Datenplattform-Entscheidung mit Methode: Zukunftssichere BI-Strategie durch Service Design Thinking

Wie ein Industrieunternehmen mithilfe eines Service Design Thinking-Workshops die Grundlage für eine klare Datenplattform-Entscheidung schuf – und damit den Weg zu einer zukunftssicheren Business-Intelligence-Strategie ebnete.

Kunde

Kundennutzen

Fundierte Entscheidungsgrundlage für die Datenplattform-Strategie
Klare Kosten- und Lizenztransparenz für Qlik vs. Microsoft Fabric
Reduktion redundanter Systeme und Prozesse durch Governance-Framework
Zukunftssichere Roadmap für die Einführung einer zentralen BI- und Datenplattform

Technologie Stack

„Durch den strukturierten Ansatz konnten wir erstmals alle Bedarfe der Fachbereiche bündeln und haben nun eine fundierte Grundlage für unsere Datenplattform-Entscheidung.“

Geschäftsleitung

Herausforderungen des Kunden

Das Unternehmen stand vor einer entscheidenden Weichenstellung: Soll die bestehende Qlik-Umgebung modernisiert oder auf Microsoft Fabric umgestellt werden? Unterschiedliche Fachbereiche nutzten parallel verschiedene BI-Tools, Datenquellen und Berechtigungssysteme. Das führte zu hohen Lizenzkosten, inkonsistenten Prozessen und erschwerter Daten-Governance. Ziel war es, mithilfe eines strukturierten Ansatzes eine faktenbasierte und neutrale Datenplattform-Entscheidung vorzubereiten – mit Blick auf Kosten, Integrationsfähigkeit, Governance und Zukunftssicherheit.

Unser Vorgehen

Im Rahmen eines mehrtägigen Service Design Thinking-Workshops wurden Fachbereiche, IT und Management eingebunden, um Bedarfe, Pain Points und Szenarien systematisch zu analysieren.

Stakeholder-Analyse

Zu Beginn wurden die beteiligten Rollen systematisch erfasst. In einer Stakeholder-Matrix wurden Verantwortlichkeiten, Interessen und Schnittstellen sichtbar gemacht. So konnte sichergestellt werden, dass alle Perspektiven – von den Fachbereichen bis zum Management – in den weiteren Prozess einflossen.

Ist-Analyse und Modellierung der Systemlandschaft

Im nächsten Schritt wurde die bestehende BI- und Datenarchitektur detailliert aufgenommen. Datenquellen, Integrationen und Workflows wurden visualisiert und gemeinsam bewertet. Dadurch ließen sich Schwachstellen wie redundante Systeme, Performance-Bottlenecks oder unzureichende Schnittstellen frühzeitig identifizieren. Parallel wurden die Anforderungen der Fachbereiche in Soll-Szenarien überführt und Pain Points klar herausgearbeitet.

Entwicklung eines Governance-Frameworks

Auf Basis dieser Analyse wurde ein Governance-Modell entwickelt, das Rollen, Entscheidungsprozesse und Verantwortlichkeiten eindeutig festlegt. Mithilfe einer RACI-Matrix konnten Zuständigkeiten transparent abgebildet werden. Damit entstand eine klare Grundlage, um Datenmanagement, Berechtigungen und künftige Entwicklungen effizient zu steuern.

Bewertung der Technologie-Optionen

Ein Schwerpunkt lag auf dem Vergleich der möglichen Plattformen. Die Optionen Qlik, Microsoft Fabric sowie hybride Szenarien wurden anhand von Kriterien wie Lizenzkosten, Skalierbarkeit, Integrationsfähigkeit und erwarteter Wachstumsperspektiven untersucht. Durch diese strukturierte Bewertung konnten Chancen und Risiken der Alternativen nachvollziehbar gegenübergestellt werden.

Handlungsempfehlung und Roadmap

Abschließend wurden die Ergebnisse konsolidiert und in einer Entscheidungsvorlage für das Management aufbereitet. Diese beinhaltete konkrete Handlungsempfehlungen, eine transparente Lizenz- und Kostenstrategie sowie eine Roadmap mit Vorschlägen für Pilotprojekte und Proof-of-Concepts. So erhielt die Unternehmensleitung eine belastbare Entscheidungsgrundlage für die künftige BI- und Datenplattform-Strategie.