Microsoft Fabric + Data Platform für Enterprise

Microsoft Fabric und die Expertise von IWIS verwandeln fragmentierte Daten in eine einheitliche Plattform für Unternehmenssteuerung und Entscheidungsfindung

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Implementierungsergebnisse

Was Ihr Unternehmen nach der Implementierung einer Data Platform erhält

Ein großes Unternehmen – das sind Dutzende Systeme, in denen jeweils ein Teil der Geschäftsinformationen gespeichert ist. Eine einheitliche Datenplattform fügt diese Fragmente zu einer Umgebung zusammen, auf der die gesamte Analytik, Automatisierung und KI des Unternehmens basiert. Die Grundlage der Lösung bildet Microsoft Fabric.

Einheitliche Datenquelle

Die Konsolidierung von Daten aus allen Unternehmenssystemen erfolgt automatisch: ERP, CRM, Finanzen, Produktion gelangen auf eine einheitliche Analyseplattform. Jede Abteilung arbeitet mit einem aktuellen Gesamtbild ohne manuelle Zusammenführung.

Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung

Ein Management-Bericht, der früher mehrere Tage Vorbereitung erforderte, wird automatisch erstellt. Die Führungskraft erhält aktuelle Daten genau dann, wenn sie wirklich benötigt werden.

KPI-Kontrolle

Die Plattform konsolidiert Kennzahlen aller Managementebenen in einer Umgebung – von operativen Metriken bis zu strategischen Zielen des Eigentümers. Jeder sieht seine KPIs im aktuellen Zustand, ohne Anfrage an Analysten.

Skalierbarkeit

Wenn das Unternehmen in einen neuen Markt expandiert oder einen Geschäftsbereich hinzufügt, passt sich die Plattform ohne vollständigen Neustart der Architektur an. Skalierbarkeit ist vom ersten Tag an in die Lösung integriert.

KI und Prognosen

OneLake speichert alle Unternehmensdaten in einem einzigen Repository für sämtliche Analytik, Prognosemodelle und KI-Tools. Der Übergang von Reporting zu Prognosen erfordert keine separate Infrastruktur.

Weniger manuelle Arbeit

Die Automatisierung von Integration und Datenaktualisierung befreit das Team von Routineaufgaben. Analysten beschäftigen sich mit Interpretation und Entscheidungen statt mit dem Zusammenführen von Tabellen.

Schilder

Warum große Unternehmen durch Datenchaos an Effizienz verlieren

In großen Unternehmen gibt es viele Daten, aber nur wenige schaffen es, sie systematisch zu verwalten. Fragmentierte Systeme, Informationsduplizierung und manuelle Berichterstattung erzeugen ein Datenchaos, das dem Unternehmen unbemerkt Zeit, Geld und Entscheidungsqualität kostet.

"Es ist unmöglich zu verstehen, wie die tatsächliche Lage im Unternehmen ist"

Jede Abteilung führt ihre Daten in ihrem eigenen System. Um einen konsolidierten Management-Überblick zu erhalten, müssen Informationen manuell aus Dutzenden Quellen zusammengetragen werden, und zum Zeitpunkt der Fertigstellung können sie bereits veraltet sein.

"Wir möchten KI implementieren, aber die Daten sind nicht bereit"

Die Datenqualität in den meisten Unternehmen erfüllt nicht die Anforderungen von ML-Modellen: Duplikate, Inkonsistenzen, Lücken. Ohne Lösung dieses Problems wird jede KI-Initiative ineffektiv sein.

"Jeder neue Bericht ist ein separates Projekt"

Die IT erhält eine Anfrage, stellt sie in die Warteschlange und realisiert sie nach Wochen. Das Business wartet, und Managemententscheidungen werden auf Basis dessen getroffen, was gerade verfügbar ist.

