Vom Datensilo zur Datenplattform: wie Unternehmen ihre Daten nutzbar machen

Wir begleiten Unternehmen auf dem Weg aus dieser Komplexität heraus, von der fragmentierten Datensammlung hin zu einer integrierten, skalierbaren Datenplattform, die Transparenz schafft und Innovation ermöglicht. 

Der Status quo: Daten in Silos – viele Quellen, keine Klarheit 

In gewachsenen Systemlandschaften existieren oft parallele Datenwelten: ERP, MES, SCADA, CRM oder isolierte Auswertungstools. Sie alle liefern wertvolle Informationen, aber unabhängig voneinander. Das führt zu zusätzlichem Aufwand durch manuelle Datenimporte, fehlenden gemeinsamen KPIs, redundanten Datensätzen und hohen Zeitverlusten, weil Spezialist:innen Daten erst „fit“ machen müssen, bevor etwas analysiert werden kann. 

Ein Beispiel aus der Industrie: Ein Maschinenbauunternehmen betreibt mehrere Werke in Europa und Asien. Jedes Werk nutzt ein eigenes MES-System, im ERP werden Produktionsdaten nur auf Tagesbasis gesammelt, Qualitätsberichte entstehen in Excel. Das Management möchte die Anlageneffektivität (OEE) weltweit vergleichen, um Engpässe zu identifizieren und Investitionsentscheidungen zu treffen. Doch zeigt sich schnell, dass jedes Werk die OEE anders definiert. In Werk A als „Produktivzeit / Schichtzeit“, in Werk B mit zusätzlichen Rüstzeiten und in Werk C mit manuell korrigierten Ausschusswerten. 

Ein konzernweites Reporting ist so kaum möglich. Entscheidungen über Investitionen oder Modernisierungen beruhen auf uneinheitlichen Kennzahlen. Die Folge: falsche Prioritäten, suboptimale Investitionen und hoher Analyseaufwand, weil Daten aus verschiedenen Systemen jedes Mal manuell abgeglichen werden müssen. Das unsichtbare, aber kostspielige Hindernis: Die Daten sind vorhanden, aber sie arbeiten nicht zusammen. 

Warum eine zentrale Datenplattform der Wendepunkt ist 

Der entscheidende Schritt besteht darin, alle Datenquellen in einer konsistenten Architektur zu vereinen. Eine moderne Datenplattform bricht Silos auf, schafft Vertrauen in Datenqualität und macht Informationen unternehmensweit verfügbar. Sie stellt sicher, dass alle Abteilungen auf dieselben validierten Daten zugreifen, Schnittstellen effizient wiederverwendet werden und einheitliche Standards Stabilität und Qualität gewährleisten. 

Neue Quellen und Use Cases lassen sich leichter integrieren, und durchgängige Daten bilden die Grundlage für moderne Anwendungen von Predictive Quality bis Energieoptimierung. Erste Use Cases können bereits während des Aufbaus der Plattform implementiert werden, um schnell konkrete Ergebnisse und Feedback für den Ausbau zu erzielen. 

Der technische Unterbau: Databricks, Microsoft Fabric und Open Source 

Technologie ist kein Selbstzweck, sondern die Werkbank, auf der die Datenstrategie umgesetzt wird. Wir setzen dabei auf bewährte Plattformen, die sich flexibel kombinieren lassen und unterschiedliche Anforderungen abdecken. 

• Databricks dient als Engine für Data Engineering und AI. Es verbindet die Stärken von Data Lake und Data Warehouse in einer einheitlichen Umgebung für datengetriebene Innovation. Mit der Lakehouse-Architektur lassen sich große Datenmengen effizient verarbeiten, ob Batch oder Streaming. Gängige Sprachen wie Python, SQL oder Scala werden unterstützt, und Delta Lake sorgt für Datenqualität und Versionierung. So können Unternehmen KI-Projekte zuverlässig skalieren. 

• Microsoft Fabric bringt Governance und Self-Service zusammen. Als integraler Bestandteil der Microsoft-Welt bietet Fabric mit OneLake, Power BI und Azure AD eine zentrale Umgebung für Datenanalyse und Management, ein klarer Vorteil für Organisationen, die in der Microsoft Cloud arbeiten und Governance zentral steuern möchten. 

• Für Szenarien mit besonderen oder cloudneutralen Anforderungen setzen wir auf Open Source. Diese Lösungen bieten maximale Flexibilität, offene Architekturen, keine Herstellerabhängigkeiten und volle Kompatibilität mit hybriden oder On-Premises-Umgebungen. 

Welche Technologie sich am besten eignet, hängt von klar definierten Kriterien ab: dem bestehenden IT-Ökosystem, den Datenmengen, den Use-Case-Zielen und dem Budget. So entsteht keine unübersichtliche Technologielandschaft, sondern eine ganzheitlich abgestimmte Plattformstrategie.