Industrie · Fallstudie
„Jeder Bericht begann mit einem manuellen Export aus SAP.“
Eine Industrie- und Servicegruppe hat 40 Berichte von manuellen Exporten auf ein Microsoft-Fabric-Modell umgestellt.
40 → 0
Berichte aus manuellen SAP-Exporten
3
Abteilungen auf einem Modell
5
Personen im Datenteam des Kunden betreiben es
Das Problem
Fiel eine Person aus, standen die Berichte still.
Jeden Morgen exportierte eine Person SAP-Daten in Excel-Dateien, und die Berichte lasen aus diesen Dateien:
War diese Person nicht da, standen die Berichte 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, Berichtsmigration, 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 Bericht abgeschaltet wurde, haben wir seine neue Fassung mit SAP abgeglichen. Umgestellt wurde erst, 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 Bericht erreicht.
Das Ergebnis
