In vielen Unternehmen liegen wertvolle Daten bereits im ERP-System, in Produktionsanlagen, Energiesystemen oder weiteren Fachanwendungen vor. Dennoch fehlt häufig eine einheitliche Sicht auf Kennzahlen, Prozesse und Zusammenhänge.
Die Folge sind manuelle Excel-Auswertungen, unterschiedliche Datenstände und fehlende Transparenz für operative und strategische Entscheidungen.
Eine saubere BI- und Reporting-Architektur schafft die Grundlage, Unternehmensdaten strukturiert aufzubereiten und für Dashboards, KPI-Systeme und datenbasierte Entscheidungen nutzbar zu machen.
Ob ERP-Daten, OT-Systeme, Energiemanagement oder zentrale Datenplattformen – entscheidend ist eine harmonisierte Datenbasis, die Reporting zuverlässig und skalierbar unterstützt.
1. Warum Reporting oft unklar oder fragmentiert ist
- Daten liegen in mehreren Systemen
- Excel-Silos
- unterschiedliche Kennzahlen
- fehlende Echtzeit-Transparenz
- manuelle Auswertungen
2. Welche Datenquellen typischerweise eingebunden werden
- ERP-Systeme (SAP B1, Odoo etc.)
- Maschinen / OT
- Energie- und Verbrauchsdaten
- Fachsysteme
- APIs
- Datenbanken
- externe Quellen
3. Typische BI- & Reporting-Szenarien
ERP → KPI-Dashboards
Vertrieb, Einkauf, Lager, Produktion
Energie → Reporting
Verbrauch, Lastgänge, EnPIs
Produktion → Transparenz
Stillstände, Laufzeiten, Durchsatz
Management → Entscheidungsbasis
Cross-System KPIs
4. Technische Reporting-Basis
- Datenplattform
- ETL / Harmonisierung
- Datenmodelle
- Qlik / BI-Tools
- APIs
- Historisierung
5. Herausforderungen
- Datenqualität
- doppelte Logiken
- uneinheitliche KPI-Definitionen
- Performance
- Skalierbarkeit
6. Fazit
BI ist nicht nur Visualisierung – sondern eine saubere Datenarchitektur.
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