Industrie· Case Study
„Jeder Report begann mit einem manuellen Export aus SAP.“
Eine Industrie- und Servicegruppe hat 40 Reports von manuellen Exporten auf ein Microsoft-Fabric-Modell umgestellt.
40 → 0
Reports aus manuellen SAP-Exporten
3
Geschäftsbereiche auf einem Modell
5
Personen im Datenteam des Kunden betreiben es
Das Problem
Fiel eine Person aus, standen die Reports still.
Jeden Morgen exportierte eine Person SAP-Daten in Excel-Dateien, und die Reports lasen aus diesen Dateien:
War diese Person nicht da, standen die Reports still
Niemand wusste, aus welchem Export eine Zahl stammte
Also prüfte die Finanzabteilung die wichtigen Zahlen vor jedem Meeting noch einmal von Hand.
Auf einen Blick
Industrie- und Servicegruppe
Leitung Daten, Finanzabteilung, Datenteam des Kunden
Microsoft Fabric, Power BI, SAP als Quelle
Pipelines, Lakehouse, ein semantisches Modell, Report-Migration, Schulung
Was wir gebaut haben
Pipelines, ein Modell und ein Team, das es betreibt.
1
Eine Datenplattform, die sich selbst befüllt
Nichts wartet mehr auf einen Export. Ein semantisches Modell darüber versorgt Finanzen, Vertrieb und Service.
2
Zahlen mit SAP abgeglichen
Bevor ein alter Report abgeschaltet wurde, haben wir seine Summen mit SAP verglichen. Ein Report wurde erst umgestellt, wenn jede Summe stimmte.
3
Ein Team, das es betreibt
Das fünfköpfige Datenteam des Kunden betreibt die Pipelines und das Modell. Wir haben es bei der Übergabe auf die neue Umgebung geschult, und jede Änderung durchläuft einen Test, bevor sie einen Report erreicht.
Das Ergebnis
