📋 Fallstudie — Fertigungsindustrie
Wie Daten Entscheidungen im Alltag unterstützen
Ein Industriebetrieb mit mehreren Standorten führte seine unterschiedlichen Systeme in einer souveränen, vor Ort betriebenen Self-Service-BI-Plattform zusammen, die seine Fachbereiche aktiv nutzen.
📊 Projektübersicht
| Branche | Fertigung / Logistik |
| Bereitstellung | vor Ort |
| Einbezogene Standorte | 4 (1 Produktionsstandort und 3 Lager) |
| Integrierte Quellen | ERP · MES · PLM · WMS |
| Technologien | SQL Server · SSAS · Power BI |
| Externe Cloud | ✓ keine |
01 - Die Ausgangslage
Eine Unternehmensgruppe mit verstreuten Daten
Unser Kunde betreibt einen zentralen Produktionsstandort und drei Aussenlager. Seine Geschäftsdaten stammen aus ERP-, MES-, PLM- und WMS-Systemen, die jeweils einen wichtigen Teil der Wertschöpfungskette abdecken.
Eine gemeinsame Sicht auf die Daten fehlte vollständig. Teams entschieden auf Basis von Excel-Exporten und berechneten KPIs von Hand, teilweise nach unterschiedlichen Verfahren.
Die Geschäftsleitung wollte den Fachbereichen ermöglichen, Daten eigenständig auszuwerten. Die IT sollte nicht jede Anfrage übernehmen müssen, und das Unternehmen wollte die Kontrolle über die Datensicherheit behalten.
Gleichzeitig gingen bei der IT so viele Anfragen nach BI-Berichten, Dashboards und Datensätzen ein, dass sie diese nicht in angemessener Zeit bearbeiten konnte.
«Es ging darum, den Menschen, die Entscheidungen treffen, die Daten genau dann zur Verfügung zu stellen, wenn sie sie brauchen.»
— Datavizin, bei der Projektplanung
Problem
Datensilos
Vier voneinander getrennte Quellsysteme und keine einheitliche Datensicht.
Problem
Abhängigkeit von der IT
Jede Anfrage lief über die IT-Abteilung.
Rahmenbedingung
Vollständig vor Ort
Die Sicherheitsrichtlinie liess keine externe Cloud zu.
Rahmenbedingung
Mehrere Standorte
Ein Produktionsstandort und drei Aussenlager.
02 - Die technische Architektur
Eine vollständig vor Ort betriebene Microsoft-Plattform
Die Sicherheitsrichtlinie des Kunden bestimmte die Wahl der Technologien. Die Plattform nutzt bewährte Microsoft-Technologien. Der Zugriff wird zentral über das vorhandene Active Directory verwaltet.
Speicherung und ETL
SQL Server + SSIS
Zentrale Datenbank und ETL-Datenflüsse für alle geschäftlichen Datenquellen.
OLAP-Modellierung
SSAS Multidimensional und Tabular
Multidimensionale Cubes und tabellarische Modelle für unterschiedliche Analyseanforderungen.
Berichte
Power BI Report Server
Intern bereitgestelltes Self-Service-Berichtsportal ohne Cloud-Abhängigkeit.
Sicherheit
Active Directory
Feingranulare Zugriffsrechte nach Benutzergruppen. Zusätzliche Konten sind nicht erforderlich.
Projektmanagement und Versionsverwaltung — Jira und Confluence für die Nachverfolgung und Dokumentation und GitHub für die Versionsverwaltung aller SQL-, SSIS-, MDX- und Konfigurationsartefakte.
03 - Das Datenmodell
Vier Schichten für verlässliche Daten vom Ursprung bis zur Auswertung
Die Datenarchitektur orientiert sich an den Modellen von Kimball und der Medallion-Architektur. Ergänzend haben wir eine vierte Schicht für den Self-Service-Zugriff eingerichtet.
Die Trennung sorgt dafür, dass erfahrene Anwender auf eine stabile, kontrollierte Schicht zugreifen, ohne die Produktionstabellen der Fachanwendungen zu berühren.
Bronze - Rohdaten
Replikation der Quelldaten im Verhältnis 1:1
Rohdaten aus ERP, MES, PLM und WMS ohne Transformation und mit lückenloser Rückverfolgbarkeit.
Silver - Bereinigt
Standardisierte Daten
Wir vereinheitlichen Formate, entfernen Duplikate, wenden Geschäftsregeln an und gleichen die Quellen ab. Die Daten werden für Aggregationen aufbereitet.
