Referenzen
Vier Projekte aus meiner Arbeit zwischen Business und IT – anonymisiert, aber konkret in Aufgabe und Ergebnis. Drei davon begannen mit derselben Ausgangslage: Zahlen, die aus zu vielen Systemen kommen.
Datenintegration bei der Fusion zweier Immobilienkonzerne
Kontext
Fusion zweier großer deutscher Immobilienunternehmen mit jeweils eigener SAP-Landschaft und historisch gewachsenen Datenstrukturen.
Aufgabe
Projektleitung Datenintegration und SAP-Migration mit mehreren Teilprojektteams über beide Konzern-IT-Bereiche hinweg.
Umfang
Konzernprogramm mit mehreren Teilprojekten und Standorten in Deutschland.
Vorgehen im Detail
Ich habe die Migrationsschritte in klar geschnittene Arbeitspakete gegliedert und Verantwortlichkeiten zwischen den beiden Konzern-IT-Bereichen geklärt. Für jede Datendomäne legte ich Abnahmekriterien fest, damit Qualität messbar blieb statt Ansichtssache zu sein. Wöchentliche Steuerungsrunden mit den beteiligten Fach- und IT-Bereichen beider Konzerne hielten Entscheidungen nachvollziehbar. Vor der finalen Migration sicherte eine mehrstufige Testphase die Datenqualität ab, bevor die neue gemeinsame ERP-Landschaft produktiv ging.
Ergebnis
Zwei gewachsene SAP-Landschaften in einer gemeinsamen ERP-Umgebung, Datenqualität je Datendomäne über feste Abnahmekriterien abgesichert.
Übertragbar auf
Fusionen und Carve-outs, bei denen zwei gewachsene Systemlandschaften zusammengeführt werden müssen, ohne dass die laufende Berichterstattung ausfällt.
Leistungssäule
KPI-Architektur und ERP-Konsolidierung für eine wachsende Dentaltechnik-Gruppe
Kontext
Eine über Zukäufe gewachsene Dentaltechnik-Unternehmensgruppe mit mehr als zehn Tochtergesellschaften reportete nur wenige, stark verdichtete Kennzahlen. Jeder Geschäftsführer trug Werte manuell in eine zentrale Vorlage ein, ein granularer Soll-Ist-Vergleich war praktisch unmöglich.
Aufgabe
Projektleitung von der Bestandsaufnahme bis zum Produktivbetrieb: KPI-Definition, Proof of Concept mit externer Beratung, Aufbau der automatisierten Reporting-Basis.
Umfang
Rund sieben Monate Projektlaufzeit, Anbindung von mehr als zehn Gesellschaften auf Basis von Microsoft Fabric und Power BI.
Vorgehen im Detail
Nach einer Bestandsaufnahme der Datenquellen je Gesellschaft klärte ich in Workshops mit den Verantwortlichen ein tragfähiges KPI-Set und baute zunächst ein Mock-up zur Diskussion. In einem zweiwöchigen Sprint mit einer früh hinzugezogenen externen Beratung testete ich die direkte Anbindung dreier ERP-Systeme als Proof of Concept, bevor die Vollumsetzung startete. Auf Basis von Microsoft Fabric entstand ein täglicher automatisierter Datenabruf bis auf Projekt- und Kundenebene, ergänzt um Budget-Ableitungslogiken für uneinheitlich budgetierende Gesellschaften und um Finanzdaten aus LucaNet. Mit dem Produktivstart entfiel das manuelle Eintragen in die zentrale Vorlage: Jeder Geschäftsführer erhielt einen eigenen Power-BI-Zugang mit den täglich aktualisierten Zahlen seiner Gesellschaft. Die Einführung bei den Geschäftsführern habe ich selbst übernommen. Das Berechtigungskonzept ließ sich ohne Neukonzeption um künftige Zukäufe erweitern.
Ergebnis
Automatisierte tägliche Reporting-Basis mit Budget- und Vorjahresvergleich, geschätzt rund 16 Stunden manuelle Reporting-Arbeit pro Monat eingespart.
Übertragbar auf
Unternehmensgruppen, in denen jede Gesellschaft ihre Zahlen selbst zusammenstellt und der Vergleich zwischen ihnen deshalb nicht trägt.
KPI-Aufbau und BI-Integration für eine durch Zukäufe gewachsene Umwelttechnik-Gruppe
Kontext
Eine durch mehrere Zukäufe gewachsene Unternehmensgruppe aus der Umwelttechnik hatte sehr unterschiedliche Prozesse, Systeme und Datenstände je Gesellschaft. Ein vorheriger Anlauf zur KPI-Konzeption war ohne tragfähiges Ergebnis geblieben: Er verlor sich in Prozessdetails einzelner Gesellschaften, statt eine gruppenweite Steuerungsbasis zu liefern.
