SAP zu Power BI Migration für globales Finance Budget & Forecast Reporting
Strategische Partnerschaft: Ganzheitliches Reporting für globale R&D Projekte
Diese Erfolgsgeschichte zeigt, wie DBI Analytics für einen global agierenden Energietechnik-Konzern – konkret den Grid Technology (GT) Bereich – ein cloudbasiertes R&D Finance Reporting auf Snowflake und Power BI aufgebaut hat. Von verteilten Datenquellen (SAP S/4HANA, Excel, Adaptive Work) zur zentralen Single Source of Truth: 98 % Datenqualität, 84 % weniger manueller Aufwand und bis zu 60 % Zeiteinsparung dank ABIS Agentic BI.
98 % Datenqualität & auditierbare Reportingstrukturen
84 % weniger manueller Aufwand durch Alteryx ETL
Tagesaktuelle Budget-, Forecast- & Actuals-Daten
Bis zu 60 % Zeiteinsparung mit ABIS Agentic BI
Auf einen Blick: SAP zu Power BI Migration für R&D Finance
Auf einen Blick: SAP zu Power BI Migration für R&D Finance
Die Herausforderung
- Heterogene Systeme erschwerten ein einheitliches und automatisiertes Projektreporting
- KPI-Auswertungen mussten manuell aus SAP, Excel und Adaptive Work konsolidiert werden
- Finanzdaten standen nur monatlich oder quartalsweise zur Verfügung
- Fehlende Standards und undokumentierte Prozesse führten zu Datenfehlern
- Strategische Entscheidungen erforderten hohen manuellen Beschaffungsaufwand
Die Aufgabe
- Datenmodellierung in Snowflake aus SAP S/4HANA, Excel und Adaptive Work
- Aufbau eines zentralen, revisionssicheren R&D Reportings für GT
- Erstellung interaktiver Power BI Dashboards mit Row-Level Security
- Automatisierung manueller Schnittstellen mit Alteryx ETL
- Einführung KI-gestützter Data Governance via ABIS
- Lineage-Analysen für transparente Datenflüsse und Compliance
Das Ergebnis(Single Source of Truth)
- Vollautomatisiertes R&D Reporting über die gesamte Datenstrecke
- Minimierte Fehlerquote und nachhaltig hohe Datenqualität (98 %)
- Tagesaktuelle Sicht auf Soll-, Ist- und geplante Kosten
- Schneller Zugriff auf Projektdaten für Controller & Bereichsleiter
- Korrelierte Werte aus unterschiedlichen Quellsystemen erkennbar
- ABIS automatisiert 15 % der Entwicklung – Konzeption, DAX, Tests, Doku
- Bis zu 60 % Zeiteinsparung für Power BI Dashboards
Ausgangslage
Ausgangslage: Komplexität durch Fragmentierung
Das Finance & Controlling Team der Grid Technology (GT) stand vor der Herausforderung, ein zentrales und revisionssicheres Reporting aufzubauen, das Daten bereitstellt, die von unterschiedlichen Abteilungen und Bereichen für Auswertungen genutzt werden können. Zuvor wurden die Daten aus verschiedenen Systemen manuell in Excel konsolidiert und ausgewertet. Fehlende Standards und undokumentierte Prozesse wirkten sich negativ auf die Datenqualität aus und führten zu Fehlern. Zudem standen Finanzinformationen nur mit monatlicher oder quartalsweiser Verzögerung zur Verfügung. Aufgrund einer fehlenden zentralen Datenbasis erforderten strategische Entscheidungen einen hohen Aufwand, relevante Informationen zu beschaffen und auszuwerten.
Excel- & SAP-Abhängigkeit
Manuelle Konsolidierung von SAP-, Excel- und Adaptive-Work-Daten in fragmentierten Sheets, hoher Pflegeaufwand und hohe Fehleranfälligkeit im R&D Reporting.
Verteilte Datenquellen
SAP S/4HANA, OnePM, Adaptive Work, NetworkShares und interne Systeme ohne gemeinsame semantische Schicht oder Lineage.