Gold - Zertifiziert
Dimensionale Modelle nach Kimball
Fakten- und Dimensionstabellen bilden die Grundlage für die SSAS-Cubes und die offiziellen Kennzahlen.
Datamart - Self-Service
Schicht für BI-Berichte
Ausgewählte Tabellen, SQL-Ansichten und SSAS-Cubes lassen sich eigenständig auswerten, ohne sensible Daten offenzulegen.
Datenquellen
ERP, MES, PLM und WMS an vier Standorten mit unterschiedlichen Formaten und Protokollen.
Zugriff für Berichte
Dokumentierte SQL-Tabellen und -Ansichten sowie voraggregierte SSAS-Cubes. Direkter Zugriff mit Power BI Desktop oder Excel.
Governance und Sicherheit
Feingranulare Rechte über Active Directory. Die Self-Service-Schicht legt keine sensiblen Daten offen.
04 - Massgeschneiderte Entwicklung
Lösungen für diese konkrete Umgebung
Zusätzlich zur Standardarchitektur haben wir mehrere Komponenten gezielt für die Anforderungen und Rahmenbedingungen des Kunden entwickelt.
SharePoint-Konnektor für SQL Server
Automatisierte Skripte gleichen interne SharePoint-Listen mit Stammdaten, Fachparametern und Statusdaten direkt mit SQL Server ab. Dadurch stimmen die Daten in SharePoint und im Data Warehouse überein, ohne manuelle Eingriffe oder das Risiko unterschiedlicher Versionen.
Eigener Lastverteiler für Power BI Report Server
Ein intern entwickeltes System verteilt die Aktualisierung der Power-BI-Berichte und legt die zeitliche Abfolge fest. Es vermeidet Lastspitzen, hält die Daten aktuell und sorgt für hohe Verfügbarkeit ohne Drittkomponenten oder zusätzliche Lizenzen.
Ablaufsteuerung für Datenflüsse (zentraler Katalog)
Über einen einheitlichen Katalog können alle SSIS-Pakete in einer Oberfläche gesteuert, aufeinander abgestimmt und überwacht werden. Er berücksichtigt Abhängigkeiten und startet fehlgeschlagene Vorgänge automatisch neu. Das erleichtert den täglichen Betrieb erheblich.
Integrierte Überwachung von Jobs, Cubes und Berichten
Echtzeit-Dashboards überwachen die gesamte BI-Kette: Status der SQL-Agent-Jobs, Verarbeitung in SSIS, Aktualisierung der SSAS-Cubes und Aktualisierung der Power-BI-Berichte. Ein eigenes Portal stellt die Berichte den Anwenderinnen und Anwendern von Power BI und Excel zur Verfügung.
05 - Die Ergebnisse
Messbar mehr Eigenständigkeit für die Fachbereiche
Seit der Inbetriebnahme werten die Fachbereiche ihre Daten selbstständig auf einer stabilen und sicheren Plattform aus, die vollständig intern gesteuert wird.
Self-Service im Alltag
Erfahrene Anwender erstellen und veröffentlichen eigene Power-BI-Berichte, ohne die IT einzuschalten.
Einfachere Governance
Die Zugriffe werden über das vorhandene Active Directory verwaltet. Zusätzliche Benutzerkonten entfallen.
Leistung der SSAS-Cubes
Voraggregierte Cubes liefern auch bei grossen Datenmengen nahezu sofort Ergebnisse.
Vollständige Datensouveränität
Keine Cloud-Abhängigkeit. Alle Daten bleiben in der Infrastruktur des Kunden.
Proaktive Überwachung
Auffälligkeiten in den Datenflüssen werden in Echtzeit erkannt, bevor sie sich auf Anwender auswirken.
Aktuelle Dokumentation
Jeder Bericht und jeder Cube ist in Confluence dokumentiert. Neue Anwender können sich selbstständig einarbeiten.
Steigen Sie auf Self-Service-BI um
Entwickeln Sie Ihre Datenstrategie mit Self-Service-BI weiter.
Werden Sie zu einem datengetriebenen Unternehmen und entwickeln Sie Ihre eigene Plattform für Datenmanagement und Datenanalyse.
Datavizin begleitet Sie dabei mit einer Microsoft-BI-Infrastruktur, die in einer souveränen Cloud gehostet wird.