Data & Analytics

Business Intelligence (BI) ist der Ursprung datengetriebener Unternehmenssteuerung. Der Fokus liegt hier traditionell auf der Bereitstellung standardisierter Berichte, KPIs und Dashboards – häufig auf Basis von Data-Warehouse-Architekturen, multidimensionalen Datenbanken und mit einer klaren Verankerung in Finance und Controlling.

Data & Analytics (D&A) ist die konsequente Weiterentwicklung dieses Ansatzes. D&A steht für einen umfassenderen, unternehmensweiten Blick auf Daten. Moderne Architekturen wie das Data Lakehouse, flexible Datenmodelle, explorative und prädiktive Analysen sowie die Integration von AI-Methoden sind heute Teil der Lösung. Statt nur zu berichten, was war, geht es bei D&A darum, Zusammenhänge zu erkennen, Entwicklungen vorauszudenken und datenbasierte Entscheidungen in allen Fachbereichen aktiv zu unterstützen – skalierbar, interaktiv, intelligent.

Prinzipiell ist ein Start ohne Strategie möglich - jedoch empfehlen wir hier dann dringend einen konkreten Use Case als Ausgangspunkt. Damit können schnell wichtige erste Erfahrungen gesammelt und der ein oder anderen schnelle Nutzen realisiert werden. Damit eine tragfähige, ganzheitliche Data & Analytics-Plattform entsteht, sollte dann jedoch unbedingt und zeitnah die Entwicklung einer strategischen Grundlage folgen.

Denn nur mit einer D&A-Strategie lässt sich sicherstellen, dass Architektur, Organisation und technologische Entscheidungen auf das übergeordnete Ziel einzahlen. Die Strategie liefert Orientierung – inhaltlich, technologisch und organisatorisch. Sie sorgt dafür, dass alle Beteiligten wissen, welchen Wertbeitrag D&A leisten soll, wie es zur Unternehmens- und Datenstrategie passt und welche Rahmenbedingungen nötig sind, damit Lösungen auch langfristig funktionieren.

Durch klare Rollen, gemeinsame Formate (z. B. Data Councils), gemeinsame Sprache und transparente Verantwortlichkeiten. Wir moderieren diese Schnittstelle aktiv – denn nachhaltige D&A-Lösungen entstehen nur, wenn IT und Business gemeinsam denken, gestalten und verantworten.

Ein Data Warehouse ist eine strukturierte Datenplattform, die für standardisierte Analysen und Berichte konzipiert ist – mit klar definierten Schemata, hoher Datenqualität und typischerweise relationalen Datenbanken im Einsatz. Klassische Business Intelligence-Lösungen basieren häufig darauf.

Ein Data Lake ist ein flexibler Speicherort für große Datenmengen – auch unstrukturierte oder semistrukturierte Daten. Hier geht es weniger um Struktur, sondern um Skalierbarkeit, Offenheit und kosteneffiziente Speicherung. Er ist ideal für explorative Analysen, Machine Learning und Datenhaltung in Rohform.

Ein Data Lakehouse kombiniert die Vorteile beider Welten: die Flexibilität und Offenheit eines Data Lakes mit den Strukturen, der Governance und den Analysefähigkeiten eines Data Warehouses. Das Data Lakehouse ist die moderne Architektur für Unternehmen, die sowohl standardisierte Reports als auch fortgeschrittene Analytics und KI-Szenarien betreiben wollen – auf einer gemeinsamen Plattform.

Die richtige Plattform und Technologie-Wahl richtet sich nach Ihrer Zielsetzung. Relevante, zu betrachtende Aspekte dafür sind u. a. Ihre bestehenden Systemlandschaft und IT-Strategie (Cloud, Hybrid oder On-Prem), Datenschutzanforderungen, das Skill-Profil Ihrer Teams, organisatorische Strukturen und natürlich Ihr Budget.

Wir unterstützen Sie herstellerneutral bei der Auswahl. Gemeinsam analysieren wir Ihre Anforderungen und bewerten passende Optionen – technologisch, organisatorisch und wirtschaftlich. Wir achten auf Skalierbarkeit, Total Cost of Ownership, Anschlussfähigkeit an bestehende Systeme und die Praxistauglichkeit in Ihrem konkreten Umfeld. Unser Ziel: eine fundierte Entscheidung, die nicht nur heute passt, sondern auch morgen noch trägt.

