Forecasting und Reporting: verlässliche Kennzahlen, automatisierte Auswertungen und KI-gestützte Prognosen — souverän, skalierbar und prüfbar.

05 · Geodaten & MapsGeodaten-Analyse mit BigQuery & Google Maps Platform — data-driven Map Applications seit 2015.

Wo etwas passiert, entscheidet über Umsatz, Risiko und Wachstum. Seit 2015 sind wir darauf spezialisiert, data-driven Map Applications umzusetzen — interaktive Karten- und Standort-Anwendungen, die Geschäftsdaten räumlich verständlich machen. Als Fundament setzen wir BigQuery als kombinierte BigData- und Geodaten-Plattform ein: Geschäfts-, Bewegungs- und Geodaten liegen in einem System statt in isolierten GIS-Silos.

BigQuery verarbeitet Geodaten nativ: Mit dem GEOGRAPHY-Datentyp und den räumlichen SQL-Funktionen (ST_*) rechnen wir Distanzen, Einzugsgebiete, Verschneidungen und Cluster direkt im Data Warehouse — ohne separate GIS-Software. Das skaliert serverlos bis in den Petabyte-Bereich: Milliarden von Punkten, Linien und Flächen werden in Sekunden ausgewertet. Weil Standort- und Geschäftsdaten im selben System liegen, verbinden wir Umsatz, CRM und Logistik unmittelbar mit Raumbezug — die Grundlage für Standortanalyse, Geomarketing und Einzugsgebiets-Berechnung. Wie das im Einzelhandel konkret aussieht, zeigt unsere Standortanalyse mit nioSPOT.

Über die Google Maps Platform reichern wir diese Basis mit weltweit aktuellen, hochpräzisen Karten-, Orts- und Routing-Daten an — Geocoding, Places, Distance Matrix und Routes. Maps-Datasets und Place-Insights fließen direkt in BigQuery, sodass Googles globale Kartenintelligenz auf Ihre eigenen Daten trifft. Das Ergebnis: belastbare Standortentscheidungen, optimierte Liefer- und Servicegebiete und Karten-Dashboards, die im Tagesgeschäft tatsächlich genutzt werden.

Für spezielle Routing-Szenarien setzen wir gezielt weiter auf PostgreSQL und sein Ökosystem (PostGIS, pgRouting) — überall dort, wo komplexe Netz- und Wegeberechnungen oder transaktionale Geodaten den passenderen Werkzeugkasten verlangen. Wir wählen die Technologie nach dem Use Case, nicht nach Dogma. Wie weit das trägt, zeigt unser Spin-off premergency, das Bedarfs-, Standort- und Verkehrsplanung für Feuerwehr, Rettungsdienst und Katastrophenschutz in den Einsatz bringt.

06 · VorgehenIn vier Schritten zum messbaren Ergebnis.

Der Einstieg ist klein und risikoarm — und führt schnell zu einer belastbaren Entscheidungsgrundlage.

1 · AI Klarheitsanalyse (1 Woche)

Wir bewerten Ihre Google-Cloud- und KI-Potenziale, priorisieren die Use Cases mit dem größten Hebel und liefern einen klaren Business Case — keine Folien, sondern Fakten.

2 · AI Design Sprint

Wir bauen mit Ihren echten Daten einen lauffähigen Prototyp auf Vertex AI bzw. BigQuery — und klären belastbar, ob und wie er sich produktiv lohnt.

3 · Google Cloud Landing Zone

Wir richten das sichere, skalierbare Fundament ein — Identitäten, Ressourcenhierarchie, Netzwerk, Security und Kostenkontrolle als Guardrails ab Tag eins. Mehr dazu im Kapitel Landing Zone.

4 · Produktiver Betrieb

Wir überführen die Lösung in den Betrieb (AIOps), schulen Ihr Team und sichern Governance und Wirtschaftlichkeit — als Ihr zertifizierter Google-Cloud-Partner aus Köln.

07 · Landing ZoneGoogle Cloud Landing Zone — das sichere Fundament, bevor die erste Workload läuft.

Bevor Anwendungen in die Cloud gehen, braucht es ein tragfähiges Fundament. Eine Google Cloud Landing Zone ist genau das: die vorkonfigurierte Basisumgebung, die — in Googles eigenen Worten — Unternehmen hilft, Google-Cloud-Dienste sicherer bereitzustellen, zu nutzen und zu skalieren. Sie ist bewusst dynamisch und modular angelegt und wächst mit, wenn Sie über die Zeit weitere Workloads in die Cloud bringen.

Eine Landing Zone spannt sich über mehrere Bereiche und bündelt die zentralen Bausteine an einem Ort: Identitäten (IAM), Ressourcenverwaltung mit sauberer Hierarchie (Organisation → Ordner → Projekte), Security & Compliance sowie Netzwerk (Shared VPC, Subnetze, Firewall-Regeln). Dazu kommen Governance-Leitplanken, Logging und Monitoring (Cloud Audit Logs, Security Command Center) und Kostenkontrolle — als Guardrails, die vom ersten Tag an greifen statt später nachgerüstet zu werden.

Weil es keine Standard-Implementierung gibt, ist Landing-Zone-Design vor allem eine Frage der richtigen Entscheidungen — getroffen früh, wenn Änderungen noch günstig sind. Wir konzipieren die Zone skalierbar und auf Wachstum ausgelegt und stellen dafür — wie von Google empfohlen — ein cross-funktionales Team aus Security, Identity, Netzwerk und Betrieb zusammen. So bekommen Sie eine Cloud, die von Anfang an sicher, konform und bereit für KI-Workloads auf Vertex AI und BigQuery ist. Dabei legen wir die Landing Zone an den Cloud-Anforderungen des BSI-IT-Grundschutzes aus — und legen so den Grundstein für eine sichere, prüfbare Cloud-Anwendung.

08 · Fazit & FAQGoogle Cloud richtig nutzen — mit einem Partner, der liefert.

Ob Gemini im Arbeitsalltag, Vertex AI im produktiven Betrieb oder BigQuery als Datenfundament für Marketing und Finance: Den Unterschied macht ein zertifizierter Google-Cloud-AI-Partner, der Technologie in messbaren Geschäftswert übersetzt. Starten Sie mit einem kostenlosen Erstgespräch.