Wann eine Datenplattform gebraucht wird
Eine Datenplattform macht konsistentes Reporting und belastbare Analytics erst möglich. Der Bedarf entsteht, wenn Daten über viele Systeme verstreut sind, wenn sich Reports widersprechen oder wenn ein bestehendes Data Warehouse mit Anforderungen und Datenmengen nicht mehr Schritt hält. Der Nutzen ist doppelt. Kurzfristig entstehen einheitliche Kennzahlen und Reports, denen Fachbereiche und Management vertrauen. Langfristig entsteht die geregelte Datenbasis, auf der Advanced Analytics, Data Science und AI-Anwendungsfälle überhaupt erst zuverlässig funktionieren.
Business Intelligence, Analytics und Data Science
Verstehen, was passiert ist, warum es passiert ist und welche Entwicklung erkennbar wird: das ist die Kernaufgabe von Business Intelligence und Analytics. Von Dashboards und Kennzahlen über Forecasts bis zu Predictive Analytics, Data Science und Machine Learning entsteht so aus Rohdaten eine gemeinsame, vertrauenswürdige Grundlage für operative und strategische Entscheidungen. Entscheidend ist nicht ein einzelnes Werkzeug, sondern die durchgängige Kette: verlässliche Daten, klare Kennzahlendefinitionen, nachvollziehbare Datenherkunft und Auswertungen, die Fachbereiche selbst nutzen können. Erst dann werden aus Reports Entscheidungen statt Diskussionen über die Zahlen.
Damit Self-Service nicht zu neuen Widersprüchen führt, brauchen zentrale Kennzahlen eine gemeinsame fachliche Definition und klar benannte Verantwortliche. Wiederverwendbare Datenmodelle, dokumentierte Berechnungslogik und geregelte Zugriffe geben Fachbereichen Freiraum für eigene Analysen, ohne dass für dieselbe Frage mehrere Wahrheiten entstehen.
Damit Self-Service nicht zu neuen Widersprüchen führt, brauchen zentrale Kennzahlen eine gemeinsame fachliche Definition und klar benannte Verantwortliche. Wiederverwendbare Datenmodelle, dokumentierte Berechnungslogik und geregelte Zugriffe geben Fachbereichen Freiraum für eigene Analysen, ohne dass für dieselbe Frage mehrere Wahrheiten entstehen.
FAST Track: die richtige Plattform und das richtige Reporting-Setup wählen
Der FAST Track ist eine kurze, strukturierte Analyse, um die passende Datenplattform und die passenden Reporting-Werkzeuge für Ihre Situation zu bestimmen. Er beginnt bei Strategie, Geschäftsprozessen, aktueller Systemlandschaft und Organisation. Das Ergebnis ist mehr als eine Technologieempfehlung. Der FAST Track liefert zusätzlich eine Roadmap, ein Governance-Modell und einen realistischen Umsetzungsplan. So wird die Plattformentscheidung nicht aus dem Bauch heraus getroffen, sondern entlang von Zielbild, Prozessen und vorhandener Landschaft.
Dazu werden relevante Datenquellen, priorisierte Berichte und Nutzergruppen ebenso betrachtet wie Integrationsaufwand, Sicherheit, Betrieb und Kosten. So wird sichtbar, was kurzfristig als belastbarer erster Schritt umgesetzt werden kann und welche Entscheidungen für die langfristige Architektur vorab geklärt werden müssen.
Dazu werden relevante Datenquellen, priorisierte Berichte und Nutzergruppen ebenso betrachtet wie Integrationsaufwand, Sicherheit, Betrieb und Kosten. So wird sichtbar, was kurzfristig als belastbarer erster Schritt umgesetzt werden kann und welche Entscheidungen für die langfristige Architektur vorab geklärt werden müssen.
Data Platform Setup Accelerator
Der Aufbau einer Datenplattform kostet oft Monate. Der Data Platform Setup Accelerator verkürzt das auf Wochen. Über Infrastructure-as-Code wird die Plattform schnell, wiederholbar und nach bewährten Best Practices aufgesetzt. Der Vorteil liegt nicht nur in der Geschwindigkeit. Ein automatisierter, versionierter Aufbau ist nachvollziehbar, reproduzierbar und leichter zu betreiben als eine manuell zusammengestellte Umgebung. So entsteht von Anfang an eine solide, wartbare Grundlage.
Der Accelerator umfasst nicht nur technische Ressourcen, sondern auch die Grundstruktur für Entwicklungs-, Test- und Produktivumgebungen, Zugriffssteuerung, Protokollierung und Kostenkontrolle. Unternehmensspezifische Datenprodukte und Berichte werden darauf schrittweise aufgebaut; der Accelerator ersetzt daher kein fachliches Datenmodell, sondern schafft dafür einen kontrollierten Startpunkt.
Der Accelerator umfasst nicht nur technische Ressourcen, sondern auch die Grundstruktur für Entwicklungs-, Test- und Produktivumgebungen, Zugriffssteuerung, Protokollierung und Kostenkontrolle. Unternehmensspezifische Datenprodukte und Berichte werden darauf schrittweise aufgebaut; der Accelerator ersetzt daher kein fachliches Datenmodell, sondern schafft dafür einen kontrollierten Startpunkt.
Reporting Continuity
Bei einer ERP-Migration oder einer Fusion darf geschäftskritisches Reporting nicht ausfallen. Reporting Continuity sorgt dafür, dass die benötigten Reports und Kennzahlen direkt nach dem Go-live wieder verfügbar sind. Emixa erhebt, welche Reports von der Umstellung betroffen sind, entscheidet gemeinsam mit den Fachbereichen, was neu gebaut werden muss, wo und wann, und steuert diesen Prozess. So bleibt die Entscheidungsfähigkeit über den Übergang hinweg erhalten, statt nach dem Go-live neu zu beginnen.
Dafür werden Reports, Datenquellen, Abhängigkeiten und fachliche Verantwortliche in einem gemeinsamen Inventar erfasst. Kritische Auswertungen werden priorisiert, gegen die neue Datenbasis getestet und in die Cutover-Planung aufgenommen. Veraltete oder doppelte Reports lassen sich dabei bewusst ablösen, statt sie ungeprüft in die neue Landschaft zu übertragen.
Dafür werden Reports, Datenquellen, Abhängigkeiten und fachliche Verantwortliche in einem gemeinsamen Inventar erfasst. Kritische Auswertungen werden priorisiert, gegen die neue Datenbasis getestet und in die Cutover-Planung aufgenommen. Veraltete oder doppelte Reports lassen sich dabei bewusst ablösen, statt sie ungeprüft in die neue Landschaft zu übertragen.
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