Lösungsmuster · Referenzarchitektur
Gesteuerter ERP- und Finanz-Data-Mart.
Das Muster überführt ausgewählte ERP- und Finanzdaten in eine governed Reporting-Schicht. Konten, Buchungskreise und Beleglogik bleiben nachvollziehbar, während Power BI auf abgestimmte Modelle statt auf lokale Exporte zugreift.
Ausgangslage
Monatsberichte entstehen aus wiederholten Exporten und voneinander abweichenden Definitionen.
Finanzdaten werden aus SAP oder Dynamics 365 in Tabellen übertragen, manuell ergänzt und für jede Auswertung neu verbunden. Abweichungen zwischen Konten, Gesellschaften und Berichten sind dadurch schwer zurückzuverfolgen.
Geschäftlicher Nutzen
Ein abgestimmtes Datenmodell verbindet Abschlusslogik und Management-Reporting.
Finanzverantwortliche definieren Kennzahlen und Zuordnungen einmal nachvollziehbar. Herkunft, Verarbeitung und Berichtsnutzung bleiben prüfbar, ohne das ERP als führendes Buchungssystem zu ersetzen.
Messbar werden
- Datenaktualität, Ladefehler und Abstimmungsdifferenzen je Quelle
- Manuelle Anpassungen zwischen ERP-Auszug, Datenmodell und Bericht
- Abdeckung von Konten, Gesellschaften und Berichten durch freigegebene Definitionen
Referenzarchitektur
Bausteine und ihre Aufgabe
Die Architektur schützt das führende ERP, hält Rohdaten getrennt und veröffentlicht nur fachlich freigegebene Finanzmodelle an Power BI.
- 01
ERP-Schnittstelle festlegen
Für SAP oder Dynamics 365 wird ein unterstützter, lizenzierter Extraktionsweg gewählt. Direkte Datenbankzugriffe werden nicht als bequeme Abkürzung vorausgesetzt.
- 02
Daten kontrolliert übernehmen
Azure Data Factory und bei Bedarf Self-hosted Integration Runtime laden ausgewählte Tabellen, APIs oder Extrakte mit dokumentierten Zeitfenstern.
- 03
Rohstand sichern
Azure Data Lake Storage Gen2 und Delta Lake halten Quellstand, Ladezeit und technische Schlüssel für Wiederholung und Prüfung fest.
- 04
Finanzlogik harmonisieren
Azure Databricks ordnet Kontenpläne, Buchungskreise, Kostenstellen, Währungen und Perioden anhand freigegebener Regeln zu.
- 05
Data Mart veröffentlichen
Delta-Tabellen und Databricks SQL stellen eine dokumentierte Gold-Schicht mit fachlichen Definitionen und passenden Zugriffsrollen bereit.
- 06
Berichte und Herkunft verbinden
Power BI nutzt ein abgestimmtes semantisches Modell. Unity Catalog, Ladeprotokolle und Berichtsdokumentation halten den Weg bis zur Quelle sichtbar.
Technologie
Konkrete Dienste für die Umsetzung
Die Auswahl wird an bestehende Verträge, Regionen, Sicherheitsvorgaben und den tatsächlichen Umfang angepasst.
- Azure Data Factory
- Self-hosted Integration Runtime
- Azure Data Lake Storage Gen2
- Azure Databricks
- Delta Lake
- Unity Catalog
- Databricks SQL
- Power BI
Erster Projektschnitt
Ein Pilot braucht eine klare Innen- und Außengrenze
Der erste Einsatz prüft Daten, Integration und Arbeitsprozess in einem begrenzten Ausschnitt. Er ist kein vorweggenommener Gesamtrollout.
Bewusst enthalten
Ein abgegrenzter Finanzprozess für eine Gesellschaft, ein vereinbarter ERP-Extraktionsweg, die benötigten Stamm- und Bewegungsdaten sowie ein vorhandener Bericht als fachlicher Vergleich.
Bewusst nicht enthalten
Kein ERP-Ersatz, keine vollständige Konzernkonsolidierung, keine Migration aller historischen Daten, kein paralleler Umbau sämtlicher Power-BI-Berichte und keine ungeprüfte Echtzeitbuchung.
Voraussetzungen und Grenzen
Technik ersetzt keine Datenverantwortung
Vor der Umsetzung müssen Datenzugang, Zuständigkeiten, Lizenzen und Betrieb geklärt sein. Offene Punkte werden als Projektrisiko behandelt.
- 01SAP- oder Dynamics-Schnittstellen, Extraktionslizenzen und zulässige Lastfenster müssen vor dem Design geklärt werden.
- 02Kontenplan, Gesellschaftsstruktur, Währungen und Abschlussregeln brauchen einen benannten fachlichen Eigentümer.
- 03Historische Umstellungen und manuelle Buchungslogik können die Vergleichbarkeit begrenzen und müssen als Regeln oder Ausnahmen dokumentiert werden.
- 04Finanzen, ERP-Administration, Data Engineering, Power-BI-Verantwortliche, Datenschutz und Informationssicherheit müssen gemeinsam entscheiden.
Deutschland und EU
Compliance wird aus dem konkreten Zweck abgeleitet
Finanzdaten können Beschäftigten-, Kunden- oder Lieferantenbezug enthalten. DSGVO, handels- und steuerrechtliche Aufbewahrung, Funktionstrennung und revisionsfähige Protokolle müssen gemeinsam betrachtet werden. Verarbeitung und Sicherungen sollten in passenden EU-Regionen geplant und vertraglich geprüft werden. Wenn Berichte individuelle Leistung oder Verhalten von Beschäftigten sichtbar machen können, ist die Mitbestimmung nach BetrVG zu klären. Ohne KI-Komponente löst der Data Mart selbst keine Pflichten des EU AI Act aus.
Kostenfreie Einordnung
Welcher Finanzbericht verursacht heute die meisten Abstimmungsfragen?
Im Erstgespräch werden ERP-Zugang, Definitionen, Berichtsnutzung und eine tragfähige Pilotgrenze eingeordnet.
Das erste Beratungsgespräch und die gemeinsame Use-Case-Einordnung sind kostenfrei und unverbindlich.
Passende Use Cases
Datenabgleich für Monatsabschluss und Controlling
ERP, DATEV, Bankportale und Fachsysteme liefern unterschiedliche Kennungen. Abstimmungen bleiben in Excel, E-Mails und persönlichen Kommentaren hängen.
Compliance- und Audit-Evidenzsuche
Nachweise liegen in Tickets, Richtlinien, Schulungslisten, Freigaben und E-Mails. Aktualität, Vollständigkeit und Herkunft sind schwer zu überblicken.
Immobilien-Datenhub für Betriebskosten und Portfolioreporting
Objekt-, Miet-, Energie- und Rechnungsdaten verwenden unterschiedliche Kennungen. Berichte entstehen manuell, Auffälligkeiten werden spät sichtbar.