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Skalierbare Datenplattform für Transparenz, Automatisierung und Self-Service im Fahrzeugbau

Wir entwickelten gemeinsam mit einem mittelständischen Fahrzeugbauer eine moderne Datenplattform auf Basis von Azure Databricks und Microsoft Fabric, um Datenintegration, Governance, Reporting und datenbasierte Automatisierung nachhaltig zu verbessern.

Ausgangslage


Bei Vattenfall führten organisatorische Veränderungen, Länderstrukturen und unterschiedliche Systeme zu hohem manuellem Aufwand im Personalbereich. Auswertungen über Länder hinweg waren zeitaufwendig, inkonsistent und nur mit erheblichem Abstimmungsbedarf möglich.

Zielsetzung

Ziel des Projekts war es, eine zukunftsfähige Datenstrategie und eine skalierbare Plattformarchitektur zu entwickeln, die Daten zentral integriert, Governance sicherstellt und Fachbereiche stärker befähigt.

Konkret sollte:

  • eine moderne Lakehouse-Plattform aufgebaut werden
  • Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen zentral integriert werden
  • Reporting und Management-Steuerung auf einer konsistenten Datenbasis erfolgen
  • Fachbereiche neue Datenanforderungen eigenständiger vorbereiten können
  • Governance, Datenqualität und Nachvollziehbarkeit sichergestellt werden
  • die Grundlage für datenbasierte Automatisierung geschaffen werden
  • zusätzliche geschäftliche Use Cases identifiziert und vorbereitet werden

Im Mittelpunkt stand eine Plattform, die technologisch skalierbar ist und gleichzeitig im operativen Alltag der Fachbereiche funktioniert.

Lösung

Wir begleiteten das Unternehmen von der Datenstrategie über die Zielarchitektur bis zur praktischen Umsetzung und dem organisatorischen Enablement.

Azure Databricks wurde als zentrale Lakehouse-Plattform für Datenintegration, Verarbeitung, Qualitätssicherung und Bereitstellung eingesetzt. Microsoft Fabric und insbesondere Power BI wurden als fachbereichsnahe Schicht für Reporting, Dashboards und Self-Service-Nutzung integriert.

Ein zentrales Element der Lösung war ein Metadatenmanagement, das Fachbereichen ermöglicht, neue Tabellen und Views aus Quellsystemen über Konfiguration selbst vorzubereiten. Dadurch entstand ein kontrollierter Self-Service-Ansatz, der Geschwindigkeit und Eigenständigkeit erhöht, ohne Governance oder Datenqualität zu gefährden.

Parallel wurden Fachbereiche, IT und Data Teams befähigt, die neue Architektur zu verstehen, Anforderungen strukturiert einzubringen und die Plattform langfristig weiterzuentwickeln. Zusätzlich wurden gemeinsam weitere datenbasierte Use Cases identifiziert, um den geschäftlichen Nutzen der Plattform kontinuierlich auszubauen.

Messbare Ergebnisse im Tagesgeschäft
Das Projekt schuf die technologische und organisatorische Grundlage für eine moderne, skalierbare Datenplattform und stärkte gleichzeitig die Eigenständigkeit der Fachbereiche.
Skalierbare Lakehouse-Architektur
Azure Databricks bildet die zentrale Plattform für Datenintegration, Datenverarbeitung und qualitätsgesicherte Datenbereitstellung.
Klare Daten- und Schichtenlogik
Rohdaten, qualitätsgesicherte Datenbestände und fachliche Data Marts wurden in einer nachvollziehbaren Architektur strukturiert.
Self-Service für Fachbereiche
Neue Tabellen und Views können über Metadaten konfiguriert und strukturiert vorbereitet werden, ohne individuelle Entwicklungsprojekte auszulösen.
Bessere Governance und Transparenz
Datenherkunft, Verantwortlichkeiten, Qualitätsanforderungen und Zugriffsrechte wurden klar definiert und dokumentiert.
Reduzierte Abhängigkeit von Einzelpersonen
Standardisierte Prozesse und Architekturprinzipien schaffen eine belastbare Grundlage für die langfristige Weiterentwicklung.
Enablement der Organisation
Fachbereiche, IT und Data Teams erhielten ein gemeinsames Verständnis für Datenanforderungen, Priorisierung und Umsetzung.
Grundlage für weitere Automatisierung
Die Plattform schafft die Basis für datengetriebene Prozesse wie Fehlteilmanagement, automatisierte Auftragserstellung und rollierende Planung.
Identifikation neuer Use Cases
Gemeinsam mit dem Kunden wurden weitere Potenziale für datenbasierte Steuerung und operative Effizienzsteigerungen identifiziert.
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 Fabric
Wir bauen Microsoft Fabric als integrierte Data-&-AI-Plattform auf, sodass Datenintegration, Analytics und KI auf einer einheitlichen, skalierbaren und governance-fähigen Architektur zusammengeführt 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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Ausblick

Die neue Plattform bildet die Grundlage für die weitere Digitalisierung des Unternehmens. Künftig können zusätzliche Datenquellen angebunden, weitere Fachbereiche integriert und neue Automatisierungs- und Analyseanwendungen umgesetzt werden. Durch die Kombination aus skalierbarer Architektur, klarer Governance und organisatorischem Enablement entsteht eine Datenplattform, die mit den Anforderungen des Unternehmens wachsen kann.

Image Christian Straube