Generierung und Orchestrierung effizient gestalten mit dem nDPA
Schnell & effizient zur modernen Data Platform
Maximale Effizienz durch Automatisierung, Standardisierung und Best Practices - Moderne Analytics-Plattformen stehen unter ständigem Innovationsdruck: wachsende Datenmengen, komplexe Quellsysteme, hybride Cloud-Architekturen und hohe Anforderungen an Time-to-Market.
Mit dem noventum Data Platform Accelerator (nDPA) beschleunigen wir den Aufbau und Betrieb von Data Platforms signifikant – durch automatisierte Generierung, orchestrierte Prozesse, DevOps-Standards und eine erprobte Methodik, die seit vielen Jahren in erfolgreichen Kundenprojekten zum Einsatz kommt.
Damit erhalten Unternehmen eine leistungsfähige und zukunftssichere Plattform für alle Analytics-Anforderungen – von Self-Service BI über Data Science bis hin zu KI-Anwendungen.
noventum entwickelt gemeinsam mit Ihnen eine individuell zugeschnittene Lakehouse-Architektur, die zu Ihren Use Cases, Technologien und Anforderungen passt. Ob cloudbasiert, hybrid oder on-premises – wir begleiten Sie von der Strategie bis zur Umsetzung und sorgen für langfristige Skalierbarkeit, Data Governance und Datenqualität.
Der noventum Data Platform Accelerator (nDPA) verfolgt einen klaren Anspruch: die Entwicklung und den Betrieb moderner Datenplattformen durch Automatisierung und Methodik auf ein neues Niveau zu heben. Das zentrale Wirkungsdreieck aus Time to Market, Kosten und Qualität beschreibt die drei Wirkhebel, die durch den Einsatz von nDPA signifikant optimiert werden.
Time to Market
Schneller zur produktiven Datenlösung
Kosten
Effizienzsteigerung durch Automatisierung und Standardisierung
Qualität
Standardisiert, nachvollziehbar und zuverlässig
Das nDPA-Wirkungsdreieck ist mehr als ein theoretisches Modell – es ist gelebte Praxis in der Projektumsetzung. Durch den noventum Data Platform Accelerator profitieren Unternehmen von schnelleren Ergebnissen, reduzierten Kosten und einem qualitativ überlegenen Datenfundament.
Ihre Herausforderung
Unternehmen, die Analytics-Architekturen neu aufbauen oder modernisieren, sehen sich mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert:
Aufwendige manuelle Entwicklung von ETL-Prozessen
Hohe Fehleranfälligkeit, Zeitverlust
Fehlende Orchestrierung über Technologiegrenzen hinweg
Ineffiziente Ladeprozesse, lange Wartezeiten
Unklare Standards und Namenskonventionen
Wartungsprobleme, fehlende Nachvollziehbarkeit
Lange Einarbeitungszeiten bei Projektwechseln
Verzögerte Projektstarts, Qualitätsrisiken
Unstrukturierte Testverfahren
Hohe Deployment-Risiken, mangelnde Datenqualität
Keine automatisierten DevOps-Prozesse
Langsame Entwicklungszyklen, Konflikte bei Teamarbeit
Unsere Lösungen im Überblick
1. noventum Guidelines für Data Architecture & Engineering
Mit dem noventum Data Platform Accelerator (nDPA) liefern wir ein durchgängiges, praxisbewährtes Framework für die erfolgreiche Umsetzung von Data-&-Analytics-Projekten.
Von der Architektur bis zur Qualitätssicherung. Unsere Guidelines bündeln die Erfahrungen aus zahlreichen Projekten zu einem zentralen Regelwerk:
Vorgefertigte Architekturoptionen für Microsoft Intelligent Data Platform (On-Premises, Cloud, Hybrid, Data Lake)
noventum Data-Warehouse-Schichtenmodell als Basis für skalierbare Architekturen
Einheitliche Namenskonventionen für Datenbankobjekte, ETL-Prozesse und semantische Modelle
Definierte Design Patterns für Tabellenstrukturen und Beladungsprozesse
Schulung aller Berater nach dieser Methodik – laufend weiterentwickelt
Ihr Nutzen:
Schneller Projektstart & Fokus auf Fachlichkeit
Weniger Aufwand für Konzeption & Methodik
Schnellere Einarbeitung neuer Teammitglieder
Flexibel skalierbares Teaming
Minimiertes Projektrisiko durch Standardisierung
2. Standardisiertes Projekt-Template
Erfahrung trifft Effizienz – Templates ab Tag 1 Sie starten nicht bei Null: Mit dem nDPA erhalten Sie erprobte Projektvorlagen für:
Datenbankprojekte (SSDT)
ETL-Prozesse (SSIS)
Datenanalysen (SSAS)
Azure Data Factory (ADF)
Enthalten sind u.a.:
Jahrzehntelange Best Practices (z. B. Datumsfunktionen, Beladungsfehler-Mails)
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.
