Use Case

Skalierbare Datenplattform für Transparenz, Automatisierung und Self-Service

Wie mittelständische Fahrzeugbauer mit einer modernen Microsoft-basierten Datenplattform gewachsene Datenlandschaften ablösen, Quellsysteme zentral integrieren und Fachbereiche befähigen, neue Datenanforderungen strukturiert und eigenständiger umzusetzen.

Skalierbare Datenarchitektur statt manueller Datenbeschaffung 

In vielen mittelständischen Industrieunternehmen sind Datenlandschaften über Jahre gewachsen. Relevante Informationen liegen verteilt in unterschiedlichen Quellsystemen, Fachbereichen und Prozessschritten. Für operative Entscheidungen, Management-Reporting, Planung und Automatisierung müssen diese Daten häufig manuell angefordert, zusammengeführt oder über individuelle Zwischenschritte nutzbar gemacht werden. Dadurch entstehen lange Umsetzungszeiten, Abhängigkeiten von zentralen technischen Ressourcen und das Risiko widersprüchlicher Kennzahlen. Diese Ineffizienz beenden wir. Unsere Lösung schafft eine zentrale, governancefähige Datenplattform, die Daten integriert, qualitätsgesichert verarbeitet und für konkrete geschäftliche Use Cases bereitstellt. 

 

Vorsprung durch moderne Datenarchitektur: Die Vorteile einer skalierbaren Datenplattform
Eine moderne Lakehouse-Plattform verbindet zentrale Standards mit fachlicher Eigenständigkeit. Daten werden strukturiert angebunden, nachvollziehbar verarbeitet und für Reporting, Automatisierung und Self-Service nutzbar gemacht. So entsteht eine belastbare Grundlage für mehr Transparenz, bessere Entscheidungen und schnellere Umsetzung neuer Datenanforderungen.
Zentrale Datenbasis für Reporting und Automatisierung
Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen werden in einer gemeinsamen Plattform zusammengeführt, historisiert, bereinigt und fachlich aufbereitet. Dadurch entstehen qualitätsgesicherte Datenmodelle für Management-Reports, operative Dashboards, automatisierte Prozesse und weitere datenbasierte Anwendungen.
Fachbereichs-Self-Service ohne Schatten-IT
Über ein strukturiertes Metadatenmanagement können Fachbereiche neue benötigte Tabellen und Views aus angebundenen Quellsystemen selbst konfigurieren. So werden Datenanforderungen dort vorbereitet, wo sie entstehen, ohne Governance, Datenqualität oder Sicherheit zu gefährden.
Schnellere Umsetzung neuer Datenanforderungen
Neue Datenobjekte müssen nicht jedes Mal als individuelles Entwicklungsprojekt umgesetzt werden. Durch standardisierte Konfiguration, klare Schichtenlogik und wiederverwendbare Plattformlogik werden neue Anforderungen schneller vorbereitet, priorisiert und integriert.
Nachvollziehbare Datenherkunft und klare Governance
Die Plattform macht transparent, woher Daten stammen, welche Verarbeitungsschritte sie durchlaufen haben und für welche Nutzung sie geeignet sind. Zugriffskontrolle, Verantwortlichkeiten, Qualitätsanforderungen und Nutzungskontext werden klar definiert und kontrolliert umgesetzt.
Belastbare Grundlage für weitere Use Cases
Die Datenplattform ist nicht auf einzelne Reports beschränkt. Sie schafft die Basis für weitere Anwendungsfälle wie Fehlteilmanagement, automatisierte Auftragserstellung, rollierende Jahresplanung, operative Steuerung und datenbasierte Prozessautomatisierung.
„Mit Heringer hatten wir einen stets zuverlässigen Partner. Egal ob Datenmigration, Entwicklung maßgeschneiderte App-Lösungen bis hin zur Neustrukturierung und Umsetzung unserer Reportinglandschaft – wir fühlten uns in allen Bereichen gut beraten und wissen die Zusammenarbeit bis heute sehr zu schätzen.“
Stephan Liese
Head of IT, PE Automotive

Mit einer skalierbaren Datenplattform Fachbereiche, IT und Management verbinden 

Diese Lösung unterstützt mittelständische Industrieunternehmen und Fahrzeugbauer, die ihre gewachsene Datenlandschaft professionalisieren und Daten systematischer für Steuerung, Automatisierung und bessere Entscheidungen nutzen möchten. Besonders relevant ist der Einsatz für Organisationen mit verteilten Quellsystemen, manuellen Datenprozessen und steigenden Anforderungen an Reporting, Planung und operative Transparenz. Durch die Kombination aus Azure Databricks, Microsoft Fabric, Power BI und Metadatenmanagement entsteht eine Plattform, die zentrale Datenintegration mit fachbereichsnaher Nutzung verbindet. Fachbereiche können neue Datenbedarfe strukturierter einbringen, IT- und Data-Teams arbeiten nach klaren Standards und das Management erhält eine verlässlichere Grundlage für Entscheidungen und Priorisierung weiterer datenbasierter Initiativen. 

 

Eingesetzte Technologien
Databricks
Wir etablieren Databricks als skalierbare Lakehouse-Plattform, sodass Data Engineering, Analytics und KI auf einer gemeinsamen, steuerbaren Datenbasis effizient umgesetzt werden können.
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Microsoft Power BI
Wir implementieren Power BI als Enterprise-Analytics-Plattform, sodass einheitliches Reporting, belastbare Kennzahlen und KI-ready Analysen auf einer konsistenten Datenbasis entstehen.
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Image Niklas Baldauf