Use Cases

Bilanzielle Abgrenzung schneller und zuverlässiger durchführen

Wir optimieren zentrale Prozesse der bilanziellen Abgrenzung durch schnellere Datenverarbeitung, automatisierte Plausibilisierung und digitale Prozesssteuerung. So erhalten Fachbereiche eine belastbare Datengrundlage und können kritische Verträge effizient und sicher bearbeiten.

Wenn komplexe Abgrenzungsprozesse auf langsame Systeme und unplausible Daten treffen

Die bilanzielle Abgrenzung bildet eine zentrale Grundlage für die finanzielle Steuerung von Energieversorgern. Fehlerhafte Verbrauchsschätzungen, technische Zählerüberläufe und manuelle Eingaben führten bislang zu unplausiblen Kennzahlen und zusätzlichem Prüfaufwand. Gleichzeitig sorgten ineffiziente SQL-Abfragen für lange Verarbeitungszeiten und erschwerten eine rechtzeitige Durchführung des Prozesses. Es fehlte eine leistungsfähige Datenbasis, die große Datenmengen schnell verarbeitet, Auffälligkeiten automatisch erkennt und Fachbereiche bei der sicheren Bearbeitung betroffener Verträge unterstützt.

Vorsprung durch intelligente Prozesssteuerung: Die Vorteile einer optimierten bilanziellen Abgrenzung
Eine moderne Datenarchitektur verbindet performante Verarbeitung, automatisierte Plausibilisierung und digitale Fachbereichsprozesse. Dadurch werden kritische Berechnungen beschleunigt, Datenqualität verbessert und die Bearbeitung betroffener Verträge stärker in die Verantwortung der Fachbereiche überführt.
Abfragen deutlich beschleunigen
Optimierte Datenmodelle und SQL-Logiken reduzieren lange Wartezeiten und ermöglichen eine deutlich schnellere Durchführung komplexer Berechnungen.
Datenqualität automatisch verbessern
Automatisierte Verfahren erkennen unplausible Verbrauchswerte und unterstützen dabei, fehlerhafte Kennzahlen zuverlässig zu korrigieren.
Fachbereiche digital befähigen
Eine intuitive Power App ermöglicht es Anwendern, betroffene Verträge strukturiert zu prüfen und sicher zu bearbeiten.
Prozesse transparent steuern
Digitale Workflows unterstützen Genehmigungen, Dokumentation und Versionierung und schaffen dadurch nachvollziehbare Prozessabläufe.
Skalierbare Datenbasis schaffen
Eine moderne Datenarchitektur bildet ein belastbares Fundament für wachsende Datenmengen und zukünftige Anforderungen.
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingEurofinsFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinReferenz Agger Energie EnergieReferenz Anwr Group HandeskooperationReferenz Veiling Rhein Maas PflanzenSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingEurofinsFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinReferenz Agger Energie EnergieReferenz Anwr Group HandeskooperationReferenz Veiling Rhein Maas PflanzenSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingEurofinsFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinReferenz Agger Energie EnergieReferenz Anwr Group HandeskooperationReferenz Veiling Rhein Maas PflanzenSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingEurofinsFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinReferenz Agger Energie EnergieReferenz Anwr Group HandeskooperationReferenz Veiling Rhein Maas PflanzenSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling

Mit einer modernen Datenplattform zur zuverlässigen bilanziellen Abgrenzung

Diese Lösung unterstützt Energieunternehmen, die komplexe Prozesse der bilanziellen Abgrenzung schneller, zuverlässiger und transparenter durchführen möchten. Besonders relevant ist der Einsatz für Organisationen mit großen Datenmengen, hohen Anforderungen an Datenqualität und zeitkritischen Berechnungsprozessen. Durch die Verbindung von optimierten SQL-Modellen, einer skalierbaren Datenarchitektur und automatisierten Verfahren zur Plausibilisierung entsteht eine belastbare Grundlage für die Abgrenzung. Fachbereiche erhalten zusätzlich eine digitale Anwendung, mit der betroffene Verträge strukturiert geprüft und bearbeitet werden können, während integrierte Workflows Genehmigungen, Dokumentation und Versionierung nachvollziehbar unterstützen.

Messbarer Mehrwert im Abgrenzungsprozess
Die modernisierte Lösung reduziert die Verarbeitungszeiten deutlich, verbessert die Qualität der zugrunde liegenden Verbrauchsdaten und ermöglicht eine stärker eigenständige Bearbeitung durch die Fachbereiche.
Abfragezeit um 75 % reduziert
Durch konsequentes Refactoring und optimierte SQL-Logiken werden die Abfrage- und Simulationszeiten deutlich verkürzt.
Verlässliche bilanzielle Abgrenzung
Automatisierte Verfahren helfen dabei, Datenverzerrungen wie Zählerüberläufe zu erkennen und innerhalb definierter Cluster zu korrigieren.
Fachbereichs-Self-Service ermöglicht
Mit der maßgeschneiderten Power App können Fachanwender betroffene Verträge eigenständig prüfen und sicher validieren.
Skalierbare Datenarchitektur geschaffen
Die Kombination aus dbt und Data Vault 2.0 schafft ein modernes und erweiterbares Fundament für das Data Warehouse.
Revisionssichere Prozesse unterstützt
SharePoint-basierte Workflows dokumentieren Genehmigungen, Versionierungen und relevante Nachweise nachvollziehbar.
Strenge Data Governance etabliert
Ein rollenbasiertes Berechtigungskonzept über Microsoft Entra ID schützt den Zugriff auf geschäftskritische Daten.
Strukturiertes Requirements Engineering
Klare Anforderungen, User Stories und Abnahmekriterien unterstützen eine zielgerichtete und kontrollierte Weiterentwicklung der Lösung.
Eingesetzte Technologien
Image Christian Straube