Business Analytics
Microsoft Fabric vereint Data Engineering, Data Warehousing, Data Science und Business Intelligence in einer integrierten Cloud-Plattform. Wir entwickeln modulare, skalierbare Lösungen, die Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen, transformieren und für Analyse und Reporting verfügbar machen.
Unser Fokus liegt auf der technischen Umsetzung: von der Data-Lakehouse-Architektur über automatisierte Datenpipelines bis hin zu Power BI-Reports und Machine-Learning-Integrationen.
Data Lakehouse-Entwicklung
Wir entwickeln moderne Lakehouse-Architekturen, die die Vorteile von Data Lake und Data Warehouse kombinieren. Durch Fabric’s OneLake und Synapse Data Engineering schaffen wir eine einheitliche Plattform für strukturierte und unstrukturierte Daten.
Technologien und Leistungen:
- Aufbau von Data-Lakehouse-Strukturen mit Microsoft Fabric OneLake
- Entwicklung von Datenmodellen mit Synapse Data Warehouse
- Erstellung und Orchestrierung von Pipelines mit Data Factory
- Integration von Delta Tables, Parquet und SQL Endpoints
- Automatisierte Lade- und Transformationsprozesse mit Python und SQL
Reporting & Integration
Wir entwickeln integrierte Reporting- und Analyseumgebungen auf Basis von Power BI und Fabric Dataflows. Dabei verbinden wir die Vorteile einer zentralen Datenplattform mit flexiblen Visualisierungsmöglichkeiten.
Technologien und Leistungen:
- Datenaufbereitung mit Dataflows und Data Factory
- Aufbau semantischer Modelle und Datasets für Power BI
- Entwicklung interaktiver Dashboards und Berichte
- Automatisierte Aktualisierung und Monitoring von Datenquellen
- Integration von Python- und R-Skripten für erweiterte Analysen
Projektbeispiele und Einsatzszenarien
Banken und Versicherungen
Ziel: Vereinheitlichung und Automatisierung komplexer Datenlandschaften
Banken und Versicherungen arbeiten oft mit einer Vielzahl heterogener Systeme – Kernbanken- oder Policensysteme, CRM, Risikomodellierung, Regulatorik, externe Markt-Feeds.
Mit Microsoft Fabric Data Factory lassen sich diese Datenquellen zentral zusammenführen und automatisiert bereitstellen.
Typische Projekte
- Konsolidierung von Kundendaten aus Kernbanksystem, CRM und Onlinekanälen
- Automatisierte Berechnung von Risikokennzahlen über Data Factory-Pipelines
- Regulatorisches Reporting (z. B. EBA-, FINMA-, Solvency II-Datenfeeds) mit Integration in Power BI
- Aufbau eines zentralen Data Lakehouses für Data Science und Machine Learning
Logistik und Transportwesen
Ziel: Transparente Lieferketten und operative Echtzeit-Analysen
In der Logistik kommen Daten aus zahlreichen Quellen – GPS-Tracking, Transportmanagement-Systemen, Lagerverwaltung, Sensoren oder externen Dienstleistern.
Mit Fabric Pipelines und Spark lassen sich diese Daten nahezu in Echtzeit integrieren und analysieren.
Typische Projekte
- Zusammenführung von Sendungs- und Telematikdaten in einem zentralen Lakehouse
- Echtzeitüberwachung von Lieferketten über Power BI-Dashboards
- Prognosen von Lieferzeiten oder Auslastung mit Python/Spark-Analysen
- Automatische Datenaufbereitung für CO₂-Reporting und Nachhaltigkeitskennzahlen
Handel und E-Commerce
Ziel: Datengetriebene Entscheidungen im Einkauf, Vertrieb und Marketing
Im Handel entstehen Daten aus unterschiedlichsten Quellen – Kassensystemen, Online-Shops, Lagerbeständen, Kampagnen-Tools oder Social Media.
Microsoft Fabric ermöglicht eine einheitliche Sicht auf diese Daten und schafft damit die Basis für automatisierte Analysen und Forecasts.
Typische Projekte
- Integration von Verkaufs- und Bestandsdaten aus Filialen, Webshops und Lieferantenportalen
- Tägliche Aktualisierung von Umsatz- und Margenreports in Power BI
- Kunden- und Warenkorbanalysen mit Python/Spark
- Automatisiertes Kampagnen-Tracking und Performance-Reporting