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Technologien und Kundenbedürfnisse verändern sich rasant und klassische Analyseprozesse stoßen schnell an ihre Grenzen. Unser Industriekunde verfügt über eine beeindruckende Datenhistorie mit Informationen, die bis zu 200 Jahre zurückreichen. Doch trotz strukturierter Verwaltung bleiben viele dieser Daten in Silos und werden nicht aktiv genutzt. Wertvolle Potenziale für datenbasierte Entscheidungen und Innovationen bleiben damit ungenutzt.
Mit Microsoft Fabric schaffen wir eine zentrale, integrierte Plattform, die diese Datensilos aufbricht und alle Datenquellen in einem einzigen, einheitlichen Datenmodell vereint – nahtlos und skalierbar. Teams erhalten Self-Service Zugriff auf konsolidierte Daten und können so schneller, sicherer und kundenorientierter entscheiden. Besonders im Hinblick auf KI-Initiativen schafft Fabric die nötige Basis für Echtzeitanalysen, Machine Learning und automatisierte Insights, alles in einem Toolset, das auf bestehende Microsoft-Infrastruktur aufsetzt. Ziel ist es, mit Microsoft Fabric bestehende Datenwerte endlich nutzbar zu machen, Transparenz zu schaffen und Innovation nachhaltig zu beschleunigen.
Wie können Datensilos reduziert werden?
Wie lassen sich historische und aktuelle Datenquellen sinnvoll verknüpfen?
Wie wird eine Grundlage für KI-Initiativen und Innovationen geschaffen?
Gemeinsam mit dem Kunden identifizieren wir Ziele, Herausforderungen und Prioritäten. In strukturierten Sessions entwickeln wir konkrete Use Cases und bewerten sie hinsichtlich Kosten, Nutzen und technischer Machbarkeit mit Fokus auf Analytics, Informationszugang und KI-Anwendungen.
Wir verschaffen uns einen Überblick über die vorhandene Datenlandschaft, inklusive historischer Daten, aktueller Systeme und Silostrukturen. Relevante Quellsysteme werden für die Integration in Fabric priorisiert, z. B. ERP, CRM, IoT oder Excel-basierte Reports.
Basierend auf den Use Cases und Datenquellen implementieren wir eine skalierbare Microsoft Fabric Architektur. Wir konfigurieren die relevanten Module wie Data Factory, OneLake, Synapse, Power BI und richten ein konsistentes Governance- und Security-Modell ein.
Wir laden die priorisierten Daten in Microsoft Fabric, bauen semantische Modelle auf und entwickeln Dashboards, Reports oder ML-Pipelines. Die ersten Quick Wins werden produktiv umgesetzt, z. B. automatisierte Reports oder KI-gestützte Analysen.
Wir schulen interne Teams im Umgang mit Fabric und verankern Self-Service-Analytics im Alltag. Parallel skalieren wir die Architektur auf weitere Use Cases und Geschäftsbereiche, immer entlang des entwickelten Prioritätenmodells.
Das Projekt bei unserem Industriekunden zielt darauf ab, Daten als strategischen Wert nutzbar zu machen und den Weg für KI-basierte Innovationen zu ebnen. Deswegen wurde eine zentrale Datenplattform auf Basis von Microsoft Fabric aufgebaut, die den Zugriff auf Informationen deutlich vereinfacht und Silostrukturen systematisch auflöst. Die integrierte Nutzung von OneLake, Synapse und Power BI ermöglicht es den Teams, schneller fundierte Entscheidungen zu treffen und datengetriebene Use Cases effizient umzusetzen. So entsteht eine skalierbare Infrastruktur, die zukünftiges Wachstum und technologische Weiterentwicklung aktiv unterstützt.
Das Industrieunternehmen wollte Analyse-Workflows optimieren, Datensilos abbauen und eine einheitliche Data Platform einführen. Ziel war es, historische und aktuelle Datenquellen in einem zentralen Modell zusammenzuführen, Self-Service-Analytics zu ermöglichen und gleichzeitig die Grundlage für KI-Initiativen zu schaffen.
Vor dem Projekt verfügte das Industrieunternehmen über eine sehr große Datenhistorie, teilweise über bis zu 200 Jahre, konnte diese Daten aber wegen verteilter Silos nicht aktiv für Entscheidungen und Innovationen nutzen. Klassische Analyseprozesse stießen an ihre Grenzen, und wertvolle Potenziale aus historischen und aktuellen Daten blieben ungenutzt.
taod entwickelte für das Industrieunternehmen eine einheitliche Datenplattform auf Basis von Microsoft Fabric, Microsoft Azure und Power BI. Die Lösung vereint Datenquellen in einem konsistenten Datenmodell und nutzt dafür zentrale Fabric-Komponenten wie Data Factory, OneLake, Synapse und Power BI sowie ein Governance- und Security-Modell für den sicheren Self-Service-Zugriff.
Die Einführung begann mit einem Use-Case-Workshop, in dem Ziele, Herausforderungen und Prioritäten strukturiert bewertet wurden. Danach analysierte taod die vorhandene Datenlandschaft, priorisierte relevante Quellsysteme wie ERP, CRM, IoT und Excel-Reports, richtete die Microsoft Fabric-Architektur ein, integrierte die Daten und setzte erste Quick Wins wie automatisierte Reports und KI-gestützte Analysen produktiv um. Anschließend wurden interne Teams geschult und die Plattform auf weitere Use Cases skaliert.
Das Industrieunternehmen führte mehr als 12 operative und historische Datenquellen in Microsoft Fabric über OneLake zusammen und schuf damit ein zentrales, durchsuchbares Datenmodell. Standardisierte Power BI Reports reduzierten die Reporting-Zeit in ausgewählten Use Cases um bis zu 70 Prozent, ein Governance-Modell standardisierte Datenklassifizierung, Zugriffsrechte und Qualitätsprozesse für fünf kritische Fachbereiche, und bereits innerhalb der ersten 12 Projektwochen wurde ein erster Machine-Learning-Use-Case produktiv gesetzt.
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Aufbau einer automatisierten Reporting-Landschaft für hunderte Mitarbeitende
Ein kompakter Überblick über die wichtigsten Begriffe, Technologien und Cloud-Modelle.
