Data Factory: Die Next-Generation-Analyse-, Datenmodellierungs- und BI-Plattform, die alles verbindet — und jeden Benutzer zum Power-Analysten macht

Das Daten-Paradoxon, das Sie Millionen kostet

Dies ist die Situation in praktisch jedem Unternehmen heute: Das Datenvolumen war noch nie höher, die Datenvielfalt war noch nie größer, und die Dateninfrastruktur war noch nie teurer — doch der durchschnittliche Unternehmensleiter kann immer noch keine zuverlässige Antwort auf eine einfache Geschäftsfrage erhalten, ohne ein Ticket an das Datentream zu senden und drei Tage zu warten. Der Analysetool-Markt hat dieses Problem spektakulär nicht gelöst. Tableau ist visuell überzeugend, erfordert aber Spezialwissen. Power BI ist eng mit dem Azure/Microsoft-Ökosystem gekoppelt. Looker erfordert ein in LookML versiertes Datentechnik-Team. Und keines von ihnen integriert eine souveräne KI-Intelligenzschicht, die jedem Benutzer ermöglicht, jeden Datensatz in natürlicher Sprache abzufragen. Business Suite Data Factory wurde von Grund auf neu konzipiert, um das Problem zu lösen, das alle nicht gelöst haben: die gesamte Bandbreite der Unternehmensanalyse für jeden Benutzer, in jeder Rolle, auf jedem technischen Niveau zugänglich zu machen.

Verbinden Sie alles: 19 Live-Datenquellen-Konnektoren

Die erste Regel der Unternehmensanalyse lautet: Ihre Daten befinden sich nie an einem Ort. Sie leben gleichzeitig in Ihrem ERP, CRM, Data Warehouse, Legacy-Datenbanken, Cloud-Services, SaaS-Plattformen, Tabellen und APIs. Data Factory wird mit 19 produktionsbereiten Datenkonnektoren geliefert und deckt alle wichtigen Datenquellenkategorien in der Unternehmenstechnologielandschaft ab.

• Business Suite Native Modelle — direkter ORM-Zugriff auf jedes Business Suite-Modul mit Live-Feldentdeckung
• Lokale & Remote-Cubes — Abfrage vorgefertigter Data Factory-Cubes als erstklassige Datenquellen
• Remote Business Suite (API) — Verbindung zu jeder entfernten BS-Instanz via API-Schlüssel für föderiertes Multi-Unternehmens-Reporting
• PostgreSQL — nativer Treiber mit Verbindungs-Pooling und Schema-Introspektion
• MySQL / MariaDB — vollständige Kompatibilität einschließlich Views und gespeicherter Prozeduren
• Microsoft SQL Server — einschließlich Azure SQL Database und T-SQL-Ausführung
• Oracle Database — native OCI-Verbindung und PL/SQL-Kompatibilität
• SQLite — eingebettete Datenbankunterstützung für Edge-Deployments
• ODBC (Generisch) — universeller Fallback-Konnektor für ODBC-konforme Datenquellen
• CSV-Dateien — mit Trennzeichenerkennung, Kodierungsbehandlung und geplantem Re-Import
• Excel (XLSX) — Multi-Blatt-Unterstützung mit benannter Bereichszielung
• JSON-Dateien — mit JSONPath-Ausdruck-Extraktion für verschachtelte Dokumentstrukturen
• REST API — konfigurierbares GET/POST, Bearer/API-Schlüssel-Authentifizierung, JSON-Pfad-Extraktion
• GraphQL — vollständige Abfragevariablen-Unterstützung für moderne API-first-Datenquellen
• Google Sheets — Live-Lesezugriff via Servicekonto, automatische Aktualisierung
• SAP OData / RFC — Enterprise-SAP-Integration ohne Middleware für S/4HANA, ECC und BW
• Salesforce — OAuth 2.0-Authentifizierung mit vollständiger SOQL-Abfragekomposition
• MongoDB — Collection-Zugriff mit Aggregations-Pipeline-Unterstützung
• Elasticsearch — DSL-Abfrage-Passthrough für Log-Analytics und Event-Stores