Datenqualität & Governance
Händisches Data Engineering ohne Dokumentation oder Standardisierung – schlechte Datenqualität ohne KPI-Vertrauen für Management und Controlling.
Globale R&D-Steuerung
Internationale R&D-Standorte mit unterschiedlichen Strukturen, Kostenstellen und Reporting-Bedürfnissen – keine einheitliche Sicht auf das Projektportfolio.
Modulare Architektur
Die Lösung: Modulare Architektur für verbesserte Datenqualität
Der Aufbau eines multidimensionalen Datenmodells in Snowflake ermöglicht Controllern und Bereichsleitern einen schnellen Zugriff auf alle aktuellen Projektdaten. Manuelle Schnittstellen wurden durch ETL-Tools (Alteryx) automatisiert. Mit Hilfe des eigenentwickelten ABIS-Agenten wurde eine KI-gestützte Data Governance implementiert und Datenflüsse transparent und nachvollziehbar gemacht. Auf Basis der Datenbank wurden Power BI Dashboards erstellt, die unterschiedliche Möglichkeiten zur Analyse bieten und Werte aus verschiedenen Quellsystemen in Korrelation setzen. Dank integrierter Lineage-Analysen können Anpassungen am Datenmodell schnell bewertet und flexibel im laufenden Betrieb umgesetzt werden.
Was gab uns Geschwindigkeit in der SAP zu Power BI Migration?
- Fast Feature Development mit schneller Konzept- und Drafterstellung in Power BI
- Effiziente Arbeitsweise Alteryx → Snowflake mit semi-automatisierten Übersetzungen durch ABIS KI-Agent
- Hohes gegenseitiges Verständnis – Hand-in-Hand-Arbeit mit dem GT R&D Team
- One Language: Exakte Bedarfserkennung, Ideeneinbringung und transparenter Umgang
- Expertise, Deutschsprachigkeit & Kompetenz der zentralen Ansprechperson beim Kunden
- Single Truth Principle konsequent in Snowflake umgesetzt
Was hat uns als Power BI & Snowflake Partner bestärkt?
- Schnelles Onboarding neuer Teammitglieder zur Unterstützung des Product Leads
- Change Mindset: proaktives Nachbohren bei Fachabteilungen für bessere Anforderungen
- Hands-On Mentality: alles ist möglich
- Praktische Deployment Pipeline nach Snowflake mit Git
- Citizen Development Mindset beim Kunden professionell unterstützt
Welche Stolpersteine bremsten die R&D Reporting Migration?
- Volatilität und Vielschichtigkeit von Anforderungen verschiedener Abteilungen
- Organisationsänderungen während der Projektlaufzeit
- Performance-Probleme mit Views – gelöst durch Materialized Views und intelligente Update-Jobs
- Schnelle Feature-Entwicklung führte kurzfristig zu kleineren Missverständnissen
- Fuzzy Vision: zeitweise unklare Zielrichtung für das zukünftige Gesamtsystem
Welche Themen hätten wir in der Power BI Migration vermeiden können?
- Go-Live-Phase war zu früh – Nutzer mussten manuelle Einträge nacharbeiten
- Unklare Vision der finalen Reporting-Struktur früher klären
- Viele Artefakte & Alteryx-Flow-Versionen führten gelegentlich zu Verwirrung
- Versions-Chaos in Alteryx durch definierte Clean-Up-Prozesse vermeiden
- Bug-Fixes durch zusätzliche Mini-QA-Schritte bei Fast-Feature-Entwicklung reduzieren
Innovativer Sparringpartner
Innovativer Sparringpartner für Agentic BI im Enterprise R&D Reporting
Was ist Agentic BI? Agentic BI bezeichnet den Einsatz autonomer KI-Agenten, die Aufgaben in der BI-Entwicklung selbstständig ausführen – von Datenmodellierung über DAX/SQL-Code bis zu Tests und Dokumentation. In diesem Projekt verwendet das DBI Analytics Team den ABIS KI-Agenten, um komplexe und heterogene Daten zu strukturieren. Mehr dazu unter Managed Agentic BI Service und im Power BI MCP Server, der hier zum Einsatz kommt.
