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IT-Kosten entstehen an vielen Stellen: durch Services, Anwendungen, Infrastruktur und unterschiedliche Nutzungsmuster. Für die Fachbereiche war es deshalb schwierig, Kostenentwicklungen und Kostentreiber übergreifend nachzuvollziehen. Einzelne Datenquellen oder manuelle Auswertungen reichten nicht aus, um Ursachen und Einsparpotenziale verlässlich sichtbar zu machen.
Mit der neuen Analyseplattform werden die relevanten Kostendaten automatisch zusammengeführt, fachlich zugeordnet und für die Auswertung aufbereitet. Fachbereiche erhalten dadurch einen zentralen Überblick über die Entwicklung und Verteilung der IT-Kosten. Sie können Kostentreiber und ihre Ursachen eigenständiger analysieren, Ausreißer früher erkennen und Einsparpotenziale gezielter adressieren.
So entsteht eine belastbare Grundlage, um Kosten für IT-Services langfristig zu reduzieren und weiter zu optimieren. Die Plattform ist in die unternehmensweite Dateninfrastruktur integriert und kann schrittweise für weitere Business Applications genutzt werden.
Der Kunde wollte einen transparenten und zentralen Überblick über alle kostentreibenden Faktoren seiner IT-Services schaffen. Ziel war es, Einsparpotenziale verständlich und nachvollziehbar aufzudecken und Fachbereiche dazu zu befähigen, nicht nur Daten einzusehen, sondern Kostentreiber und ihre Ursachen selbstständig zu analysieren.
Die relevanten Daten waren vorhanden, lagen aber nicht in einer Form vor, die diese fachliche Analyse zentral und automatisiert ermöglichte. Gefragt war eine Lösung auf Basis von Azure Synapse Analytics, die langfristig trägt und sich in die unternehmensweite Datenplattform integrieren lässt.
Ein weiterer Dienstleister begleitete das Projekt fachlich und planerisch. QAware ergänzte das Team als technischer Data-Engineering-Partner für Konzeption und Implementierung der Plattform.
QAware konzipierte und implementierte eine vollautomatisierte Analyseplattform mit Azure und Power BI. Azure Synapse Analytics diente dabei als Data-Engineering-Plattform.
Ein wesentlicher Erfolgsfaktor war die präzise Abbildung der Fachlogik in Python. Dafür baute das Projektteam gemeinsam mit dem Kunden fachliches Verständnis für die Kostentreiber, ihre Ursachen und ihre Zuordnung auf. Auf dieser Grundlage wurden Daten validiert, transformiert und so aufbereitet, dass die fachlichen Use Cases im Power-BI-Dashboard bedient werden konnten.
Die Lösung wurde in die unternehmensweite Datenplattform integriert. Die Gestaltung des Power-BI-Dashboards übernahm der Partnerdienstleister, der auch die fachliche und planerische Projektseite verantwortete.
Die präzise Abbildung der Fachlogik in Python
Integration in die unternehmensweite Datenplattform
Die enge Zusammenarbeit mit dem Kunden und einem weiteren Dienstleister
