Data-Driven Clarity for Global R&D Finance
Globale Transparenz für R&D-Budgets, Forecasts & Actuals
99% Datenqualität & auditierbare Reportingstrukturen
Automatisierte Datenbeschaffung (80% Zeiteinsparung)
Tagesaktuelle Budget- & Actuals-Daten
Globale Steuerbarkeit durch Power BI
Ausgangslage, Problem & Lösung
Ausgangslage
- Weltweit verteilte Datenquellen in SAP, OnePM und internen Systemen
- Finanzdaten mussten manuell aus Excel konsolidiert werden
- Inline-Berechnungen und fehlende Standardisierung
- Undokumentierte Data Engineering Prozesse
- Sehr geringe Datenaktualität (monatlich bis quartalsweise)
Problem
- Hohe Fehleranfälligkeit durch manuelle Excel-Prozesse
- Keine zentrale Datenbasis für R&D-Budgets und Actuals
- Mangelnde Transparenz für Management und Controlling
- Fehlende Dokumentation und geringe Data Governance
- Komplexe globale Datenstrukturen ohne automatisierte ETL-Strecken
Lösung(modulare Architektur)
- Aufbau eines Cloud Datamarts in Snowflake
- Automatisierung aller ETL-Prozesse mit Alteryx
- Semantisches Power BI Model für Budget, Forecast & Actuals
- Development eines globalen R&D Dashboards
- Dokumentation über Miro & ABIS
- Einführung eines unternehmensweiten Data Governance Frameworks
Die Herausforderung
Excel-Abhängigkeit
Fragmentierte Sheets, manuelle Berechnungen und hohe Fehleranfälligkeit
Verteilte Datenquellen
SAP S4/HANA, OnePM, NetworkShares und interne Systeme
Datenqualität
Händisches Data Engineering ohne Dokumentation oder Standardisierung
Globaler Kontext
Unterschiedliche Regionen, Strukturen und Reporting-Bedürfnisse
Die Lösung
Was gab uns Geschwindigkeit?
- Fast Feature Development mit schneller Konzept- und Drafterstellung
- Effiziente Arbeitsweise Alteryx → Snowflake mit semi-automatisierten Übersetzungen durch ABIS KI-Agent
- Hohes gegenseitiges Verständnis – Arbeiten Hand in Hand
- One Language: Exakte Bedarfserkennung, Ideeneinbringung und konstruktiver, transparenter Umgang
- Expertise, Deutschsprachigkeit & Kompetenz der zentralen Ansprechperson beim Kunden
- Single Truth Principle konsequent in der Datenbank umgesetzt
Was hat uns insgesamt bestärkt?
- Schnelles Onboarding neuer Teammitglieder zur Unterstützung des Product Leads bei Überlastung
- 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 gab es, die uns bremsten?
- 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 konnte kurzfristig zu kleineren Missverständnissen führen
- Fuzzy Vision: unklare Zielrichtung für das zukünftige Gesamtsystem
Welche Themen hätten wir vermeiden können?
- Go-Live-Phase war zu früh und nicht sorgfältig getestet, sodass Nutzer manuelle Einträge nacharbeiten mussten
- 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
Ergebnisse
Automatisiertes Data Engineering statt manueller Excel-Verarbeitung
Reportingzyklen mit Power BI von Wochen auf einen Tag reduziert
Pro Dokumentation und Updates mit ABIS Agents gespart
Ein zentrales Dashboard für alle R&D-Finanzdaten
Projektergebnisse
Aufbau eines globalen R&D Datamarts
ETL-Automatisierung mit Alteryx
Datenmodellierung in Snowflake
Enterprise Power BI Dashboard
Tagesaktuelle Finanzdaten für Management & Controlling
Automatisierte Data Lineage für Compliance & Auditierbarkeit
Ideal
Customer Profile (ICP)
Ideal für Unternehmen mit globalen R&D-Strukturen, komplexen Finanzdaten und hohen Anforderungen an Transparenz und Steuerbarkeit.
Das neue R&D-Dashboard bietet uns eine Klarheit, die wir zuvor nicht hatten. Entscheidungszyklen sind heute viermal schneller und wir arbeiten mit einer einzigen, validierten Datenquelle.
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