Plusnet: Innovative Analytics mit Microsoft Fabric

Plusnet, eine Tochtergesellschaft der EnBW, hat im Oktober 2022 ein neues Business-Intelligence-Team aufgebaut, das unter anderem eine neue Daten-Architektur entwickeln sollte. Aufgrund vielfältiger Anforderungen im Bereich Reporting und Analyse stand schnell fest, dass Plusnet einen zentralen Datenpool als Single Point of Truth (SPOT) brauchte. Das zuständige Projektteam entschied sich, die Implementierung zusammen mit QUNIS anzugehen, um alle Themen von der Strategie und Methodik über Datenstrukturen, Data Governance und IT-Architektur bis zur Auswahl der richtigen Technologien zu bearbeiten. Plusnet entschied sich für die Lake-zentrierte Analyseplattform Microsoft Fabric, die alle Funktionen von der Datenintegration über Data Engineering, Reporting und Advanced Analytics bis zu Data Science in einer einheitlichen Umgebung abdeckt.

Zum Zeitpunkt der Entscheidung im Jahr 2023 war Fabric ein brandneues Produkt am Markt. Fabric kombiniert bewährte Azure-Datendienste inklusive Power BI in einer vorkonfigurierten Plattform und unterstützt einen hohen Grad an Self-Service bei der Entwicklung von Datenprodukten und analytischen Applikationen. Plusnet sah hier die Möglichkeit, den Fachbereichen viel Freiheit bei der Entwicklung ihrer Anwendungen auf zentraler Datenbasis einzuräumen und so eine optimale Wertschöpfung aus den Unternehmensdaten zu realisieren.

Metadatengetriebener Entwicklungsansatz

Mit Fabric kann Plusnet sein agiles Entwicklungskonzept umsetzen. Gestartet mit einem Grundgerüst an Strukturen und Daten wird die Analytics-Plattform durch die Realisierung der einzelnen Use Cases sukzessive ausgebaut. Neu ist dabei vor allem der konsequente Aufbau des Lakehouse über die Metadaten, die unter der Verantwortung der jeweiligen fachlichen Data Owner stehen.

Die Fachbereiche verwalten ihre eigenen Datenprodukte und sind in enger Abstimmung mit dem Business-Intelligence-Team, das die Metadaten im Data Dictionary in Excel einpflegt. Das Data Dictionary wird in Fabric eingespielt und darüber werden dann die verschiedenen Schichten des Lakehouse automatisch aufgebaut. Die verteilte Pflege des Data Dictionary erfordert laut Britta Mörike, Team-Leiterin Business Intelligence bei Plusnet, Disziplin, hat dafür aber auch erhebliche Vorteile: „Durch den metadatengetriebenen Ansatz werden ausschließlich Daten ins Lakehouse übernommen, die auch wirklich im Business gebraucht werden.“

Transparente Datenprozesse

Im Rahmen der Governance werden Ownerschaften festgelegt. Durch die klaren Regeln und Verantwortlichkeiten entstehen im Lakehouse sauber geführte Datenwelten, in denen auch die Datenherkunft gut nachvollziehbar ist. So lässt sich beispielsweise leicht klären, woher ein bestimmter Datensatz kommt oder welches System bei redundanten Informationen das führende ist. Für das TÜV-zertifizierte Unternehmen Plusnet ist die transparente Datenverwaltung unter anderem auch im Rahmen von Audits eine große Hilfe.

Für die Integration der Bewegungsdaten hat QUNIS diverse Vorsysteme an das Lakehouse angebunden. Ein CRM-System auf Oracle-Basis liefert Kunden- und Vertragsdaten, die Finanz- und Vertriebsdaten stammen aus SAP, Salesforce, einem Billing-System und Sharepoint. Als nachgelagertes System wird eine Planungslösung aus dem Lakehouse beliefert. Bei der Implementierung kamen Best-Practices-Ansätze aus einer Data Toolbox zum Einsatz, die QUNIS individuell auf den Bedarf von Plusnet zugeschnitten hat . Mit automatisierten Routinen sorgen sie für eine schnelle Umsetzung und einen dauerhaft effizienten Systembetrieb.

Schneller Launch neuer Use Cases

Die Analyseplattform ging mit Vertragsauswertungen zur Entwicklung der Bestandskunden als ersten Use Case an den Start. Der zweite Use Case war ein Performance Dashboard mit Umsatz- und Vertriebsanalysen auf Basis von Salesforce, darauf folgte die Finanzsicht mit der P&L-Darstellung von SAP-Daten.

Statt mit einzelnen Reports aus verschiedenen Quellsystemen zu arbeiten, kann Plusnet in der durchgängigen Analyseumgebung nun beispielsweise Umsätze, Preise, Produkte und Verträge kombiniert auswerten und damit eine 360-Grad-Kundensicht herstellen, um auf dieser Basis den kompletten Vertriebsprozess zu begleiten und das Produktportfolio zu optimieren. Britta Mörike hebt außerdem die hohe Effizienzsteigerung durch die Automatisierung hervor: „Wir haben in vielfältigen Prozessen manuelle Aufwände um 80 Prozent reduziert. Manche Aufgaben dauern nur noch eine Stunde statt einem Tag.“

Rahmenbedingungen für eine „data-driven company“

Fabric eröffnet Fachanwendern neue Möglichkeiten, ihre datenorientierten Geschäftsprozesse zu gestalten. Plusnet nutzt diese Potenziale und schafft auch organisatorisch die entsprechenden Rahmenbedingungen für die „data-driven company“. Derzeit wird eine unternehmensweite Data Governance aufgebaut und implementiert. So werden in wöchentlichen Meetings regelmäßig Fragen rund um die Datenorganisation besprochen, Data Ownerships festgelegt, fließende Übergänge hinsichtlich der Prozessverantwortung für Datenuploads, Datenmodelle oder das Anforderungsmanagement geklärt und das Know-how im Team stetig weiter ausgebaut.

Die Erfahrungen mit den ersten Use Cases zeigen, dass das Entwicklungskonzept Früchte trägt: Aus den datengetriebenen Strukturen baut sich schrittweise ein nachhaltiges Datenmodell im Lakehouse auf. Neue Anforderungen lassen sich mit dem standardisierten Vorgehen auf sauberer Datenbasis sehr schnell und sicher umsetzen. So hatten die Stakeholder beispielsweise nach der Präsentation der ersten Use Cases viele neue Ideen, die das Projektteam in kürzester Zeit realisieren konnte. Das Projektteam erlebt in der Praxis, dass auf Basis der konsistenten Datenprodukte vielfältige neue Anforderungen direkt bedienbar sind.

Autorin: Dr. Hanne Gutmann