Schnellere Berichterstattung, tiefere Einblicke durch Migration zu Microsoft Fabric

Der Kunde ist ein Technologie-Dienstleistungsunternehmen für Unternehmen und führende Regierungsbehörden weltweit. Durch seine Lösungen können Unternehmen effektiv zusammenarbeiten und das Wachstum fördern.

Herausforderung

Der Kunde stand vor großen Herausforderungen in Bezug auf seine Finanzberichterstattung und Datenverwaltungsfunktionen. Die Organisation verließ sich bei der Finanzberichterstattung auf eine Azure-Infrastruktur eines Drittanbieters, während Dynamics auf einer separaten Azure-Instanz ausgeführt wurde, was zu langsamen Berichtsgeschwindigkeiten führte.

Komplexe Power BI-Berichte belasteten die Leistung aufgrund des Fehlens einer einheitlichen Datenplattform zusätzlich. Darüber hinaus fehlte dem Unternehmen eine skalierbare Lösung für Datenwissenschaft und prädiktive Modellierung, was es schwierig machte, aus historischen Daten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Lösung

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, hat unser Team die Plattform des Unternehmens auf Microsoft Fabric aktualisiert und alle Datenquellen in eine zusammenhängende Umgebung integriert.

Wir haben eine Lakehouse-Architektur und Fabric Capacity implementiert, um die Leistung von Power BI Premium zu verbessern und eine nahtlose Datenverarbeitung und -analyse zu ermöglichen. Durch die Konsolidierung von Datenspeicherung und -analyse auf einer einzigen Plattform haben wir die Berichterstellung optimiert und die Abfrageleistung erheblich verbessert. 

Auswirkungen

Die Migration zu Microsoft Fabric führte zu einer schnelleren Berichtsplattform, wodurch die für die Generierung von Finanzinformationen erforderliche Zeit verkürzt wurde. Das Unternehmen erhielt verbesserte Funktionen für historische Trendanalysen, die eine bessere Prognose und Entscheidungsfindung ermöglichen.

Darüber hinaus führte die optimierte Infrastruktur zu einer Umsatzersparnis von 30 %, da die Effizienz verbessert und redundante Kosten für die Datenverarbeitung eliminiert wurden. Auch die Betriebskosten konnten dank der optimierten Datenarchitektur und der automatisierten Analyse-Workflows um 30 % gesenkt werden.