Von Excel-Berichterstattung zu zentralisiertem Power BI
Hauptherausforderung: Das Aufzugsunternehmen verließ sich stark auf SAP für seine Backend-Operationen, hatte jedoch keinen direkten Datenbankzugriff auf SAP-Tabellen. Dies zwang verschiedene Abteilungen dazu, Daten manuell in Excel-, CSV- oder Textdateien herunterzuladen und diese dann in ihren eigenen Excel-Tabellen zu kombinieren. Dies führte zu einem erheblichen manuellen Aufwand und einem hohen Fehlerrisiko.
Hauptherausforderung: Das Aufzugsunternehmen verließ sich stark auf SAP für seine Backend-Operationen, hatte jedoch keinen direkten Datenbankzugriff auf SAP-Tabellen. Dies zwang verschiedene Abteilungen dazu, Daten manuell in Excel-, CSV- oder Textdateien herunterzuladen und diese dann in ihren eigenen Excel-Tabellen zu kombinieren. Dies führte zu einem erheblichen manuellen Aufwand und einem hohen Fehlerrisiko.
Branche
Herstellung (Aufzugsunternehmen)
Unternehmensgröße
> 4.000 Mitarbeiter
Kunde
Schindler Deutschland AG & Co. KG
Beteiligte Datenquellen
SAP-Datenexporte (Excel, CSV, Textdateien)
Manuell gepflegte Excel-Blätter
aus verschiedenen Abteilungen
Unser Ansatz
Wir haben umfassende Unterstützung geleistet, um die Datenverarbeitung, Berichterstattung und Analysesysteme des Unternehmens zu automatisieren und zu verbessern. Unser Fokus lag darauf, eine robuste ETL-Pipeline zu implementieren und Best Practices für Power BI-Berichte zu etablieren. Dies umfasste:
Wir haben umfassende Unterstützung geleistet, um die Datenverarbeitung, Berichterstattung und Analysesysteme des Unternehmens zu automatisieren und zu verbessern. Unser Fokus lag darauf, eine robuste ETL-Pipeline zu implementieren und Best Practices für Power BI-Berichte zu etablieren. Dies umfasste:
ETL-Automatisierung und zentralisiertes Datenmanagement:
ETL-Automatisierung und zentralisiertes Datenmanagement:
Implementiert eine produktreife ETL-Pipeline mit der Nutzung von Azure Data Factory mit geeigneten Umgebungen für sichere Entwicklung, Testung und produktive Bereitstellung.
Zusammenarbeit mit dem internen RPA (Robotic Process Automation) Team zur Automatisierung von Daten-Downloads, die in spezifischen Ordnern organisiert und in ein zentrales BI-System eingespeist werden.
Zusammengeführte Daten aus verschiedenen Berichten, um eine zuverlässige Datenqualität sicherzustellen und die manuelle Arbeitsbelastung des Teams zu reduzieren.
Implementiert eine produktreife ETL-Pipeline mit der Nutzung von Azure Data Factory mit geeigneten Umgebungen für sichere Entwicklung, Testung und produktive Bereitstellung.
Zusammenarbeit mit dem internen RPA (Robotic Process Automation) Team zur Automatisierung von Daten-Downloads, die in spezifischen Ordnern organisiert und in ein zentrales BI-System eingespeist werden.
Zusammengeführte Daten aus verschiedenen Berichten, um eine zuverlässige Datenqualität sicherzustellen und die manuelle Arbeitsbelastung des Teams zu reduzieren.
Erstellung von Power BI-Berichten nach Best Practices:
Erstellung von Power BI-Berichten nach Best Practices:
Haben viele der wichtigsten internen Berichte des Unternehmens in Power BI entwickelt und geliefert, wobei die besten Praktiken für Design, Struktur und Datenmodellierung befolgt wurden.
Haben ein zentralisiertes Datenmodell erstellt, das eine schnelle und konsistente Berichtsentwicklung ermöglicht.
Haben viele der wichtigsten internen Berichte des Unternehmens in Power BI entwickelt und geliefert, wobei die besten Praktiken für Design, Struktur und Datenmodellierung befolgt wurden.
Haben ein zentralisiertes Datenmodell erstellt, das eine schnelle und konsistente Berichtsentwicklung ermöglicht.
Training und Wissenstransfer:
Training und Wissenstransfer:
- Durchführung von Schulungen, um das Team in die Lage zu versetzen, eigenständig ETL-Pipelines mit Azure Data Factory zu erstellen und zu verwalten.
- Vertiefte Power BI-Workshops abgehalten, die das Team befähigen, Berichte nach Best-Practice-Methoden zu pflegen und zu erstellen.
- Erstellung umfassender Richtlinien für sowohl Power BI als auch Azure Data Factory, um langfristige Nachhaltigkeit sicherzustellen.
Führte Schulungssitzungen durch, damit das Team eigenständig ETL-Pipelines mit Azure Data Factory erstellen und verwalten kann.
Lieferte ausführliche Power BI-Workshops, befähigte das Team, Berichte gemäß Best-Practice-Methoden zu pflegen und zu erstellen.
Erstellte umfassende Richtlinien für sowohl Power BI als auch Azure Data Factory, um langfristige Nachhaltigkeit zu gewährleisten.
