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Daten allein schaffen noch keinen Mehrwert. Und KI funktioniert nur so gut wie die Daten, Prozesse und Systeme, auf die sie zugreifen kann. collana verbindet deshalb Daten, Business Intelligence und künstliche Intelligenz entlang einer gemeinsamen Wertschöpfungskette.
Zielbild entwickeln und Potenziale identifizieren.
Daten aus allen relevanten Quellen zusammenführen.
Transparente Kennzahlen für bessere Entscheidungen.
Prozesse automatisieren und KI-Agenten einsetzen.
Datenresidenz, Netzwerkisolation und Zugriffssteuerung.
Microsoft Fabric, Foundry, Power Bl und Azure.
Viele KI-Initiativen beginnen beim Modell. Die entscheidenden Fragen liegen häufig eine Ebene darunter:
Wo liegen die benötigten Daten? Sind sie zugänglich? Sind Definitionen konsistent? Wer darf darauf zugreifen? Und wie wird aus einer KI-Demo eine Anwendung, die zuverlässig mit ERP, CRM oder anderen operativen Systemen arbeitet?
Dasselbe gilt für Business Intelligence. Ein Dashboard kann Daten sichtbar machen, aber keine widersprüchlichen Datenquellen oder unklaren Geschäftslogiken reparieren.
Ziele, Abläufe und Anforderungen verstehen
Relevante Daten erfassen und anbinden
Daten zusammenführen, modellieren und bereitstellen
Daten analysieren und Entscheidungen ermöglichen
Unternehmenswissen nutzen und Prozesse automatisieren
01
Wir schaffen Klarheit über Datenreife, Zielarchitektur, Governance und die wichtigsten Handlungsfelder. Daraus entsteht eine belastbare Roadmap für Ihre Daten- und KI-Initiativen. Wenn die strategische Richtung noch nicht feststeht, bietet unser Data Strategy Assessment für Unternehmen den strukturierten Einstieg.
02
Wir führen Daten aus ERP, CRM, E-Commerce, Produktion und weiteren Datenquellen zusammen und schaffen eine skalierbare Basis für Reporting, Analytics und KI. Mit Microsoft Fabric lassen sich Datenintegration, Data Engineering und Analytics auf einer gemeinsamen Plattform verbinden.* Ist die Zielarchitektur bereits klar, bringt ein Data Sprint die Datenbasis in die Umsetzung.
03
Wir verbinden Datenquellen, vereinheitlichen Kennzahlen und entwickeln Reports, Dashboards und Self-Service-BI-Lösungen für Management und Fachbereiche. Zum Einsatz kommen insbesondere Microsoft Power BI und TARGIT, vom fokussierten Reporting bis zur internationalen BI-Plattform.
04
Wir entwickeln KI-Lösungen, die Unternehmenswissen nutzbar machen, Prozesse automatisieren und bestehende Geschäftssysteme intelligent erweitern. Mit Microsoft Foundry lassen sich KI-Anwendungen und Agents entwickeln und steuern. Für konkrete Use Cases führen unsere KI-Lösungen direkt in die Umsetzung.
Unternehmenswissen durchsuchen, Wissensagenten entwickeln oder generative KI sicher in bestehende Prozesse integrieren.
Wir entwickeln skalierbare Lösungen auf Basis der Microsoft-Plattform und verbinden sie mit Ihren Daten und Anwendungen.
Eine moderne Daten- und KI-Architektur besteht nicht aus einem einzelnen Produkt. Unterschiedliche Technologien übernehmen unterschiedliche Aufgaben.
Microsoft Fabric verbindet Data Engineering, Data Warehousing, Analytics und Business Intelligence auf einer integrierten Datenplattform. Auf derselben Plattform lassen sich Prognosemodelle trainieren und betreiben, etwa zur Vorhersage von Auslastung, Bedarf und Kapazitäten.
In regulierten Branchen entscheidet sich vor dem ersten Use Case etwas anderes: wo Daten verarbeitet werden, wer darauf zugreifen kann und ob sich das nachweisen lässt. Diese Fragen beantworten wir in der Architektur, nicht im Nachgang.
Daten- und KI-Dienste müssen nicht über das öffentliche Internet erreichbar sein. Wir binden Fabric und die angebundenen Azure-Dienste über Private Endpoints (Azure Private Link) an Ihr virtuelles Netzwerk an. Der Zugriff auf Fabric erfolgt dann nicht über das öffentliche Internet. Für den Zugriff von Fabric auf Ihre Datenquellen nutzen wir Managed Private Endpoints.
Daten integrieren, speichern, transformieren, modellieren und für Analytics oder weitere Anwendungen bereitstellen.
Modelle und Agents entwickeln, Unternehmenswissen anbinden sowie KI-Anwendungen bereitstellen und steuern.
Je nach Use Case können beide
Plattformen Teil derselben Architektur sein.
Daten- und KI-Projekte müssen nicht mit einem mehrjährigen Transformationsprogramm beginnen.
Ein sinnvoller Einstieg startet häufig mit einem konkreten Problem: einem manuellen Report, fehlender Transparenz über mehrere Gesellschaften, schwer zugänglichem Unternehmenswissen oder einem Prozess mit hohem Automatisierungspotenzial.
Daraus kann schrittweise eine skalierbare Architektur entstehen:
Datenlage, Ziele und Use Cases verstehen.
Daten integrieren, Qualität sichern und Verantwortungen definieren.
So entstehen keine isolierten Daten- oder KI-Projekte, sondern wiederverwendbare Fähigkeiten im Unternehmen.
