Modernes Datenmanagement mit KI

Die Anforderungen an Reporting, Analytics und datengetriebene Entscheidungen steigen kontinuierlich. Um Daten effizient auszuwerten und langfristig nutzbar zu machen, setzen Unternehmen auf moderne Datenstrategien mit KI-Automatisierung. Diese spielen eine zentrale Rolle: Sie stellen Daten zentral bereit, ermöglichen Analysen und schaffen eine skalierbare Datenbasis für zukünftige Anforderungen.

Die Herausforderung: Unternehmensdaten

Viele Unternehmen verfügen bereits über große Datenmengen, in Verbindung mit Echtzeitdaten. Jedoch fehlen zentrale Strukturen, um diese effizient auszuwerten und strategisch zu nutzen.

Große Datenmengen, die auf ERP-Systeme, CRM-Lösungen, Shopsysteme, Produktionsanlagen oder individuelle Anwendungen verteilt sind bilden die Spitze des Eisbergs an Herausforderungen. Denn obwohl diese Daten wertvolle Erkenntnisse liefern könnten, werden sie häufig isoliert gespeichert und unterschiedlich ausgewertet.

Die Folgen sind inkonsistente Kennzahlen, manuelle Excel-Auswertungen, langsame Reporting-Prozesse und fehlende Transparenz über Geschäftsabläufe. Entscheidungen basieren oftmals auf unvollständigen Informationen, weil Potenziale für Automatisierung, Analytics und KI ungenutzt bleiben.

Eine moderne Datenstrategie schafft die Grundlage, um Daten zentral verfügbar zu machen, nachhaltig, strategisch und effizient auszuwerten und sie langfristig als strategischen Wettbewerbsvorteil zu nutzen.

Kennen Sie diese Herausforderungen?

• fehlender Single Point of Truth, die Daten liegen in unterschiedlichen Systemen und Silos
• Unterschiedliche Berichte liefern unterschiedliche Zahlen
• Hoher manueller Aufwand für Datenaufbereitung
• Fehlende Transparenz über Unternehmenskennzahlen
• Begrenzte Möglichkeiten für Analytics und KI
• Skalierungsprobleme bei wachsenden Datenmengen

Mit einer modernen Datenstrategie lassen sich diese Herausforderungen bewältigen, denn sie verknüpft alle Unternehmensdaten. So wird die Grundlage für die Unternehmensplanung, das Reporting, Business Intelligence und den Einsatz von KI geschaffen.

Was zeichnet eine moderne Datenstrategie aus?

Eine moderne Datenstrategie legt fest, wie Unternehmensdaten erfasst, integriert, gespeichert, verwaltet und genutzt werden. Das Ziel besteht darin, eine konsistente und zukunftssichere Datenbasis zu schaffen, die sowohl operative Auswertungen als auch fortgeschrittene Analyse- und KI-Anwendungen unterstützt.

Dabei kommen verschiedene Architekturansätze zum Einsatz, die je nach Anforderung miteinander kombiniert werden können: Data Warehouse, Data Lake und Data Lakehouse.

Ihr Nutzen daraus: schnellere Entscheidungen, weniger manuelle Reports und eine zentrale Datenbasis.

KI im Data Warehouse und Lakehouse

Moderne Datenplattformen sind die Grundlage für den sinnvollen und sicheren Einsatz von KI.
KI unterstützt dabei nicht nur die Analyse von Daten, sondern auch die Entwicklung und Optimierung der gesamten Datenplattform.

KI ist kein Selbstzweck. Erst eine durchdachte Datenstrategie mit einem Data Warehouse oder Lakehouse schafft die Grundlage, damit KI zuverlässig, nachvollziehbar und mit echtem Mehrwert eingesetzt werden kann.

Unsere Leistungen für moderne Datenstrategien

Von der strategischen Planung bis zur operativen Umsetzung unterstützt SYNAXUS Unternehmen beim Aufbau moderner und skalierbarer Lösungen.

Einsatz diverser Technologien

Jede Datenstrategie stellt unterschiedliche Anforderungen an Skalierbarkeit, Performance, Sicherheit und Betrieb. Deshalb gibt es nicht die eine Technologie für alle Anwendungsfälle. Die Auswahl der richtigen Plattform hängt von Faktoren wie Datenvolumen, bestehenden Systemen, Cloud-Strategie und Analyseanforderungen ab.

