Konsolidierung erfolgt manuell. Zwischen Fachbereichen und Controlling bestehen Abweichungen in Definition und Wert derselben Kennzahl.
Leistungsfeld 02 · Datenbasis und Business Intelligence
Konsolidierte Datenbasis als Grundlage für KI und Reporting
Konsolidierung verteilter Datenquellen, Aufbau eines Single Point of Truth und Modernisierung des Reportings. Etablierung der technischen und organisatorischen Grundlage, auf der Strategie- und KI-Initiativen belastbar aufsetzen können.
Typische Auslöser
Drei Konstellationen,
Drei Konstellationen,
in denen eine Datenbasis-Phase indiziert ist
Datenbasis-Initiativen sind dann sinnvoll, wenn die bestehende Datenlandschaft die strategische Steuerung, das Reporting oder geplante KI-Vorhaben strukturell limitiert.
Anpassungen an Berichten haben lange Durchlaufzeiten. Self-Service-Analytik ist nicht etabliert. Aussagen sind nicht durchgängig nachvollziehbar.
Trainingsdaten sind unvollständig, widersprüchlich oder nicht hinreichend dokumentiert. Eine produktive Nutzung scheitert an der Datenqualität, nicht am Modell.
Vorgehen
Fünf Phasen,
Fünf Phasen,
iterative Lieferlogik
Der Aufbau erfolgt iterativ. Ein nutzbarer Layer entsteht innerhalb von acht bis vierzehn Wochen. Weitere Domänen folgen in aufeinander aufbauenden Iterationen.
1
Inventur der Datenlandschaft
Strukturierte Erfassung aller relevanten Datenquellen: System, Ownership, Aktualität, Qualität, Zugriffsrechte. Berücksichtigung sowohl der zentralen Quellsysteme als auch der dezentral geführten Tabellenwerke.
2
Zielarchitektur
Entscheidung zwischen Cloud-, On-Premise- und Hybridarchitektur. Festlegung des Datenmodells (Data Warehouse oder Lakehouse), des Layer-Modells, der Namenskonventionen sowie des Governance-Rahmens. Dokumentation der Architekturentscheidungen.
3
Datenstrecken
Implementierung der ETL- bzw. ELT-Pipelines pro Quellsystem mit Extraktion, Bereinigung, Transformation und Beladung. Orchestrierung über Airflow, Dagster oder dbt. Integrierte Datenqualitätstests pro Pipeline.
4
Semantic Layer und BI
Konsolidierung der Kennzahlendefinitionen im Semantic Layer (dbt, LookML, Power BI Semantic Model). Aufbau der Dashboards auf einer einheitlichen Datendefinition für zentrale Geschäftsgrößen.
5
Governance und Übergabe
Festlegung der Data Ownership je Domäne, Definition des Change-Prozesses für neue Kennzahlen, Dokumentation. Strukturierte Übergabe an das interne Team. Begleitung in der Stabilisierungsphase über 30 bis 90 Tage.
Lieferformat
Produktiver Layer in 8 bis 14 Wochen. Iterative Erweiterung.
Die erste produktive Datenbasis für ein bis zwei Fachdomänen entsteht innerhalb von acht bis vierzehn Wochen. Weitere Domänen werden in aufeinander aufbauenden Iterationen erschlossen.
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Wirkung
Wirkung einer
Wirkung einer
konsolidierten Datenbasis
Drei Wirkungsdimensionen, die in unseren Mandaten in der Datenbasis-Phase regelmäßig erreicht werden.
Automatisierte Reportingprozesse
Standardberichte und Periodenabschlüsse laufen automatisiert. Die im Controlling freiwerdende Kapazität verlagert sich von der Datenaufbereitung in die fachliche Analyse.
Einheitliche Kennzahlendefinitionen
Der zentrale Semantic Layer stellt eine einheitliche Definition geschäftsrelevanter Kennzahlen sicher. Geschäftsführung, Controlling und Fachbereiche arbeiten auf derselben Datenbasis.
Belastbare Datengrundlage für KI
Modelle für Forecasting, Anomalieerkennung und Klassifikation setzen auf einer dokumentierten und qualitätsgesicherten Datenbasis auf. Die Vorbereitungsphase für KI-Vorhaben verkürzt sich erheblich.
Leistungsumfang
Leistungsumfang und
Leistungsumfang und
Abgrenzung
Wir verantworten Architektur, Implementierung und Übergabe. Themen außerhalb dieses Leistungsumfangs adressieren wir transparent über unser Partnernetzwerk.
Im Leistungsumfang
- Audit der Datenquellen mit Bewertung von Qualität und Aktualität
- Zielarchitektur (Data Warehouse oder Lakehouse, Cloud-Setup, Layer-Modell)
- ETL- und ELT-Pipelines inklusive Datenqualitätstests
- Semantic Layer mit konsolidierten Kennzahlendefinitionen
- Dashboards für zentrale Anwendungsfälle (Power BI, Looker, Tableau)
- Governance-Modell mit Ownership, Change-Prozess und Dokumentation
- Strukturierte Übergabe und Begleitung in der Stabilisierungsphase
Nicht im Leistungsumfang
- Lizenzhandel für Plattformanbieter
- Beschaffung und Betrieb von Hardware und Servern
- Dauerhafter Plattformbetrieb nach Übergabe
- SAP- und ERP-Customizing oder ABAP-Entwicklung
- Lift-and-Shift-Migrationen ohne fachliches Architekturkonzept
Für den dauerhaften Plattformbetrieb arbeiten wir mit etablierten Implementierungspartnern zusammen.
