Aufbau einer Snowflake-Datenplattform für einen internationalen Pharmahersteller

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Herausforderung

Ein internationaler Pharmahersteller benötigte eine verlässliche Grundlage, um die Daten seiner europäischen Ländergesellschaften in einem gemeinsamen, EMEA-weit gültigen Datenmodell zusammenzuführen. Unterschiedliche Systeme, inkonsistente Strukturen und lokale Reporting-Logiken erschwerten eine zentrale Steuerung und verzögerten wichtige Entscheidungen.

Vor Projektbeginn war die Datenlandschaft des Unternehmens stark fragmentiert. Jede europäische Ländergesellschaft nutzte eigene Systeme, Formate und lokale Regeln für die Erhebung und Verarbeitung von Daten. Kennzahlen wie Produktionsvolumen, Qualitätsparameter oder Forschungsergebnisse wurden unterschiedlich definiert und aufbereitet, wodurch ein länderübergreifender Vergleich kaum möglich war. Viele Informationen wurden zusätzlich in individuellen Excel-Reports gesammelt, die oft nur den
jeweiligen Mitarbeitenden bekannt waren und deren Versionen schwer nachzuvollziehen waren.

Die historisch gewachsenen Systemlandschaften, teils modern, teils veraltet, erschwerten die zentrale Zusammenführung der Daten zusätzlich. Dies führte zu hohem manuellen Aufwand, Fehleranfälligkeit und Verzögerungen bei Berichten und Analysen. Auch die Vorbereitung für Audits und die Nachverfolgbarkeit der Daten waren kompliziert und ressourcenintensiv.

Kunde

Internationaler Pharmahersteller

Branche

  • Life Sciences

Topics

  • Cloud Technologien

Zielsetzung

Das Projekt hatte das Ziel, die bisher dezentral und länderspezifisch gepflegten Daten in einem einheitlichen, EMEA-weiten Datenmodell zusammenzuführen und den Großteil der Informationen zentral zu verwalten. Damit sollte eine verlässliche Grundlage geschaffen werden, auf der operative und strategische Entscheidungen über Ländergrenzen hinweg getroffen werden können.

Snowflake als zentrale Plattform

Die Snowflake-Datenplattform bildet das technische Rückgrat des neuen Ansatzes. Automatisierte Datenpipelines laden die Informationen aus den Quellsystemen in ein zentrales Repository, wo sie nach definierten Regeln transformiert und in das harmonisierte Modell überführt werden. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, Daten an verschiedenen Stellen manuell zusammenzustellen.

Klare Strukturen und Governance

fme begleitete den Kunden beim Aufbau von Governance-Regeln, Rollenmodellen und transparenten Datenflüssen. Damit ist nachvollziehbar dokumentiert, wie Daten entstehen und verarbeitet werden.

Einheitlicher Zugang zu konsistenten Daten

Die harmonisierten Daten stehen den Fachbereichen nun zentral zur Verfügung. Unterschiedliche Teams aus den Ländergesellschaften greifen auf dieselben, konsistenten Informationen zu und müssen sich bei Analysen nicht länger mit lokalen Unterschieden auseinandersetzen.

Basis für die Zukunft

Die Plattform wurde so gestaltet, dass sie problemlos erweitert werden kann: zusätzliche Länder, neue Datenquellen oder KI-basierte Analysen können jederzeit integriert werden. Damit wurde nicht nur ein aktuelles Problem gelöst, sondern ein zukunftsfähiges Fundament geschaffen.

Ausblick in die Zukunft

Mit der erfolgreichen Einführung der zentralen Snowflake-Datenplattform ist der Grundstein für eine moderne, harmonisierte Datenlandschaft gelegt. Auf Basis der konsistenten EMEA-weiten Daten können Fachbereiche nun verlässliche Analysen durchführen, Prozesse effizienter steuern und datenbasierte Entscheidungen
treffen.

Der nächste Schritt besteht darin, die Self-Service-Fähigkeiten des Unternehmens weiter auszubauen. Geplant ist ein unternehmensweites Rollout von Power BI, das den Analystinnen und Analysten in allen Ländern einen intuitiven, sicheren Zugriff auf die harmonisierten Daten ermöglicht. Ziel ist es, die Fachbereiche noch stärker in die Datenanalyse einzubinden, Entscheidungsprozesse weiter zu beschleunigen und die unternehmensweite Datenkultur und Fähigkeiten mit Daten systematisch zu arbeiten, nachhaltig zu stärken.

Damit wird die Plattform nicht nur ein technisches Fundament liefern, sondern aktiv dazu beitragen, dass datengetriebene Entscheidungen und Self-Service-Analysen zu einem festen Bestandteil der täglichen Arbeit werden.

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Tobias Stein
Director Business Unit