Aufgabe
Neuaufsetzen des ins Stocken geratenen Mandats: KPI-Konzeption, Ausschreibung der Umsetzungsberatung und Steuerung der Implementierung.
Umfang
Rund sechs Monate Projektlaufzeit mit anschließender Einschwingphase, umgesetzt auf Microsoft Fabric und Power BI.
Vorgehen im Detail
Nach Übernahme des zuvor ins Stocken geratenen Mandats stand zunächst eine strukturierte Bestandsaufnahme: welche Daten bereits genutzt wurden, was weiterverwendbar war und wo Lücken bestanden. Gemeinsam mit den Verantwortlichen der einzelnen Gesellschaften definierte ich ein Mindestset an KPIs für die Gruppensteuerung, darunter Personalauslastung und Fuhrparknutzung über die GPS-Ortung der Fahrzeuge. Ein Teil der Flotte war bereits ausgestattet, der Rest wurde im Projekt nachgerüstet; die Aktivitätslogik zur Auswertung habe ich dafür selbst entwickelt. Aus einem Power-BI-Prototyp entwickelte ich eine Ausschreibung für die operative Umsetzung auf Basis von Microsoft Fabric, führte die Beratungsgespräche und steuerte die Implementierung über sechs Monate. Zusätzlich band ich ein bestehendes Finance-Dashboard an, sodass die Geschäftsführer der einzelnen Gesellschaften erstmals Zugriff auf gruppenweite Finanzkennzahlen erhielten. Die Einführung bei den Geschäftsführern der Gesellschaften lag in der anschließenden Einschwingphase bei mir. Die Architektur ist so angelegt, dass künftige Zukäufe ohne neue Konzeption angebunden werden können.
Ergebnis
Einheitliche KPI-Basis für Personal- und Fuhrparkauslastung über heterogene Gesellschaften hinweg; die Geschäftsführer der Einzelgesellschaften hatten erstmals Zugriff auf konsolidierte Finanzkennzahlen.
Übertragbar auf
Gruppen, in denen ein erster Reporting-Anlauf ohne tragfähiges Ergebnis geblieben ist – meist, weil ein Dienstleister beauftragt, aber nicht gesteuert wurde.
Leistungssäulen
Machbarkeitsprototyp für einen KI-Agenten in einer Steuerkanzlei
Kontext
Eine Steuerkanzlei wollte klären, ob sich Teile des Jahresabschlusses – konkret der Anlagenspiegel – mit einem KI-Agenten auf Basis der bestehenden Mandantendatenbank vorbereiten lassen. Die entscheidende Frage war nicht die Technik, sondern die berufsrechtliche Verschwiegenheitspflicht nach § 203 StGB und § 62a StBerG. Sie reicht deutlich über die Anforderungen der DSGVO hinaus.
Aufgabe
Technische Architektur und Aufbau eines Machbarkeitsprototyps – bewusst vor und getrennt von einem Umsetzungsangebot, ausschließlich mit synthetischen Daten entwickelt.
Umfang
Lokaler Sync-Agent mit rein ausgehender Datenübertragung, Pseudonymisierung nach dem Zwei-Töpfe-Prinzip, austauschbare LLM-Anbindung, ausschließlich strukturiertes Function Calling ohne freies Eingabefeld.
Vorgehen im Detail
Ich habe die deterministische Berechnung strikt von der KI-gestützten Interpretation getrennt: Die Abschreibungslogik nach § 7 EStG läuft in Python und ist nachrechenbar, die KI interpretiert ausschließlich Freitext-Buchungstexte. Die sicherheitsrelevanten Eigenschaften habe ich getestet statt behauptet – unter anderem mit einem negativen Cross-Tenant-Test und mit gezielten Angriffstests gegen die Pseudonymisierung. Konzept und Prototyp gingen an die Kanzlei; über die Umsetzung entscheidet sie unabhängig davon.
Ergebnis
90 Prozent Trefferquote bei der Klassifikation nach Bereinigung, 100 Prozent bei den fachlich heikelsten Fällen, keine strukturellen Verstöße in den Angriffstests.
Übertragbar auf
Vorhaben, bei denen der Einsatz von KI an rechtlichen oder vertraglichen Geheimhaltungspflichten hängt und vor einer Investitionsentscheidung geklärt werden muss, ob es überhaupt zulässig geht.