Data & Business Intelligence
Von verteilten ERP-, CRM-, Produktions- und Finanzdaten zur verlu00e4sslichen Entscheidungsgrundlage: Wir entwickeln skalierbare Datenplattformen, eindeutige KPI-Modelle und Business-Intelligence-Lu00f6sungen, die im Tagesgeschu00e4ft wirklich genutzt werden.
Aus Daten werden Entscheidungen
Gute Business Intelligence beginnt nicht beim Dashboard, sondern bei gemeinsamen Definitionen und nachvollziehbaren Datenwegen. Wir konsolidieren Informationen aus ERP, CRM, MES, Finance und IoT, sichern ihre Qualitu00e4t und modellieren Kennzahlen so, dass Management und Fachbereiche mit derselben verlu00e4sslichen Sicht arbeiten. Wo Datenbasis und Anwendungsfall geeignet sind, ergu00e4nzen Forecasts und Anomalieerkennung die ru00fcckblickende Analyse.
- Einheitliche KPI-Definitionen statt widerspru00fcchlicher Reports
- Automatisierte Datenbereitstellung statt manueller Excel-Konsolidierung
- Self-Service-Analysen innerhalb klarer Governance-Leitplanken
- Rollenbasierter Zugriff und Datenschutz nach Ihren Vorgaben
Bausteine der Lu00f6sung
Data Warehouse, Lakehouse & Integration
Wir verbinden Cloud- und On-Premise-Quellen u00fcber nachvollziehbare ETL-/ELT-Strecken. Je nach Daten, Nutzung und vorhandener Plattform entsteht ein Data Warehouse, Lakehouse oder eine passende hybride Architektur.
Semantische Modelle & BI
Fakten, Dimensionen, Kennzahlen und Berechtigungen werden zentral modelliert. Darauf entstehen Power-BI-Dashboards und Self-Service-Analysen mit konsistenten Definitionen.
Advanced & Predictive Analytics
Statistische Modelle und Machine Learning unterstu00fctzen Absatz-, Bedarfs- und Liquiditu00e4tsprognosen, erkennen Auffu00e4lligkeiten und liefern nachvollziehbare Entscheidungshilfen.
Eine Architektur, die Vertrauen schafft
Eine belastbare BI-Lu00f6sung trennt Rohdaten, qualitu00e4tsgesicherte Daten und fachlich kuratierte Informationsprodukte. Dieses Schichtenprinzip erhu00e4lt die Herkunft der Daten, verbessert ihre Qualitu00e4t schrittweise und schafft eine stabile Grundlage fu00fcr Reports, Planung und KI.
Quellsysteme integrieren
SAP und andere ERP-Systeme, CRM, MES, Datenbanken, Dateien, APIs und IoT-Daten werden automatisiert und kontrolliert u00fcbernommen.
Daten pru00fcfen und veredeln
Validierungsregeln, Dublettenpru00fcfung, Harmonisierung und dokumentierte Transformationen machen Fehler sichtbar und Daten reproduzierbar.
Geschu00e4ftslogik modellieren
KPI-Definitionen, Dimensionen und Hierarchien bilden das gemeinsame Geschu00e4ftsverstu00e4ndnis ab u2014 vom Auftragseingang bis zur Marge.
Analysieren und handeln
Dashboards, Alerts, Planung und Prognosen liefern die richtige Information fu00fcr den jeweiligen Verantwortungsbereich.
Business Intelligence entlang der Wertschu00f6pfung
Wir starten nicht mit mu00f6glichst vielen Diagrammen, sondern mit einer konkreten Steuerungsfrage. Jede Lu00f6sung erhu00e4lt definierte Kennzahlen, Verantwortliche, Aktualisierungszyklen und messbare Qualitu00e4tskriterien.
Management & Unternehmenssteuerung
Management-Cockpit, KPI-Baum, Plan-Ist-Vergleich und einheitliches Reporting u00fcber Gesellschaften, Werke und Geschu00e4ftsbereiche.
Finance & Controlling
Ergebnis-, Kostenstellen- und Deckungsbeitragsanalyse, Working Capital, Cashflow sowie automatisierte Monatsabschlu00fcsse und Abweichungsanalysen.
Vertrieb & Kundenservice
Pipeline, Auftragseingang, Kundenprofitabilitu00e4t, Wiederkaufraten, Service-Level und Ursachen fu00fcr Abwanderung oder Reklamationen.
Produktion & Qualitu00e4t
OEE, Ausschuss, Nacharbeit, Stillstu00e4nde, Durchlaufzeiten und Qualitu00e4tsabweichungen u2014 vom Werk bis zur einzelnen Linie.
Supply Chain & Einkauf
Bestu00e4nde, Reichweiten, Liefertermintreue, Beschaffungspreise, Lieferantenleistung und Bedarfsprognosen fu00fcr eine robustere Versorgung.
Service & Instandhaltung
Anlagenverfu00fcgbarkeit, Wartungsru00fcckstu00e4nde, Ersatzteilverbrauch und Stu00f6rungsmuster als Basis fu00fcr pru00e4ventive und zustandsorientierte Mau00dfnahmen.
Vertrauen ist Teil der Architektur
Self-Service funktioniert nur mit klaren Leitplanken. Deshalb verbinden wir technische Plattform, fachliche Verantwortung und Datenschutz: Daten bleiben auffindbar, Definitionen nachvollziehbar und Zugriffe auf den notwendigen Umfang begrenzt.
Data Owner, fachliche Ansprechpartner und Freigabeprozesse fu00fcr zentrale Datenprodukte.
Pru00fcfregeln, Schwellenwerte, Fehlerprotokolle und kontinuierliches Monitoring statt einmaliger Bereinigung.