Laufende Unterstützung und Entwicklung:
Laufende Unterstützung und Entwicklung:
Bereitstellte kontinuierliche Unterstützung und Mentoring, um sicherzustellen, dass das Team eigenständig Updates automatisieren und neue Berichte erstellen konnte.
Leitete den Übergang von einem Versuchs-und-Irrtum-Ansatz zu einer strukturierten, prinzipiengeleiteten Methode sowohl für ETL-Pipelines als auch für Power BI-Berichterstattung.
Bereitstellte kontinuierliche Unterstützung und Mentoring, um sicherzustellen, dass das Team eigenständig Updates automatisieren und neue Berichte erstellen konnte.
Leitete den Übergang von einem Versuchs-und-Irrtum-Ansatz zu einer strukturierten, prinzipiengeleiteten Methode sowohl für ETL-Pipelines als auch für Power BI-Berichterstattung.
Ergebnisse und Hauptvorteile
Ergebnisse und Hauptvorteile
Unser Eingreifen führte zu erheblichen Verbesserungen in der Datenverwaltung und den Berichterstellungsprozessen des Unternehmens, einschließlich:
Automatisierung der Datenverarbeitung: Die ETL-Pipeline automatisierte das manuelle Datenhandling, verringerte Fehler und beschleunigte Datenaktualisierungen erheblich.
Hochwertige, konsistente Berichterstattung: Zentralisierte Daten und Power BI-Berichte, die nach Best Practices erstellt wurden, sorgten für zuverlässige, hochwertige Ausgaben im gesamten Unternehmen.
Optimierte Berichtserstellung: Die Verwendung eines strukturierten Datenmodells ermöglichte eine schnellere und effizientere Erstellung von Berichten, was den Entwicklungsaufwand und Überarbeitungen reduzierte.
Erhöhte Sichtbarkeit und Zugänglichkeit: Berichte wurden leichter zugänglich und automatisch in Echtzeit aktualisiert, sodass wichtige Daten den Stakeholdern sofort zur Verfügung standen.
Gestärkte Teams: Durch Schulungen wurde das Entwicklungsteam in der Nutzung von Azure Data Factory und Power BI fit, was es ihnen ermöglichte, Datenpipelines eigenständig zu verwalten und Berichte effizient zu erstellen.
Verbesserte Entscheidungsfindung: Genaue, rechtzeitige und konsistente Daten ermöglichten den Entscheidungsträgern bessere Einblicke, was zu verbesserten organisatorischen Ergebnissen führte.
Unser Eingreifen führte zu erheblichen Verbesserungen in der Datenverwaltung und den Berichterstellungsprozessen des Unternehmens, einschließlich:
Automatisierung der Datenverarbeitung: Die ETL-Pipeline automatisierte das manuelle Datenhandling, verringerte Fehler und beschleunigte Datenaktualisierungen erheblich.
Hochwertige, konsistente Berichterstattung: Zentralisierte Daten und Power BI-Berichte, die nach Best Practices erstellt wurden, sorgten für zuverlässige, hochwertige Ausgaben im gesamten Unternehmen.
Optimierte Berichtserstellung: Die Verwendung eines strukturierten Datenmodells ermöglichte eine schnellere und effizientere Erstellung von Berichten, was den Entwicklungsaufwand und Überarbeitungen reduzierte.
Erhöhte Sichtbarkeit und Zugänglichkeit: Berichte wurden leichter zugänglich und automatisch in Echtzeit aktualisiert, sodass wichtige Daten den Stakeholdern sofort zur Verfügung standen.
Gestärkte Teams: Durch Schulungen wurde das Entwicklungsteam in der Nutzung von Azure Data Factory und Power BI fit, was es ihnen ermöglichte, Datenpipelines eigenständig zu verwalten und Berichte effizient zu erstellen.
Verbesserte Entscheidungsfindung: Genaue, rechtzeitige und konsistente Daten ermöglichten den Entscheidungsträgern bessere Einblicke, was zu verbesserten organisatorischen Ergebnissen führte.
Andere Projekte
Andere Projekte
Andere Projekte
Das Problem der fragmentierten Online- und Offline-Verkaufsdaten wurde gelöst, was zu einer einheitlichen Ansicht aller Einnahmequellen führte.
Das Problem der fragmentierten Online- und Offline-Verkaufsdaten wurde gelöst, was zu einer einheitlichen Ansicht aller Einnahmequellen führte.
Das Problem der fragmentierten Online- und Offline-Verkaufsdaten wurde gelöst, was zu einer einheitlichen Ansicht aller Einnahmequellen führte.
Die Umwandlung einer inkonsistenten Nutzung von Power BI in ein kohärentes, best-practice-orientiertes Berichtssystem, das Teams in verschiedenen Abteilungen befähigt.
Die Umwandlung einer inkonsistenten Nutzung von Power BI in ein kohärentes, best-practice-orientiertes Berichtssystem, das Teams in verschiedenen Abteilungen befähigt.
Die Umwandlung einer inkonsistenten Nutzung von Power BI in ein kohärentes, best-practice-orientiertes Berichtssystem, das Teams in verschiedenen Abteilungen befähigt.
© 2025 CaseWhen Consulting
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