Business Intelligence Beratung, die messbar entlastet
Wir bauen mit dir BI-Lösungen in Microsoft Azure – von Datenmodell und ETL/ELT bis zu Dashboards, Reporting und Self-Service BI.
- Klare Anforderungen statt Report-Wildwuchs
- Data Warehouse, Datenmodell, Datenfluss
- KPI-Dashboards für Management-Entscheidungen
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Wenn BI bei euch noch nach Excel aussieht
Manuelle Berichte, widersprüchliche Zahlen und ein Gateway, das nur auf einem Laptop läuft: So entsteht keine Transparenz für strategische Entscheidungen – sondern Nacharbeit.
Business Intelligence Beratung heißt für uns: Prozesse schaffen, Datenquellen integrieren, Datenqualität und Data Governance klären und dann Reporting liefern, dem das Management vertraut.
Warum DatenPioniere für deine BI-Beratung?
Direkt, strukturiert, Microsoft-fokussiert – damit aus komplexen Datenmengen echte Erkenntnisse werden.
Festpreis, wenn der Scope klar ist
Wir schneiden die BI-Anforderungen sauber zu (Use Cases, KPIs, Datenquellen). So können wir häufig in klaren Paketen umsetzen – mit hoher Planungssicherheit.
Vom Datenfundament bis zur Data Visualization
Wir verbinden Architektur (ETL/ELT, Data Warehouse, Star Schema), Data Governance und Data Visualization. Dashboards und Berichte sind bei uns nicht Deko, sondern Steuerung.
100% Microsoft – kein Tool-Bauchladen
Power BI, Microsoft Fabric, Microsoft Copilot, Purview, Microsoft Azure. Wenn du Tableau oder Snowflake ablösen willst, begleiten wir die Migration in dieses Ökosystem.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen lohnt sich Business Intelligence Beratung?
Für Unternehmen, die BI nicht nur „irgendwie“ betreiben wollen, sondern als Entscheidungsmaschine für Management und Fachbereiche.
Typische Situationen: Reporting-Prozesse sind fragil, Datenquellen sind verteilt (ERP, CRM, Dateien), KPI-Definitionen sind nicht einheitlich oder die Performance der Reports ist zu langsam für Self-Service BI.
Was steckt im Paket?
Vier Bausteine, mit denen BI-Systeme wirklich laufen – nicht nur gut aussehen.
1) BI-Check: Ziele, KPIs, Anforderungen
Wir klären gemeinsam, welche Entscheidungen ihr treffen wollt, welche KPI zählen und welche Berichte/Dashboards dafür nötig sind. Ergebnis: priorisierte Anforderungen und ein realistischer Umsetzungsplan.
2) Datenarchitektur & Integration
Wir definieren Datenfluss, Datenmodellierung und den passenden Layer: Data Lake/Lakehouse oder Data Warehouse. Dazu ETL/ELT, Konnektoren, Performance-Design und Integration der Datenquellen (z. B. ERP).
3) Dashboards, Reporting, Self-Service
Wir bauen Power-BI-Dashboards und Berichte mit klarer Data Visualization, Drilldowns und KPI-Logik. Parallel legen wir Self-Service BI so an, dass nicht jeder sein eigenes Zahlenuniversum schafft.
4) Governance, Betrieb, Enablement
Rollen, Workspaces, Berechtigungen, Data Governance, Namenskonventionen, Dokumentation und Übergabe. Auf Wunsch: laufende Betreuung, damit eure BI-Prozesse nicht einschlafen.
Willst du den ersten BI-Gipfel in Wochen erreichen?
- Kurz-Check deiner BI-Situation
- Empfehlung für Architektur und Tools
- Nächste Schritte als klare Route
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis: typische BI-Beratungsszenarien, die wir regelmäßig lösen.
Finance-Reporting aus ERP + DATEV: weg von Excel
Ausgangslage
- Monatliche Konsolidierung in Excel, viele Fehlerquellen
- Mehrere Datenquellen: ERP, DATEV, SharePoint-Fileserver
- Unklare KPI-Definitionen, wenig Transparenz fürs Management
- Kein standardisiertes Datenmodell, Reports langsam
Ergebnis
- Microsoft Fabric Lakehouse als zentraler Datenfluss (ETL/ELT)
- Semantisches Modell im Star Schema für konsistente KPI
- Power BI Dashboards für Management und Controlling
- Purview-Grundlagen für Data Governance und Verantwortlichkeiten
Migration von Tableau-Reports auf Power BI mit Governance
Ausgangslage
- Tableau und Power BI parallel, doppelte BI-Systeme
- Viele Reports ohne klare Owners, Wildwuchs an Publikationen
- Widersprüchliche Zahlen durch unterschiedliche Datenmodelle
- Hoher Aufwand für Ad-hoc Analysen und Anfragen
Ergebnis
- Schrittweise Migration der wichtigsten Dashboards nach Power BI
- Gemeinsamer KPI-Katalog und Reporting-Standards fürs Unternehmen
- Fabric-Datenplattform als einheitliche Basis für Analytics
- Microsoft Copilot für geführte Ad-hoc Einblicke im Setup
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Unser Beratungsprozess ist wie eine gute Bergroute: klar, in Etappen, mit festen Zwischenzielen.
