Quellen verbinden
Datenzugang, Aktualisierung und führende Systeme festlegen. Schnittstellen werden mit Fehlerbehandlung und Wiederholungen geplant.
NXTGN 365 · Fabric, Power BI, Azure & Foundry
Verbinden Sie Ihre Daten für Berichte und KI.
CRM, ERP und Fachanwendungen liefern unterschiedliche Ausschnitte. Wir führen geeignete Daten mit Microsoft Fabric zusammen, definieren nachvollziehbare Kennzahlen und bauen Berichte in Power BI. Azure verbindet die Systeme; Microsoft Foundry kommt hinzu, wenn eine konkrete KI-Anwendung entwickelt wird.
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Einzelne Themen im Detail
Leistungen
Was wir für Sie umsetzen
Fabric und OneLake
Fabric bietet Datenverarbeitung und Analyse; OneLake ist die gemeinsame Datenablage. Wir strukturieren die benötigten Datenbereiche statt pauschal alle Daten zu kopieren.
Fabric Data Factory
Datenübernahme und Aufbereitung in Fabric organisieren. Zeitplanung, Prüfungen und Fehlerwege werden für jede Quelle festgelegt.
Power BI
Kennzahlen und ein gemeinsames semantisches Modell abstimmen. Berichte müssen erklären, welche Daten berücksichtigt werden und wie eine Zahl entsteht.
Azure-Integration
APIs, Ereignisse und Workflows für CRM, ERP und Fachsysteme entwickeln. Identitäten, Wiederholungen und Überwachung werden berücksichtigt.
Microsoft Foundry
Modelle und Agenten für eine klar abgegrenzte Aufgabe entwickeln und testen. Fabric verarbeitet Daten; Foundry ist die Entwicklungs- und Betriebsplattform für KI-Anwendungen.
Welche Arbeit Ihre Datenplattform übernehmen soll
Wir legen Datenverantwortung, Kennzahlen und Aktualisierung mit Ihren Fachbereichen fest. Microsoft Fabric verarbeitet und verbindet geeignete Quellen, Power BI stellt die Auswertung bereit. KI erhält nur die Daten, die sie für eine vereinbarte Aufgabe verwenden darf.
01
Vertrieb, Umsatz und Ergebnis
CRM und ERP berichten unterschiedliche Zahlen. Die monatliche Abstimmung bindet Fachleute, bevor die eigentliche Analyse beginnt.
Was wir umsetzen
Wir vereinbaren Kundenzuordnung, Kennzahlen und Datenstand. Fabric übernimmt abgestimmte Datenflüsse. Ein semantisches Modell stellt die Definitionen für Berichte in Power BI bereit.
Was Sie davon haben
Vertrieb und Leitung können dieselben Zahlen nachvollziehen und bei Abweichungen bis zur Quelle gehen. Wiederkehrende Aufbereitung wird automatisierbar.
So prüfen wir den Nutzen
Aufbereitungsstunden je Bericht, Datenaktualität, Abstimmungsaufwand und Abweichungen zwischen Berichten.
02
Operative Auswertung
Informationen zu Aufträgen, Service und Produktion kommen zu spät oder nur als getrennte Listen. Engpässe bleiben bis zur nächsten Auswertung unsichtbar.
Was wir umsetzen
Wir führen geeignete Prozessdaten zusammen, definieren Status und Zeitpunkt eindeutig und legen den nötigen Aktualisierungstakt fest. Berichte zeigen offene Vorgänge und erlauben den Weg zurück zum Ursprung.
Was Sie davon haben
Ihre Fachbereiche erkennen offene Arbeit und Ursachen früher. Die Auswertung bleibt an den realen Prozess gebunden und kann für konkrete Entscheidungen genutzt werden.
So prüfen wir den Nutzen
Zeit bis zur verfügbaren Kennzahl, manueller Abgleich, Datenfehler und Aufwand für wiederkehrende Auswertungen.
03
Dokumente und operative Abläufe
Aufträge, Prüfberichte oder Lieferscheine müssen gelesen, abgeglichen und weitergegeben werden. Ausnahmen landen häufig außerhalb des eigentlichen Prozesses in E-Mail oder Excel.
Was wir umsetzen
Wir digitalisieren Eingang, Datenprüfung und Freigaben. KI übernimmt geeignete Erkennung und Zuordnung. Abweichungen bleiben sichtbar und gehen an einen benannten Bearbeiter. Power Apps, Datenplattform und Schnittstellen bilden den Ablauf ab.
Was Sie davon haben
Der Vorgang ist nachvollziehbar und muss nicht zwischen mehreren Listen nachverfolgt werden. Ihre Fachabteilung arbeitet an Ausnahmen statt an derselben Übertragung bei jedem Eingang.
So prüfen wir den Nutzen
Zeit je Dokument, Korrekturen, offene Ausnahmen und Durchlaufzeit bis zur fachlichen Freigabe.
Azure & Integration
Schnittstellen müssen auch bei Fehlern funktionieren.
Wir legen Datenverantwortung, Identitäten und Übertragungswege fest. Je nach Aufgabe nutzen wir APIs, Azure Functions, Logic Apps oder Nachrichtenverarbeitung. Doppelte Ereignisse, Zeitüberschreitungen und Wiederholungen werden getestet. Ein Monitoring zeigt, welche Vorgänge erfolgreich waren und wo jemand eingreifen muss.
Power BI & Analytics
Jede wichtige Kennzahl bekommt eine Definition, eine verantwortliche Person und einen nachvollziehbaren Datenstand. Rechte werden im Modell und beim Teilen geprüft; ein schöner Bericht allein löst keine widersprüchlichen Zahlen.
Vor der Umsetzung klären
Fabric, Power BI und Foundry sind unterschiedliche Produkte mit eigenen Kapazitäts- und Lizenzmodellen. Eine Datenplattform macht Inhalte nicht automatisch für jeden Agent zugänglich. Rechte und fachliche Datenqualität werden gesondert geprüft.
Fabric oder Azure Data Factory?
Fabric Data Factory gehört zur Fabric-Plattform. Azure Data Factory ist ein separater Azure-Dienst. Vorhandene Architektur, Funktionen und Betriebsanforderungen entscheiden, was passt.
Kann Dataverse angebunden werden?
Ja. Wir prüfen geeignete Wege, Berechtigungen und die Voraussetzungen Ihrer Umgebung. Analysezugriff und operative Rückschreibung werden dabei getrennt betrachtet.
Wozu brauchen wir Foundry?
Für eine konkrete KI-Anwendung, nicht allein für einen Bericht. Modellwahl, Werkzeugzugriff und Qualitätstests werden erst dann relevant, wenn die Aufgabe beschrieben ist.
Welche Auswertung fehlt Ihnen heute?
Wir prüfen benötigte Kennzahlen, Datenquellen und Ihre bestehende Microsoft-Architektur.
