Überblick
Brill benötigte eine zuverlässigere Möglichkeit, seine Daten zu verwalten und zu nutzen. Wir haben bei der Konzeption und Implementierung einer cloudbasierten Plattform geholfen, die Datenflüsse automatisierte, die Transparenz verbesserte und den Teams einen schnelleren Zugriff auf die Erkenntnisse verschaffte, die sie für ihre Entscheidungen benötigen.
Die Herausforderung
Die Datenprozesse von Brill hatten sich im Laufe der Zeit ohne eine einheitliche Struktur entwickelt. Daten wurden aus mehreren Quellen gesammelt und manuell transformiert, was den Prozess langsam, ressourcenintensiv und schwer skalierbar machte.
Dies führte zu mehreren praktischen Herausforderungen.
Die Datenaufbereitung war zersplittert, da in der gesamten Organisation unterschiedliche Workflows und Tools verwendet wurden. Dadurch wurde es schwieriger, Konsistenz und Vertrauen in die Daten sicherzustellen.
Das Reporting basierte auf veralteten Tools und schränkte die Fähigkeit ein, zeitnahe und relevante Erkenntnisse zu gewinnen. Die Teams verbrachten oft mehr Zeit mit der Aufbereitung der Daten als mit deren Nutzung.
Gleichzeitig brachte das bestehende lokale ERP-System Einschränkungen mit sich. Skalierung erforderte zusätzliche Investitionen in die Infrastruktur, und mit zunehmendem Datenvolumen wurde die Performance immer schwieriger zu steuern.
Es bestand ein klarer Bedarf an einem effizienteren Ansatz – einem, der die Datenerfassung, -verarbeitung und -berichterstattung automatisieren und gleichzeitig einen vollständigen und verlässlichen Überblick über das Unternehmen bieten konnte.
Brill hatte außerdem eine klare Richtung: in die Cloud zu wechseln und ein Microsoft-basiertes Ökosystem einzuführen, um Integration, Skalierbarkeit und langfristige Flexibilität zu unterstützen.
Die Herausforderung bestand darin, von fragmentierten, manuellen Prozessen zu einer strukturierten und skalierbaren Datenplattform überzugehen – ohne die laufenden Betriebsabläufe zu stören.
Die Lösung
Zur Unterstützung von Brills Datentransformation entwickelte und lieferte emagine eine cloudbasierte Plattform, die Automatisierung, Skalierbarkeit und klare Verantwortlichkeiten für die Lieferung vereint.
Phase 1: Bewertung der Datenlandschaft
Das Programm begann mit einer detaillierten Bewertung der vorhandenen Datenquellen, -formate und -qualität.
Dies ermöglichte ein klares Verständnis der aktuellen Umgebung und definierte eine strukturierte Roadmap für Transformation und Migration.
Phase 2: Migration zu einer skalierbaren Cloud-Grundlage
Das ERP-System und die Oracle-Datenbank wurden mithilfe eines schrittweisen Ansatzes zu Microsoft Azure migriert.
Dies gewährleistete Kontinuität bei gleichzeitiger Risikoreduzierung und schuf eine skalierbare und kosteneffiziente Infrastruktur, um zukünftiges Wachstum zu unterstützen.
Phase 3: Daten integrieren und Pipelines automatisieren
Eine automatisierte Datenpipeline wurde mithilfe von Azure Data Factory, Databricks und Logic Apps implementiert.
Dies ersetzte die manuelle Datenverarbeitung durch konsistente, wiederholbare Workflows. Gleichzeitig wurden Daten aus mehreren Quellen in einem zentralisierten Data Warehouse zusammengeführt, wodurch eine einzige verlässliche Datenbasis für Reporting und Analysen geschaffen wurde.
Phase 4: Erkenntnisse, Qualität und Akzeptanz ermöglichen
Power BI-Dashboards und -Berichte wurden entwickelt, um klare und leicht zugängliche Einblicke in die Finanz- und Produktleistung zu bieten.
Datenvalidierung und QS-Prozesse wurden in die gesamte Pipeline integriert, um Genauigkeit und Konsistenz sicherzustellen.
Die enge Zusammenarbeit mit den Stakeholdern stellte sicher, dass die Lösung in der Praxis funktionierte und die tatsächlichen Geschäftsanforderungen sowie die täglichen Entscheidungsprozesse unterstützte.
Transformation timeline
Phase 1
Bewertung der Datenlandschaft
Phase 2
Migration zu einer skalierbaren Cloud-Grundlage
Phase 3
Daten integrieren und Pipelines automatisieren
Phase 4
Erkenntnisse, Qualität und Akzeptanz ermöglichen
Die Ergebnisse
Die neue Plattform hat sowohl die Verwaltung der Daten als auch deren Nutzung in der gesamten Organisation verbessert.
Schnellere Datenverarbeitung und schnellerer Zugriff auf Erkenntnisse
Die Zeit für die Datenaufbereitung wurde um 40 % reduziert, was einen schnelleren Zugriff auf genaue und aktuelle Informationen ermöglicht.
Reduzierte Infrastruktur- und Betriebskosten
Cloud-Optimierung senkte die Infrastrukturkosten um 30 % und steigerte die Effizienz, während Leistung und Skalierbarkeit erhalten blieben.
Verbesserte Berichterstattung und höhere Nutzerzufriedenheit
Die Zufriedenheit der Stakeholder mit dem Reporting stieg um 70 %, angetrieben durch übersichtlichere Dashboards und einen leichteren Zugang zu verlässlichen Daten. Teams können sich nun auf Entscheidungsfindung statt auf Datenaufbereitung konzentrieren.
Skalierbare Grundlage für zukünftiges Wachstum
Eine zentralisierte, cloudbasierte Plattform bietet eine flexible Grundlage, die sich an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen kann. Dadurch wird es einfacher, neue Datenquellen zu integrieren, Funktionen zu erweitern und langfristiges Wachstum zu unterstützen.