Von tragfähiger Datenarchitektur über robuste Pipelines bis Governance
Wir planen, bauen und entwickeln belastbare Datenplattformen mit klarem Microsoft-Fokus – von SQL Server und Azure über ADF bis zu Power BI und Microsoft Fabric. Entscheidend ist dabei nicht die Technikliste, sondern der konkrete Mehrwert:
Welche Entscheidungen sollen schneller, sicherer und nachvollziehbarer werden – und welche Daten braucht es dafür wirklich?
Datenarchitektur verstehen wir als tragfähiges Fundament für Analyse, Planung und KI. Wir entwerfen und betreiben Microsoft-zentrierte Architekturen, die zuverlässig Daten liefern, sauber skalieren und Innovation ermöglichen.
Der noventum Data Platform Accelerator (nDPA) bildet dabei das Rückgrat: mit standardisierter Orchestrierung, DevOps- und CI/CD-Standards, Monitoring und klaren Schichtenmodellen wird Architektur produktiv, stabil und betreibbar. Anforderungen aus Fachbereichen und IT übersetzen wir in eindeutige Strukturen, Standards und Betriebsmodelle.
Implementierung und Integration erfolgen entlang bewährter Muster – von der Datenintegration bis zur semantischen Schicht und dem Reporting in Power BI – inklusive Qualität, Sicherheit und Governance. So entstehen performante Datenflüsse, konsistente Modelle und transparente Prozesse, die im Alltag funktionieren und kalkulierbar betrieben werden können.
Data Architecture & Engineering
Ihre Herausforderungen
Bevor wir Lösungen skizzieren, klären wir das Kundenprofil: Welche Aufgaben stehen an, welche Lösungsstrategien gibt es bereits, welches Zielbild soll erreicht werden? So wird sichtbar, wo heute Reibung entsteht – und wo Architektur, Engineering und Governance ansetzen müssen.
Fehlende zentrale Datenbasis für Reporting und Analytics
Betriebswirtschaftliche Daten sind nicht zentral verfügbar. Fachbereiche nutzen in Power BI daher keine einheitliche und verlässliche Datenbasis.
Nicht integrierte, heterogene Quellsysteme
SAP und moderne SaaS-Anwendungen sind nicht durchgängig integriert. Es entstehen Datensilos und inkonsistente Auswertungen.
Fehlende Automatisierung und Standards
Datenbeladung, Tests, Deployments und Monitoring sind nicht durchgängig automatisiert. Klare Standards, Templates und wiederverwendbare Strukturen fehlen.
Kommunikationslücke zwischen Fachbereichen und IT
Anforderungen werden unvollständig oder missverständlich formuliert. Fachliche Ziele werden technisch nicht sauber umgesetzt.
Unzureichende Microsoft-Datenarchitektur
Eine belastbare Architektur mit klar getrennten Dev-, Test- und Produktivumgebungen fehlt. Sandboxes für parallele Entwicklungen innerhalb von DEV sind nicht vorhanden.
Fehlende Standardisierung und Versionierung in der Entwicklung
Standards und Versionierung sind nicht konsequent etabliert. Parallele Entwicklungen führen zu Konflikten, besonders in größeren Teams.
Grenzen von Legacy-Tools bei modernen Datenquellen
Tools wie SQL Server Integration Services stoßen bei Web- und SaaS-Quellen an ihre Grenzen. Innovation und Skalierung werden ausgebremst.
Manuelle und instabile ETL-Prozesse
ETL-Jobs sind manuell und fehleranfällig. Instabile Nachtläufe führen regelmäßig zu Störungen im Reporting.
Unzureichendes Monitoring und Logging
Transparenz über Datenqualität und Prozesszustände fehlt. Fehler werden oft zu spät erkannt.
Unsere Lösungen im Überblick
Automatisierung & Orchestrierung mit nDPA
Mit dem nDPA als Framework stellen wir Automatisierung und Orchestrierung „out of the box“ bereit – inklusive Orchestrierung, Logging, Wiederanlaufmechanismen, Deployments sowie Monitoring. Durchgängige CI/CD- und DevOps-Pipelines mit Branching und Versionierung ermöglichen parallele Entwicklung und einen stabilen, planbaren Betrieb.
