In vielen Unternehmen entstehen Daten täglich in unterschiedlichen Systemen: ERP-Lösungen, Maschinen, Energiesystemen, Fachanwendungen, Cloud-Diensten oder Reporting-Tools. Häufig arbeiten diese Systeme jedoch isoliert voneinander.
Die Folge sind Datensilos, inkonsistente Kennzahlen, doppelte Datenhaltung und fehlende Transparenz über Prozesse, Energieverbräuche oder Unternehmenszusammenhänge.
Eine zentrale Datenplattform schafft die Grundlage, unterschiedliche Datenquellen strukturiert zusammenzuführen, zu harmonisieren und für Reporting, APIs, Automatisierung und Business Intelligence nutzbar zu machen.
Ob ERP-Systeme wie SAP Business One oder Odoo, OT-Systeme, Energiemessungen, APIs oder externe Anwendungen – entscheidend ist eine saubere Datenarchitektur.
1. Warum viele Unternehmen Datensilos haben
Typische getrennte Systeme:
- ERP-Systeme
- Maschinen / OT
- Energie- und Verbrauchsdaten
- Datenbanken
- APIs
- Fachsysteme
- BI / Reporting
- Cloud-Dienste
- Excel / manuelle Exporte
Folgen:
- doppelte Datenhaltung
- unterschiedliche KPI-Definitionen
- fehlende Transparenz
- langsame Entscheidungen
- schlechte Skalierbarkeit
2. Was eine Datenplattform leistet
Eine Datenplattform verbindet Daten strukturiert.
Typisch:
ERP → APIs → Routing → Harmonisierung → Datenmodell → Plattform → BI / Prozesse / Anwendungen
Ziele:
- zentrale Datenbasis
- Datenharmonisierung
- Historisierung
- Transparenz
- Wiederverwendbarkeit
- Skalierbarkeit
3. Typische Datenquellen
ERP
- SAP Business One
- Odoo
- weitere Fach-ERP-Systeme
OT / Produktion
- Maschinen
- OPC
- Sensorik
- SPS
Energie
- Zähler
- Lastgänge
- Verbrauchswerte
- EnPIs
IT & Fachsysteme
- CRM
- QM
- Logistik
- Service
- Webportale
Externe Quellen
- APIs
- Marktpreise
- Wetterdaten
- Cloud-Systeme
4. Typische Einsatzszenarien
Datenplattform → BI & Reporting
KPIs, Dashboards, Transparenz
Datenplattform → Energie
Verbrauch + Kosten + Lastgänge
Datenplattform → Produktion
Maschinendaten + ERP + OEE
Datenplattform → APIs
Daten bereitstellen
Datenplattform → Prozesse
Automatisierungen & Workflows
5. Technische Bausteine
- PostgreSQL
- Datenmodelle
- ETL / ELT
- APIs
- Routing
- Mapping
- Middleware
- Historisierung
- Security
- Monitoring
6. Herausforderungen
- heterogene Datenquellen
- Datenqualität
- Echtzeit / Batch
- Skalierung
- Wartbarkeit
- Governance
- Berechtigungen
7. Fazit
Eine Datenplattform ist die Grundlage für eine skalierbare Datenarchitektur zwischen ERP, OT, Energie und Unternehmensprozessen.
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