Data Modeling & Semantic Layer
Eine gemeinsame Semantik sorgt dafür, dass 'Umsatz' überall dasselbe bedeutet.
Ohne ein gemeinsames Datenmodell definiert jede Abteilung Kennzahlen anders, was zu widersprüchlichen Reports führt. Mit einem Semantic Layer, etwa über dbt-Modelle oder Power-BI-Datasets, legst du Geschäftslogik einmal fest und nutzt sie überall konsistent. Das schafft Vertrauen in Zahlen und reduziert Diskussionen über 'richtige' Kennzahlen.
- Eine einheitliche Sprache für Kennzahlen im Unternehmen.
- Weniger Streit über die 'richtige' Zahl in Meetings.
- Schnellere Erstellung neuer Reports und Dashboards.
widersprüchliche Kennzahlen
schnellere Report-Erstellung
bis erstes Modell live
Abstimmungsaufwand
Berechnet aus der Zeit, die Fachbereiche bisher für die Klärung abweichender Kennzahlen aufwenden.
- 01
Kennzahlen-Inventur
Wir sammeln bestehende Definitionen und Berechnungslogiken.
- 02
Modellentwurf
Wir entwickeln ein einheitliches, dokumentiertes Datenmodell.
- 03
Umsetzung im Semantic Layer
Wir bilden das Modell in dbt oder Power BI ab.
- 04
Abstimmung mit Fachbereichen
Wir validieren Definitionen gemeinsam mit den Verantwortlichen.
- 05
Rollout & Pflege
Wir etablieren einen Prozess für Änderungen und neue Kennzahlen.
Schritte
Datenquellen
Stakeholder
Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.
Finanzkennzahlen
Umsatz-, Kosten- und Margendaten aus dem Rechnungswesen.
Vertriebsdaten
Auftrags- und Pipeline-Daten aus dem CRM.
Produktionskennzahlen
OEE- und Durchsatzdaten aus der Fertigung.
Bestehende Reports
Vorhandene Excel- und BI-Berichte als Referenz.
Stammdaten
Organisations-, Kunden- und Produktstrukturen.
Fachbereichs-Glossare
Vorhandene Begriffsdefinitionen aus einzelnen Teams.
Controlling
Verbindliche, geprüfte Definitionen für zentrale Kennzahlen.
Fachbereiche
Selbstbedienung ohne Rückfragen bei der IT.
BI-Team
Weniger Sonderlösungen und Doppelpflege von Logik.
Geschäftsführung
Vertrauenswürdige Zahlen als Entscheidungsgrundlage.
Eine einheitliche Sprache für Kennzahlen im Unternehmen.
Weniger Streit über die 'richtige' Zahl in Meetings.
Schnellere Erstellung neuer Reports und Dashboards.
Nachvollziehbare, dokumentierte Berechnungslogik.
Leichtere Einarbeitung neuer Mitarbeitender in Reporting.
Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.
Eine bestehende Plattform bietet den technischen Rahmen für den Semantic Layer.
Zentrale Stammdaten vereinfachen konsistente Modellierung.
Versionierte Pipelines erleichtern Änderungen an Definitionen.
Vorhandenes Governance-Modell regelt Verantwortlichkeiten für Kennzahlen.
Business Intelligence
Dashboards nutzen dieselben geprüften Kennzahlendefinitionen.
Data Governance & Berechtigungen
Definitionen werden zentral dokumentiert und verwaltet.
Data Products & Self-Service
Der Semantic Layer ist die Basis für wiederverwendbare Datenprodukte.
Lakehouse-Architektur
Ein zentrales Lakehouse ersetzt den Wildwuchs aus Data Warehouse, Data Lake und Excel-Exporten.
Datenintegration aus ERP & MES
ERP- und MES-Daten automatisiert zusammenführen statt manuell zu exportieren und abzugleichen.
Streaming & Echtzeitdaten
Statt täglicher Batch-Läufe stehen relevante Kennzahlen in Sekunden zur Verfügung.