Datenmanagement Beratung: Ordnung in Daten, Klarheit im Management
Wir bringen Datenstrategie, Data Governance und technische Umsetzung so zusammen, dass eure Datenverwaltung endlich Entscheidungen, Reporting und KI unterstützt.
- Klare Verantwortlichkeiten statt Datenchaos
- Lakehouse-Architektur mit Microsoft Fabric
- Datenqualität messbar machen und verbessern
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Wenn Datenmanagement fehlt, zahlst du jeden Monat drauf
Excel-Konsolidierung, widersprüchliche KPIs, manuelle Datenbereinigung: Das sind keine „BI-Probleme“, das sind Datenmanagement-Probleme. Ohne Governance und saubere Prozesse wird jedes neue Reporting zur Dauerbaustelle.
Typische aktuelle Herausforderungen: verschiedene Systeme (ERP/CRM/Fileserver), unklare Anforderungen, fehlende Compliance- und Datenschutz-Regeln, keine verlässliche Datenqualität und kein gemeinsamer Umgang mit Stammdaten, DAM oder PIM.
Warum Datenmanagement Beratung schneller wirkt als „noch ein Dashboard“
Datenmanagement schafft Transparenz und schafft Grundlage für verlässliche Entscheidungen: über einheitliche Regeln, eine passende Architektur und eine umsetzbare Datenstrategie.
Governance, die wirklich genutzt wird
Data Governance ist kein PDF. Wir definieren Verantwortlichkeiten (Data Owner, Data Steward), Regeln für Datenverwaltung und ein pragmatisches Data Governance Framework, das im Alltag funktioniert.
Architektur: vom Wildwuchs zum Lakehouse
Wir planen eine skalierbare Data Lake / Cloud DWH / Data Warehouse-Architektur auf Microsoft Azure – inklusive ETL / ELT, Datenintegration und sauberer Datenmodellierung für BI und Advanced Analytics.
Datenqualität wird messbar
Mit Datenqualitätsmanagement, Profiling, Monitoring und Metriken/KPIs (z. B. DAQEI als Qualitätsmaß) wird Datenqualität steuerbar statt Bauchgefühl – das reduziert Fehler in Reporting und Analytics.
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 Datenmanagement Consulting?
Für Organisationen, in denen Management und Fachbereiche regelmäßig über Zahlen sprechen – und am Ende keiner sicher ist, welche stimmt. Oder wenn Compliance, Datenschutz und Cloud-Anforderungen neue Lösungen ausbremsen.
Besonders sinnvoll ist Beratung Datenmanagement, wenn du mehrere Systeme integrieren musst (z. B. SAP, CRM, Excel, DWH), MDM/PIM/DAM sauber aufsetzen willst oder eine Datenstrategie für KI und Copilot vorbereitest.
Was steckt im Paket?
Datenmanagement Lösungen – vom Assessment bis zur Umsetzung, klar abgegrenzt und nachvollziehbar.
Assessment & Zielbild
Wir erfassen Status quo (Systeme, Datenbanken, Datenhaltung), klären Anforderungen und priorisieren Use Cases. Ergebnis: klares Zielbild für Data Strategy, Data Lakehouse / Cloud DWH und Reporting.
Governance, Compliance, Datenschutz
Wir setzen Governance Datenmanagement auf: Rollen, Regeln, Zugriffskonzepte, Klassifizierung und Metadatenmanagement. Dazu Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und Umgang mit Compliance (u. a. Data Act, Data Governance Act).
Stammdaten, MDM, PIM & DAM
Wir strukturieren Master Data Management (MDM) inkl. Golden Record, plus Leitplanken für DAM (Digital Asset Management). Ziel: master management ohne Excel-Nebenwelten.
Technische Umsetzung & Enablement
Entwicklung Umsetzung in Microsoft Fabric: Datenintegration, Transformation, ETL / ELT, Datenqualitätsmanagement und Data Warehouse / Lakehouse. Dazu Übergabe, Prozesse und Training, damit eure Organisation den Betrieb selbst tragen kann.
Willst du in 30 Minuten wissen, wo ihr beim Datenmanagement steht?
- Kurzes Setup: Ziele, Scope, Risiken
- Erste Roadmap in vier Phasen
- Microsoft-Fit für eure Systeme prüfen
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis (Datenmanagement, Governance und Umsetzung).
Handelsgruppe: Golden Record für Kunden- und Produktstammdaten
Ausgangslage
- Stammdaten in PIM und ERP widersprüchlich
- Excel-Listen als inoffizielles MDM
- Compliance- und Datenschutz-Anforderungen unklar
- Reporting-Zahlen zwischen Teams nicht identisch
Ergebnis
- MDM-Prozess mit Golden Record etabliert
- Data Governance: Rollen, Regeln, Verantwortlichkeiten
- Lakehouse + DWH-Modelle für BI aufgebaut
- Datenqualität per Profiling und KPIs gemessen
Industrie-Unternehmen: Datenintegration aus SAP und Nebensystemen
Ausgangslage
- Verschiedene Systeme mit manueller Konsolidierung
- Keine klare Datenstrategie und keine Governance
- Datenqualität schwankt je nach Quelle
- Advanced Analytics und KI scheitern an Basisdaten
Ergebnis
- Cloud DWH / Data Lakehouse Zielarchitektur umgesetzt
- ETL / ELT-Pipelines standardisiert und dokumentiert
- Qualitäts Reporting mit Datenqualitätsmanagement eingeführt
- Copilot-gestützte Ad-hoc-Analytics auf geprüften Daten
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Vier Phasen, die Tempo machen und Risiko runterziehen – von der Bestandsaufnahme bis zur Skalierung.
