Effiziente Nutzung für hybride Datenarchitekturen, Governance und KI-gestützte Innovation
Von der Strategie bis zum Betrieb
Die digitale Transformation stellt Unternehmen vor die Herausforderung, immer größere Datenmengen effizient zu erfassen, zu verarbeiten und für geschäftsrelevante Entscheidungen nutzbar zu machen. Mit der Microsoft Azure Data Platform steht eine zukunftssichere Lösung zur Verfügung, die leistungsstarke Funktionen für Datenintegration, Datenmanagement und Analytics vereint.
Azure bietet nicht nur die notwendige Flexibilität, um hybride Szenarien mit bestehenden On-Prem-Systemen oder anderen Cloud-Diensten zu realisieren,
sondern auch die Möglichkeit, moderne Technologien wie Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Real-Time Analytics nahtlos einzubinden. Unternehmen profitieren von skalierbarer Infrastruktur, hoher Sicherheit, globaler Verfügbarkeit und einer engen Verzahnung mit dem Microsoft-Ökosystem.
Damit bildet die Azure Data Platform die ideale Grundlage, um datengetriebene Geschäftsmodelle voranzutreiben, Innovationen schneller umzusetzen und Wettbewerbsvorteile nachhaltig zu sichern.
Ihre Herausforderungen
Die Einführung der Azure Data Platform ist anspruchsvoll: Bestehende DWH- und BI-Systeme müssen in die Cloud migriert und in die vorhandene IT-Architektur integriert werden. Der schnelle Wandel im Microsoft-Portfolio – von auslaufenden Services bis zu neuen Angeboten wie Microsoft Fabric – erfordert eine sorgfältige Technologieauswahl.
Technologieauswahl & Zukunftssicherheit
Die Azure Data Platform ist einem ständigen Wandel unterworfen – einige Technologien laufen aus, andere entwickeln sich rasant weiter (z. B. Fabric als SaaS-Alternative). Die Frage lautet: Welche Technologien sind nachhaltig sinnvoll?
Governance & Organisation
Cloud-Lösungen bieten Flexibilität, verlangen aber klare Regeln für Verantwortlichkeiten, Datenschutz und Betrieb. Fehlende Governance führt zu hohen Kosten und Risiken.
Integration in bestehende IT-Landschaften
Die Einbettung von Azure in hybride Architekturen erfordert die Berücksichtigung von VPNs, Private Endpoints, Gateways und Governance-Regeln. Ohne fundierte Strategie drohen Sicherheitslücken und ineffiziente Strukturen.
Die Azure Data Platform entlastet die IT durch weniger Infrastrukturaufwand, flexible Skalierung und den Wechsel von CAPEX zu OPEX. Fachbereiche profitieren von schnellerem Datenzugriff, Self-Service BI und KI-Anwendungen. Klare Governance und die enge Integration ins Microsoft-Universum sorgen für eine zukunftssichere Datenstrategie und nachhaltige Effizienz.
Höhere Agilität und Flexibilität in Data & Analytics Projekten
Sichere und skalierbare Integration von Datenquellen und Fachbereichen
Zukunftssichere Technologieentscheidungen durch Expertenwissen
Senkung von Betriebskosten durch PaaS und Automatisierung
Schneller Mehrwert für IT und Fachbereiche durch standardisierte Vorgehensmodelle (z. B. nDPA)
Starke Einbettung in das Microsoft-Ökosystem mitKI-Integration (Azure AI Foundry, Fabric, Power BI)
Wenn wir auch für Sie tätig werden können, freuen wir uns über Ihre Kontaktaufnahme.
Jahrzehntelange Erfahrung in DWH- und Data & Analytics Projekten
Spezialisierung auf die Microsoft Intelligence Platform
Expertise in Strategie, Governance, Data Engineering, Analytics, AI & Technologie
Einsatz des noventum Data Platform Accelerator (nDPA) für Effizienz und Standardisierung
Enge Verzahnung mit IT Management Consulting (Cloud-Beratung, DevOps, Sicherheit)
Mit noventum setzen Sie auf einen erfahrenen Partner für Azure Data Platform. Wir helfen Ihnen, die richtigen Technologien auszuwählen, Ihre Datenarchitektur strategisch und sicher in die Cloud zu bringen und nachhaltigen Mehrwert für Fachbereiche und IT zu schaffen.
FAQ
Häufige Fragen zur Azure Data Platform
Welche Azure Data Platform Komponenten benötige ich für meine Umgebung?
Das hängt von Ihrem Use Case ab. Typische Kernkomponenten sind Azure SQL Database, Azure Data Factory, Azure Data Lake, Azure Key Vault und ergänzend Azure AI Foundry sowie Sicherheitskomponenten wie VPN und Private Endpoints.
Welche meiner On-Prem-Systeme sollte ich nach Azure migrieren?
Besonders sinnvoll ist die Migration von DWHs, BI-Systemen und Datenbanken, um Skalierbarkeit und Flexibilität zu gewinnen. Manche Systeme bleiben hybrid eingebunden.
Wie integriert sich Azure in meine bestehende Systemlandschaft?
Azure lässt sich nahtlos mit On-Prem-Architekturen, Microsoft Fabric und weiteren Cloud-Services verbinden. Entscheidend sind strategische Netzwerkanbindungen und Governance-Regeln.
Worin liegt der Unterschied zwischen Azure Data Platform und Microsoft Fabric?
Fabric ist ein SaaS-Angebot, das viele Plattform-Funktionalitäten vereinfacht. Die Azure Data Platform bietet hingegen maximale Flexibilität und Individualisierung für komplexe Szenarien.
Wie stelle ich sicher, dass Governance und Datenschutz eingehalten werden?
Durch klare Rollenmodelle, automatisiertes Monitoring, Compliance-Kontrollen und Security-Features wie Key Vault, Private Endpoints und Managed Identities.
Welche Azure-Technologien sind besonders relevant?
Unsere Empfehlung: Azure SQL Database (mit nDPA), Azure Data Factory, Azure Data Lake, Azure Key Vault, Azure Functions, Azure AI Foundry.
Welche Vorteile bringt Azure im Vergleich zu reinem onPrem?
Statt CAPEX (Hardware-Kosten) nutzen Sie OPEX (verbrauchsbasierte Kosten), profitieren von PaaS, Geo-Redundanz, Skalierung und Betriebssicherheit.
Wie unterstützt noventum mich konkret?
Wir bieten Strategie-Workshops, Architekturdesign, Migration, Governance-Modelle, Betriebskonzepte und bringen Best Practices aus zahlreichen Projekten ein.
Lösungsszenarien zum Thema Data & Analytics Success Stories // Fachartikel // News
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.
In der heutigen datengesteuerten Geschäftswelt ist data-driven decision making für globale Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Die Sonepar Deutschland GmbH erkennt die Relevanz dieser Herangehensweise und setzt mit Microsoft Power BI auf ein effektives Reporting- und Analysewerkzeug. Als langjähriger Partner von Sonepar hat noventum consulting bereits im Jahr 2018 erfolgreich das zentrale Datawarehouse des Unternehmens neu mitgestaltet und konsolidiert. Nun sind wir in der Zusammenarbeit den nächsten Schritt gegangen: die Implementierung von Power BI zur Verbesserung des Berichtswesens und der Analysen.
