Moderne Datenanalyse
Stadtsparkasse München
Moderne Analyse erbrachter Serviceleistungen -
Power BI löst bestehende Excel Lösung ab
Industrie: Financial Services
Technologie: Microsoft Power BI / Azure
Herausforderung: Eine komplexe & manuelle Excel-Zählliste
Die auf Excel basierende "Zählliste" dient der Stadtsparkasse München zur Auswertung der von der Deutschen Servicegesellschaft für Finanzdienstleister (DSGF) erbrachten Serviceleistungen. Die Excel-Datei enthält dabei die aktuellen und auch alle historischen Daten.
Der manuelle Aufwand bei der Aktualisierung der Daten, die monatlich durch die DSGF neu angereicht werden, ist sehr hoch.
Hinzu kommt, dass statistische Ausreißer nur schwer und unter hohem manuellen Aufwand identifiziert werden können, da der Umfang der erbrachten Leistungen sehr stark von verschiedenen Rahmenbedingungen, wie zum Beispiel der Jahreszeit, abhängig ist. Ein reiner Vergleich mit dem Vormonat bietet meist keinen aussagekräftigen Wert und erweiterte Vergleichsmöglichkeiten sind kompliziert durchzuführen.
Zusätzlich erschwert die komplexe Datei- und Datenstruktur der umfassenden Excel-Datei die Auswertungsmöglichkeiten.
Lösung: Automatisierte Datenworkflows mit Power BI
Gemeinsam mit der DIGITALL (ehemals ec4u expert consulting ag) implementierte Stadtsparkasse München mittels Microsoft Power BI und einem zugrundeliegenden Daten-Backend auf Basis von Azure SQL und Azure Analysis Services eine neue Lösung. Diese ermöglicht die automatisierte Datenhaltung und eine stark verbesserte Auswertbarkeit der Daten.
Im ersten Schritt wurden ETL-Strecken implementiert, durch die nun eine automatisierte Speicherung in Azure SQL erfolgt. Mit den Azure Analysis Services wurden auf dieser Datenbasis anschließend die benötigten Datendimensionen geschaffen.
Mittels Power BI können die aufbereiteten Daten in einem modernen und detailliert auswertbaren Reporting-User-Interface bereitgestellt werden. Das neue Interface ermöglicht die deutlich einfachere Bewertung von aktuellen Daten in Relation zu den historischen Daten.
Im Laufe des Projektes wurden die historischen Daten über ETL-Strecken in Azure VM beziehungsweise Azure Data Factory ebenfalls aus der bestehen Excel-Datei migriert.
