Case StudyLaufend4 Min LesezeitData Warehouse auf Microsoft Fabric für eine Kette mit 200+ Apotheken
Magistra a.s. betreibt mehr als 200 Apotheken in der gesamten Tschechischen Republik sowie einen eigenen E-Shop. Wir bauen ein zentrales Data Warehouse auf Microsoft Fabric — die Integration von Daten aus einzelnen Apotheken, Ärzte- und Fachgebietsdaten, dem E-Shop und weiteren Systemen in eine einheitliche Plattform für Reporting und Analytics.
200+
integrierte Apotheken
einheitliche Datensicht
MS Fabric
einheitliche Analytics-Plattform
ein Tool für alles
Echtzeit
Performance-Reporting
statt manueller Reports
360°
Kundensicht
Online- und Offline-Kanäle
Daten aus 200+ Apotheken, einem E-Shop und externen Systemen — isoliert, ohne einheitliche Sicht
Ein Netz mit mehr als 200 Apotheken erzeugt enorme Datenmengen — Verkäufe, Lagerbestand, Rezepte, Kunden. Dazu kommen Daten aus dem eigenen E-Shop, Informationen zu Ärzten und deren Fachgebieten sowie eine Reihe weiterer Systeme. Jede Quelle lag in ihrem eigenen Silo. Ohne zentrales Data Warehouse waren aussagekräftiges Reporting, der Vergleich von Filial-Performance oder tiefgehende Datenanalysen nicht realisierbar.
Apothekendaten
fragmentiert, in separaten Systemen
Performance-Reporting
manuell, langsam, unzuverlässig
Integration der E-Shop-Daten
fehlte komplett
Data-Analytics
ohne DWH praktisch unmöglich
Herausforderung
das alle Datenquellen in einer Analytics-Plattform verbindet
ein einheitliches Data Warehouse
Microsoft Fabric als zentrale Datenplattform
Wir entwerfen und bauen ein Data Warehouse auf Microsoft Fabric — der modernen, einheitlichen Analytics-Plattform von Microsoft. Wir integrieren Daten aus allen Quellen, sorgen für Bereinigung und Transformation und liefern Reporting- sowie Analytics-Werkzeuge.
Microsoft Fabric — einheitliche Analytics
Ein Data Warehouse auf Basis von Microsoft Fabric vereint Datenintegration, Lakehouse-Storage, Transformationen und Reporting in einer einzigen Plattform — ohne die Komplexität separater Tools.
Ingestion der Apothekendaten
Automatisierte ETL-Pipelines übernehmen Daten aus den einzelnen Apotheken — Verkäufe, Lagerbestand, Rezepte und Kundendaten — und zentralisieren sie im Data Warehouse.
Integration von Ärzte- und Fachgebietsdaten
Die Integration externer Daten zu Ärzten, ihren Spezialisierungen und Fachgebieten ermöglicht Analysen des Verschreibungsverhaltens und die Identifikation von Geschäftschancen.
Integration des eigenen E-Shops
Daten aus dem Online-Verkaufskanal werden mit Daten aus den physischen Apotheken kombiniert — eine einheitliche Kundensicht über alle Kanäle hinweg.
Integration weiterer Systeme
Die offene Architektur des Data Warehouses erlaubt es, weitere Datenquellen schrittweise nach geschäftlichen Prioritäten anzubinden.
Reporting und Datenanalytik
Performance-Reporting für Apotheken, Verkaufsanalysen, Kundensegmentierung, Trendanalysen und Ad-hoc-Abfragen auf zentralisierten Daten.
Lösungsarchitektur
Die Datenplattform basiert auf Microsoft Fabric — Daten werden aus heterogenen Quellen aufgenommen (Apothekensysteme, E-Shop, externe Register), durchlaufen ETL-Transformationen und werden in der Lakehouse-Schicht gespeichert. Power BI liefert Reporting und Self-Service-Analytics.
Integrationen
Ergebnisse
Zentrales Data Warehouse
Alle Daten aus Apotheken, E-Shop und externen Quellen an einem Ort — das Ende der Datensilos.
Automatisierte ETL-Pipelines
Regelmäßige Aufnahme und Transformation der Daten aus allen Quellen ohne manuelle Eingriffe.
Performance-Reporting für Apotheken
Vergleich der Filial-Performance, Analyse von Verkaufstrends, Identifikation von Anomalien und Entdeckung von Chancen.
Analytik des Verschreibungsverhaltens
Die Verknüpfung von Ärzte- und Fachgebietsdaten mit Verkaufsdaten ermöglicht völlig neue Geschäftsanalysen.
Einheitliche Kundensicht
Daten aus physischen Apotheken und dem E-Shop zu einem einzigen Kundenprofil zusammengeführt.
Skalierbare Architektur
Eine offene Plattform, bereit für die schrittweise Anbindung neuer Datenquellen und Analytics-Use-Cases.
Technologien
- Microsoft Fabric
- Power BI
- Azure Data Factory
- Lakehouse
- SQL
- Python
- ETL pipelines
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