Wir unterstützen Unternehmen bei der Auswahl, Implementierung und Weiterentwicklung moderner Datenplattformen. Von klassischen Data-Warehouse-Umgebungen bis hin zu cloudbasierten Data-Lakehouse-Architekturen.

Success Story: Transparenz in der Logistik durch ereignisbasierte Datenanalyse

Ausgangssituation:

Ein Technologieunternehmen für Prozessautomation benötigte eine Lösung zur effizienten Steuerung ihrer Logistik. Obwohl zahlreiche Daten aus den relevanten Quellsystemen vorlagen, fehlte eine zentrale Sicht auf die tatsächlichen Kennzahlen und Abläufe einzelner Prozessschritte.

Insbesondere die Fragen, an welchen Stellen Verzögerungen entstehen und wie effizient einzelne Logistikprozesse tatsächlich ablaufen, konnten nur mit erheblichem manuellen Aufwand beantwortet werden.

Herausforderung:

Die relevanten Informationen entstanden nicht als reine Transaktionen, sondern als kontinuierliche Ereignis-Ströme (Events) entlang der gesamten Prozesskette. Jeder einzelne Prozessschritt erzeugte spezifische Herausforderungen:

– große Mengen von Events in Echtzeit zu verarbeiten,
– Prozessketten über mehrere Systeme hinweg nachzuvollziehen,
– relevante Kennzahlen automatisiert zu berechnen und
– eine belastbare Datenbasis für operative und strategische Entscheidungen zu schaffen.

Lösung:

Ereignisse aus unterschiedlichen Systemen wurden zentral erfasst, miteinander verknüpft und entlang definierter Geschäftsprozesse ausgewertet. Auf dieser Grundlage entstanden automatisierte KPI-Berechnungen sowie Dashboards zur Überwachung der gesamten Logistikkette.

Gemeinsam mit unserem Kunden, entwickelten wir eine Gesamtarchitektur zur Verarbeitung, Bereitstellung und Visualisierung der Event-Daten.

Ergebnis:

Durch die zentrale Verarbeitung und Analyse der Eventströme konnte der Kunde seine Logistikprozesse deutlich transparenter gestalten. Prozessengpässe und Verzögerungen wurden frühzeitig erkannt, Durchlaufzeiten konnten präzise gemessen werden und wichtige Leistungskennzahlen standen jederzeit aktuell zur Verfügung.

Unser Beitrag:

Bei diesem Projekt lag der Fokus nicht ausschließlich auf dem Aufbau einer Datenplattform. Vielmehr unterstützten wir als Implementierungspartner bereits bei der fachlichen Konzeption der Lösung und entwickelte die technische Architektur zur Verarbeitung der Event-Daten gemeinsam mit dem Kunden.

Der Mehrwert entstand dabei nicht allein durch die Speicherung von Daten, sondern durch das Verständnis der zugrunde liegenden Geschäftsprozesse und die Entwicklung einer Lösung, die die fachlichen Anforderungen präzise in technische Konzepte übersetzt. Moderne Datenstrategien bedeuten für uns daher weit mehr als die Implementierung eines Data Warehouse: Sie verbinden Technologie, Prozesse und Fachwissen zu einer belastbaren Grundlage für datengetriebene Entscheidungen.

So laufen BI-Projekte in der Praxis

BI-Projekte unterscheiden sich deutlich von klassischen Softwareprojekten. Während die Anforderungen an Anwendungen häufig klar definiert sind, entwickeln sich die Anforderungen an Datenaufbereitung, Reporting und Kennzahlen während des Projekts kontinuierlich weiter. Dazu kommt die stätige weiter Entwicklung der KI und LLM Modelle.

Unternehmen verändern zudem ihre Prozesse, Organisationsstrukturen und Verantwortlichkeiten. Es kommen neue Datenquellen hinzu, Fachbereiche formulieren zusätzliche Anforderungen und strategische Prioritäten verschieben sich. Gerade in Business-Intelligence-Projekten entstehen viele Erkenntnisse erst, wenn erste Datenmodelle, Berichte oder Dashboards verfügbar sind.

