Aus Daten werden Antworten.
Zahlen liegen im ERP-System, in Fachanwendungen und in Excel. Wir bringen sie zusammen und entwickeln Berichte, mit denen Ihre Fachbereiche arbeiten können. Die Architektur richtet sich nach Ihrer Aufgabe.
frage Wie entwickeln sich die Kosten je Standort? quellen ERP-System · Fachanwendung · Excel-Listen umfang überschaubar, täglich aktualisiert weg SQL → geprüfte Tabellen → Bericht werkzeug passend zur Aufgabe, nicht zur Lizenz
Architektur mit Augenmaß.
Eine gute BI-Architektur passt zur Aufgabe. Nicht jedes Reporting braucht eine Plattform für 50 Terabyte.
Oft kommt es darauf an, überschaubare Datenbestände sauber zusammenzuführen, verständliche Modelle zu entwickeln und Auswertungen mit vertretbarem Aufwand bereitzustellen. Wir schauen deshalb auch über die Microsoft-Welt hinaus und beziehen je nach Anforderung etwa DuckDB oder PostgreSQL in unsere Überlegungen ein.
Wir verkaufen keine Lizenzen, betreiben keinen Cloudvertrieb und sind bewusst kein Microsoft-Partner. Unsere Empfehlungen richten sich nach Ihren Daten, Ihren Fragen und den Menschen, die mit der Lösung arbeiten und sie betreiben. So entsteht eine Architektur, deren Nutzen und laufender Aufwand zu Ihrem Vorhaben passen.
- Datenquellen und fachliche Fragen
Woher kommen die Zahlen, und welche Entscheidung sollen sie stützen? - Datenmenge und Aktualität
Wie viel ist es wirklich, und wie frisch muss es sein? - Gleichzeitige Nutzung und Berechtigungen
Wer arbeitet wann mit den Berichten? - Betrieb, Team und Weiterentwicklung
Was kann Ihr Team dauerhaft betreiben und ausbauen? - Gesamter Aufwand über die Laufzeit
Nicht nur der Aufbau zählt.
Eine kleine Datenmenge kann anspruchsvoll sein. Eine große Plattform muss sich an ihrer Aufgabe messen lassen.
Von der Quelle bis zum Bericht.
Architektur & Bestandsaufnahme
Ziele, Datenquellen, Modelle und Abläufe gemeinsam betrachten. Zentrale oder dezentrale Berichtsorganisation klären, Engpässe sichtbar machen und nächste Schritte verständlich begründen.
Bestehende BI-Umgebung prüfen
Quellen, Ladeprozesse, Datenmodell, Berichte, Performance und Wartbarkeit gemeinsam betrachten. Am Ende steht eine dokumentierte Empfehlung: was trägt und was sich ändern sollte.
Datenintegration & Data Warehouse
Daten aus Vorsystemen regelmäßig und geprüft übernehmen, historisieren und zusammenführen. Ladeprozesse und Strukturen, die Ihr Team nachvollziehen kann.
Reporting & Analyse
Berichte an den Fragen des Fachbereichs ausrichten. Fachanwender arbeiten in der Oberfläche, die sie kennen, oft Excel oder Power BI.
Selfservice mit verlässlicher Basis
Selfservice-Werkzeuge machen Fachbereiche beweglich. Darunter braucht es ein gepflegtes Datenmodell mit Historie und geprüfter Datenqualität.
Bestehende Lösungen weiterentwickeln
Neue Quellen anbinden und Systemwechsel begleiten: Wechselt ein Vorsystem, passen Berichte oft nicht mehr. Datenverarbeitung und Abfragen gezielt verbessern.
Was wir aus BI-Projekten mitbringen.
- Keine Einheits-BI
Jede Umgebung hat eigene Quellen, Fragen und Teams. Daraus ergibt sich die Lösung, nicht aus einem Baukasten. - Systemwechsel früh mitdenken
Ein neues ERP oder Fachverfahren trifft fast immer das Reporting. Wer es früh einplant, spart später Nacharbeit. - Ihr Team ergänzen, nicht ersetzen
Wir bringen Architekturerfahrung ein und arbeiten mit Ihren Projektbeteiligten zusammen. - Dokumentiert von der Anforderung bis zur Umsetzung
Damit die Lösung auch ohne uns verständlich bleibt.
Buchungszeilen in einem zentralen Data Warehouse, von den Fachbereichen direkt in Excel auswertbar
Umweltbundesamt · 2009–2011statt drei Tagen für wiederkehrende Berichte, dank mehrerer Hundert automatisierter Regelwerke
Zentrale Datenstelle der Landesfinanzminister (ZDL) · 2012Aus veröffentlichten Kundenreferenzen von 2011 und 2012; die Technik entspricht dem damaligen Stand. Unsere BI-Erfahrung haben wir auch auf der internationalen Konferenz SQLBits vorgetragen, etwa zum BI-Stack, zu Scale-out und Master Data Services (2010–2013).
Kleine Bausteine. Durchdachte Datenwege.
Fast alle unsere eigenen Analysewerkzeuge nutzen DuckDB ganz oder teilweise. Dieses Wissen bringen wir auch in die Frage ein, wie sich Datenaufbereitung und Reporting mit überschaubarem Aufwand aufbauen lassen.
- Dateien direkt untersuchen
CSV, JSON und Parquet mit SQL auswerten und Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen. So lässt sich eine fachliche Frage an einem abgegrenzten Datenbestand prüfen. - Wiederholbar aufbereiten
Transformationen als nachvollziehbare SQL-Schritte formulieren und einen geprüften Datenstand für Berichte bereitstellen. Ladezustand, Fehlerbehandlung und Aktualisierung gehören dazu. - Das passende Frontend wählen
Excel, Power BI oder eine gezielte Weboberfläche: Der Weg zu den Anwendern gehört zur Architektur. Bei Power BI betrachten wir je nach Anschluss Import oder DirectQuery sowie die Anforderungen an Aktualisierung und gemeinsamen Betrieb.
01 quellen Fachanwendung & Dateien 02 aufbereitung SQL & DuckDB 03 datenbasis geprüfte Tabellen & Parquet 04 nutzung Berichte & Analysen
Der passende Anschluss und Betriebsaufbau werden am konkreten Vorhaben geprüft. Technische Grundlagen: DuckDB & Parquet und offener Power-Query-Connector.
Mit einer guten Frage beginnen.
Am Anfang steht keine Plattformentscheidung, sondern die Frage, die Ihr Bericht beantworten soll.
- 01
Aufgabe verstehen
Welche Entscheidung soll Ihr Bericht unterstützen? Welche Zahlen fehlen oder passen nicht zusammen?
- 02
Mit echten Daten prüfen
Einen abgegrenzten Weg von der Quelle bis zur Auswertung nachvollziehen und die Daten fachlich prüfen.
- 03
Den nächsten Schritt planen
Gemeinsam festlegen, was trägt, wie die Lösung betrieben wird und welche Erweiterung sinnvoll ist.
Welche Frage steckt hinter Ihrem Bericht?
Bringen Sie Ihre Datenquellen, Ihre Fragestellung oder eine bestehende Lösung mit. Gemeinsam finden wir einen sinnvollen ersten Schritt.