Jeder Konnektor ist mit Zeilensicherheitsregeln (RLS) konfigurierbar — Domänenfiltervorlagen mit Runtime-Variablensubstitution ({user_id}, {company_id}) — was bedeutet, dass dieselbe Datenquelle 500 verschiedene Benutzer bedienen und jedem nur die Daten anzeigen kann, die er sehen darf. Verbindungstest ist Ein-Klick. Schema-Entdeckung ist automatisch.

Die Cube-Komplexität brechen: Visuelles Drag-and-Drop-Datenmodellierung

OLAP-Cube-Modellierung hat ein Reputationsproblem. In traditionellen Plattformen — SAP BW, Microsoft SSAS, IBM Cognos TM1 — ist das Erstellen eines Datenwürfels eine Spezialfähigkeit, die wochenlange Schulungen und ein Datentechnik-Team erfordert. Data Factorys Cube Builder eliminiert dieses Paradigma vollständig. Die gesamte Datenmodellierungserfahrung basiert auf einem visuellen React Flow Canvas, wo das Erstellen eines mehrdimensionalen analytischen Modells so intuitiv ist wie das Zeichnen eines Diagramms. Sie ziehen eine Datenquelle aus der Quellpalette auf den Canvas. Sie ziehen eine zweite Quelle. Sie zeichnen eine Verbindungslinie zwischen ihnen und ein visueller Join-Designer erscheint: Wählen Sie den Join-Typ (inner, left, right, full outer), wählen Sie Join-Felder aus automatisch entdeckten Schema-Spalten, definieren Sie die Kardinalität (1:1, 1:N, N:1, N:N). Sobald Ihr Datenmodell auf dem Canvas definiert ist, öffnet die neun-Panel-Cube-Builder-Shell die vollständige analytische Konfigurationsschicht: Dimensionen, Maßnahmen, Berechnete Felder, Filter, Sicherheit, Abfrage, Vorschau, Validierung und Version.

Das Query Lab: Wo jeder Benutzer zum Analysten wird

Das Query Lab ist vielleicht die demokratisierende Funktion in Data Factory — die Fähigkeit, die die konventionelle Weisheit, dass Datenanalyse technisches Fachwissen erfordert, am direktesten herausfordert. Geschäftsbenutzer arbeiten im Domänenfilter-Modus — ein Point-and-Click-Filter-Builder mit Feldauswahl, Operatorwahl und Wertangabe. Power-User wechseln zum SQL-Editor-Modus — eine vollständige SQL-Ausführungsumgebung mit Syntaxhervorhebung, Schema-Browsing und Abfragevorlagen-Bibliothek. Auto-Refresh ist in jedes Data Form eingebaut. Konfigurieren Sie Aktualisierungsintervalle von 15 Minuten, 1 Stunde, 6 Stunden, täglich oder wöchentlich. TTL-basiertes Ergebnis-Caching verwendet MD5-geschlüsselte Cache-Einträge pro eindeutigem Abfrageparametersatz. Cross-Source-Filter-Propagierung ermöglicht Dashboard-Slicer-Steuerelementen, Filterbedingungen zur Laufzeit in Data Form-Abfragen einzuspeisen.

Cortex AI: Fragen Sie Ihre Daten alles — in einfacher Sprache

Die bedeutendste Barriere zwischen einem Geschäftsbenutzer und seinen Daten ist nicht der Zugriff — es ist die Sprache. Sie wissen, was sie wissen wollen. Sie wissen nicht, wie man es als SQL-Abfrage ausdrückt. Cortex AIs Natural Language Analytics-Modul in Data Factory ersetzt all das durch eine konversationelle Benutzeroberfläche, die jeder Benutzer vom ersten Tag an bedienen kann. Der Benutzer tippt eine Frage in einfacher Sprache. Cortex AI generiert automatisch einen umfangreichen Schema-Kontext (bis zu 80 Tabellen, 25 Spalten jeweils), streamt einen Reasoning-Prozess, generiert eine validierte SQL-Abfrage, führt sie sicher aus (SELECT-only-Gate), gibt einen strukturierten Ergebnissatz zurück, schlägt den optimalen Diagrammtyp vor und generiert einen natürlichsprachlichen Insight. Diese gesamte Pipeline streamt in Echtzeit über Server-Sent Events (SSE). Fehlerkorrektur ist in die Pipeline integriert.