Erstgespräch
Wir klären Kontext, Ziele, Stakeholder und die wichtigsten BI-Anforderungen. Du bekommst eine erste Einschätzung, ob Power BI-only reicht oder ob Microsoft Fabric als Datenplattform sinnvoll ist.
Setup
Wir schaffen das Fundament: Datenmodellierung, ETL/ELT-Strecken, Data Warehouse/Lakehouse-Entscheidung, Integration der Datenquellen und erste KPI-Definitionen. Daraus entstehen die ersten produktiven Berichte und Dashboards.
Training
Wir machen dein Team handlungsfähig: Self-Service BI, Modell- und Report-Standards, Review-Prozesse, Data Governance und – wenn passend – Microsoft Copilot für Ad-hoc Analysen (mit klaren Leitplanken).
Skalierung
Wir skalieren kontrolliert: weitere Reports, Migration alter Lösungen, Performance-Optimierung, Rollout in Bereiche, und ein Betriebsmodell, das ohne Dauerfeuer auskommt.
So verändert sich euer Reporting-Alltag
Von manuellen Prozessen zu klaren BI-Prozessen mit belastbaren Erkenntnissen.
- Berichte entstehen manuell in Excel
- Jede Abteilung hat eigene KPI-Logik
- Integration der Datenquellen unklar
- Dashboards langsam, wenig Akzeptanz
- Entscheidungen basieren auf Bauchgefühl
- Standardisiertes Reporting in Power BI
- Gemeinsames Datenmodell und KPI-Katalog
- Dokumentierter Datenfluss via ETL/ELT
- Self-Service BI mit Governance-Leitplanken
- Management trifft strategische Entscheidungen schneller
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
Ausgangssituation:
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
Ausgangssituation:
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
Ausgangssituation:
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Pakete für BI-Beratung: Einstieg bis Skalierung
Du wählst den Umfang nach Zielbild, Datenmengen und Komplexität der Systeme.
- Anforderungen, KPI-Set, Priorisierung
- Architektur-Entscheidung: BI vs. Plattform
- Scope für erstes Reporting-Paket
- Roadmap und nächste Schritte
- Datenintegration (ETL/ELT) für Kernquellen
- Datenmodell (Star Schema) + KPI-Logik
- Power BI Dashboards und Berichte
- Governance-Basics & Enablement
- Microsoft Fabric Datenplattform (Lakehouse/DWH)
- Migration inkl. Altsystem-Reports und Standards
- Data Governance mit Purview-Bausteinen
- Skalierung, Performance, Betriebsmodell
Willst du den ersten BI-Gipfel in Wochen erreichen?
- Kurz-Check deiner BI-Situation
- Empfehlung für Architektur und Tools
- Nächste Schritte als klare Route
Häufige Fragen
Was ist Business Intelligence Beratung konkret?
BI-Beratung (Business Intelligence Consulting) heißt: Wir unterstützen dich dabei, aus Unternehmensdaten verlässliche Berichte, Dashboards und Analysen zu machen. Dazu gehören Anforderungen, Datenmodellierung, ETL/ELT, Data Warehouse/Lakehouse, Data Visualization, Governance und die Umsetzung in Tools wie Power BI und Microsoft Fabric.
Brauchen wir ein Data Warehouse oder reicht Power BI?
Das hängt von Datenquellen, Datenmengen, Performance und Governance ab. Für wenige, saubere Quellen kann Power BI mit einem guten Modell reichen. Wenn ihr viele Systeme integrieren müsst (ERP, CRM, Dateien) oder eine zentrale Datenbasis schaffen wollt, ist ein Data Warehouse bzw. ein Fabric Lakehouse oft der stabilere Weg.
Wie stellt ihr Datenqualität und Data Governance sicher?
Wir definieren Verantwortlichkeiten (Owner), KPI-Definitionen und Regeln für Publikationen. Technisch setzen wir auf saubere Datenmodelle, Plausibilitätschecks, dokumentierte Pipelines und – wenn sinnvoll – Microsoft Purview für Data Lineage und Governance-Bausteine.
Können wir bestehende Tools wie Tableau oder Snowflake migrieren?
Ja. Wir unterstützen Migrationen in die Microsoft-Welt (Power BI, Microsoft Fabric). Wichtig ist: Wir migrieren nicht blind 1:1, sondern prüfen Anforderungen, vereinheitlichen KPI-Logik und verbessern Reporting-Prozesse, damit die neue Lösung wartbar bleibt.