Data Warehouse Beratung: deine zentrale Datenbasis
Wir bauen mit dir eine belastbare Data-Warehouse-Architektur, die Datenquellen zusammenführt und Analytics in Power BI wirklich nutzbar macht.
- Zentrale Datenbasis statt Excel-Patchwork
- ETL/ELT, Governance und Performance sauber
- Microsoft Fabric als skalierbare Plattform
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Wenn Reporting nur noch zusammenschieben ist
Viele Unternehmen haben Daten – aber keine gemeinsame Grundlage. Am Ende pflegt ihr Tabellen, diskutiert Kennzahlen und traut den Analysen nicht.
Typische Ursachen: fragmentierte Systeme (ERP, CRM, Files, SAP BW), manuelle Data Integration, fehlende Data Governance und unklare Warehouse Architekturen. Das bremst Management-Entscheidungen und macht den produktiven Betrieb teuer.
Warum ein Data Warehouse (oder Lakehouse) den Unterschied macht
Ein Data Warehouse ist nicht „noch ein System“. Es ist die Grundlage, damit Analysen, Planung und KI auf einer sauberen Datenbasis laufen – nachvollziehbar, skalierbar und für wichtige Entscheidungen geeignet.
Single Source statt Zahlen-Diskussionen
Mit klarer Datenmodellierung / Data Modeling, definierten KPIs und Data Quality-Regeln bekommt ihr konsistente Modelle für Analytics – vom Management-Dashboard bis zum Drilldown.
Stabile Datenpipelines statt Handarbeit
Automatisierte ETL / ELT-Prozesse, saubere Data Integration und Monitoring ersetzen Export-Workarounds. Ergebnis: weniger Risiko, mehr Performance, planbarer Betrieb.
Modernisierung mit Zielbild
Ob Data Warehouse Migration aus SAP BW / SAP BW/4HANA, Warehouse-Modernisierung oder kompletter Neu-Aufbau: Wir begleiten dich vom Erstgespräch bis zur Implementierung – mit klarer Architekturentscheidung und Governance.
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 Data Warehouse Beratung?
Wenn du eine zentrale Datenbasis brauchst, aber deine Systemlandschaft historisch gewachsen ist: ERP, CRM, lokale Datenbanken, Files, SAP HANA, SAP BW oder BW HANA – und niemand kann „mal eben“ sauber analysieren.
Das passt besonders, wenn du schnellen Business Value willst: weniger manueller Aufwand, verlässliche Analysen, bessere Steuerung. Und wenn du einen Partner suchst, der beim Aufbau nicht nur Technik liefert, sondern Anforderungen, Governance, Design und Prozesse gemeinsam mit euch entwickelt.
Was steckt im Paket?
Drei Pakete – je nachdem, ob du erst Klarheit brauchst oder direkt in den produktiven Betrieb willst.
Bestandsaufnahme & Zielbild
Wir klären Datenquellen, Anforderungen, Governance und die richtige Warehouse-Architektur. Ergebnis: konkrete Roadmap, Architektur-Entscheidung und erstes Umsetzungs-Backlog.
Architektur & Aufbau
Wir entwerfen Warehouse Architekturen (EDW, Data Mart, optional Data Lakehouse) und setzen Data Integration sowie ETL/ELT-Pipelines um – inklusive Data Quality und Performance.
Migration & Modernisierung
Wir begleiten Data Warehouse Migration, z. B. von SAP BW / SAP BW/4HANA oder Legacy-Warehousing in eine moderne Cloud-Architektur. Fokus: geringes Projektrisiko, klare Schritte, messbare Ergebnisse.
Analytics & Betrieb
Wir verbinden DWH und Analytics Lösungen: semantische Modelle für Power BI, Governance, Berechtigungen und Monitoring für den produktiven Betrieb. Optional: KI-Readiness für Machine Learning und Copilot im Microsoft-Ökosystem.
Lass uns deine Warehouse-Roadmap in 30 Minuten schärfen
- Use Cases und Anforderungen klar abgrenzen
- Architektur: EDW, Data Mart, Lakehouse
- Risiken, Aufwand und Next Steps
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis (aus unterschiedlichen Systemlandschaften).
Finance & Management-Reporting aus ERP, DATEV und CRM
Ausgangslage
- Monatliche Konsolidierung in Excel, hohe Fehleranfälligkeit
- Mehrere Datenquellen: ERP, DATEV, CRM, Fileserver
- Unklare Data Quality und fehlende Data Governance
- Kein zentraler KPI-Katalog für Management-Entscheidungen
Ergebnis
- Aufbau einer zentralen Data-Warehouse-Datenbasis im Lakehouse
- ETL / ELT-Pipelines für automatisierte Data Integration
- Saubere Datenmodellierung / Data Modeling für Analytics
- Power BI-Dashboards mit Drilldown und klaren KPIs
Modernisierung von SAP BW / BW HANA Richtung Cloud
Ausgangslage
- Reporting auf SAP BW / SAP BW/4HANA mit vielen Sonderlogiken
- Neue Anforderungen aus Fachbereichen, aber langsame Umsetzung
- Performance-Themen und hoher Betriebsaufwand im Warehousing
- Unsicherheit bei Architekturentscheidung: EDW vs. Data Marts
Ergebnis
- Schrittweise Data Warehouse Migration mit klaren Prioritäten
- Layered Struktur mit Governance und Data Lineage über Purview
- Data Marts für Fachbereiche, konsistente Modelle für Analytics
- Stabiler produktiver Betrieb mit Monitoring und Standards
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Unser Vorgehen ist strukturiert (Polarstern-Methodik): erst Klarheit, dann Build, dann Adoption, dann Skalierung.