24+ Visualisierungen, 8 Themes, Unbegrenzte Dashboards — Die ausdrucksstärkste verfügbare BI-Canvas

Ein Datenmodell ist nur so wertvoll wie die Klarheit und Wirkung seiner Visualisierung. Data Factorys Dashboard-Engine liefert 24+ Widget-Typen für alle Chart-Kategorien, die für ernsthafte BI-Arbeit benötigt werden. **Standard-Charts:** Balken, Gestapelter Balken, Linie, Fläche, Kreis, Donut — mit vollständiger Serienkonfiguration. **Erweitert:** Streudiagramm, Heatmap, Gauge, Trichter, Treemap, Radar, Wasserfall, Candlestick. **Fluss & Beziehungen:** Sankey-Diagramm, Netzwerkgraph, Sunburst-Diagramm. **Statistische Tiefe:** Boxplot, Parallele Koordinaten, Kalender-Heatmap. **Geospatial:** Geo-Karte mit sechs konfigurierbaren Kachel-Anbietern und Marker-Clustering. **KPI & Metriken:** Composite KPI-Karte und Standard-KPI-Karte mit Trendindikatoren. **Interaktive Steuerelemente:** Dropdown-Slicer, Datumsbereich-Slicer, Multi-Select-Slicer, Textsuche-Slicer. Acht integrierte Themes stellen sicher, dass jedes Dashboard in jedem Präsentationskontext professionell aussieht.

Berichte, die sich selbst schreiben: Der vorlagenbasierte Berichtsgenerator

Dashboards sind Echtzeit, interaktiv und explorativ. Berichte sind strukturiert, gebrandmarkt, verteilbar und archivierbar. Data Factory bietet einen vollständigen Berichtsgenerator, der vom Dashboard-Engine unterschiedlich und zweckgebaut für formale Geschäftsberichterstattung ist. Sieben Berichtsvorlagen — Executive Summary, Betriebsbericht, Finanzbericht, KPI-Dashboard, Datentabelle, Chart-Focused und Custom Blank — bieten professionell strukturierte Ausgangspunkte. Jede Vorlage ist ein abschnittsbasiertes Dokument, in dem jeder Abschnitt unabhängig typisiert ist. Automatisiertes Broadcasting verwandelt jeden Bericht in eine geplante Intelligenzlieferung. Konfigurieren Sie einen Sendezeitplan, geben Sie die Empfängerliste an und wählen Sie das Lieferformat (PDF, XLSX oder beides). Die Berichts-Engine führt den Bericht aus und sendet ihn automatisch.

Zusammenarbeit, Überwachung und Freigabe ohne Grenzen

Analytics ohne Zusammenarbeit ist ein Monolog. Data Factory ist für Teams gebaut. **Echtzeit-Präsenz** zeigt genau, wer zu welchem Zeitpunkt ein Dashboard ansieht, mit Live-Avatar-Indikatoren. **Datenannotationen** bringen das Gespräch zu den Daten selbst. Jeder Analyst kann einen Kommentar hinterlassen, einen Datenpunkt von Interesse markieren oder ein To-do-Element direkt auf jedem Widget erstellen. **Datenwarnungen** sind Schwellwertmonitore auf jeder Data Form-Metrik. Definieren Sie das Feld, die Aggregation, den Operator, den Schwellenwert, den Schweregrad und die Abklingzeit. **Öffentliche Einbettungslinks** mit Token-basierter Authentifizierung, konfigurierbaren Ablaufdaten und optionalem Passwortschutz ermöglichen es, jedes Dashboard in externe Portale einzubetten. **API-Schlüssel** ermöglichen es jedem externen System, Data Factory-Daten programmatisch abzufragen.

