Use Case

Business Intelligence für Vertrieb und Controlling bei der HÄVG

Wir unterstützen die Hausärztliche Vertragsgemeinschaft AG beim Aufbau einer skalierbaren BI-Plattform für Vertrieb und Controlling. Eine zentrale Datenbasis, semantische Modelle und Power BI schaffen konsistente Kennzahlen und eine verlässliche Grundlage für operative und strategische Entscheidungen.

Wenn verteilte Daten einheitliche Steuerung erschweren 

Für Vertrieb und Controlling lagen relevante Informationen in unterschiedlichen Datenquellen und Systemen vor. Unterschiedliche Datenstrukturen, wachsende Datenmengen und voneinander getrennte Auswertungen erschwerten eine konsistente Sicht auf zentrale Kennzahlen.
Gleichzeitig sollte eine skalierbare BI-Plattform entstehen, die große Datenmengen zuverlässig verarbeitet, bestehende Reporting-Strukturen vereinheitlicht und Fachbereiche mit einer gemeinsamen Datenbasis versorgt.

Zentrale BI-Plattform für Vertrieb, Controlling und Management
Eine moderne Data-Warehouse-Architektur verbindet unterschiedliche Datenquellen, vereinheitlicht Businesslogiken und stellt konsistente Kennzahlen für operative sowie strategische Auswertungen bereit.
Zentrales Data Warehouse aufbauen
Unterschiedliche Datenquellen werden in einer gemeinsamen, konsistenten Datenbasis zusammengeführt.
Große Datenmengen integrieren
Rund vier Terabyte Daten werden performant verarbeitet und für Analysen und Reporting bereitgestellt.
Reporting zentralisieren
Mehr als 30 Power-BI-Berichte unterstützen Vertrieb, Controlling und Management mit einheitlichen Kennzahlen.
Semantische Datenmodelle etablieren
Sechs zentrale Datenmodelle bündeln Kennzahlen, Beziehungen und Businesslogiken und schaffen eine verlässliche Grundlage für unterschiedliche Fachbereiche.
450 Nutzer zentral versorgen
Interne und externe Nutzer greifen auf strukturierte Reports und Analysen über eine gemeinsame Plattform zu.
Cloud-Zielbild validieren
Ein Azure-Proof-of-Concept zeigt, wie die bestehende DWH-Struktur perspektivisch in eine moderne Lakehouse-Architektur überführt werden kann.
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
Mareike Funken
„Seit dem Start arbeiten wir verlässlich und partnerschaftlich auf Augenhöhe zusammen. Klar, Anforderungen ändern sich – aber der Fokus aufs Ziel bleibt. Genau diese Mischung aus Flexibilität, strategischem Blick und konsequenter Ergebnisorientierung macht für uns den Unterschied.“
Mareike Funken
IT Process Manager, Westnetz

Von verteilten Daten zur skalierbaren BI-Plattform

Die BI-Landschaft wurde von der Datenintegration über das Data Warehouse bis hin zu semantischen Modellen und Power-BI-Reporting durchgängig aufgebaut und weiterentwickelt.
Unterschiedliche Datenquellen werden zentral zusammengeführt und in einer einheitlichen Datenarchitektur verarbeitet. Komplexe Businesslogiken werden in zentralen Modellen abgebildet, sodass Kennzahlen in Vertrieb, Controlling und Management konsistent genutzt werden können.
Die Plattform verarbeitet heute rund vier Terabyte Daten und stellt mehr als 30 Power-BI-Berichte für rund 450 interne und externe Nutzer bereit.
Parallel wurde mit einem Azure-Proof-of-Concept geprüft, wie sich die bestehende Architektur perspektivisch in Richtung einer modernen Lakehouse-Plattform weiterentwickeln lässt.

Messbarer Mehrwert für Vertrieb, Controlling und Management
Die zentrale BI-Plattform schafft eine einheitliche Datenbasis, reduziert redundante Auswertungen und stellt verlässliche Kennzahlen für unterschiedliche Fachbereiche bereit. Skalierbare Datenmodelle und automatisiertes Reporting erleichtern die tägliche Analyse und schaffen gleichzeitig die Grundlage für die weitere Modernisierung der Datenplattform.
Einheitliche Datenbasis schaffen
Unterschiedliche Datenquellen werden zentral zusammengeführt und konsistent für Reporting und Analyse bereitgestellt.
Vertrieb transparenter steuern
Einheitliche Kennzahlen ermöglichen eine fundierte Bewertung von Vertriebsaktivitäten und Entwicklungen.
Controlling vereinheitlichen
Zentrale Businesslogiken sorgen dafür, dass relevante Kennzahlen über unterschiedliche Reports hinweg konsistent berechnet werden.
Management-Reporting verbessern
Power BI stellt zentrale Informationen übersichtlich und aktuell für operative und strategische Entscheidungen bereit.
Große Datenmengen skalierbar verarbeiten
Die Plattform verarbeitet rund vier Terabyte Daten und bleibt auch bei steigenden Anforderungen leistungsfähig.
Self-Service ermöglichen
Zentrale Datenmodelle schaffen die Grundlage für wiederverwendbare Analysen und reduzieren Abhängigkeiten von individuellen Auswertungen.
Nutzer zentral versorgen
Rund 450 interne und externe Anwender greifen auf eine gemeinsame Reporting-Landschaft zu.
Eingesetzte Technologien
Image Christian Straube