Unser Kunde, ein Holding-Unternehmen mit vier operativen Divisionen, erwirtschaftete einen Jahresumsatz von über 100 Millionen Euro und beschäftigte pro Division rund 150 Mitarbeiter. Jede Division hatte im Laufe der Jahre ihr eigenes ERP-System aufgebaut — SAP hier, Microsoft Dynamics dort, ergänzt durch eigenentwickelte Lösungen und zahllose Excel-Tabellen. Das Ergebnis: ein schwer durchdringbares Dickicht aus Dateninseln, das konsolidierte Berichte auf Holding-Ebene nahezu unmöglich machte.
Das Problem der Datenhortung
Das Kernproblem war nicht technischer, sondern struktureller Natur: Wissen wurde gehortet. Nicht aus böser Absicht, sondern weil über Jahre hinweg keine gemeinsame Dateninfrastruktur aufgebaut worden war. Jedes System sprach seine eigene Sprache, jede Division ihr eigenes Controlling-Vokabular. Ein CFO, der eine divisions-übergreifende Marge sehen wollte, musste wochenlang auf manuelle Auswertungen warten — oder sie selbst zusammenbauen.
Der Einstieg: Tableau als gemeinsame Visualisierungsschicht
Als ersten Schritt führten wir Tableau als einheitliche BI-Schicht ein. Die Idee war nicht, alle Systeme sofort zu ersetzen, sondern sie lesbar zu machen. Tableau fungierte als Dolmetscher zwischen den verschiedenen ERP-Welten und gab dem Management erstmals ein einheitliches Dashboard, das Umsatz, Marge und Ressourceneinsatz divisions-übergreifend abbildete — aktuell, ohne manuelle Zwischenschritte.
Java Connector: Die technische Brücke
Die eigentliche Herausforderung lag in der Datenbeschaffung. Die Legacy-ERP-Systeme boten keine modernen API-Schnittstellen. Wir entwickelten einen Java-basierten Connector, der direkt auf die Datenbanken der verschiedenen Systeme zugriff, die Rohdaten extrahierte, transformierte und in ein zentrales Snowflake Data Warehouse lud. Von dort speiste Tableau seine Dashboards in Echtzeit.
Das Ergebnis sprach für sich: Das ERP wurde angebunden, historische Daten migriert und die bis dahin isolierte Zeiterfassung in den zentralen Datenstrom integriert. Was vorher Wochen dauerte, war nun ein automatisierter Tagesabschluss — und der CFO konnte endlich auf Knopfdruck sehen, was in seinem Unternehmen wirklich passierte.
Wissen, das in Systemen eingesperrt ist, ist kein Wissen — es ist Ballast. Der erste Schritt zur datengetriebenen Steuerung ist, es zu befreien.
Our client, a holding company with four operating divisions, generated annual revenue of over €100 million and employed around 150 people per division. Over the years, each division had built its own ERP system — SAP here, Microsoft Dynamics there, supplemented by custom-built solutions and countless spreadsheets. The result: an impenetrable thicket of data silos that made consolidated reporting at holding level nearly impossible.
The data hoarding problem
The core issue was not technical but structural: knowledge was being hoarded. Not out of bad intent, but because no shared data infrastructure had ever been built. Each system spoke its own language, each division its own controlling vocabulary. A CFO wanting to see a cross-divisional margin had to wait weeks for manual reports — or build them manually themselves.
First step: Tableau as a shared visualization layer
As a first step, we introduced Tableau as a unified BI layer. The idea was not to immediately replace all systems, but to make them readable. Tableau acted as a translator between the different ERP environments and gave management a unified dashboard for the first time — showing revenue, margin, and resource use across all divisions, live, without manual steps in between.
Java connector: the technical bridge
The real challenge was data collection. The legacy ERP systems offered no modern API interfaces. We developed a Java-based connector that accessed the databases of the various systems directly, extracted and transformed the raw data, and loaded it into a central Snowflake data warehouse. From there, Tableau drew its dashboards in real time.
The results spoke for themselves: the ERP was connected, historical data migrated, and the previously isolated time-tracking system integrated into the central data stream. What had previously taken weeks was now an automated daily close — and the CFO could finally see at the press of a button what was actually happening in the company.
Knowledge locked inside systems isn't knowledge — it's dead weight. The first step toward data-driven management is setting it free.