Case Studies
Echte Ergebnisse aus echten Projekten. So wurden aus operativem Chaos intelligente, selbstlaufende Systeme.
Situation
Ein marktführender B2B-Softwareanbieter im Bereich IT-Asset-Management arbeitete mit mehreren Unternehmenssystemen: SAP (Finanzen), SugarCRM (Vertrieb), HR-Systeme und mehrere Support-Plattformen. Daten waren fragmentiert, Reporting war langsam, und Investor-Reporting erforderte hohen manuellen Aufwand.
Problem
Keine zentrale Datenplattform. Manuelle und fehleranfällige MRR / ARR-Berechnungen. Inkonsistente Sales-Pipeline- und Forecast-Zahlen. Keine einheitliche Kundensicht über Vertrieb, Finanzen und Support. PE-Level-Reporting erforderte hohes Vertrauen und Nachvollziehbarkeit.
Entscheidung blockiert
Unfähigkeit, MRR, ARR, Churn zuverlässig zu berichten. Begrenzte Transparenz für PE-Investoren. Vertrieb und Kundenservice arbeiteten in Silos. Forecasting und Planung fehlten zuverlässige Daten.
Intervention
Entwurf und Implementierung einer zentralen Azure-basierten Data Lake & Warehouse-Plattform. Integration von SAP, CRM, HR und Support-Systemen über Azure Data Factory. Aufbau robuster Transformationslogik in Synapse mit Datenqualitätsprüfungen. Entwicklung von Executive-ready Power BI Reports für MRR / ARR, Sales Pipeline & Forecast, Finanzen & Controlling und Kundenservice-KPIs. Etablierung einer Customer 360°-Sicht über Abteilungen hinweg.
Entscheidung ermöglicht
Investor-Reporting wurde transparent und nachvollziehbar. Management gewann Echtzeit-Einblicke in Umsatz und Pipeline. Vertrieb, Finanzen und Support richteten sich auf eine gemeinsame Datenbasis aus.
Was geliefert wurde
- Zentrale Azure-Datenplattform (Lake + Warehouse)
- Automatisiertes MRR / ARR-Reporting
- Sales Pipeline & Forecast Dashboards
- Customer 360° Analytics
- Finanz- & Controlling-Reporting-Layer
Situation
Eine große Logistikgruppe betrieb eine hochgradig heterogene IT-Landschaft mit über 15 Cloud- und On-Premise-Systemen, einschließlich ERP, HR, TMS und operativen Plattformen.
Problem
Keine einheitliche Datenebene. Hohe Integrationskomplexität. Sicherheit und Compliance kritisch. Operatives Reporting fragmentiert über Abteilungen hinweg.
Entscheidung blockiert
Begrenzte Transparenz in Operationen. Schwieriges abteilungsübergreifendes Reporting. Langsame Reaktion auf operative Engpässe.
Intervention
Entwurf und Implementierung einer sicheren, skalierbaren Data Lake-Architektur. Integration von 15+ Cloud- und On-Prem-Systemen mit Azure Data Factory. Sicherstellung sicherer Konnektivität und kontrollierter Zugriffsmuster. Ermöglichte standardisiertes Reporting über HR, ERP und Logistikprozesse hinweg.
Entscheidung ermöglicht
Operative KPIs wurden systemübergreifend sichtbar. Management gewann funktionsübergreifende Einblicke. Reporting wurde konsistent und skalierbar.
Was geliefert wurde
- Zentrales Enterprise Data Lake
- Sichere Systemintegrationen (Cloud + On-Prem)
- Einheitliche Analytics-Basis
Situation
Ein Automobilunternehmen stützte sich auf Legacy-On-Premise-Reporting (Power BI Report Server) für IT Service Management Analytics. Das Reporting deckte klassische ITSM-Bereiche wie Incidents, Problems, Changes und Configuration Items (CIs) ab, fehlte aber Skalierbarkeit, Governance und moderne Self-Service-Fähigkeiten.
Problem
Legacy Power BI Server begrenzte Zusammenarbeit und Skalierbarkeit. Keine strukturierte Umgebungstrennung (Dev / Test / Prod). Komplexe Reporting-Logik schwer zu verwalten. Begrenzte Sicherheit, Governance und Lifecycle-Management. Zunehmende Nachfrage nach standardisierten ITSM-Einblicken über Teams hinweg.
Entscheidung blockiert
Begrenztes Vertrauen in Reports aufgrund inkonsistenter Logik. Schwierige Governance und Berechtigungsverwaltung. Langsame Einführung von Änderungen und Verbesserungen. Keine klare Basis für zukünftige Analytics-Expansion.
Intervention
Leitete die Migration von Legacy Power BI Server zu Power BI Service. Entwarf eine moderne Workspace-Strategie, die mit Dev / Test / Prod-Umgebungen ausgerichtet ist. Implementierte Power BI Deployment Pipelines für kontrollierte und nachvollziehbare Releases. Baute ITSM Analytics auf, die Incidents, Problems, Changes und CI- und gruppenbasierte Aggregationen abdecken. Implementierte robuste Row-Level Security (RLS), um rollenbasierte Zugriffe über Teams hinweg sicherzustellen. Wendete Governance-Standards an, einschließlich Sensitivitätslabels und Sicherheitsrichtlinien. Nutzte Microsoft Fabric als skalierbare Analytics-Basis.
Entscheidung ermöglicht
ITSM-KPIs wurden konsistent und vertrauenswürdig. Änderungen konnten sicher über Umgebungen hinweg eingeführt werden. Governance und Sicherheit entsprachen Unternehmensstandards. Teams gewannen zuverlässige Einblicke ohne Kompromisse bei der Datenzugriffskontrolle.
Was geliefert wurde
- Moderne Power BI Service-Architektur
- Dev / Test / Prod Workspace-Setup mit Deployment Pipelines
- ITSM Analytics Dashboards (Incidents, Problems, Changes, CIs)
- Enterprise-grade RLS-Implementierung
- Governance-Framework mit Sicherheits- & Sensitivitätslabels
Situation
Kleine Unternehmen und Verbände benötigten moderne Websites und einfache Datenverarbeitung — ohne Enterprise-Overhead oder teure CMS-Lösungen.
Problem
Ineffiziente Websites. Manuelle Datenverarbeitung. Kein strukturiertes Reporting oder Automatisierung.
Entscheidung blockiert
Begrenzte digitale Präsenz. Hoher manueller Aufwand. Keine skalierbare Basis.
Intervention
Baute schlanke, wartbare Websites. Implementierte leichtgewichtige Datenverwaltung und Automatisierung. Fokus auf Klarheit, Wartbarkeit und Kosteneffizienz.
Entscheidung ermöglicht
Klare digitale Präsenz. Reduzierter manueller Aufwand. Einfache, skalierbare Setups.
Was geliefert wurde
- Websites mit integrierter Datenlogik
- Leichtgewichtiges Reporting & Automatisierung
- Nachhaltige, wartungsarme Lösungen