Pharma use case background labware migration power bi and databricks

Labware Reporting Migration

Pharma-BI Transformation mit 22x Performance-Steigerung mit Power BI und Databricks

Wie DBI mit einem iterativen Ansatz und dem hauseigenen Agentic BI Tool ABIS im Reverse Engineering ein komplexes Labware Reporting System auf Power BI und Databricks migriert und dabei in kürzester Zeit die GxP Compliance erfüllt.

GxP compliant Migration auf Power BI und Databricks

Ladezeiten von 42s auf 1,9s reduziert (95% schneller)

Höhere Datenverknüpfung mehr Informationsdichte

CI/CD Deployment Pipelines mit GitHub & Jira

Ausgangslage, Problem & Lösung

Ausgangslage, Problem & Lösung

Migration Use Case

Die Herausforderung

Das internationale Pharmaunternehmen stand vor der komplexen Aufgabe, eine heterogene BI-Landschaft zu konsolidieren und gleichzeitig höchste Standards in Data Governance und Compliance zu erfüllen. Erfahren Sie mehr über unsere ABIS Lösung für Pharma-BI Migrationen.

Heterogene Datenquellen

Migration aus QlikView, Tableau und Labware-Systemen in eine einheitliche Power BI-Landschaft

Performance-Herausforderung

Reduzierung der Report-Ladezeiten von 42 Sekunden auf unter 2 Sekunden

Compliance-Anforderungen

Erfüllung strenger Pharma-Compliance und Validierungsvorgaben für GxP-konforme Reporting-Lösungen

Dokumentationslücken

Unzureichende Dokumentation im Vorprojekt erforderte umfassendes Reverse Engineering

Iterativer Ansatz

Die Lösung

Das ABIS Tool half uns, die Datenqualität und GxP Compliance im Projekt kontinuierlich zu messen, um schneller Fehler und Bugs zu identifizieren und Fehler im Betrieb zu vermeiden. Damit konnten wir das Projektziel 3 Monate früher als geplant erreichen. Mit Agentic BI und unserer Expertise in der Power BI Reporting Migration für Pharma-Unternehmen haben wir eine zukunftsfähige Reporting-Lösung mit Power BI und Databricks entwickelt.

Was gab uns Geschwindigkeit im Projekt?

  • Gemeinsame Zusammenarbeit und einfache Kommunikation auf gleicher Wellenlänge
  • KI-gestütztes ABIS-Tool für kontinuierliche Datenqualitätsmessung
  • Regelmäßige Abstimmungen (2x wöchentlich) für kontinuierlichen Fortschritt
  • Schnelle Implementierung von Änderungen und sehr kurze Reaktionszeiten
  • Verständliche Erklärung komplexer Sachverhalte und lösungsorientierte Zusammenarbeit
  • Starke Vorarbeit und frühzeitige Abstimmung der Referenzberichte mit den Nutzern
  • Umfassende technische Plattformdokumentation und bewährte Design-Templates
  • Schnell aufgesetzte Git-Architektur und etablierte CI/CD-Prozesse

Was hat uns insgesamt bestärkt?

  • Flexible Teamstruktur und schnelles Onboarding bei Personalwechseln
  • Starkes Commitment und hohe Motivation aller Projektbeteiligten
  • Umfassendes Expertenwissen in Datenmodellierung, Version Control und DataOps
  • Wiederverwendbare Dokumentation als Basis für weitere Projekte
  • Starker Rückhalt und Unterstützung von Stakeholdern und Business Ownern
  • Angenehmes Arbeitsklima mit gegenseitigem Vertrauen und Respekt

Welche Stolpersteine gab es die uns bremsten?

  • Unvorhersehbare Änderungen und Anpassungen während der Projektlaufzeit
  • Compliance-Anforderungen und komplexe IT-Setup-Prozesse
  • Wissenslücken bei Nutzern bezüglich Version Control und technischer Tools
  • Downtimes in den Datenplattformen zu kritischen Zeitpunkten während der Testung
  • Unklare Meilensteine und wechselnde Projektprioritäten
  • Fehlende Systemdokumentation des Vorsystems
  • Erstes Validierungsprojekt für das Team mit erhöhten Anforderungen
  • Spätes Einbinden der Nutzeranforderungen und sehr wenig Vorgaben seitens Kunde

Welche Themen hätten wir vermeiden können?

