Die Comas Group steht vor der Aufgabe, ihre Reporting- und Analyseprozesse zu modernisieren. Heterogene Datenquellen und manuelle Excel-Auswertungen machen es schwer, ein konsistentes und verlässliches Gesamtbild über Finanz-, Projekt- und Vertriebskennzahlen zu gewinnen. Mit dem internationalen Wachstum nimmt die Komplexität zusätzlich zu – verschiedene ERP-Systeme, historische Datenbestände und neue fachliche Anforderungen erfordern eine verlässliche Lösung.
Um Transparenz, Skalierbarkeit und effiziente Analysen zu ermöglichen, entscheidet sich die Comas Group für den Aufbau einer zentralen Datenplattform auf Basis von Microsoft Fabric. Sie bildet heute das Fundament für ein modernes, flexibles Reporting in Power BI und die Weiterentwicklung hin zu einer datengetriebenen Organisation.
Welche technologische Basis wird benötigt, um unterschiedliche Datenquellen zuverlässig zu integrieren und zukünftiges Wachstum zu unterstützen?
Wie kann die Effizienz im Reporting und Controlling gesteigert und gleichzeitig Self-Service-Analytics für Fachbereiche ermöglicht werden?
Welchen geschäftlichen Mehrwert schaffen strukturierte Datenprozesse und moderne Datenarchitekturen wie Data Vault?
Die verschiedenen ERP-, Projekt- und Vertriebsdaten sowie historische Excel-Bestände werden angebunden und über Microsoft Fabric in eine einheitliche Struktur überführt.
Die Daten werden im Schichtenmodell bereinigt, harmonisiert und in einem Data-Vault-Ansatz modelliert. Dadurch entsteht eine konsistente, skalierbare Grundlage für alle weiteren Analysen.
Auf Basis der Datenmodelle entstehen in Power BI interaktive Reports für Finance, Sales und Projektcontrolling. Nutzer erhalten Self-Service-Möglichkeiten sowie klare, intuitive Visualisierungen.
Die Datenplattform wird kontinuierlich erweitert: neue Systeme, internationale Standorte und zusätzliche Use Cases werden integriert. Durch klare Governance und iterative Weiterentwicklung entsteht ein nachhaltiges Reporting-Ökosystem.
Das Ergebnis ist eine moderne Reporting-Landschaft, die erstmals alle relevanten Finanz-, Projekt- und Vertriebsdaten in einer zentralen Power-BI-Oberfläche bündelt. Die neue Datenplattform in Microsoft Fabric schafft transparente, konsistente Analysen über alle Standorte hinweg und ermöglicht fundierte Entscheidungen in Echtzeit. Dadurch steigert Comas die Datenqualität, erhöht die Effizienz im Controlling und legt die Grundlage für weitere Use Cases wie KI-gestützte Analysen, Forecasting und internationale Skalierung.
Microsoft Fabric eignet sich besonders für Unternehmen, die Datenintegration, Data Engineering und Business Intelligence in einer zentralen Plattform bündeln möchten. Durch die Kombination aus Lakehouse, Data Engineering und Power BI lassen sich Datenpipelines, Datenmodelle und Reporting effizient auf einer gemeinsamen Architektur aufbauen. Im Projekt mit Comas wurde Microsoft Fabric genutzt, um Datenquellen zu konsolidieren und ein skalierbares Reporting mit Power BI bereitzustellen.
Microsoft Fabric erweitert klassische Power BI-Architekturen um eine integrierte Datenplattform. Unternehmen profitieren von einer einheitlichen Umgebung für Datenintegration, Datenmodellierung und Analytics. Dadurch lassen sich Datenpipelines einfacher verwalten, Silos reduzieren und Reporting-Prozesse beschleunigen. In der Case Study wurde Fabric genutzt, um Daten aus verschiedenen Systemen zentral aufzubereiten und für Power-BI-Reports bereitzustellen.
Microsoft Fabric ermöglicht die Integration unterschiedlichster Datenquellen, etwa ERP-Systeme, CRM-Systeme, Datenbanken oder Cloud-Anwendungen. Über Data Factory, Lakehouse und weitere Fabric-Komponenten können Daten automatisiert geladen, transformiert und für Analysen vorbereitet werden. In BI-Projekten entsteht so eine zentrale Datenbasis für Reporting und Self-Service Analytics mit Power BI.
Microsoft Fabric kombiniert mehrere Komponenten einer modernen Datenplattform in einer Umgebung: Data Engineering, Data Integration, Data Warehousing und Business Intelligence. Unternehmen können damit eine skalierbare Data Platform aufbauen, die sowohl operative Datenintegration als auch analytische Auswertungen unterstützt. Das erleichtert den Aufbau moderner Data-Architekturen und reduziert die Komplexität im Vergleich zu fragmentierten Tool-Landschaften.
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