Warum wir auf agile BI-Projekte setzen

Business-Intelligence- und Datenplattformprojekte unterliegen einer eigenen Dynamik. Die Anforderungen entwickeln sich parallel zum Erkenntnisgewinn der Fachbereiche weiter. Deshalb verstehen wir uns nicht nur als technischer Implementierungspartner, sondern als langfristiger Begleiter bei der Weiterentwicklung von Datenplattformen, Analytics-Lösungen und datengetriebenen Prozessen.

Durch den engen Austausch mit den Fachbereichen, kurze Entwicklungszyklen und die kontinuierliche Anpassung an neue Anforderungen ermöglichen wir Lösungen, die nicht nur technisch funktionieren, sondern auch dauerhaft einen messbaren Mehrwert für das Unternehmen schaffen.

FAQ

Was ist ein modernes Data Warehouse?

Ein modernes Data Warehouse bündelt Unternehmensdaten aus verschiedenen Quellen, strukturiert und konsolidiert sie und stellt sie anschließend performant für Reporting, Business Intelligence und Analysen bereit.

Wann eignet sich ein Lakehouse?

Ein Data Lakehouse ist besonders gut für die Verarbeitung sehr großer und ggf. unstrukturierter Datenmengen sowie für Data Science, Machine Learning und KI-Anwendungen geeignet.

Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Lake?

Ein Data Warehouse arbeitet überwiegend mit strukturierten und aufbereiteten Daten für Reporting und Business Intelligence (BI). Ein Data Lake hingegen speichert Daten flexibel in unterschiedlichen Formaten und eignet sich besonders für Analytics, Data Science und KI.

Wie nutzt KI Unternehmensdaten?

Im BI-Umfeld kann KI Unternehmensdaten auf drei zentrale Arten nutzen: für Analytics und Forecasts (z. B. Prognosen und Simulationen mit Machine Learning), für die Entwicklung (z. B. Vibe Coding) und im operativen Einsatz durch LLMs zur Analyse, Verarbeitung und Interaktion mit Unternehmensdaten.

Welche Rolle, bei modernen Datenstrategien spielt Microsoft Fabric?

Mit Microsoft Fabric werden verschiedene Komponenten für Datenintegration, Speicherung, Analytics, Business Intelligence und KI in einer gemeinsamen Plattform vereint. Dabei wird Microsoft Power BI in Fabric zur Visualisierung eingesetzt wird.

Welche Systeme können angebunden werden?

Grundsätzlich lassen sich Daten aus ERP-, CRM-, Shop- und Produktionssystemen sowie weiteren Geschäftssystemen integrieren. Auch Datenbanken, Dateien, APIs und Cloud oder On-Premises-Dienste können angebunden werden.

Cloud oder On-Premise?

Beides ist möglich. Welche Variante sinnvoll ist, hängt von den Anforderungen an Sicherheit und Datenschutz, der bestehenden IT-Infrastruktur, der Skalierbarkeit und den Kosten ab. Bei der Nutzung von KI empfehlen wir cloudbasierte Systeme, da diese vorgefertigte KI-Services anbieten, die sich leicht integrieren lassen.

Wie lange dauert ein Projekt?

Dies hängt von der Anzahl und Komplexität der Datenquellen, dem Umfang und der Zielsetzung ab. Während erste Use Cases oft innerhalb weniger Wochen umgesetzt werden können, benötigen umfassende und konzernweite Datenplattformen oft mehrere Monate.

Welche BI-Tools können integriert werden?

Je nach Architektur lassen sich neben Power BI auch andere BI- und Analytics-Lösungen integrieren. Wichtig ist, und darauf achten wir, dass die Daten über eine geeignete Schnittstelle oder Verbindung bereitgestellt werden.

Ist ein Data Warehouse auch für mittelständische Unternehmen sinnvoll?

Ja, auch mittelständische Unternehmen profitieren von einer zentralen Datenbasis, automatisiertem Reporting und konsistenten Kennzahlen. Ein Data Warehouse bildet zudem eine verlässliche Grundlage für Analytics, Forecasts und datenbasierte Entscheidungen. Die Lösung lässt sich dabei passend zur Unternehmensgröße und zum tatsächlichen Datenvolumen skalieren.