Case Story · Solutions Engineering · IT-Kostentransparenz

Vom Datenchaos
zur Entscheidung

Wie aus verstreuten IT-Daten eines Konzerns in drei Monaten ein Proof of Concept wurde — gemeinsam mit den Fachabteilungen entwickelt, von Vorstandsgremien freigegeben und Vorlage für die produktive Zielanwendung.

0Monate bis zum PoC
0Quellsysteme integriert
0Zeitachsen je Datensatz
Freigabe durch Vorstandsgremien

Die Herausforderung

Viele Systeme, eine Frage:
Was kostet unsere IT — und warum?

In großen Organisationen liegen die Antworten auf einfache Fragen in vielen Systemen gleichzeitig: Asset-Management führt die Geräte, das Organisationsverzeichnis die Verantwortlichen, Finanzsysteme die Abrechnungen, weitere Systeme die Applikations- und Servicedaten. Jedes System ist für sich korrekt — zusammen ergeben sie kein Bild.

Keine Kostenzuordnung

Geräte-, Betriebs- und Servicekosten existieren — aber nicht verknüpft mit Bereich, Kostenstelle und Verantwortlichem. Wer sparen soll, sieht nicht, wo Kosten entstehen.

Lückenhafte Datenqualität

Geräte ohne Nutzer, ohne Betriebssystem, ohne Kostenstelle. Solche Lücken machen jede Auswertung angreifbar — und bleiben unbemerkt, bis jemand nachrechnet.

Keine Historie

„Wie war der Stand vor einem Jahr?" ist nicht beantwortbar, wenn Systeme nur den aktuellen Zustand kennen. Trends und Maßnahmeneffekte lassen sich nicht belegen.

Berichte als Handarbeit

Auswertungen für interne und externe Leistungsverrechnung entstehen manuell in Tabellenkalkulationen — fehleranfällig, langsam, nicht reproduzierbar.


Das Konzept

Down- & Upstream gelöst —
fünf Bausteine, ein durchgängiges Modell

Von der Datenintegration bis zum Dashboard hat jeder Baustein eine klar definierte Verantwortung. Klicken Sie auf einen Baustein für Details zum Ansatz.

Baustein 1 · Downstream
Datenintegration
Quellsysteme · ETL · Normalisierung
Ansatz anzeigen
Baustein 2
Bitemporales Domänenmodell
Assets · Organisation · Kosten · 2 Zeitachsen
Ansatz anzeigen
Baustein 3
Datenqualität
Gap-Reporting · Trends · Betroffene Objekte
Ansatz anzeigen
Baustein 4
Kennzahlen-Snapshots
Vorberechnet · Je Dimension · Täglich
Ansatz anzeigen
Baustein 5 · Upstream
Dashboards & Reports
Cockpit · Benchmark · Simulation · Export
Ansatz anzeigen

Der Ansatz

Solutions Engineering: Erst das fachliche
Modell, dann die Software

Wir bauen nicht das Tool, das bestellt wurde — wir konstruieren die Lösung, die das Problem trägt. Gemeinsam mit den Fachabteilungen wurde die Domäne in ein belastbares Konzept übersetzt, bevor die erste Zeile Produktcode entstand.

Klassischer Ansatz

Report-Silos — je Frage ein Extrakt

Für jede Fachfrage ein eigener Datenabzug, ein eigenes Skript, eine eigene Excel-Auswertung. Die Zahlen widersprechen sich, Datenlücken werden still herausgefiltert, und niemand kann den Stand von vor einem Jahr reproduzieren.

-- Klassisch: je Frage ein neuer Abzug
-- kosten_bereich_a_2026_05.sql
SELECT ... FROM export_geraete_v3
WHERE bereich = 'A'; -- Stand? Unklar.

-- kosten_bereich_a_final_v2.xlsx
-- kosten_bereich_a_final_v2_NEU.xlsx
-- ... und nächsten Monat alles nochmal
Unser Ansatz

Ein Modell, erweiterbare Frameworks

Alle Auswertungen arbeiten auf demselben integrierten, historisierten Domänenmodell. Neue Qualitätsregeln, Kennzahlen oder Reports docken als Konfiguration an bestehende Frameworks an — statt Neuentwicklung auszulösen.

Jeder Stichtag, jeder Periodenvergleich ist reproduzierbar — auch rückwirkend.

# Neue Qualitätsregel: eine Klasse, eine Bedingung
classGeraeteOhneNutzer(GapCalculation):
  """Geräte ohne zugeordneten Nutzer"""
  condition = Q(nutzer__isnull=True)

# Framework übernimmt Rest: Historie,
# Stichtags- & Periodenvergleich, Delta
run_report(date=("2025-06-01", "2026-06-01"))
# → 120 → 145 (+25) ggü. Vorjahr

Die Vorteile

Was dieser Ansatz konkret bringt

Vier Unterschiede gegenüber gewachsenen Report-Landschaften.

Benefit 01

Eine Wahrheit statt vieler Extrakte

Alle Berichte, Dashboards und Simulationen arbeiten auf demselben integrierten Modell. Diskussionen über Zahlen werden zu Diskussionen über Maßnahmen.

Benefit 02

Belegbare Trends

Durch die bitemporale Historie — jede Aussage trägt Erfassungs- und Gültigkeitszeit — sind Stichtags- und Periodenvergleiche jederzeit reproduzierbar, auch rückwirkend.

Benefit 03

Datenqualität wird steuerbar

Lücken sind kein stilles Risiko mehr, sondern eine Kennzahl mit Trend, betroffenen Objekten und Verantwortlichem — automatisiert geprüft bei jedem Lauf.

Benefit 04

Erweiterbar by Design

Neue Qualitätsregeln, neue Kennzahlen, neue Report-Typen docken an bestehende Frameworks an, statt Neuentwicklung auszulösen — die Architektur folgt dem Fachkonzept, nicht umgekehrt.


Das Ergebnis

In drei Monaten vom Anforderungsworkshop
zur Vorstandsfreigabe

Gemeinsam mit den Fachabteilungen entstand ein lauffähiger Proof of Concept — kein Klick-Dummy, sondern eine Anwendung auf echtem Datenmodell. Er löst die Probleme im Down- und Upstream der Daten und macht die fachlichen Funktionen und Mehrwerte sichtbar: Kostentransparenz, Benchmark-Vergleich, Simulation, Datenqualität.

3

Monate von der Anforderung zum freigegebenen Proof of Concept — abgesegnet durch die Vorstandsgremien und verbindliche Vorlage für die Produktion der Zielanwendung.

Downstream gelöst — Integration, Normalisierung, Qualitätssicherung
Upstream gelöst — reproduzierbare Reports & Exporte
Mehrwerte visualisiert — Cockpit, Benchmark, Simulation
Vorstandsfreigabe — Vorlage für die Zielanwendung

Was wir tun

Solutions Engineering: vom Fachproblem
zur tragfähigen Lösung

Wir übersetzen komplexe fachliche Anforderungen in Datenmodelle, Architekturen und Anwendungen, die im Konzernalltag bestehen — von der Domänenanalyse über Datenintegration und Datenqualität bis zu Dashboards, die Entscheidungen auslösen.

Der beschriebene Weg — Fachkonzept zuerst, integriertes Domänenmodell, erweiterbare Frameworks, schneller belastbarer PoC — ist kein Einzelprojekt, sondern unser Standardansatz für Enterprise-Umgebungen.


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