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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.

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.

  • 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.

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

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