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Daten- und KI-Projekte enden nicht an der Datenplattform. Der tatsächliche Mehrwert entsteht, wenn Daten und KI mit ERP, CRM, E-Commerce, Fachanwendungen und realen Geschäftsprozessen verbunden werden.
Genau diese Systeme implementieren und betreiben Teams innerhalb der collana Gruppe.
Die collana Gruppe verfügt über die Microsoft Solutions Partner Designation Data & AI sowie Business Applications. Damit verbinden wir Microsoft-seitig validierte Data-&-AI-Kompetenz mit Wissen über die Geschäftsanwendungen und Prozesse, in denen Unternehmensdaten entstehen.
Unsere Teams decken unterschiedliche Rollen ab: strategische Berater, Data Architects, Data Engineers, Analytics Engineers, KI-Entwickler, Software Engineers und ERP-Consultants. Damit können wir ein Zielbild entwickeln und anschließend auch die technische Umsetzung begleiten.
Nicht jedes Unternehmen braucht sofort eine zentrale Datenplattform. Wir können mit einem klar abgegrenzten Reporting-, Daten- oder KI-Use-Case beginnen und die Architektur anschließend kontrolliert erweitern. Genauso begleiten wir Unternehmen, die bereits vor der Herausforderung stehen, Daten und Analytics unternehmensweit oder international zu standardisieren.
Data & AI beschreibt die Verbindung von Datenmanagement, Analytics und künstlicher Intelligenz.Dazu gehören beispielsweise Datenstrategie, Datenintegration, Datenplattformen, Business Intelligence, Machine Learning, generative KI und KI-Agenten. Ziel ist nicht der Einsatz möglichst vieler Technologien, sondern Unternehmensdaten so nutzbar zu machen, dass daraus bessere Entscheidungen, effizientere Prozesse und neue digitale Anwendungen entstehen.
Viele KI-Anwendungen benötigen Unternehmensdaten, um relevante und verlässliche Ergebnisse zu liefern.
Wenn Daten nicht zugänglich, inkonsistent oder schlecht dokumentiert sind, lässt sich auch eine leistungsfähige KI nur schwer produktiv einsetzen.
Datenqualität, Zugriffsrechte, Governance und eine geeignete Datenarchitektur sind deshalb wichtige Grundlagen für skalierbare KI.
Business Intelligence bereitet Unternehmensdaten vor allem für Reporting, Analyse und Steuerung auf.
Künstliche Intelligenz kann darüber hinaus Inhalte erzeugen, Muster erkennen, Prognosen erstellen oder Aufgaben und Prozesse automatisieren.
Beide Bereiche greifen häufig auf dieselbe Datenbasis zurück
Power BI ist die Reporting- und Analyseschicht innerhalb von Microsoft Fabric und läuft dort als integrierter Workload auf derselben Datenbasis. Gleichzeitig bleibt Power BI eigenständig lizenzierbar und lässt sich ohne Fabric einsetzen. Abgekündigt wurde Power BI Premium per Capacity, nicht Power BI selbst. Welche Variante sinnvoll ist, hängt davon ab, ob neben Reporting auch Data Engineering, Data Warehousing und Machine Learning auf derselben Plattform laufen sollen.
Das legen wir gemeinsam in der Architektur fest. Je nach Anforderung verarbeiten wir Daten in einer definierten Azure-Region, in einer Private-Cloud-Umgebung oder vollständig lokal in Ihrer eigenen Infrastruktur. Für Daten, die das Unternehmensnetz nicht verlassen dürfen, betreiben wir Sprachmodelle on-premises. Die Zuordnung richtet sich nach Ihrer Datenklassifizierung.
Ja. Wir betreiben die Dienste in isolierten virtuellen Netzwerken und binden sie über Private Link an, sodass der Datenverkehr nicht über das öffentliche Internet läuft. Identitäten und Berechtigungen laufen über Entra ID, Zugriffe sind rollenbasiert geregelt.
Nein.
Ein klar abgegrenzter KI-Use-Case kann häufig mit wenigen gezielt angebundenen Datenquellen starten.
Wenn viele Anwendungen, Fachbereiche oder Datenquellen hinzukommen, wird eine zentrale und sauber governte Datenbasis jedoch zunehmend wichtig für Skalierbarkeit, Qualität und Betrieb
Nein.
Die Microsoft-Plattform kann Daten aus zahlreichen Microsoft- und Nicht-Microsoft-Systemen integrieren.
Dazu gehören beispielsweise ERP- und CRM-Systeme, E-Commerce-Plattformen, Datenbanken, APIs, Marketing-Systeme, Produktionsdaten und individuelle Fachanwendungen.
Der richtige Einstieg hängt von der Ausgangslage ab.
Fehlt ein gemeinsames Zielbild, kann ein Data Strategy Assessment sinnvoll sein. Bei konkreten Datenproblemen bietet sich ein Data Sprint an. Für Reporting-Anforderungen kann direkt ein BI-Projekt starten. Bei noch unklaren KI-Potenzialen werden zunächst relevante Use Cases bewertet und priorisiert.
Nein. Fabric ist eine Option, die sich anbietet, wenn Data Engineering, Warehousing, Analytics und Reporting auf einer gemeinsamen Plattform laufen sollen. Ebenso gut lässt sich eine Datenplattform aus einzelnen Azure-Komponenten aufbauen, zugeschnitten auf Ihre Anforderungen. Welcher Weg passt, klären wir in der Architekturphase.
