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Entwicklung einer Self Service BI-Lösung

Laptop auf Schreibtisch der Business Intelligence Schaugrafiken zeigt.

Projekt im Überblick

  • Shows a small icon.
    Weiterentwicklung der fachbereichsübergreifenden Cloud-Portallösung
  • Shows a small icon.
    Aufbau von zwei neuen Fachanwendungen für ETL-Prozesse und Reporting
  • Shows a small icon.
    Nutzerzentrierte UI/UX-Umsetzung

  • Branche

    Handel

  • Technologien

    Java, Spring Boot, PostgeSQL, Keycloak, Angular, React, MUI, Azure, Terraform, Datadog, GitHub

  • Herausforderungen

    Die zentrale Herausforderung bestand darin, eine integrierte Arbeitsplatzlösung zu entwickeln, die es den verschiedenen Fachbereichen ermöglicht, Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen effizient anzuziehen, in einer zentralen Plattform zu verknüpfen und flexibel auszuwerten. Ziel war es, spezifische Prozesse der Fachbereiche durch Digitalisierung und intelligente Fachservices zu unterstützen und datengetriebene Entscheidungen zu erleichtern.

  • Ergebnis

    Als Ergebnis wurde die bestehende Cloud-Portallösung um zwei neue Fachservices erweitert. Diese ermöglichen die nahtlose Integration von On-Premise-Quellsystemen in einem einheitlichen Look & Feel und bieten den Fachbereichen erstmals die Möglichkeit, eigenständig und ohne IT-Unterstützung ganzheitliche Auswertungen zu den gewünschten Daten durchzuführen. Die Erweiterung erleichtert datengetriebene Entscheidungen erheblich, indem sie intuitive Werkzeuge bereitstellt, die eine einfache und schnelle Analyse ermöglichen.

Worin bestand die

Herausforderung?

01

Schaffen einer zentralen Datenbasis

Eine zentrale Herausforderung des Projekts lag in der komplexen Systemlandschaft mit zahlreichen dezentralen und heterogenen Quellsystemen. Diese verteilte Struktur erschwerte nicht nur den einheitlichen Zugriff auf Daten, sondern führte auch zu erheblichen Ineffizienzen im täglichen Betrieb. Die fehlende Zentralisierung machte eine einheitliche Datennutzung und -analyse sehr schwierig, was zu einem erhöhten Arbeitsaufwand, Inkonsistenzen und Qualitätsproblemen bei der Datenauswertung führte. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wurde eine zentrale Datenbasis geschaffen, die nicht nur die Datenintegration vereinfacht, sondern auch eine Grundlage für zukünftige Analysen und Automatisierungen bietet.

02

Entwicklung einer Cloud-Lösung

Für die Überführung der Daten aus bestehenden On-Premise-Quellsystemen wie SAP R/3 und S/4HANA in die Azure Cloud wurde eine moderne Cloud-Architektur mit einem ETL-basierten Pull-Verfahren entwickelt. Die Lösung umfasst zwei eigenständige Systeme (Self-contained Systems) für ETL- und Reporting-Logik, die nahtlos in die bestehende Portal-Lösung integriert sind. Technologisch basieren Backend und Frontend auf Java (Spring Boot), TypeScript, React und MUI, was einen flexiblen, ortsunabhängigen Datenzugriff sowie eine hohe Performance und Benutzerfreundlichkeit ermöglicht.

03

Intuitive UX für breite Nutzerbasis

Ein besonderer Fokus des Projekts lag auf der Entwicklung einer benutzerfreundlichen und intuitiven Oberfläche, die den vielfältigen Anforderungen der Fachbereiche gerecht wird. Durch intensive Usability-Tests und ein iteratives Design wurde sichergestellt, dass sowohl gelegentliche Anwender als auch Power-User effizient mit dem System arbeiten können. Die Benutzeroberfläche wurde nach modernen UX-Prinzipien gestaltet und mit klaren Navigationsstrukturen ausgestattet, um eine optimale Nutzererfahrung für alle Zielgruppen zu gewährleisten.

Unser Lösungsansatz

Nach eingehender Analyse der bisherigen Prozesse und der gewünschten Anforderungen an die neue Plattform, haben wir folgenden Lösungsansatz erarbeitet:

  • Shows a small check icon.

    Entwicklung von zwei Self-contained Systems (ETL und Reporting)

  • Shows a small check icon.

    Direkte Anbindung von unterschiedlichen Quellsystemdaten

  • Shows a small check icon.

    Einfacher Zugang zu standardisierten Auswertungen über den Browser

  • Shows a small check icon.

    Nutzerfreundliche UX für eine breite Nutzermasse

Unser Vorgehen

Bevor das Projekt starten konnte, war es entscheidend, einen klaren Fahrplan zu erstellen, der sowohl die Zusammenarbeit als die auch Projektabläufe und -umsetzung optimal strukturiert.

  • 01

    Anforderungsdefinition

    Durch systematische Analyse und Stakeholder-Interviews wurden die spezifischen Anforderungen der verschiedenen Nutzergruppen ermittelt. Dies umfasste die Identifikation der wichtigsten Use Cases, die Analyse von Arbeitsabläufen sowie die Definition der benötigten Funktionalitäten. Basierend darauf wurde ein Anforderungskatalog erstellt, der als Grundlage für die weitere Entwicklung diente.

