Reporting und BI auf einer belastbaren Datenbasis
Wir schaffen Reporting- und Analyseumgebungen, in denen Daten aus verschiedenen Quellen konsistent zusammenlaufen. So entstehen standardisierte Reports, interaktive Dashboards und bessere Entscheidungsgrundlagen für Fachbereiche und Management.
Langfristiger Aufbau belastbarer Reporting- und Analysefähigkeiten seit 2017.
Für 100+ User Auswertungen direkt in den Fachbereichen ohne Umwege über IT.
In einer skalierbaren Datenlandschaft.
Operative Daten strukturiert in Snowflake verfügbar.
Typische Herausforderungen
Typische Herausforderungen entstehen, wenn relevante Daten in mehreren Systemen liegen, Reports langsam, manuell oder fehleranfällig sind und Fachbereiche schneller Antworten auf konkrete Fragen brauchen. Gleichzeitig verlangt das Management verlässliche Kennzahlen, während regulatorische Anforderungen konsistente und nachvollziehbare Daten voraussetzen.
Unser Beitrag
Wir bauen und entwickeln Data-Warehouse-Strukturen weiter, automatisieren Reporting-Prozesse und erstellen standardisierte PDF- und Excel-Reports. Ergänzend führen wir browserbasierte Dashboards und Self-Service-BI ein und wählen pragmatische BI-Werkzeuge passend zur vorhandenen Landschaft aus, mit besonderer Erfahrung in Power BI.
Welche Reporting-Arten wir typischerweise abdecken
Wir decken typischerweise operatives Reporting für Bestände, Transaktionen, Ausnahmen und Fristen ab, ebenso Management-Reporting mit verdichteten Kennzahlen, Entwicklungen, Abweichungen sowie Performance- und Risiko-Sichten. Hinzu kommt regulatorisches Reporting, bei dem belastbare Daten konsistent, nachvollziehbar und termingerecht bereitgestellt werden müssen.
Typische Ergebnisse
Das Ergebnis sind einheitliche Reporting-Strecken für unterschiedliche Empfängerkreise, weniger manuelle Konsolidierung und eine geringere Fehleranfälligkeit. Gleichzeitig entsteht eine klarere Kennzahlenlogik mit besserer Nachvollziehbarkeit sowie eine bessere Verbindung zwischen Datenbasis, Standardreports, Ad-hoc-Auswertungen und Folgeprozessen.
Beispiele aus der Praxis
Für L-Shop haben wir ein Data Warehouse mit automatisierten Reports aufgebaut und die Landschaft später um browserbasierte Self-Service-BI erweitert, sodass Fachbereiche Auswertungen eigenständiger erstellen können. Für Ampega haben wir operative Daten aus AIFin in Snowflake für Reporting und Downstream-Nutzung verfügbar gemacht.
Nutzen
Für Kunden bedeutet das eine schnellere Verfügbarkeit konsistenter Daten, weniger manuellen Aufwand und bessere Analysefähigkeit über mehrere Quellen hinweg. Fachbereiche und Management erhalten fundiertere Entscheidungsgrundlagen, während zugleich eine belastbare Basis für regulatorische und prüfungsnahe Anforderungen entsteht.