Technologieauswahl
Souveränität als
Souveränität als
Auswahlkriterium
Die Auswahl orientiert sich an Datenresidenz innerhalb der Europäischen Union, an Souveränitätsanforderungen und an der bestehenden IT-Landschaft. Europäische Anbieter und offene Standards haben Vorrang. Internationale Plattformen werden ausschließlich in EU-Regionen mit dokumentierter Auftragsverarbeitung eingesetzt.
OVHcloud (EU)
Scaleway (EU)
STACKIT (EU)
PostgreSQL
dbt
Airflow
Dagster
Airbyte
Great Expectations
Metabase
Azure (EU-Region)
AWS (EU-Region)
Snowflake (EU-Region)
Databricks (EU-Region)
Power BI
Referenz
Single Point of Truth
Single Point of Truth
in 14 Wochen
Konsolidierung von acht Datenquellen in eine zentrale Datenbasis bei einem mittelständischen Lebensmittelhersteller. Reduktion des Reportingaufwands um 68 Prozent.
Mandat · Lebensmittelproduktion · 600 Mitarbeitende
Konsolidierung von acht Quellsystemen zu einer zentralen Datenbasis mit automatisiertem Periodenabschluss
Ausgangslage: ERP, CRM, MES, vier dezentrale Tabellenwerke, manuelle Konsolidierung. Zielzustand: Single Point of Truth in Snowflake, dbt-Modelle, Power BI für Geschäftsführung und Fachbereiche. Belastbare Grundlage für nachgelagerte KI-Vorhaben.
Vollständigen Fall lesen
8 → 1
Datenquellen
−68 %
Reportingaufwand
14 Wo.
Time to Production
Häufige Fragen
Fragen aus der
Fragen aus der
Vorbereitungsphase
Spezifische Fragestellungen zum Leistungsfeld Datenbasis und Business Intelligence. Allgemeine Fragen zur Zusammenarbeit mit LYN Intelligence finden Sie auf der Startseite.
Ist ein Data Warehouse zwingend erforderlich, oder genügt ein BI-Tool auf dem ERP?
Ein direkter Zugriff aus einem BI-Werkzeug auf das ERP ist für einzelne Berichte und ein einzelnes Quellsystem geeignet. Sobald drei oder mehr Quellen integriert, Historisierungen erforderlich oder mehrere Fachbereiche zu bedienen sind, ergeben sich Anforderungen an Performance, Wartbarkeit und Datenqualität, die eine zentrale Datenbasis erforderlich machen.
In welchem Zeitraum entstehen erste belastbare Kennzahlen?
Eine erste produktive Datenbasis für eine Fachdomäne entsteht regelmäßig innerhalb von acht bis zwölf Wochen. Der vollständige Aufbau über alle relevanten Bereiche ist als iterativer Prozess über sechs bis achtzehn Monate angelegt, wobei nach jeder Iteration ein produktiv nutzbarer Layer vorliegt.
Wie werden bestehende Berichte und Tabellenwerke behandelt?
Die Migration erfolgt schrittweise. Der neue Layer wird parallel aufgebaut, kritische Berichte werden sukzessive abgelöst. Tabellenwerke bleiben als Ad-hoc-Analysewerkzeug verfügbar, jedoch als Konsument der konsolidierten Daten und nicht als parallele Datenquelle.
Wer verantwortet den Betrieb der Pipelines nach der Implementierung?
Der Regelfall sieht die Übergabe an das interne Team (IT oder dedizierte Data-Engineering-Rolle) vor. Architektur, Pipelines und Governance werden vollständig dokumentiert, Schulungen erfolgen im Rahmen der Übergabe. In der Stabilisierungsphase von 30 bis 90 Tagen erfolgt eine fachliche Begleitung. Bei fehlender interner Kapazität erfolgt die Vermittlung an einen Implementierungspartner.
Cloud, On-Premise oder hybride Architektur?
Die Entscheidung erfolgt anhand der bestehenden Infrastruktur, der regulatorischen Anforderungen und der Skalierungserwartungen. Cloud-Architekturen bieten Vorteile bei Skalierbarkeit und Implementierungsgeschwindigkeit, On-Premise- und Hybridlösungen bei strikten Anforderungen an Datenhaltung und Souveränität. Bei Cloud-Setups achten wir konsequent auf Datenresidenz innerhalb der Europäischen Union.
Wie verzahnt sich die Datenbasis mit der KI-Strategie?
Datenbasis und KI-Strategie sind methodisch eng verzahnt. Üblicher Einstieg ist die Strategiephase mit Use-Case-Priorisierung und Bewertung der Datenreife. Nach Etablierung der Datenbasis erfolgt die Umsetzung erster KI-Anwendungen auf belastbarer Grundlage.
Leistungsfelder im Überblick
Strategie, Datenbasis und KI
Strategie, Datenbasis und KI
als zusammenhängende Phasen
Die drei Leistungsfelder bilden aufeinander aufbauende Phasen. Die Datenbasis ist die Voraussetzung für Strategiearbeit mit belastbaren Aussagen und für produktive KI-Anwendungen.
KI- und Datenstrategie
Priorisierung relevanter Use Cases, Bewertung der Datenlage, Aufbau einer belastbaren Roadmap und eines tragfähigen Business Case.
Leistung ansehen →Datenbasis und Business Intelligence
Konsolidierung der Datenquellen, Aufbau des Single Point of Truth und Modernisierung des Reportings als Grundlage für KI.
Aktuelle SeiteKI-Agenten und Umsetzung
Fachbereichsnahe KI-Anwendungen auf Unternehmensdaten, von der Pilotierung über den Rollout bis in den produktiven Betrieb.
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Standortbestimmung
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Im 60-minütigen Sondierungsgespräch klären wir, ob eine Datenbasis-Phase den geeigneten Einstieg darstellt oder ob ein anderes Leistungsfeld den größeren Hebel bietet.