Datenqualität Beratung: saubere Grundlagen, klare Entscheidungen
Wir stabilisieren eure Datenbasis und Prozesse, damit Reporting, Automatisierung und KI im Microsoft-Ökosystem zuverlässig funktionieren.
- Assessment: Klarheit in wenigen Tagen
- Profiling & Regeln statt Bauchgefühl
- Monitoring für nachhaltige Verbesserung
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Wenn die Grundlage wackelt, wird jedes Dashboard zur Diskussion
Du willst schneller entscheiden, aber statt Klarheit gibt’s Excel-Nacharbeiten, Rückfragen und widersprüchliche KPIs. Das ist selten ein reines Reporting-Problem – meist fehlen Standards, Ownership und saubere Definitionen.
Ohne verlässliche Basis werden Automatisierung, effiziente Prozesse und KI-Anwendungen (z. B. Copilot in Fabric) schnell zum Risiko: „garbage in, garbage out“ – nur eben im Business-Alltag.
Verlässliche Zahlen sind kein Einmal-Projekt.
Stabilität entsteht durch klare Prozesse, Regeln und Verantwortung – mit einem passenden Governance-Rahmen und sauberem Datenmanagement.
Entscheidungen mit Vertrauen
Ein KPI muss nicht „verteidigt“ werden. Mit sauberen Definitionen, Regeln und transparenten Qualitätschecks steigt das Vertrauen in Zahlen – vom Fachbereich bis C-Level.
Effiziente Prozesse statt Excel-Schleifen
Wo heute manuell geprüft, kopiert und korrigiert wird, entstehen Kosten und Fehler. Mit automatisierten Prüfungen und klaren Workflows werden Abläufe wiederholbar.
KI-Anwendungen brauchen stabile Stammdaten
Copilot kann nur so gut sein wie eure Grundlage. Mit Master Data Management, Golden Record und klaren Verantwortlichkeiten wird KI nutzbar statt unberechenbar.
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 Datenqualität Beratung?
Für Organisationen, die Reporting, Automatisierung oder KI ernsthaft nutzen wollen – und nicht mehr akzeptieren, dass Zahlen erst „zurechtgebaut“ werden müssen.
Typische Auslöser: KPI-Streit, hoher manueller Aufwand, fragmentierte Quellsysteme, unklare Stammdaten, fehlende Qualitätsmessung oder ein anstehendes Plattformprojekt (z. B. Microsoft Fabric, Power BI, SAP S/4HANA oder auch ein paralleles Setup zu SAP Analytics Cloud).
Was steckt im Paket?
Unser Beratungsangebot verbindet Qualitätsmanagement, Governance und Umsetzung im Microsoft-Stack.
Initiales Assessment
Wir starten strukturiert und schaffen Transparenz: Welche Quellen gibt es, wo entstehen Probleme, welche Prozesse und Owner sind betroffen, wie misst man Reifegrad und Bedarf?
Profiling & Regeln
Wir analysieren Muster und definieren gemeinsam Regeln: Vollständigkeit, Plausibilität, Dubletten, Referenzen. Ergebnis ist ein Maßnahmenplan inklusive KPIs und Verantwortlichkeiten.
Bereinigung & Umsetzung
Wir setzen Korrekturen so um, dass sie in eure Betriebsprozesse passen: Standardisierung, Matching (wo sinnvoll) und technische Umsetzung in Fabric/Power BI – datenschutzkonform im Microsoft-Ökosystem.
Kontinuität: Monitoring & Verbesserung
Qualität bleibt nicht „gut“, nur weil man einmal aufräumt. Wir etablieren Monitoring, Qualitäts-Reporting und einen laufenden Verbesserungsprozess, der in eurer Organisation verankert ist.
Hol dir einen klaren Plan für verlässliche Zahlen
- Kurz-Check: Scope, Quellen, Risiken
- Empfehlung: Governance, Prozesse, Umsetzung
- Nächste Schritte ohne endlose Workshops
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis (typische Projekte, wie wir sie umsetzen).
Controlling: Einheitliche KPIs statt Excel-Nacharbeit
Ausgangslage
- Widersprüchliche KPI-Werte in Reports
- Stammdaten uneinheitlich über Systeme
- Manuelle Korrekturen vor Monatsabschluss
- Unklare Verantwortlichkeiten und Regeln
Ergebnis
- Governance mit klaren Ownern
- Profiling und Regeln eingeführt
- Qualitäts-Reporting für laufende Messung
- Power BI Dashboards mit einheitlicher Grundlage
KI-Readiness: Golden Record für verlässliche Analysen
Ausgangslage
- Dubletten und Inkonsistenzen in Kundendaten
- Keine transparente Qualitätsmessung
- Fachbereiche pflegen Regeln „lokal“ in Excel
- Wunsch nach KI-Anwendungen für Ad-hoc-Fragen
Ergebnis
- Master Data Management Ansatz definiert
- Golden Record inkl. Matching-Regeln umgesetzt
- Fabric als Datenmanagement-Grundlage etabliert
- Copilot-gestützte Analysen auf stabiler Basis
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Unser Vorgehen ist pragmatisch: erst Klarheit, dann Umsetzung, dann Betrieb – damit die Qualität nicht wieder abrutscht.