Wir entwickeln tragfähige Datenarchitekturen und Zielbilder auf Basis des Microsoft-Stacks – von SQL Server bis Fabric SQL Database und von Reporting Services bis hin zu Power BI. Die Architektur- und Konzeptberatung stellt sicher, dass technische Entscheidungen konsistent, skalierbar und anschlussfähig an Governance- und Betriebsmodelle sind.
Neben Aufbau und Implementierung übernehmen wir Betrieb, Wartung und Weiterentwicklung der Lösungen. Datenqualität und Governance werden dabei strukturell verankert, sodass der laufende Betrieb auditierbar, stabil und langfristig erweiterbar bleibt.
Semantische Schicht & Reporting für Fachbereiche
Wir entwickeln semantische Modelle und Reporting-Lösungen mit Power BI, die eine konsistente „Single Source of Truth“ für Fachbereiche schaffen. Ziel ist nachvollziehbare Datenlogik, belastbare Datenqualität und eine klare Trennung zwischen Datenmodellierung und fachlicher Nutzung.
Strukturierte Implementierung & Integration von Datenplattformen
Die Implementierung und Integration erfolgt entlang bewährter Schichtenmodelle und Microsoft-Best Practices (u. a. T-SQL, SSIS/ADF, DWH-Schichten). Besonderes Augenmerk liegt auf erprobten Mustern für die SAP-Anbindung, um auch komplexe Quellsysteme stabil und performant in die Datenplattform zu integrieren.
Durch gezielten Know-how-Transfer, Enablement sowie Roadmaps und Workshops (z. B. „Road to Microsoft Data Platform / Fabric“) befähigen wir Kunden zur eigenständigen Weiterentwicklung. Wiederverwendbare Module und Templates verkürzen die Time-to-Value, während die langfristige Begleitung auf kontinuierliche Verbesserung statt auf ein einmaliges Projekt ausgerichtet ist.
Schneller zur verlässlichen Entscheidung
Ihr Nutzen
Mit einer passgenauen Datenarchitektur und belastbarem Engineering erfüllen Teams ihre Aufgaben schneller und sicherer: Datenqualität steigt, Friktionen sinken, Entscheidungen werden konsistenter, und der Alltag im Betrieb wird planbar. So realisieren Sie den erwarteten Nutzen – und oft mehr, weil gut gestaltete Services positive Effekte über die ursprüngliche Erwartung hinaus erzeugen.
Hoher Automatisierungs- und Standardisierungsgrad über den gesamten Microsoft-Technologiestack hinweg.
Beschleunigte Umsetzung durch den Einsatz wiederverwendbarer Templates sowie klar definierter Schichtenmodelle.
Nachvollziehbare Datenflüsse und belastbare Datenqualität als Grundlage für einen planbaren und stabilen Betrieb.
Single Source of Truth für die Fachbereiche zur konsistenten und verlässlichen Datennutzung.
Verbesserte Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereichen durch klare Strukturen und gemeinsame Datenlogik.
Zukunftssicherer Microsoft-Pfad als Basis für Innovationen ohne zusätzliche Komplexität oder Chaos – mit nDPA und DevOps-Standards.
Unser Vorgehen
Unser Vorgehen folgt einer klaren, bewährten Logik. Ausgehend vom konkreten Zielbild erfassen wir Aufgaben und Hindernisse, definieren das Nutzenziel und leiten daraus die Service-Konfiguration ab – inklusive der Leistungsmerkmale, die Wirkung sichern.
So wird das Nutzenversprechen operativ: vom ersten Gespräch über das Design bis zum laufenden Betrieb – transparent, wiederholbar und anschlussfähig an Ihr Governance- und Betriebsmodell. Dazu zählen ausdrücklich auch Betrieb, Wartung und Weiterentwicklung der Lösungen, ein systematisches Enablement sowie Know-how-Transfer durch Roadmaps und Workshops (z. B. „Road to Microsoft Data Platform / Fabric“) zur gezielten Weiterentwicklung sowie eine langfristige Kundenbegleitung mit dem Anspruch kontinuierlicher Verbesserung statt eines einmaligen Projektansatzes.