  • 02

    Entwicklung & Implementierung

    Im Rahmen der Entwicklung wurde ein ETL-Job implementiert, der nicht nur die "gepullten" Daten verarbeitet, sondern auch ein Dashboard zur Visualisierung dieser Daten bereitstellt. Ergänzend dazu wurde ein Reporting-Service entwickelt, der sowohl die Erstellung standardisierter Berichte als auch Ad-hoc-Analysen ermöglicht. Beide Services wurden nahtlos in die bestehende Cloud-Portallösung integriert, um den Fachbereichsmitarbeitern ein gewohntes Look & Feel zu bieten.

  • 03

    Visuelle Darstellung

    Die entwickelte Lösung besticht durch ein klar strukturiertes und einheitliches Benutzerinterface, das eine nahtlose Integration verschiedener Berichte ermöglicht. Dank der konsequenten Anwendung moderner UI/UX-Prinzipien entstand eine intuitive Benutzeroberfläche, die speziell darauf ausgelegt ist, auch weniger technisch versierte Fachbereichsanwender abzuholen.

Einblick in das Projekt

  • Ausgangsposition

    Unser Kunde stand vor der Aufgabe, eine Self-Service BI-Lösung zu entwickeln, die es den Mitarbeitern ermöglicht, datenbasierte Entscheidungen eigenständig und schnell zu treffen. Die größte Herausforderung war die bestehende, fragmentierte Systemlandschaft. Viele unterschiedliche Datenquellen, fehlende Konsistenz und eingeschränkte Möglichkeiten zur Datenanalyse führten dazu, dass Fachbereiche auf Unterstützung durch IT-Teams angewiesen waren – ein zeitaufwändiger und ineffizienter Prozess.

  • Unsere Lösung

    In enger Zusammenarbeit mit dem Kunden haben wir eine Lösung entwickelt, die nicht nur technische, sondern auch praktische Anforderungen der Mitarbeiter berücksichtigt. Unser Fokus lag darauf, eine benutzerfreundliche Plattform zu schaffen, die unkompliziert ist und jedem Fachbereich einen schnellen Zugang zu den benötigten Informationen bietet. Die Lösung besteht aus zwei zentralen Elementen: ETL-Prozesse: Daten aus unterschiedlichen Quellen werden automatisch gesammelt, aufbereitet und in einer zentralen Datenbasis zusammengeführt. Self-Service BI-Tool: Ein Dashboard, das intuitive Analysen und Berichte ermöglicht – so können die Fachbereiche eigenständig mit den Daten arbeiten, ohne auf die IT angewiesen zu sein. Die gesamte Plattform wurde schrittweise in die bestehende Cloud-Portallösung integriert, sodass die Mitarbeiter die neuen Funktionen nahtlos in ihren Alltag einbinden konnten.

    Schaugrafik, die zeigt wie die Landingzone funktioniert.

    ¹ Erweiterung der bestehenden Cloud-Portallösung um Fachservices zur einfachen Kombination und Auswertung von unterschiedlichen Quellsystemdaten

  • Fazit

    Mit der neuen Lösung haben wir nicht nur die Datenlandschaft des Kunden zentralisiert, sondern auch die Arbeit der Fachbereiche erheblich erleichtert. Die Teams können jetzt eigenständig Analysen durchführen, Berichte erstellen und datengetriebene Entscheidungen treffen – und das alles ohne tiefes technisches Vorwissen. Dank des schrittweisen Vorgehens hatten die Nutzer genügend Zeit, sich mit den neuen Tools vertraut zu machen. Die Plattform wurde außerdem so gestaltet, dass sie für zukünftige Erweiterungen vorbereitet ist, beispielsweise für die Integration zusätzlicher Datenquellen oder den Ausbau der bisherigen Lösung um erweiterte Analysemöglichkeiten in bspw. Azure Databricks. Dieses Projekt hat uns besonders viel Freude bereitet, weil wir miterleben konnten, wie unsere Lösung die tägliche Arbeit beim Kunden spürbar verbessert hat. Der enge Austausch mit den Fachbereichen und die schrittweise Einführung haben uns gezeigt, wie wichtig es ist, Technik und Nutzerbedürfnisse in Einklang zu bringen.

Quellen:

1 Schaugrafik, SkelTech GmbH, eigene Darstellung

Unser Tech-Stack

Bei diesem Projekt sind folgende Technologien zum Einsatz gekommen:

Logo Java
null
Logo PostgreSQL
Logo React
Logo Keycloak
Logo Azure
Logo Terraform
Logo Data Dog

Sie haben Fragen?

Sie haben noch Fragen oder möchten Ihre Anforderungen direkt mit einem unserer Experten besprechen? Kontaktieren Sie uns - wir freuen uns darauf, gemeinsam mit Ihnen die passende Lösung für Ihr Projekt zu finden!

Niklas Arft und David Horn-Pawar, Geschäftsführer bei SkelTech.

Niklas Arft & David Horn Pawar - Gründer und Geschäftsführer

Niklas Arft und David Horn-Pawar, Geschäftsführer bei SkelTech.

Niklas Arft & David Horn Pawar - Gründer und Geschäftsführer

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