Life Sciences
Bestandsanalysen mit Databricks und dbt
PROVADITs Beitrag zur Modernisierung einer Datenplattform im Life-Sciences-Umfeld umfasst Anforderungen, Datenmodellierung und Umsetzung für Bestands- und Abschreibungsanalysen mit Databricks und dbt. Die Arbeit ist Teil eines umfassenderen Umsetzungsmandats.
Die Fallstudie entdecken- Branche
- Life Sciences
- Unsere Rolle
- Lösungskonzeption und Umsetzung der Datenschicht innerhalb eines umfassenderen Umsetzungsmandats
- Schwerpunkte & Technologien
- Databricks · dbt · Datenmodellierung · Datentransformation
- Umfang
- Datengrundlage für Bestände und Abschreibungen · Anforderungen, Modelle und Umsetzungsarbeiten
Kunde anonymisiert.
Die Ausgangslage
Wie müssen Bestandsdaten aufgebaut sein, damit sie Planung und Bewertung unterstützen?
Das Mandat betrifft den Übergang einer globalen Life-Sciences-Gruppe von einer durch SAP Business Warehouse geprägten Datenlandschaft zu einem cloudbasierten Lakehouse. Für die Analyse von Beständen und Abschreibungen wurde eine Datengrundlage benötigt, die Materialbewegungen, Chargen, Bestandsregeln und finanzielle Bewertung verbindet.
Bestandsinformationen verbinden verschiedene Sichtweisen: eine physische Bewegung, die betroffene Charge, ihre fachliche Einordnung und ihren finanziellen Wert. Auf einer neuen Plattform müssen diese Zusammenhänge nachvollziehbar bleiben. Die Arbeit beginnt deshalb bei der Bedeutung der Daten und führt sie in Modelle und Transformationen über.
Unser Beitrag
PROVADITs Beitrag
PROVADITs dokumentierte Arbeit umfasst Konzeption und Umsetzungsarbeiten an der Datenschicht für Bestände und Abschreibungen mit Databricks und dbt innerhalb eines umfassenderen Umsetzungsmandats. Die Arbeit verbindet fachliche Anforderungen, Datenmodellierung und SQL-basierte Datentransformation. Fabian Georg Rührnschopf erarbeitete Anforderungen und Modelle für Materialbewegungen, Chargenstammdaten, Bestandsklassifizierung und Bewertungsinformationen.
Fachliche Logik klären
Die für Bestandsanalysen benötigten Informationen und Regeln beschreiben, einschliesslich langsam drehender Bestände und Wertberichtigungen.
Zusammenhängende Datenmodelle entwerfen
Strukturen für Materialbewegungen, Chargen und Bewertungsdaten sowie ihre Zusammenhänge definieren.
Die Datenschicht umsetzen
Die Transformationen mit dbt auf Databricks entwickeln und die abgestimmten fachlichen Regeln in der Datenschicht für Bestände und Abschreibungen umsetzen.
Einblick in die Arbeit
Vier zusammenhängende Sichten auf Bestände.
Die Konzeption verbindet die für Bestands- und Abschreibungsanalysen benötigten Datendomänen. Die Übersicht ordnet den dokumentierten Umfang; sie zeigt keine vollständige Plattformarchitektur.
Bewegungen
Strukturen für Materialbewegungen beschreiben Veränderungen der Bestände.
Chargen
Chargenstammdaten ergänzen den Kontext für die Einordnung der Bewegungen.
Klassifizierung
Bestandsregeln bilden die fachliche Einordnung ab, etwa für langsam drehende Bestände.
Bewertung
Bewertungsinformationen verbinden die physische Bestandssicht mit ihrer finanziellen Bedeutung.
Arbeitsergebnisse
Konkrete Arbeitsergebnisse. Fundierte Entscheidungen.
Das Mandat verbindet ausgearbeitete Anforderungen und Datenmodelle mit der Implementierung in Databricks und dbt. Es zeigt, wie fachliche Definitionen bis in die technische Umsetzung weitergeführt werden. Die Fallstudie beschreibt diesen abgegrenzten Beitrag; die übergreifende Transformation hat einen eigenen Umfang und eigene Verantwortlichkeiten.
- Dokumentierte fachliche Anforderungen an die Datenbestände.
- Datenmodelle für Materialbewegungen, Chargen und Bewertungsinformationen.
- Umsetzungsarbeiten an der Datenschicht für Bestände und Abschreibungen mit Databricks und dbt.
Einordnung des Mandats
PROVADITs Umfang ist die Datenschicht für Bestände und Abschreibungen innerhalb der umfassenderen Plattformmodernisierung. Die weiteren Finanzthemen und der übergreifende Plattform-Rollout betreffen auch andere Teams und gehören nicht zu dieser Fallstudie.
Was dieses Beispiel zeigt
Ein nutzbares Bestandsmodell beginnt mit abgestimmten fachlichen Definitionen. Plattform und Datenstrukturen lassen sich daran ausrichten, welche Entscheidungen sie unterstützen sollen.
Ein fachlich verbundenes Mandat
Bestandsoptimierung und integrierte Planung
Eine weitere Fallstudie behandelt Bestandssteuerung und Planungswerkzeuge. Sie ergänzt die technische Sicht um die Frage, wie verlässliche Informationen konkrete Planungsentscheidungen unterstützen.
Fallstudie lesen: Bestandsoptimierung und integrierte PlanungPassende Leistungen
Alle Projektbeispiele ansehenBauen Sie auf klaren Bestandsdefinitionen auf.
Besprechen Sie Ihre Anforderungen an Bestands- und Bewertungsdaten, die Quellsysteme und Ihre Datenplattform mit unserem Team.
Mit unserem Team sprechen