  • Verzögerte Schulungen und Training-Overdues
  • Versionskonflikte durch überschriebene Änderungen zu Projektbeginn
  • Unklare Performance-Anforderungen und fehlende vorab definierte Nutzertests
  • Ungeklärte CI/CD-Rechtevergabe und fehlende Urlaubsvertretungen
  • Fehlende klare Struktur bei der iterativen Datenmodellierung
Projektergebnisse

Projekt Rückblick im Detail

Mai 2025

Projektstart & Anforderungsaufnahme

Kickoff des Labware Migration Projekts mit IST-Analyse und Identifikation kritischer Reports und Datenquellen

Team
K
Karl
Product Owner
D
Dominik
Business Analyst
David, Senior BI Consultant (DBI)
David
Senior BI Consultant (DBI)
  • Bestandsaufnahme der bestehenden Reports
  • Identifikation von kritischen Datenquellen
  • Definition der Migrationsstrategie
Juni 2025

Neues Report-Design & Performance-Analyse

Entwicklung eines modularen Power BI Report Designs basierend auf einem zentralen JSON Theme. Das neue Design wurde auf alle bestehenden Reports angewendet, um ein einheitliches Look & Feel sicherzustellen. Parallel erfolgte eine Performance-Analyse paginierter Berichte mit direkter SQL-Anbindung, um Ladezeiten und Query-Effizienz zu optimieren.

Team
K
Karl
Product Owner
D
Dominik
Business Analyst
David, Senior BI Consultant (DBI)
David
Senior BI Consultant (DBI)
  • Aufbau eines modularen Power BI JSON Themes für konsistentes Corporate Design
  • Rollout des neuen Designs auf alle bestehenden Reports
  • Optimierung der Reportstruktur für bessere Wiederverwendbarkeit
  • Analyse der Performance von paginierten Berichten mit nativen SQL-Abfragen
  • Identifikation von Engpässen und Verbesserung der Query-Ausführungszeiten
Juli 2025

Setup von CI/CD & Wissensaufbau

Einrichtung der Entwicklungs- und Versionskontrollumgebung mit GitHub, Jira und Databricks. Einführung standardisierter Branching-Strategien (CI/CD) und Schulung der Analysten im Umgang mit modernen DevOps-Prozessen. Aufbau einer nachhaltigen Wissensbasis im Confluence.

Team
David, Senior BI Consultant (DBI)
David
Senior BI Consultant (DBI)
D
Dominik
Business Analyst
Carl, Data Engineer (DBI)
Carl
Data Engineer (DBI)
  • Aufsetzen und Synchronisierung von GitHub, Jira und Databricks
  • Schulung der Analysten zu Git-Grundlagen und Branching-Strategien
  • Einführung von CI/CD-Workflows für die BI-Entwicklung
  • Dokumentation aller Prozesse und Best Practices im Confluence
  • Ablage sämtlicher Projekt-Assets in GitHub zur Nachvollziehbarkeit und Versionierung
August 2025

Reverse Engineering & Datenmodellierung

Umfassendes Reverse Engineering der zu migrierenden Reports und Rekonstruktion der Datenbasis aufgrund fehlender Dokumentation. Technische Datenmodellierung der Labware Daten und Entwicklung der neuen Power BI Architektur

Team
Carl, Data Engineer (DBI)
Carl
Data Engineer (DBI)
David, Senior BI Consultant (DBI)
David
Senior BI Consultant (DBI)
  • Entwurf der neuen Datenarchitektur
  • Definition von Data Governance Prozessen
  • Technische Datenmodellierung der Labware Daten
August - September 2025