"Dieselben Daten existieren an mehreren Orten in unterschiedlichen Versionen"

Die Duplizierung von Informationen zwischen Systemen führt zu Abweichungen, die erst im Meeting geklärt werden. Datenmanagement wird zur ständigen Beseitigung von Inkonsistenzen.

"Die Skalierung der Analytik auf neue Bereiche ist praktisch unmöglich"

Jeder neue Markt oder jede neue Abteilung erfordert eine separate Integration von Grund auf. Ohne einheitliche Plattform skaliert die Datenkonsolidierung nicht mit dem Unternehmen.

"Niemand ist sich der Zuverlässigkeit der Daten sicher, auf deren Basis Entscheidungen getroffen werden"

Wenn es viele Quellen gibt und kein einheitlicher Datenqualitätsstandard existiert, sinkt das Vertrauen in die Analytik. Führungskräfte beginnen, Zahlen manuell zu überprüfen oder verlassen sich ganz auf ihre Intuition.

"Das Berichtswesen nimmt mehr Zeit in Anspruch als die Analyse selbst"

Analysten verbringen den Großteil ihrer Ressourcen mit dem Sammeln, Bereinigen und Abgleichen von Daten aus verschiedenen Systemen. Für die eigentliche Management-Analyse bleibt fast keine Zeit.

"Die Anbindung neuer Datenquellen bedeutet monatelange Abstimmungen"

Die Datenintegration in isolierten Systemen erfordert für jede Quelle separate technische Lösungen. Das Unternehmen wächst schneller, als die IT mit seinen Anforderungen Schritt halten kann.

Was wir implementieren

Discovery, Audit und Architektur

Wir analysieren den aktuellen Datenzustand, definieren Prioritäten und entwerfen die Architektur der zukünftigen Plattform – unter Berücksichtigung dessen, wie das Unternehmen in einem Jahr und in drei Jahren mit Daten arbeiten wird.

Plattform auf Basis von Microsoft Fabric

Wir implementieren die Data Platform. Wir konfigurieren die Umgebung und bauen Data Warehouse und Lakehouse auf: Speicherschichten, in denen Daten für analytische Aufgaben unterschiedlicher Komplexität strukturiert werden.

Integration von Datenquellen

Wir verbinden ERP, CRM, Produktions- und Buchhaltungssysteme über ETL-Prozesse. Daten gelangen automatisch in die Plattform, ohne manuelle Übertragung zwischen Systemen.

BI-Dashboards

Wir erstellen analytische Dashboards für jede Managementebene – von operativen Berichten bis zur Management-Berichterstattung für CEO und CFO.

Dokumentation, Schulung und Support

Das Team des Kunden erhält Dokumentation und Schulung für die eigenständige Arbeit mit der Plattform. Nach dem Start endet die Implementierung von Microsoft Fabric nicht – das System entwickelt sich im Rahmen des Supports gemeinsam mit dem Unternehmen weiter.

Managementanalysen

Ein Bildschirm statt separater Berichte von jeder Abteilung.

Konsolidiertes Geschäftsbild über alle Bereiche und juristischen Personen hinweg.
Schlüsselkennzahlen des Unternehmens in einer Umgebung, mit Zugriff von jedem Gerät.
Kontrolle der Erreichung strategischer Ziele mit Detaillierung bis zur Ursache der Abweichung.

Finanzanalyse

Der CFO sieht das finanzielle Bild des Unternehmens in Zahlen, die keine zusätzliche Überprüfung erfordern.

P&L und Cash Flow auf Basis konsolidierter Daten aus allen Systemen.
Rentabilität in Aufschlüsselungen, die früher aufgrund fragmentierter Quellen unerreichbar waren.
Schnellerer Periodenabschluss: Daten sind bereits gesammelt, abgeglichen und abgestimmt.

Marketing-Analytik

Marketingkampagnen und tatsächliche Verkäufe werden endlich in einem Koordinatensystem betrachtet.