15 %
Entwicklungsanteil
ABIS KI-Agenten übernehmen Konzeption, Code-Generierung, Datenmodellierung, Qualitätsprüfung, Performance-Analysen, Dokumentation und Bug-Identifikation.
60 %
Zeiteinsparung
Der Managed Agentic BI Ansatz reduziert die Entwicklungszeit für Power BI Dashboards um bis zu 60 %.
100 %
Compliance-Audits
Audits und klare Regelwerke werden systematisch und automatisiert für Compliance abgeleitet.
- Agilere Unterstützung in komplexen Datenumgebungen
- Schnellere Iterationen für Dashboards und Datenmodelle
- Höherer Nutzen und gesteigerte Datenqualität für GT R&D
- Strukturierung heterogener Datenquellen mit KI-Workflows
Projekthighlights
Projekt Rückblick: 12 Monate SAP zu Power BI Migration
Performance & Impact
Ergebnisse der SAP zu Power BI Migration
98%
Datenqualität
Auditierbare, automatisierte Reportingstrukturen mit ABIS-Compliance-Checks statt manueller Excel-Verarbeitung
84%
Weniger manueller Aufwand
Alteryx ETL & Snowflake automatisieren das gesamte R&D Data Engineering
60%
Zeiteinsparung
Managed Agentic BI mit ABIS reduziert die Entwicklungszeit für Power BI Dashboards
1
Single Source of Truth
Zentrales Snowflake-Datamart für alle R&D-Finanzdaten des GT-Bereichs
Projektergebnisse: SAP, Snowflake & Power BI
Aufbau eines globalen R&D Datamarts in Snowflake
ETL-Automatisierung mit Alteryx aus SAP, Excel und Adaptive Work
Multidimensionale Datenmodellierung für Budget, Forecast & Actuals
Enterprise Power BI Dashboard mit Row-Level Security
Tagesaktuelle Finanzdaten für Management & Controlling
Automatisierte Data Lineage für Compliance & Auditierbarkeit
KI-gestützte Data Governance via ABIS Agentic BI Service
Ideal für Ihr Unternehmen
Ideal Customer Profile (ICP)
Ideal für Unternehmen mit globalen R&D-Strukturen, komplexen SAP-Finanzdaten und hohen Anforderungen an Transparenz, Compliance und Steuerbarkeit.
Mit der umgesetzten Lösung kann auf eine Vielzahl an aktuellen Projektdaten zugegriffen werden. Dies ermöglicht es uns, Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen miteinander in Verbindung zu setzen und über diese ein ganzheitliches Projekt-Reporting aufzusetzen.
Leitung Data Governance & Lizenzgeschäft
Projektverantwortlicher GT R&D
Globaler Energietechnik-Konzern, Deutschland
Häufige Fragen
Häufige Fragen zur SAP zu Power BI Migration
Direkte Antworten aus dem Enterprise R&D Reporting Projekt
Direkte, faktenbasierte Antworten zu SAP-Migration, Snowflake-Datamarts und Agentic BI im Enterprise-Umfeld – aus der Praxis eines globalen R&D Reporting Projekts.
Wie lange dauert eine SAP zu Power BI Migration im Enterprise-Umfeld?
Eine vollständige SAP zu Power BI Migration dauert typisch 9 bis 14 Monate. In diesem Enterprise R&D Reporting Projekt wurden 12 Monate vom Kickoff bis zum globalen Rollout benötigt – inklusive Snowflake-Datamart, Alteryx ETL-Automatisierung, Power BI Dashboarding und ABIS Data Governance. Mit unserem Managed Agentic BI Service lässt sich die Projektdauer je nach Komplexität um bis zu 30 % verkürzen.
Welche Vorteile hat Snowflake gegenüber SAP BW oder Excel-Reporting?