Entwicklung & Migration

Umsetzung der Migration mit kontinuierlichem Testing und Optimierung. Power BI und Paginated Reports auf neues DDM umgestellt. Wöchentliche Sprints mit Montag-Reviews und Freitags-Checkins

Team
Carl, Data Engineer (DBI)
Carl
Data Engineer (DBI)
David, Senior BI Consultant (DBI)
David
Senior BI Consultant (DBI)
D
Dominik
Business Analyst
  • Power BI und Paginated Reports auf neues DDM umgestellt
  • Performance Optimierungen und How-To Dokumentation im Confluence Wiki
Oktober 2025

Testing & Validierung

Umfassende Tests und Validierung der migrierten Lösung. Ableitung von erweitertem Regelwerk zur Vorbereitung der Compliance Prüfungen. Performance-Optimierungen und How-To Dokumentation im Confluence Wiki

Team
Carl, Data Engineer (DBI)
Carl
Data Engineer (DBI)
D
Dominik
Business Analyst
  • User Acceptance Testing mit Endnutzern
  • Validierung der Datenqualität
  • Compliance-Audit erfolgreich abgeschlossen
  • Ableitung von erweitertem Regelwerk zur Vorbereitung der Compliance Prüfungen
Oktober 2025

Go-Live & Support

Erfolgreicher Go-Live mit kontinuierlichem Support und Monitoring. Projekt 3 Monate schneller abgeschlossen als geplant (6 Monate statt 9 Monate). Kontinuierliches Monitoring mit ABIS

Team
David, Senior BI Consultant (DBI)
David
Senior BI Consultant (DBI)
K
Karl
Product Owner
Carl, Data Engineer (DBI)
Carl
Data Engineer (DBI)
D
Dominik
Business Analyst
  • Erfolgreicher Go-Live ohne kritische Incidents
  • Einrichtung von 24/7 Support
  • Kontinuierliches Monitoring mit ABIS
  • Projektdauer in Monaten: 6 (geplant 9) -> 3 Monate schneller
  • Budget in Stunden: 840 (geplant 780) -> +60 Stunden mehr
Performance & Impact

Ergebnisse & Erfolge

22x
Schneller

Report-Ladezeiten von 42 Sekunden auf 1,9 Sekunden reduziert

-95%
Ladezeit-Reduktion

Signifikante Verbesserung der Performance und Benutzererfahrung

1.724
Datenverknüpfungen

Verdoppelung der Datenverknüpfung (von 990 auf 1.724)

+3
Monate schneller

Projektabschluss in 6 Monaten statt geplanter 9 Monate

100%
Compliance

Vollständige Erfüllung aller Pharma-Compliance-Anforderungen

CI/CD
Automatisierung

Aufbau von CI/CD-Prozessen mit GitHub und Jira zur Qualitätssicherung

Projektergebnisse: Labware Reporting Migration mit Power BI

Technische Datenmodellierung mit Databricks und Dashboards migriert

Performance-Optimierungen mit How-To Dokumentation im Confluence Wiki

CI/CD-Prozesse mit GitHub und Jira erfolgreich implementiert und etabliert

Regelwerk für Entwickler zur GxP Compliance Prüfungen (Audit) abgeleitet

Ideal Customer Profile (ICP)

Ideal Customer Profile (ICP)

Diese Labware Reporting Migration und Pharma-BI Transformation ist ideal für Unternehmen mit ähnlichen Herausforderungen und Anforderungen.
Die Zusammenarbeit mit DBI Analytics war außerordentlich professionell. Dank ABIS und der Expertise im Bereich Power BI Migration für Pharma konnten wir unsere Labware BI-Landschaft erfolgreich transformieren. Die 22x Performance-Steigerung und die erfolgreiche Projektbeschleunigung übertrafen unsere Erwartungen.
Digital Delivery & Technology Team
Business Intelligence & Data Analytics
Jetzt starten


Erfahren Sie, wie ABIS und unsere Expertise auch Ihr Pharma-Unternehmen bei der Transformation Ihrer BI-Landschaft unterstützen können.