Erstgespräch
Wir klären aktuelle Herausforderungen, Ziele, Anforderungen und Scope. Du bekommst eine ehrliche Einschätzung: Wo lohnt sich Datenmanagement Beratung sofort – und was wäre Overkill?
Setup
Assessment, Architektur-Entwurf und Governance Datenmanagement: Rollen (Data Owner, Data Steward), Regeln, Compliance/Datenschutz, Metadatenmanagement. Ergebnis ist eine Roadmap mit priorisierten Use Cases und technischer Umsetzung.
Training
Implementierung in Microsoft Fabric (Lakehouse, Datenintegration, Transformation, Datenmodellierung) plus Datenqualitätsmanagement (Profiling, Messung, Monitoring). Parallel befähigen wir IT und Fachbereiche im Umgang mit Prozessen und Contents.
Skalierung
Wir skalieren: neue Systeme anbinden (z. B. SAP, CRM, PIM), weitere Domänen (MDM/DAM), Data Agent Service für sichere Nutzung und Copilot für Analytics. Governance Governance bleibt dabei schlank, aber durchsetzbar.
So fühlt sich Datenmanagement an, wenn es sitzt
Der Unterschied ist nicht „mehr Daten“, sondern klare Prozesse, klare Regeln und eine Architektur, die mitwächst.
- Excel-Prozesse und manuelle Datenbereinigung
- BI-Reports ohne einheitliche Datenstrategie
- Unklare Verantwortlichkeiten in der Organisation
- Compliance und Datenschutz bremsen Umsetzung
- KI und Analytics liefern wechselnde Ergebnisse
- Datenverwaltung mit definierten Regeln
- MDM mit Golden Record für Stammdaten
- Data Lakehouse / Cloud DWH als Grundlage
- Datenqualität messbar via Profiling und KPIs
- Power BI Reporting und Copilot auf geprüften Daten
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, die Datenmanagement in den Betrieb bringen
Du kaufst nicht Folien, sondern ein belastbares Setup für Governance, Datenqualität und Umsetzung.
- Scope und Anforderungen klären
- Status quo von Systemen erfassen
- Risiken: Compliance, Datenschutz, Cloud
- Roadmap in vier Phasen
- Data Governance Framework aufsetzen
- Datenqualitätsmanagement inkl. Profiling
- ETL / ELT in Fabric implementieren
- Power BI Modellierung für Reporting
- Lakehouse + Cloud DWH Architektur
- MDM/PIM/DAM inkl. Golden Record
- Metadatenmanagement mit Purview
- Enablement, Betrieb, Governance-Prozesse
Willst du in 30 Minuten wissen, wo ihr beim Datenmanagement steht?
- Kurzes Setup: Ziele, Scope, Risiken
- Erste Roadmap in vier Phasen
- Microsoft-Fit für eure Systeme prüfen
Häufige Fragen
Was ist Datenmanagement – und was gehört konkret dazu?
Datenmanagement umfasst Erfassung Speicherung, Datenintegration (ETL / ELT), Datenhaltung (Data Lake, Data Warehouse, Cloud DWH), Datenmodellierung, Datenqualitätsmanagement, Metadatenmanagement und klare Verantwortlichkeiten. Dazu kommen Governance, Compliance und Datenschutz als Regeln, damit Nutzung und Reporting verlässlich sind.
Wie zeigt sich ROI bei Datenmanagement Beratung?
Über weniger manuelle Prozesse (z. B. Excel), weniger Abstimmung über unterschiedliche KPIs, schnellere Umsetzung neuer Anforderungen und weniger Risiko bei Compliance. In der Praxis messen wir Fortschritt über Datenqualität-KPIs (z. B. DAQEI, Vollständigkeit, Dublettenrate) und über Prozessmetriken im Reporting- und BI-Betrieb.
Macht Microsoft Fabric bei uns überhaupt Sinn – oder reicht ein DWH?
Das hängt von euren Systemen, Datenmengen, Governance-Anforderungen und dem Zielbild ab. Microsoft Fabric ist stark, wenn du Data Lakehouse, Datenintegration, Governance (z. B. fabric purview) und BI fabric aus einem Microsoft-Ökosystem aufbauen willst. Wenn ein klassisches DWH reicht, sagen wir das auch so.
Wie geht ihr mit Compliance, EU-Standort und Datenschutz um?
Wir berücksichtigen Einhaltung Vorschriften und Einhaltung gesetzlicher Vorgaben von Anfang an: Zugriffskonzepte (Data Owner/Data Steward), Klassifizierung, dokumentierte Datenflüsse (Data Lineage im Metadatenmanagement) und klare Regeln für Cloud-Betrieb in Microsoft Azure – passend zu euren EU-Anforderungen und internen Vorgaben.