Use Cases

Enterprise-Monitoring und Qualitätssicherung für Power BI

Eine zentrale Überwachung umfangreicher Datenprozesse ermöglicht die frühzeitige Erkennung von Fehlern und schafft mehr Transparenz über komplexe Datenbestände. Einheitliche Entwicklungsstandards und eine gemeinsame Arbeitsumgebung erleichtern gleichzeitig die Zusammenarbeit und sorgen für eine zuverlässige Weiterentwicklung von Berichten.

Wenn Millionen Datensätze zuverlässig verarbeitet werden müssen

Ein geschäftskritischer Simulationsprozess verarbeitet monatlich 480 Millionen Datenzeilen und bildet acht Millionen Verträge über einen Zeitraum von fünf Jahren ab. Gleichzeitig müssen Daten und Berechnungen laufend an neue rechtliche Vorgaben angepasst werden. Ohne eine durchgängige Überwachung steigt das Risiko, dass Fehler unentdeckt bleiben und falsche Ergebnisse entstehen. Auch die Zusammenarbeit im wachsenden Entwicklungsteam wurde zunehmend schwieriger, da mehrere Personen gleichzeitig an denselben Berichten arbeiteten und gemeinsame Regeln für Änderungen fehlten.

Daten zuverlässig prüfen und die Zusammenarbeit verbessern
Eine zentrale Überwachung, nachvollziehbare Änderungen und einheitliche Qualitätsregeln schaffen eine gemeinsame Grundlage für die Arbeit mit großen Datenmengen. So lassen sich Fehler gezielter erkennen und Berichte strukturiert gemeinsam weiterentwickeln.
Datenprobleme frühzeitig erkennen
Übersichtliche Dashboards zeigen Auffälligkeiten bei der Verarbeitung von 480 Millionen Datenzeilen pro Monat. Einzelne Daten lassen sich gezielt untersuchen, um Ursachen schneller zu finden.
Finanzielle Berechnungen absichern
Fehlerhafte oder widersprüchliche Daten können erkannt und korrigiert werden, bevor sie nachfolgende Simulationen und wichtige Geschäftsergebnisse beeinflussen.
Gemeinsame Entwicklung vereinfachen
Eine zentrale Ablage mit nachvollziehbaren Änderungen erleichtert die Zusammenarbeit und unterstützt die parallele Bearbeitung gemeinsamer Berichte.
Einheitliche Qualitätsregeln etablieren
Automatische Prüfungen helfen dabei, gemeinsame Regeln für den Programmcode einzuhalten. Dadurch werden Änderungen nachvollziehbarer und Fehler durch uneinheitliche Arbeitsweisen reduziert.
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
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Von manuellen Kontrollen zu einer verlässlichen Datenüberwachung

Für die Lösung wurde ein zentraler Bericht entwickelt, der die Verarbeitung der Daten laufend überwacht und Auffälligkeiten bis auf einzelne Datensätze nachvollziehbar macht. Mithilfe detaillierter Ansichten können Anwender von einer Gesamtübersicht direkt zu den betroffenen Daten wechseln. Gleichzeitig wurden die Power-BI-Berichte in ein gemeinsames, versioniertes Projektformat überführt und in einer zentralen Entwicklungsumgebung zusammengeführt. Automatische Code-Prüfungen sorgen für einheitliche Regeln, während festgelegte Prüf- und Freigabeprozesse die Qualität bei Änderungen absichern. Die Lösung basiert auf Snowflake, SQL und DAX und wird gemeinsam mit den fachlich Verantwortlichen kontinuierlich weiterentwickelt.

Messbarer Mehrwert durch zuverlässige Datenqualität und effiziente BI-Entwicklung
Die durchgängige Überwachung großer Datenmengen macht Fehler frühzeitig sichtbar und schützt nachgelagerte Berechnungen vor fehlerhaften Daten. Einheitliche Entwicklungsstandards, nachvollziehbare Änderungen und automatisierte Prüfungen reduzieren Abstimmungsaufwände, verbessern die Zusammenarbeit im Team und sichern die Qualität bei der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Datenplattform.
Große Datenmengen im Blick behalten
Fehler bei der monatlichen Verarbeitung von 480 Millionen Datenzeilen werden sichtbar und können gezielt untersucht werden.
Wichtige Folgeprozesse schützen
Datenfehler lassen sich korrigieren, bevor sie sich auf nachgelagerte finanzielle Berechnungen auswirken.
Datenqualität dauerhaft sichern
Auch wenn sich rechtliche Anforderungen ändern, helfen feste Prüfungen dabei, verlässliche Daten und Berechnungen sicherzustellen.
Kontrollen laufend verbessern
Neue Prüfungen werden gemeinsam mit den fachlich Verantwortlichen entwickelt und an veränderte Anforderungen angepasst.
Produktiver im Team arbeiten
Sechs Entwickler können gleichzeitig an gemeinsamen Berichten arbeiten. Eine zentrale Ablage macht Änderungen nachvollziehbar und verringert Abstimmungsprobleme.
Gemeinsame Entwicklungsregeln etablieren
Automatische Prüfungen und eine nachvollziehbare Änderungshistorie unterstützen einheitliche Qualitätsstandards im gesamten Team.
Berichte professionell weiterentwickeln
Klare Regeln, gemeinsame Arbeitsabläufe und regelmäßige Prüfungen machen die Entwicklung von Berichten strukturierter und zuverlässiger.
Eingesetzte Technologien
Image Christian Straube