ROI und ROMI in Verbindung mit dem tatsächlichen Umsatz.
Vollständige Customer Journey durch Vereinigung von CRM, Verkäufen und Marketingplattformen.
CAC und LTV, berechnet auf vollständigen Unternehmensdaten.

Operative Analytik

Produktion, Logistik und Lagerbestände werden für das Managementteam in Echtzeit sichtbar.

Operative Kennzahlen aus allen Produktions- und Lagersystemen.
Verknüpfung operativer Metriken mit dem finanziellen Ergebnis.
Identifizierung von Engpässen, bevor sie zu Verlusten werden.

Prognose-Analytik

Historische Daten der Plattform werden zur Grundlage für die Planung der nächsten Schritte des Unternehmens.

Prognose von Nachfrage, Verkäufen und Cashflows auf Basis historischer Plattformdaten.
Szenariomodellierung: Wie sich das finanzielle Ergebnis bei unterschiedlichen Managemententscheidungen verändert.
Früherkennung von Trends und Abweichungen, bevor sie sich auf Kennzahlen auswirken.

KI-Szenarien

Copilot und KI-Tools werden direkt mit den Plattformdaten verbunden, ohne separate Infrastrukturvorbereitung.

Automatische Erkennung von Anomalien in Kennzahlen über alle Bereiche hinweg.
KI-Assistenten beantworten Managementfragen auf Basis vollständiger Unternehmensdaten.
Empfehlungen und Prognosen werden Teil der täglichen Arbeit des Teams.

Discovery und Datenaudit

Wir analysieren, wie das Datenmanagement derzeit organisiert ist: Welche Entscheidungen werden getroffen, auf welcher Grundlage und wo entstehen Lücken. Wir prüfen den Datenzustand in den Systemen: Vollständigkeit, Qualität, Zuverlässigkeit.

Architektur und Roadmap

Wir entwerfen die Zielarchitektur: Data Warehouse, Integrationsströme, Zugriffsmodell. Wir fixieren den Implementierungsplan mit Prioritäten – vom Bereich mit dem größten Managementproblem bis zur vollständigen Abdeckung.

Aufbau der Data Platform

Wir implementieren die Umgebung, verbinden Quellen, bauen Lakehouse / Data Warehouse und ETL-Prozesse auf: Bereinigung, Abstimmung der Berechnungsmethodik für Kennzahlen, Qualitätskontrolle. Dies ist der Kern der Plattform, von dem das Vertrauen in jede Zahl abhängt.

BI und Analytik

Wir entwickeln Dashboards für jede Managementebene. Falls das Unternehmen bereits Berichte in Power BI hat, integrieren wir bestehende Dashboards in die neue Plattform ohne Verlust der bisherigen Arbeit. Ähnliche Managementaufgaben haben wir bereits mehrfach gelöst – Sie können sich die IWIS-Cases für Stonelight, Servier und Planet Kino ansehen.

Schulung und Start

Das Team des Kunden erhält Dokumentation und Schulung für die eigenständige Arbeit. Nach dem Start entwickelt sich die Plattform gemeinsam mit dem Unternehmen weiter: Neue Quellen, Bereiche und Nutzer werden ohne Neugestaltung der Lösung hinzugefügt. Der nächste Schritt auf dem fertigen Datenfundament ist häufig die schlüsselfertige Automatisierung von Geschäftsprozessen.

Sie ein Enterprise-Unternehmen sind: Produktion, FMCG, Retail, E-Commerce, Logistik, Distribution oder Finanzsektor

Das Unternehmen hat 50+ Mitarbeiter

Daten existieren gleichzeitig in mehreren Systemen

Die Berichterstattung ist komplex, wird manuell erstellt oder mit Verzögerungen

Analytik muss auf neue Bereiche oder Märkte skaliert werden

Das Unternehmen plant den Übergang zu prädiktiver Analytik und KI

Häufig gestellte Fragen zu Microsoft Fabric

Warum gerade Microsoft Fabric?

