Analytisches Reporting

Analytisches Reporting ist weit mehr als die Erstellung von Standardberichten – es ist die Kunst, Daten zu verstehen, zu interpretieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Mit modernen Analyseplattformen wie Microsoft Fabric wird das Reporting zu einem interaktiven Erlebnis: Daten werden nicht nur dargestellt, sondern zum Ausgangspunkt für neue Fragen und Entscheidungen. Analytisches Reporting schafft dabei eine konsistente Entscheidungsgrundlage, indem operative Daten strukturiert, modelliert und in nachvollziehbare Kennzahlen überführt werden.

Wir unterstützen Unternehmen dabei, aus Daten Geschichten zu machen – mit intuitiven Visualisierungen, integrierten Analysefunktionen und flexiblen Reporting-Werkzeugen.
Ob Management-Dashboard, Self-Service-Analyse oder exploratives Datenmodell: Wir helfen Ihnen, Informationen sichtbar und verständlich zu machen. Moderne Power BI Dashboards bilden dabei das Frontend des analytischen Reportings und stellen Kennzahlen interaktiv und kontextbezogen dar.

Comeli steht neben einem Schreibtisch mit Laptop und Overhead-Projektor, der analytische Diagramme projiziert.

Unsere Leisungen

  • Konzeption und Implementierung von analytischen Reporting-Plattformen mit Microsoft Fabric
  • Entwicklung interaktiver Dashboards und Self-Service-Berichte mit Power BI
  • Aufbau von Datenmodellen für Lakehouse und Warehouse
  • Integration von Machine Learning-Ergebnissen in Reporting-Umgebungen
  • Schulungen und Workshops zu Power BI, Fabric und Data Visualization

Technologien

Microsoft Fabric bietet eine vollständig integrierte Umgebung für Datenanalyse und Reporting.
Alle Komponenten arbeiten nahtlos zusammen – von der Datenaufbereitung bis zur Visualisierung.

Schematische Darstellung eines neuronalen Netzwerks mit mehreren Eingabe-, versteckten und Ausgabeknoten sowie gerichteten Verbindungen.

Power BI

  • Zentrale Reporting- und Visualisierungsplattform innerhalb von Microsoft Fabric
  • Erstellen interaktiver Dashboards und Self-Service-Analysen
  • Direkte Verbindung zu Lakehouses, Warehouses und Dataflows
  • KI-gestützte Analysefunktionen und Natural Language Queries (Q&A)

Lakehouse & Data Warehouse

  • Einheitliche Datenbasis für Reporting, Analysen und Machine Learning
  • Zugriff über SQL-Abfragen oder Power BI-Modelle
  • Unterstützung strukturierter und unstrukturierter Datenquellen
  • Automatische Aktualisierung und Versionierung von Datenmodellen

OneLake

  • Zentrale Datendrehscheibe von Microsoft Fabric
  • Ermöglicht „One Copy of Data“ – alle Workloads (Analytics, Reporting, ML) greifen auf denselben Speicher zu
  • Garantiert konsistente Daten für Berichte und Analysen
  • Zentrale Verwaltung von Zugriffsrechten und Datenstrukturen als Grundlage für kontrolliertes analytisches Reporting

Data Factory & Pipelines

  • Steuerung der Datenbewegung und -transformation
  • Automatische Aktualisierung von Analysemodellen und Reports
  • Integration externer Datenquellen (z. B. ERP-, CRM- oder Cloud-Systeme)

Notebooks (Spark / Python / R)

  • Erweiterte Analysen und exploratives Reporting
  • Integration von Machine Learning-Ergebnissen in Power BI-Dashboards
  • Ideal für Data Scientists und Analysten, die Daten auf Code-Ebene untersuchen

Häufig gestellte Fragen zu Analytisches Reporting

In dieser FAQ finden Sie die Themen, die in Beratung und Trainings am häufigsten aufkommen. Jede Antwort ist kurz gehalten und verweist bei Bedarf auf weiterführende Inhalte. Ihre Frage fehlt? Nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf.

Comeli lehnt sich an ein ‚FAQ‘-Schild und beantwortet Fragen zu Analytisches Reporting.

Welche Rolle spielt Microsoft Fabric im analytischen Reporting?

Microsoft Fabric stellt eine integrierte Plattform bereit, in der Datenintegration, Modellierung, Analyse und Visualisierung zusammengeführt werden. Reporting, Data Engineering und Machine Learning greifen auf eine gemeinsame Datenbasis zu, was konsistente Auswertungen ermöglicht.

Wann ist Power BI sinnvoll für Unternehmen?

Power BI eignet sich für interaktive Dashboards, Management-Reports und Self-Service-Analysen. Fachbereiche können eigenständig Auswertungen durchführen, während zentrale Datenmodelle eine einheitliche Definition von Kennzahlen sicherstellen.

Was ist der Unterschied zwischen Lakehouse und Data Warehouse im Reporting?

Ein Lakehouse kombiniert die Flexibilität eines Data Lakes mit strukturierten Warehouse-Funktionalitäten. Während klassische Data Warehouses primär strukturierte Daten verwalten, ermöglicht ein Lakehouse zusätzlich die Verarbeitung unstrukturierter oder semi-strukturierter Daten in einer einheitlichen Architektur.