Lösung für das Logistik-Reporting

Neugestaltung des Logistik-Reportings inkl. der Migration von bestehenden Berichten

Die Aufgabe

In Zusammenarbeit mit unserem Kunden, einem großen Tele-kommunikationsanbieter, sollte eine Lösung für die BI-Umgebung der Logistik-Abteilung gefunden werden.

Ziel des Projektes „Migration Logistik Reporting“ war zum einen eine Neukonzeption der Datengrundlage inklusive Migration einer bestehenden MicroStrategy-Berichtslösung, zum anderen sollte im Anschluss auch eine Neugestaltung des Logistik-Reportings erfolgen. Damit sollte sichergestellt werden, dass das Reporting den aktuellen Anforderungen des Auftraggebers entspricht, was für den Einsatz der skalierbaren Berichtsplattform für Self-Service und Business Intelligence, Power BI, sprach.

Im Zuge der Migration wurden teilweise MicroStrategy-Berichte eins zu eins mittels Power BI-Technologie nachgebildet, aber auch vollständig, auf Basis einer erweiterten Datengrundlage, mit neuen Kennzahlen neu erstellt.

Die Aufgabe war demnach in drei Hauptkomponenten aufgeteilt:

  • Technische Konzeption des Logistik-Reportings
  • Integration der Daten im Data Warehouse (DWH) mittels MS-SQL
  • Entwurf eines fachlichen Datenmodells

Die Lösung

In Abstimmung mit dem BI-Team des Telekommunikationsanbieters wurde ein neues technisches Datenmodell konzipiert und nach den gewünschten Vorgaben und Richtlinien entwickelt. Die existierende Logik der alten BI-Umgebung wurde hierfür extrahiert und an die neue Struktur angepasst. Um die Daten für die jeweiligen Fachabteilungen zur Verfügung zu stellen, wurden ETL-Strecken vom Staging Layer über den Core- und Data Mart- bis hin zum Report Layer entwickelt. Dabei wurden die Daten, die bereits im Data Warehouse vorhanden waren, validiert und vervollständigt. Damit die Berichte den Bedürfnissen der jeweiligen Fachabteilung entsprechen, wurden Inhalt und Design der Power BI-Berichte in enger Zusammenarbeit mit dem Auftraggeber festgelegt.

Aufbauend auf dem Report Layer (RL) wurden die in der fachlichen Konzeption skizzierten Tabular Models entwickelt sowie sämtliche relevante Daten, inklusive Kennzahlen und Dimensionen, integriert.

Zwischen den Architekturebenen „Data Mart“ und „Report Layer“ eines Data Warehouses (DWH) wurden sogenannte SSAS (SQL Server Analysis Services)-Tabular Modelle eingezogen. Diese sorgen für eine sichere und leistungsstarke Versorgung der Berichte mit Daten.

Zusätzlich musste sichergestellt werden, dass internen Nutzern wichtige Informationen, wie zum Beispiel Detaildaten, datenschutzkonform zur Verfügung stehen. Hierbei arbeitete das Team ein Rechtekonzept für die Steuerung der Zugriffe aus.

Um den Erfolg des Projektes zu garantieren, wurden sämtliche Entwicklungsprozesse und -ergebnisse vor Inbetriebnahme mittels Confluence nach Richtlinie dokumentiert sowie die Beladung des DWH und die Versorgung der Berichte mit stets aktuellen Daten auf Betriebsstabilität, Sicherheit und Performanz umfangreich getestet.

Projekt Migration Logistik-Reporting

BI-Umgebung mit neu definierter Datengrundlage inklusive Migration der alten MicroStrategy-Berichtslösung

Erzielte Ergebnisse

Durch die für das Reporting angepasste Datenbankstruktur in Power BI können Anwender Berichte gemäß geltender Datenschutz-Richtlinien als Self-Service erstellen. Sämtliche Key Performance Indikatoren (KPI) sind einheitlich definiert und benannt.

Durch der in Power BI definierten Dashboards ist es verschiedenen Fachbereichen möglich, einfach und zeitnah auf benötigte Informationen zuzugreifen, diese zu visualisieren und selbstständig Analysen durchzuführen.

 

Mittels einer intensiven Test-Phase der Datenvalidierung und -verifizierung wurde zudem die Qualität des neuen Datenmodells sichergestellt. Die endgültige Bereitstellung des Datenmodells in der Produktiv-Umgebung (PROD) konnte so erfolgreich abgeschlossen werden. Damit die Qualität der Ergebnisse auch nachhaltig gewährleistet werden kann, wurde der Produktivbetrieb des Migrationsprojektes „Logistik und Reporting“ im Rahmen einer Hypercare-Phase über drei Monate hinweg durch das ANIGMA-Team begleitet.

Projektergebnisse, die überzeugen

  • Datenqualität verbessern 80% 80%
  • Reaktionszeit verkürzen 50% 50%
  • Fehlerquote senken 75% 75%
  • Wertbeitrag steigern 60% 60%

Verwendete Technologien:

  • Microsoft SQL-Server 2019 inkl. Analysekomponente SSAS-Tabular
  • SQL-Server Management Studio als Entwicklungsumgebung
  • Microsoft Power BI für die Berichtslösung
  • Powerdesigner (Datenbank Modellingstool)
  • Redbelt für Unittest von SQL-Programmcode und Formatierung
  • Jira
  • Confluence
  • Scrum