Nachvollziehbare Herkunft, Transformation und Verwendung von der Quelle bis zum Bericht.
Rollen, Row-Level Security, Protokollierung und abgestufte Berechtigungen nach dem Need-to-know-Prinzip.
Datenminimierung, zweckgebundene Verarbeitung sowie Lu00f6sch- und Aufbewahrungskonzepte werden fru00fch beru00fccksichtigt.
Technologie passend zu Ihrer Landschaft
Die Zielarchitektur richtet sich nach Ihren Quellsystemen, Sicherheitsanforderungen, vorhandenen Kompetenzen und Lizenzen. Wir vermeiden unnu00f6tige Plattformwechsel und verbinden Cloud, Hybrid- und On-Premise-Komponenten u00fcber offene Schnittstellen.
Microsoft Fabric & Power BI
Integrierte Datenaufnahme, Lakehouse oder Warehouse, semantische Modelle und interaktive Berichte. Geeignet, wenn Microsoft 365, Azure oder Power BI bereits strategisch verankert sind.
SAP Datasphere & SAP-Daten
SAP- und Non-SAP-Daten werden integriert und mit ihrer fachlichen Semantik fu00fcr Analyse und Planung bereitgestellt u2014 ohne die Bedeutung zentraler Geschu00e4ftsobjekte zu verlieren.
Snowflake Data Cloud
Skalierbare Verarbeitung strukturierter und semi-strukturierter Daten mit getrennter Speicher- und Rechenebene u2014 als zentrale Plattform oder Bestandteil einer Multi-Cloud-Architektur.
Offene, hybride Architektur
SQL, APIs, Standardkonnektoren und etablierte Datenformate halten die Lu00f6sung integrierbar. Sensible Workloads ku00f6nnen abhu00e4ngig vom Schutzbedarf in EU-Regionen oder On-Premise betrieben werden.
Vom priorisierten Use Case zur skalierbaren Datenplattform
Zielbild & KPI-Workshop
Steuerungsfragen, Kennzahlen, Nutzergruppen und Nutzen werden gemeinsam priorisiert.
Daten-Check & Architektur
Quellen, Qualitu00e4t, Schutzbedarf und Integrationswege werden gepru00fcft und in eine realistische Roadmap u00fcbersetzt.
Pilot & Validierung
Ein abgegrenzter Anwendungsfall liefert fru00fch sichtbaren Nutzen und validiert Datenmodell, Bedienung und Wirtschaftlichkeit.
Rollout & Betrieb
Automatisierung, Monitoring, Dokumentation und Enablement machen aus dem Piloten einen verlu00e4sslich betriebenen Service.
Referenzen und Herstellerdokumentationen
Unsere Architekturprinzipien orientieren sich an etablierten Modellierungs-, Governance- und Datenschutzansu00e4tzen. Die folgenden Primu00e4rquellen erlu00e4utern die fachlichen Grundlagen.
Hu00e4ufige Fragen
Data Warehouse oder Lakehouse u2014 was ist fu00fcr uns richtig?
Ein Data Warehouse ist hu00e4ufig die richtige Basis fu00fcr klar strukturierte, SQL-orientierte Unternehmensanalysen. Ein Lakehouse eignet sich zusu00e4tzlich fu00fcr grou00dfe, vielfu00e4ltige oder unstrukturierte Datenmengen sowie Data-Science- und KI-Szenarien. In vielen Unternehmen ist eine kombinierte Architektur sinnvoll. Wir entscheiden anhand Ihrer Daten, Anwendungen und Betriebsanforderungen.
Ku00f6nnen Sie SAP-, ERP-, CRM- und Produktionsdaten anbinden?
Ja. Wir integrieren unter anderem SAP- und andere ERP-Systeme, CRM, MES, Datenbanken, Dateien, APIs und IoT-Quellen. Der konkrete Weg hu00e4ngt von Systemversion, Schnittstellen, Datenvolumen, Lizenzen und Sicherheitsvorgaben ab und wird vor der Umsetzung gepru00fcft.
Wie werden einheitliche Kennzahlen sichergestellt?
Jede zentrale Kennzahl erhu00e4lt eine fachliche Definition, Datenquelle, Berechnungslogik, Granularitu00e4t, Aktualisierung und verantwortliche Rolle. Diese Logik wird im semantischen Modell zentral umgesetzt, damit verschiedene Berichte dieselbe Definition verwenden.
Wie schu00fctzen Sie sensible Daten in Berichten?
Wir kombinieren Rollen- und Rechtekonzepte mit Row-Level Security, Protokollierung und dem Need-to-know-Prinzip. Datenminimierung, Aufbewahrung und Lu00f6schung werden passend zum Verarbeitungszweck und zu Ihren Datenschutzvorgaben gestaltet.
Mu00fcssen wir unsere bestehende Plattform ersetzen?
In der Regel nicht. Wir pru00fcfen zuerst vorhandene Systeme, Lizenzen und Kompetenzen. Microsoft Fabric und Power BI, SAP Datasphere, Snowflake sowie On-Premise-Komponenten lassen sich u00fcber Standardkonnektoren, APIs und SQL-basierte Schnittstellen in eine hybride Zielarchitektur integrieren.
Wann sind Predictive Analytics und KI sinnvoll?
Wenn ausreichend historische, relevante und qualitativ belastbare Daten vorhanden sind und eine konkrete Entscheidung verbessert werden soll. Wir starten mit einer u00fcberpru00fcfbaren Hypothese und vergleichen das Modell mit einer einfachen fachlichen Basislinie, bevor es in operative Prozesse einflieu00dft.
Bereit fu00fcr den nu00e4chsten Schritt?
Lassen Sie uns Ihren Use-Case besprechen u2014 kostenfrei und unverbindlich.