Wenn wir auch für Sie tätig werden können, freuen wir uns über Ihre Kontaktaufnahme.
Umfassende SAP-Erfahrung: Tiefgehende Praxiserfahrung in der Umsetzung komplexer SAP-Datenextraktionen innerhalb des Microsoft-Technologiestacks.
Konsequenter Microsoft-Fokus: Einsatz und tiefgehende Expertise in SQL Server, Azure, Power BI sowie Microsoft Fabric / Synapse – Konzentration auf eine durchgängige Technologieplattform.
nDPA als erprobter Werkzeugkasten: Nutzung von Orchestrator, CI/CD-Pipelines, Monitoring und standardisierten Templates – praxiserprobt im produktiven Einsatz, kein experimenteller Greenfield-Ansatz.
Brückenfunktion zwischen IT und Fachbereichen: Kombination aus fachlichem Prozessverständnis und technischer Exzellenz – Anforderungen werden korrekt erhoben, übersetzt und umgesetzt.
Strukturiertes Vorgehensmodell: Durchgängiges, methodisches Vorgehen von Analyse über Implementierung bis zum Betrieb – nachhaltig, skalierbar und auditierbar.
Künstliche Intelligenz entfaltet ihren Wert nicht dort, wo neue Funktionen möglichst spektakulär präsentiert werden, sondern dort, wo sie robust in bestehende Daten- und Unternehmensstrukturen eingebettet ist. Aus der jahrzehntelangen Erfahrung auf der Microsoft-Datenplattform wissen wir: KI scheitert selten am Modell, sondern meist an Datenqualität, Architektur, Governance und überzogenen Erwartungen.
Deshalb fragen wir nicht: „Welche KI-Funktion ist neu?“, sondern: „Welche dieser Funktionen erzeugt in einer realen Organisation einen verlässlichen, messbaren Nutzen und was ist dafür strukturell erforderlich?“
Integrierte Datenanalysen sind für Unternehmen heute unverzichtbar. Die Kombination aus Microsoft Business Central und Power BI bietet eine flexible, leistungsstarke Lösung zur Analyse zentraler ERP-Daten. Business Central deckt Kernprozesse wie Finanzen, Einkauf oder Lager ab und ist tief in Microsoft 365 integriert. Der Artikel beleuchtet, wie eine direkte Anbindung gelingt, welche Vorteile sie bringt – und wo Herausforderungen liegen.
Was wäre, wenn man sein Datenmodell einfach fragen könnte: „Warum ist der Deckungsbeitrag von Produktgruppe XYZ so niedrig?“ – und eine fundierte Antwort bekäme? GenAI und Tools wie Claude, Copilot & Co. versprechen genau das. Doch wie gut klappt das wirklich? Und was bedeutet das für Data Experts, Power User und Governance? Ein Erfahrungsbericht zwischen Faszination und Verantwortung von Data & Analytics Experte Marco Nielinger.
Der nwb Verlag ist seit vielen Jahren ein geschätzter Kunde von noventum. In der BI-Landschaft des Verlags wurde klassisch mit SQL Server, SSIS und SSAS gearbeitet – in unserem etablierten DWH-Schichtenmodell, allerdings noch nicht mit dem noventum Data Platform Accelerator (nDPA) und daher mit einer inflexiblen, schichtenbasierten Beladung über geschachtelte SSIS-Pakete. Ziel eines aktuellen Projektes war es, den nDPA Orchestrator einzuführen, um bestehende ETL-Prozesse zu modernisieren und flexibler zu gestalten. Doch bevor der Orchestrator seine Arbeit aufnehmen konnte, stand eine mühsame Fleißarbeit an: die Abhängigkeitsanalyse von rund 500 SSIS-Paketen.