Erstgespräch
Wir klären Zielbild, Use Cases, Organisation und Risiken und definieren eine passende data strategy: Welche Entscheidungen sollen besser werden, welche Prozesse hängen dran, welche Quellen sind kritisch? Daraus entsteht ein klarer Scope für das Assessment.
Setup
Wir führen Assessment und Profiling durch, definieren Governance (Owner, Regeln, Standards) und leiten konkrete Maßnahmen für Bereinigung und Datenmanagement ab – inklusive Messung und Qualitäts-Reporting.
Training
Wir setzen gemeinsam um und befähigen euer Team: Regeln pflegen, Monitoring prüfen, Ursachen finden, Verbesserung steuern. Ziel ist, dass ihr die Prozesse nach dem Projekt selbst tragen könnt.
Skalierung
Wir skalieren von „ein paar kritischen Objekten“ zu einem stabilen Setup: mehr Quellen, mehr Domänen (z. B. Stammdaten), mehr Automatisierung – ohne Wildwuchs.
Von Diskussion zu Steuerungsfähigkeit
So verändert sich Reporting und Alltag, wenn Standards, Ownership und Messung sauber etabliert sind.
- Reports werden vor Veröffentlichung „repariert“
- Unklare Regeln und wechselnde Definitionen
- Stammdaten-Probleme schlagen in KPIs durch
- Hoher manueller Aufwand in Prozessen
- KI bleibt ein Experiment ohne Vertrauen
- Einheitliche Zahlenbasis für Entscheidungen
- Messung und Monitoring der Qualität
- Klare Verantwortlichkeiten in der Organisation
- Effiziente, automatisierte Prozesse
- KI-Anwendungen auf verlässlicher Grundlage
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
- 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
- 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
- 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: Verlässliche Zahlen, die sich rechnen
Der Preis hängt vom Scope, den Quellen und den Objekten ab – wir schneiden das Paket auf euren Bedarf zu.
- Scope & Ziele für Qualität
- Erste Messung und Quick Wins
- Priorisierte Regeln und Owner
- Roadmap für Umsetzung und Monitoring
- Profiling für Kernobjekte
- Bereinigung inkl. Regeln
- Qualitäts-Reporting in Power BI
- Governance leichtgewichtig verankert
- Umsetzung in Microsoft Fabric
- Monitoring & kontinuierliche Verbesserung
- MDM für mehrere Domänen
- Enablement für IT und Fachbereiche
Hol dir einen klaren Plan für verlässliche Zahlen
- Kurz-Check: Scope, Quellen, Risiken
- Empfehlung: Governance, Prozesse, Umsetzung
- Nächste Schritte ohne endlose Workshops
Häufige Fragen
Was ist Datenqualitätsmanagement – und was gehört dazu?
Datenqualitätsmanagement umfasst Prozesse, um Qualität messbar zu machen und systematisch zu verbessern: Assessment, Profiling, Regeln, Bereinigung, Monitoring und laufende Verbesserung. Wichtig: Es ist kein einmaliges „Aufräumen“, sondern ein wiederholbarer Prozess.
Wie hängen Governance und Qualität zusammen?
Governance ist das Rahmenwerk: Rollen, Verantwortlichkeiten, Standards und Regeln. Ohne klare Zuständigkeit bleibt Qualität Zufall. Mit Governance wird festgelegt, wer Stammdaten verantwortet, wie Änderungen freigegeben werden und wie Messung und Reporting aussehen.
Wie wird Qualität messbar gemacht?
Über klare Kriterien und Messung: z. B. Vollständigkeit, Plausibilität, Dublettenquote, Referenzintegrität und Regelverletzungen pro Objekt. Das wird als Qualitäts-Reporting in Power BI sichtbar gemacht und mit Verantwortlichkeiten verknüpft, damit Verbesserung steuerbar wird.
Macht ihr auch Umsetzung – oder nur Consulting?
Wir machen beides: Consulting plus technische Umsetzung im Microsoft-Stack (Power BI, Microsoft Fabric, Purview, Copilot). Wir setzen Profiling, Bereinigung, Monitoring und Datenmanagement so um, dass es in eurer Organisation läuft.