Wir empfehlen den Einstieg über einen fokussierten Anwendungsfall - also einen klar umrissenen, geschäftsrelevanten Use Case – als Minimum Viable Product (MVP), der echten Mehrwert liefert, messbare Ergebnisse erzeugt und als Referenz für weitere Schritte dient. So schaffen Sie schnell Vertrauen in Data & Analytics, lernen im Doing, und legen gleichzeitig die Basis für Architektur, Governance und Skalierung.

Datenqualität entsteht durch klare Definitionen, Zuständigkeiten und kontinuierliche Kontrolle. Zentrale Erfolgsfaktoren sind:

• Einheitliche KPI- und Daten-Definitionen

• Eindeutige Verantwortlichkeiten, z. B. durch Rollen wie Data Owner oder Data Steward

• Automatisierte Qualitätsprüfungen in den Datenpipelines

• Monitoring und strukturierte Incident-Prozesse

Wichtig: Datenqualität ist kein Projektziel, sondern ein dauerhafter Bestandteil des Betriebsmodells. Nur so bleibt Ihre Datenplattform vertrauenswürdig, belastbar und ausbaufähig.

Schatten-Reporting entsteht meist dann, wenn Fachbereiche Informationen aus parallelen Quellen oder in Eigenregie aufbereiten, weil sie der zentralen Datenbasis nicht vertrauen oder sie nicht nutzen können. Um das zu vermeiden, braucht es ein stabiles, zentrales semantisches Modell als „Single Source of Truth“, klare Rollen- und Berechtigungskonzepte sowie ein gezieltes Enablement der Fachbereiche. Wichtig ist dabei nicht, Self-Service zu unterbinden – sondern ihn aktiv zu gestalten, mit definierten Leitplanken, geteilten Standards und gelebter Governance.

Ein erfolgreicher Self-Service-Ansatz braucht mehr als nur Toolzugang. Entscheidend ist ein klar definiertes Rahmenwerk: Ein zentraler Semantik-Layer stellt sicher, dass alle mit denselben Daten und Definitionen arbeiten. Ergänzend sorgen zertifizierte Datasets, Rollen- und Berechtigungskonzepte sowie klare Governance-Regeln für Orientierung und Kontrolle.

Damit Self-Service nicht nur möglich, sondern auch wirksam wird, braucht es zusätzlich befähigte Nutzerinnen und Nutzer: Schulungen, Community-Angebote, Vorlagen wie KPI-Bibliotheken oder Storytelling-Guides helfen, Qualität und Konsistenz sicherzustellen – und den Mehrwert für das Unternehmen zu steigern.

Der Schlüssel zur erfolgreichen Integration liegt in einer sauberen, gut modellierten Datenbasis. Darauf aufbauend erweitern wir Ihre BI-Architektur gezielt um Analytics-Komponenten – etwa durch Feature-Engineering, Prognosemodelle oder MLOps-Prozesse. Die Ergebnisse lassen sich nahtlos in bestehende Dashboards integrieren, z. B. als Visualisierung von Prognosen oder Handlungsempfehlungen.

Wichtig ist zudem ein klares Betriebsmodell: Wer betreibt welche Modelle? Wer übernimmt die Pflege, Überwachung und regelmäßige Validierung? Nur so entsteht ein verlässlicher Analytics-Baustein, der dauerhaft Mehrwert liefert – statt einmalig Eindruck zu machen.

Mit einem durchdachten Enablement-Ansatz: Wir setzen auf rollenbasierte Trainings für Management, Analysten, Report-Owner und IT – ergänzt durch praxisnahe Use-Case-Workshops, individuelles Coaching im Tagesgeschäft und den Aufbau einer aktiven Community of Practice.

Ziel ist es, Wissen zu verankern, Fähigkeiten zu stärken und echte Anwendungskompetenz zu schaffen. Denn nur wer versteht, wie Daten wirken, kann sie auch wirksam einsetzen. Unser Anspruch: Empowerment statt Abhängigkeit.