Erstgespräch
Im Erstgespräch klären wir Ziel, Anforderungen, relevante Systeme und Datenquellen. Du bekommst schnell ein Gefühl, ob Data Warehouse oder Data Lakehouse der richtige Weg ist.
Setup
Wir machen die Bestandsaufnahme vorhandenen Daten, designen die Warehouse-Architektur (EDW, Data Mart, Lake) und setzen ETL / ELT samt Data Quality und Governance um – bevorzugt in der Cloud mit Microsoft Azure und Microsoft Fabric.
Training
Wir begleiten Fachbereiche und IT beim Umstieg: KPI-Definition, Datenmodelle, Analytics in Power BI, Rollen und Betriebsprozesse. Ziel: ihr könnt eigenständig analysieren und betreiben.
Skalierung
Danach skalieren wir: weitere Datenquellen anbinden, Modelle erweitern, Performance optimieren. Wenn sinnvoll, bereiten wir KI-Anwendungsfälle vor (Machine Learning, Data Science) – auf Basis eurer zentralen Datenbasis.
So wird aus Daten wirklich Steuerung
Du merkst den Unterschied nicht erst „irgendwann“, sondern sobald Datenintegration, Modelle und Governance stehen.
- Manuelle Exporte und Excel-Konsolidierung
- Uneinheitliche KPIs und Analysen ohne Vertrauen
- BI hängt an Einzelpersonen und Workarounds
- Unklare Warehouse-Architektur in der Systemlandschaft
- Performance-Probleme und instabiler Betrieb
- Zentrale Data-Warehouse-Datenbasis als Grundlage
- Klare Data Quality, Governance und Dokumentation
- Automatisierte ETL/ELT und stabile Datenpipelines
- Power BI-Analytics mit konsistenten Modellen
- Skalierbar in Cloud/Hybrid, planbare Umsetzung
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.
Data Warehouse Beratung, die sich rechnen muss
Du bekommst einen klaren Scope und einen Einstieg, der zu Budget, Risiko und Zeit passt.
- Polarstern-Workshop vor Ort
- Datenquellen & Anforderungen strukturieren
- Warehouse-Architektur skizzieren
- Roadmap mit nächsten Schritten
- EDW/Data Mart oder Lakehouse aufsetzen
- ETL / ELT und Data Integration implementieren
- Datenmodellierung + Power BI Dataset
- Go-live inkl. Governance-Grundlagen
- Data Warehouse Migration (z. B. SAP BW)
- Mehrere Datenquellen + Domänen integrieren
- Data Governance, Purview, Betriebsprozesse
- Performance-Optimierung und Enablement
Lass uns deine Warehouse-Roadmap in 30 Minuten schärfen
- Use Cases und Anforderungen klar abgrenzen
- Architektur: EDW, Data Mart, Lakehouse
- Risiken, Aufwand und Next Steps
Häufige Fragen
Was ist ein Data Warehouse – und wozu brauche ich es?
Ein Data Warehouse bündelt Daten aus relevanten Systemen (ERP, CRM, Files, SAP BW / SAP BW/4HANA) in einer zentralen Datenbasis. Dort werden Daten über ETL / ELT bereinigt, vereinheitlicht und als Modelle bereitgestellt – damit Analytics, Reporting und Management-Entscheidungen auf denselben Zahlen basieren.
Data Warehouse, Data Mart oder Data Lakehouse – was ist „richtig“?
Das hängt von euren Anforderungen und der Systemlandschaft ab. Ein EDW ist stark für unternehmensweite Standards, Data Marts liefern schnell fachbereichsnahe Analysen, ein Data Lakehouse kombiniert flexible Datenspeicherung mit Warehousing-Prinzipien. In der Data Warehouse Beratung treffen wir die Architekturentscheidung gemeinsam – mit Blick auf Betrieb, Governance und Performance.
Könnt ihr SAP BW / BW HANA modernisieren oder migrieren?
Ja, als Teil einer Data Warehouse Migration. Typisch ist ein schrittweises Vorgehen: erst ein klarer Use Case, dann Datenquellen, Modelle und Governance nachziehen. Wichtig: Nicht alles 1:1 nachbauen, sondern Warehouse Architekturen so entwickeln, dass sie langfristig wartbar bleiben.
Welche Technologien nutzt ihr dafür?
Wir sind 100% Microsoft-fokussiert: Microsoft Fabric für Datenplattform und Warehousing, Power BI für Analytics und Visualisierung, Purview für Data Governance. Je nach Ausgangslage binden wir Datenquellen aus Microsoft SQL Server, SAP-Systemen oder Cloud-Diensten an. Wenn du nach „warehouse beratung“ suchst, bekommst du bei uns keine Tool-Wiese, sondern klare Lösungen im Microsoft-Ökosystem.