Weil es die einzige Plattform ist, die Datenspeicherung, Integration, Analytik und AI in einer Architektur vereint. Für Enterprise bedeutet das einen einzigen Technologie-Stack statt einer Sammlung verstreuter Lösungen mit separater Lizenzierung und separatem Support für jede einzelne. Die Lizenzierung funktioniert nach dem Kapazitätsmodell (capacity-based): Das Unternehmen zahlt für Rechenressourcen und nicht für jeden einzelnen Benutzer.

Power BI bleibt das Visualisierungstool und ist Bestandteil von Fabric. Wenn ein Unternehmen nur analytisches Reporting ohne den Aufbau einer vollständigen Datenplattform benötigt, ist das ein eigener Bereich — Business Intelligence auf Basis von Power BI.

Wie interagiert die Plattform mit unseren aktuellen ERP-, CRM- und Buchhaltungssystemen?

Fabric verbindet sich mit den Unternehmenssystemen über integrierte Data-Factory-Konnektoren. Die Datenintegration erfolgt auf der Ebene der Plattformarchitektur, daher erfordert das Hinzufügen einer neuen Quelle weder die Überarbeitung bereits eingerichteter Prozesse noch den Austausch vorhandener Systeme.

Was ist ein realistischer Zeitrahmen für ein Projekt dieser Größenordnung?

Für Enterprise sind die Fristen länger als bei einem typischen BI-System — wegen des Datenvolumens und der Anzahl der Systeme. Consulting und Daten-Audit zusammen mit dem Architekturentwurf dauern etwa 3-4 Wochen. Der erste Plattform-Kreislauf mit dem priorisierten Analytik-Bereich startet in 8-12 Wochen. Die vollständige Einführung mit allen Quellen und Bereichen kann 4-9 Monate dauern, abhängig von der Komplexität der Unternehmensstruktur.

Muss alles auf einmal eingeführt werden?

Nein — und für eine Plattform dieser Größenordnung ist der etappenweise Ansatz eher eine Notwendigkeit als eine Option. Die Architektur wird von Anfang an für das gesamte Unternehmen entworfen, aber die Einführung erfolgt schrittweise: Zuerst wird ein Bereich angebunden, der Rest wird hinzugefügt, ohne die Grundstruktur der Plattform zu verändern.

Was passiert mit der Plattform nach Projektabschluss? Gibt es Support?

Selbstverständlich. Die Plattform ist eine ganze Infrastruktur, die länger lebt als ein einzelner Bericht oder ein Dashboard. Deshalb umfasst die Betreuung nicht nur technischen Support, sondern auch die Weiterentwicklung der Architektur: Neue Datenquellen, Benutzer und Analytik-Bereiche werden im Rahmen der bestehenden Plattform per SLA hinzugefügt.

Helfen Sie bei der Einführung von AI?

Ja, die Plattform ist architektonisch dafür ausgelegt. OneLake speichert alle Unternehmensdaten in einem einheitlichen Format, daher erhalten Prognosemodelle, Szenariomodellierung und Copilot Zugriff auf den vollständigen Datenbestand. AI-Szenarien können bereits in der Phase des Aufbaus der Analytik-Schicht gestartet werden — ohne zusätzliche Vorbereitung der Infrastruktur.

Bauen Sie ein Datensystem auf, das zum Fundament für das Unternehmenswachstum wird

In der kostenlosen Diagnose analysieren wir die aktuelle Datenarchitektur Ihres Unternehmens und zeigen: wo derzeit Zeit und Präzision von Managemententscheidungen durch fragmentierte Systeme verloren gehen; welche Architektur einer einheitlichen Datenplattform zu Ihrer Struktur passt; mit welchem Bereich Sie beginnen sollten, um bereits innerhalb weniger Wochen erste Ergebnisse zu erzielen. Nach dem Gespräch haben Sie ein klares Verständnis von Umfang, Phasen und Kosten der Implementierung – ohne Verpflichtungen.

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