Integration von CAQ-, PPS- und PMT-Daten ins Data Warehouse

Durch die nahtlose Anbindung operativer Systeme sorgt jovoco für konsistente Datenmodelle, verlässliche KPIs und effiziente BI-Prozesse.

Kunde

Kundennutzen

Technologie Stack

"Die Zusammenarbeit mit jovoco war ein voller Erfolg! Durch die professionelle und zielgerichtete Unterstützung wurde das Data Warehouse unseres Kunden mit einer leistungsstarken und flexiblen Lösung ausgestattet, die nun aktuelle Analysen und detaillierte Berichterstattung ermöglicht. jovoco hat das Datenmanagement und Reporting auf ein neues Level gehoben."

Marcel Dietz

Senior Solution Architect & Teamlead IT Solutions, Novazoon GmbH

Herausforderungen des Kunden

Das Kundenmanagement der Novazoon GmbH benötigte Kennzahlen / Key Performance Indicators (KPI), die systemübergreifend konsistent und zentral auswertbar sind. Dazu sollten mehrere Quellsysteme in das Data Warehouse integriert, die Daten veredelt und modelliert werden, um eines einheitliches und systemübergreifendes Reporting zu nutzen. Die Unternehmensbereiche und einzubindenden Systeme waren das Qualitätsmanagement mit dem Computer-Aided Quality Assurance System (CAQ), die Produktionsplanung mit dem Production Planning System (PPS) und Controlling und Project Management Office mit dem Project Management Tool (PMT).

Unser Vorgehen

Die tiefe Integration der Power Platform mit SharePoint erlaubt den einfachen und strukturierten Zugriff auf Daten im SharePoint. Durch einen Custom Connector werden die für das mobile Layout aufgearbeitete Daten an das Social Intranet weitergereicht. Durch die Miteinbeziehung von Power BI gelang es auch komplexe SharePoint Funktionalitäten wie die Verlinkung von Seiten (inklusive Berechtigungsmanagement, z.B. Blacklisten von Links), vollständig innerhalb des Social Intranets darzustellen. So müssen die Mitarbeiter die App gar nicht mehr verlassen.

Anforderungserhebung und Analyse

Zu Beginn des Projekts wurde eine detaillierte fachliche und technische Analyse der Anforderungen durchgeführt. Dabei wurden die Metrik-Definitionen konkretisiert und die relevanten Datenquellen identifiziert. Workshops mit dem Projektteam haben geholfen, die Ziele festzulegen und notwendige Prozessanpassungen in der Datenpflege der operativen Systeme zu definieren.

Integration der CAQ-, PPS- und PMT-Daten

Die Integration der Daten aus den verschiedenen Systemen erfolgte durch SQL-Skripte und OData-Interfaces, die die Daten in das Data Warehouse überführten. Die CAQ-Daten wurden dabei aus einer MS SQL Server-Datenbank, die PMT-Daten über OData-Interfaces und die PPS-Daten mittels ODBC-Anbindung in das Data Warehouse integriert.

Datenmodellierung und ETL

Die Daten wurden in den verschiedenen Stages des Data Warehouses harmonisiert und optimiert. Die Datenmodellierung erfolgte im Data Vault Design, um eine zukunftssichere Lösung zu gewährleisten. ETL-Transformationen wurden durch T-SQL durchgeführt, und die Daten wurden für das Reporting in Data Mart Views und SSAS bereitgestellt.

Testing und Optimierung

Vor dem finalen Rollout wurde eine Testphase durchgeführt, um höchste Qualität und Benutzerfreundlichkeit zu gewährleisten. Neben der Funktionalität zählten dazu Verfügbarkeits- und Performanzkriterien. Basierend auf dem Feedback wurden Optimierungen vorgenommen. Die Übergabe erfolgte mittels Schulungen und mit Schulungsunterlagen an die BI-, Support-, und DWH-Teams.