Wie Data Factory im Vergleich zu den Marktführern abschneidet

Reale Anwendungsfälle: Was Organisationen wirklich mit Data Factory machen

**Fertigungsbetrieb:** Ein Produktionsleiter verbindet BS Manufacturing und die Wartungsdatenbank zu einem einzigen Cube. Maßnahmen: produzierte Einheiten, OEE (berechnet als Verfügbarkeit × Leistung × Qualität, als berechnetes Feld ausgedrückt), Ausfallzeiten, Fehlerrate. Ein Echtzeit-Dashboard zeigt die OEE-Heatmap nach Linie und Schicht. **Finance & Controlling:** Der CFO verbindet das Hauptbuch, die CRM-Vertriebspipeline und HR-Kostendaten in einem quellenübergreifenden Cube. Der wöchentliche CFO-Bericht wird jeden Montag um 7 Uhr morgens automatisch als PDF ausgestrahlt. **Kundenerfolg & Vertriebsanalyse:** Die NL Analytics-Abfrage *"Welche Vertriebsmitarbeiter haben die höchste Gewinnrate bei Deals über 50.000 $ im Gesundheitssektor in diesem Jahr?"* gibt in weniger als 10 Sekunden eine gerankte Tabelle und ein Balkendiagramm zurück. **HR & Belegschaftsanalyse:** Eine Lohngleichheitsanalyse, die zuvor zwei Wochen in Excel brauchte, wird in 4 Minuten generiert. **Lieferkette:** Lieferantenleistungs-Scorecards werden automatisch monatlich generiert und per Email an jeden Lieferanten als passwortgeschützter eingebetteter Dashboard-Link gesendet.

Data Factory gibt Ihrer Organisation nicht nur ein besseres Analysetool. Es verändert die Beziehung zwischen Ihren Mitarbeitern und Ihren Daten — dauerhaft. Wenn ein Lagerleiter, ein Vertriebsleiter und ein CFO alle dieselben Daten in ihrer eigenen Sprache, auf ihrem eigenen Sophistikationsniveau befragen und zu gemeinsamen, vertrauenswürdigen Schlussfolgerungen gelangen können, ohne auf das Datentream zu warten, haben Sie nicht nur Ihren Analytics-Stack verbessert. Sie haben eine Organisation aufgebaut, die schneller denkt, auf Beweise statt auf Instinkt handelt und analytische Intelligenz mit jedem Tag aufbaut.

Jetzt starten: Ihre Daten sind bereits vorhanden

Jedes Unternehmen, das Business Suite betreibt, hat ein Datenvermögen von außerordentlicher Tiefe und Reichhaltigkeit in seiner eigenen Infrastruktur — Verkaufstransaktionen, Bestellungen, Gehaltsabrechnungen, Wartungsprotokolle, Anwesenheitsdaten, Lagerbewegungen, Finanzbuchungen, HR-Datensätze. Das Erstellen Ihres ersten Data Factory-Cubes dauert Minuten. Die visuelle Canvas ist geöffnet, der Drag-and-Drop-Modellierer ist bereit, und Cortex AI steht bereit, Ihre erste natürlichsprachliche Frage zu beantworten, bevor Ihr erster Cube überhaupt erstellt ist. Das Query Lab ist von Tag eins für jeden Benutzer auf jedem Fertigkeitsniveau verfügbar. Data Factory ist keine zukünftige Investition in eine Fähigkeit, für die Sie irgendwann bereit sein werden. Es ist eine gegenwärtige Fähigkeit, die heute verfügbar ist. Kontaktieren Sie BC Skills Group, um eine personalisierte Data Factory-Demonstration zu planen.