AI Process Automation für Qualitäts- und Beschwerdeprozesse

Vorteile einer Zielarchitektur mit Microsoft Fabric

Klare Verantwortung pro Schicht

Mit Microsoft Fabric werden Verantwortlichkeiten bewusst getrennt. Die Datenbasis liegt zentral in OneLake, während Verarbeitung und Transformation in Lakehouse- oder Warehousestrukturen erfolgen. Die fachliche Logik wird in eigenständigen Semantic Models abgebildet und über unterschiedliche Nutzungskanäle wie Power BI oder APIs konsumiert. Innerhalb eines gemeinsamen Workspaces arbeiten unterschiedliche Anwender jeweils mit den für sie relevanten Workloads, greifen dabei jedoch auf dieselbe Datenbasis und fachliche Semantik zu.

Diese klare Trennung reduziert Abhängigkeiten und schafft Transparenz in der Architektur.

Semantic als strategisches Asset

Die fachliche Semantik wird nicht mehr als Bestandteil eines einzelnen Systems verstanden, sondern als eigenständiges Asset. KPIs, Berechnungen und Geschäftsdefinitionen liegen in Semantic Models, sind versionierbar und testbar und können von mehreren Tools genutzt werden.

Damit wird die Semantik unabhängig von der zugrunde liegenden Datenhaltung und langfristig zukunftsfähig.

Offene Datenhaltung statt proprietärer Modelle

Microsoft Fabric setzt auf offene Datenformate wie Delta Parquet und ermöglicht einen einheitlichen Zugriff auf die Datenbasis. Neue Use Cases können ohne zusätzliche Datenkopien realisiert werden, da alle Workloads auf derselben Datenbasis arbeiten.

Daten werden damit plattformneutral und bleiben auch bei zukünftigen Architekturentscheidungen flexibel nutzbar.

Integration von SAP- und Non-SAP Daten

Microsoft Fabric ermöglicht die gleichwertige Integration von SAP- und Non-SAP-Daten innerhalb einer gemeinsamen Architektur. Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen werden nicht mehr in getrennten Silos verarbeitet, sondern entlang fachlicher Prozesse zusammengeführt.

Dadurch entstehen konsistente Analysen über Systemgrenzen hinweg, ohne zusätzliche Parallelarchitekturen aufzubauen.

Reduzierte Abhängigkeit von proprietären Skills

Die Arbeit mit Microsoft Fabric basiert auf verbreiteten Technologien und Programmiersprachen wie SQL, Python und Power BI. Damit wird Analytics Entwicklung breiter zugänglich und weniger abhängig von hochspezialisiertem, schwer verfügbarem Expertenwissen.

Teams können flexibler aufgestellt und einfacher skaliert werden.

Langfristige Entscheidungsfreiheit bei der Strategie

Durchoffene Datenformate, entkoppelte Semantik und klare Schichtentrennung bleibtdie Architektur langfristig anpassungsfähig.

‍Auch zukünftige Plattform- oder Tool Entscheidungen lassen sichtreffen, ohne bestehende Datenmodelle oder fachliche Logik erneut migrieren zumüssen.

Sie möchten starten?

Im Rahmen unseres strukturierten Vorgehens unterstützen wir Sie dabei, Ihre Analytics Landschaft gezielt zu bewerten und weiterzuentwickeln.

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Zu Beginn analysieren wir gemeinsam Ihren aktuellen Architekturstand sowie Ihre fachlichen und technischen Zielsetzungen. Darauf aufbauend erarbeiten wir in einem vertiefenden Austausch konkrete Zielbilder und zeigen Ihnen Best Practices aus vergleichbaren Projekten auf. In der anschließenden Analyse- und Architekturphase entwickeln wir eine fundierte Entscheidungsgrundlage für die Modernisierung Ihrer Plattform.

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So erhalten Sie eine klare, belastbare Perspektive für die Weiterentwicklung Ihrer Data- und Analytics-Strategie.

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Angebot anfordern

Ausgewählte Fabric Projekte

Unsere Erfahrung basiert nicht auf Annahmen, sondern auf real umgesetzten Projekten.

Pharmabranche

Für einen Kunden aus der Pharma Branche entwickeln wir derzeit eine neue Finance Lösung, die die bisherige SAP-basierte Architektur schrittweise ablöst und auf eine moderne Microsoft-Umgebung überführt. Die neue Lösung nutzt Azure Databricks als zentrales Data Lakehouse, Microsoft Fabric als Plattform für Data Governance, Transformation und Semantik sowie Power BI für Reporting und Dashboards.

Wirtschaftsbetriebe Duisburg

Für die Wirtschaftsbetriebe Duisburg wurde eine zentrale Datenplattform auf Basis von Microsoft OneLake aufgebaut. Erste relevante Quellsysteme– darunter SAP, GIS und ausgewählte Fachverfahren – wurden über Shortcuts oderdirekte Anbindungen integriert. Ziel ist es, sukzessive alle kundenrelevantenSysteme in die Plattform zu überführen, um eine konsistente und ganzheitliche Sicht auf die einzelnen Kunden zu ermöglichen.

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