Snowflake ist eine cloudnative Data-Platform, die SAP-, Excel- und Adaptive-Work-Daten in einer Single Source of Truth vereint. Im Vergleich zu klassischen SAP-BW- oder Excel-Reportings ergeben sich Vorteile in Performance (Materialized Views, automatische Skalierung), Governance (Lineage, Row-Level Security) und Kosten (Pay-per-Use, kein Hardware-Lock-in).
Was kostet ein Power BI Dashboard für globales R&D Finance Reporting?
Enterprise Power BI Reportings auf Snowflake-Basis liegen typischerweise im sechsstelligen Bereich pro Jahr – abhängig von Datenquellen, Standorten und Governance-Anforderungen. Der Mehrwert entsteht durch vermiedene Excel-Aufwände (84 % weniger manueller Aufwand), schnellere Entscheidungen (tagesaktuell statt monatlich) und unseren Managed Agentic BI Service, der die Entwicklungszeit um bis zu 60 % reduziert.
Welche Rolle spielt der ABIS KI-Agent in der Power BI Migration?
Der ABIS KI-Agent automatisiert rund 15 % der Entwicklungsaufgaben. Dazu gehören Konzeption, Code-Generierung (DAX, SQL, M-Query), Datenmodellierung, Qualitätsprüfung, Performance-Analysen, Dokumentation und Bug-Identifikation. Audits und Compliance-Regelwerke werden systematisch automatisiert abgeleitet. Mehr dazu auf der Seite zum Power BI MCP Server.
Wie wird Datenqualität im automatisierten R&D Reporting sichergestellt?
Datenqualität von 98 % wird über vier Ebenen sichergestellt: 1. Single Truth Principle in Snowflake mit zentraler Stammdatenpflege. 2. Automatisierte Alteryx ETL-Strecken statt manueller Excel-Prozesse. 3. ABIS-basierte Test- und Lineage-Audits, die kontinuierlich Abweichungen erkennen. 4. Materialized Views für Performance und Konsistenz – bei gleichzeitig auditierbaren Reportingstrukturen.
Eignet sich diese SAP zu Power BI Architektur auch für andere Branchen?
Ja – die modulare Architektur aus Snowflake, Alteryx, Power BI und ABIS Data Governance eignet sich für alle datenintensiven Branchen. Energy & Energietechnik, Technology, Automotive, Industrial Engineering, Pharma und Life Sciences profitieren gleichermaßen. Sehen Sie weitere Erfolgsgeschichten oder unseren Managed Agentic Power BI Service.
Was ist Agentic BI und warum ist es relevant für Enterprise Reporting?
Agentic BI ist der Einsatz autonomer KI-Agenten in der BI-Entwicklung. Agenten wie ABIS übernehmen Datenmodellierung, DAX/SQL-Code, Tests, Lineage und Dokumentation selbstständig. Im Enterprise-Reporting reduziert das die Entwicklungszeit um bis zu 60 %, beschleunigt Iterationen und steigert die Datenqualität – bei gleichzeitig auditierbaren Compliance-Strukturen.
Wie funktioniert die strategische Partnerschaft mit DBI Analytics?
DBI Analytics agiert als strategischer BI-Partner – nicht nur in der technischen Umsetzung, sondern auch in der Architektur und bei strategischen Entscheidungen. Im hier beschriebenen R&D Reporting Projekt wurde DBI vorletztes Jahr eingebunden, um das R&D Reporting zu vereinheitlichen und in eine zentral verwaltete Snowflake-Lösung zu überführen. Wir verbinden nutzerfreundliche Dashboard-Designs, skalierbare Data Pipelines und unseren AI-Service ABIS.
Ihr Projekt
Bereit für Ihre SAP zu Power BI Migration?
Erfahren Sie, wie ABIS und unsere Expertise auch Ihr Enterprise-Unternehmen bei der Transformation der R&D Reporting-Landschaft unterstützen können – von Snowflake-Datamart über Alteryx ETL bis zum Power BI Dashboard mit KI-gestützter Data Governance.
- Erfahrene Power BI & Snowflake Experten für Enterprise R&D
- KI-gestützte Data Governance mit ABIS
- Bis zu 60 % Zeiteinsparung durch Managed Agentic BI