Fallstudie — Protection One GmbH
Operatives Reporting zur Deckungsbeitragssteuerung mit Power BI
Im BI Beratungsprojekt DB I Steuerung haben wir gemeinsam mit der Protection One GmbH gezeigt, wie sich operative Unternehmensdaten aus SAP BW transformieren und auf native Microsoft-Infrastruktur übertragen lassen. Auf den neu modellierten Data Marts entstand ein initiales Reporting zur operativen Deckungsbeitragssteuerung mit Schwerpunkt Vertrieb und Technik.
Das Projekt auf einen Blick
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Herausforderung
Um profitabel zu wachsen, wollte Protection One die Steuerung von Vertrieb und Technik neu ausrichten – messbar über den Deckungsbeitrag I (DB I). Dafür mussten operative Daten aus SAP BW auf native Microsoft-Infrastruktur überführt werden.
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Ansatz
Eine zweistufige Architektur aus fachlich abgegrenztem Data Mart (Ebene 1) und SSAS-Cube (Ebene 2), modelliert in ADAPT-Notation, mit Pentaho als ETL-Werkzeug und Versionsverwaltung über drei Branches.
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Ergebnis
Ein Power-BI-Bericht, der den tatsächlichen DB I transparent macht – vom Gesamtüberblick bis zur Einzelfallanalyse – und Ausreißer sowie laufende Projekte frühzeitig sichtbar macht.
Der Kontext
Ausgangslage
Die Protection One GmbH unterscheidet sich im Leistungsspektrum deutlich von ihren Mitbewerbern: Neben der Sicherheitstechnik bietet sie mit der Echtzeitansprache einen Zusatzservice, der das Sicherheitsniveau der Schutzobjekte spürbar erhöht. Um profitabel zu wachsen, digitalisiert das Unternehmen geeignete Steuerungsmechanismen.
In einem ersten fundamentalen Schritt sollte die Steuerung von Vertrieb und Technik neu ausgerichtet werden. Die Profitabilität wird dabei über die Kennzahl DB I dargestellt – den Deckungsbeitrag I nach Installationskosten (Material- und Servicekosten).
Ziele des Projektes
- Operative Daten aus SAP BW auf native Microsoft-Infrastruktur (SQL Server) überführen.
- Bestehende und neu definierte Kennzahlen aktuell und historisch betrachten.
- Mittels Backtesting künftige Korridore und Zielwerte anpassen sowie Plan/Ist-Vergleiche ermöglichen.
Die Architektur
Zwei Transformationsebenen als Fundament
Das Architekturkonzept sieht zwei Transformationsebenen vor, die die verarbeiteten Daten unabhängig und redundant vorhalten. So ist eine parallele Entwicklung möglich, ohne dass Änderungen auf der vorgelagerten Ebene die nachgelagerte behindern.
Operative Daten aus SAP BW werden zunächst in einem fachlich abgegrenzten Data Mart transformiert (Ebene 1). Dieser dient als Grundlage für den SSAS-Cube (Ebene 2) – ein tabulares Modell auf Basis von DAX, der Formelsprache in Power BI. Lokal auf einer SSAS-Instanz gehostet, lässt er sich im Unternehmensnetzwerk oder über ein gesichertes Gateway (Power BI Service) per Liveverbindung anbinden – als Single Point of Truth.
01
Vorgehen
Modellierung mit ADAPT & ETL mit Pentaho
Für die Transformationsstrecken der Data Marts kommt Pentaho als ETL-Werkzeug zum Einsatz. Die Modellierung der Marts wird in enger Abstimmung mit den Fachbereichen definiert – zunächst als semantisches Datenmodell in ADAPT-Notation.
Ein ADAPT-Modell veranschaulicht und dokumentiert komplexe Zusammenhänge von Datenräumen, lässt sich leicht erweitern und dient als inhaltliche Schnittstelle zwischen anforderndem Fachbereich und ausführenden Datentechnikern. Über einen zertifizierten Datensatz entsteht eine zentrale Stelle für Informationsintegrität, -konsistenz und -sicherheit – und aufkeimende Schatten-IT wird begrenzt.
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Vorgehen
Versionierung & Report-Design
Neben der zweistufigen Entwicklungsumgebung sichert eine Versionsverwaltung die Entwicklungsstände auf drei Ebenen:
- DEV-Branch – Ebene für Reportentwickler und Datentechniker.
- RELEASE-Branch – Testumgebung für die Qualitätssicherung durch den Fachbereich.
- MASTER-Branch – nach durchgeführten UATs für die Nutzung durch die Endanwender.
Das Report-Design führt Endanwender mit Hinweisen zu Filtern und KPIs ein und bietet dann den Überblick über die relevanten Kennzahlen. Über zahlreiche globale Filter lassen sich Abweichungen in Zeitreihen oder im Kontraktportfolio sofort erkennen und per Drill bis ins Detail verfolgen – vom Abnahmedatum über Kontrakt- und Serviceauftragsebene bis theoretisch zur Equipmentebene, inklusive Plan/Ist-Kostenvergleich und Metadaten zu Servicetechnikern und KAM-Managern.
Das Ergebnis
Der DB-I-Bericht macht die Entwicklung des tatsächlichen Deckungsbeitrags transparent – vom Gesamtüberblick einer Region bis zur einzelnen Fallanalyse.
Positive wie negative Ausreißer lassen sich schnell identifizieren; die Erkenntnisse werden zu Erfolgsfaktoren für künftige Kundenprojekte. Zugleich schafft der Bericht Transparenz über neu gestartete und laufende Projekte, sodass bereits vor Abschluss Maßnahmen zur Sicherung der Profitabilität ergriffen werden können.
Eingesetzte Methoden & Technologien
SAP BW · SQL Server · Power BI · DAX · SSAS-Cube (tabular) · Data Marts · Pentaho (ETL) · ADAPT-Notation · Versionsverwaltung · Single Point of Truth
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