Kundenreferenz
Tagesaktuelles Reporting statt Excel: Microsoft Fabric Lakehouse für AXXCON
Energieberatung · 55 Mitarbeitende · Data Platform · Wie Pexon Consulting für AXXCON, eine Management- und Transformationsberatung in der Energiewirtschaft, das Excel-basierte Reporting durch ein Microsoft Fabric Lakehouse abgelöst hat: Excel, CRM und On-Premise-Systeme laufen in einer Plattform zusammen und liefern tagesaktuelle Auslastungs- und Umsatzberichte mit Soll-Ist-Abgleich in Power BI, für IT- und Controlling-Verantwortliche im Mittelstand.
Aktualisiert: 16. Juli 2026
Das Wichtigste in Kürze
Wer
- AXXCON Management Consultants: Management- und Transformationsberatung für die Energiewirtschaft
- Rund 55 Mitarbeitende, Sitz im Raum Frankfurt am Main
- Zielbranchen: Energieversorger, Stadtwerke, Netzbetreiber
Problem
- Excel-Reporting skalierte nicht mit dem Unternehmenswachstum
- CRM-Daten nicht automatisiert in Auswertungen integrierbar
- Tagesaktuelle KPIs nur per manueller Zusammenführung, verzögert
- Datenquellen siliert, ohne gemeinsame und konsistente Basis
Lösung
- Microsoft Fabric Lakehouse auf Delta Lake als Single Point of Truth
- On-Premise über Data Gateway angebunden statt migriert
- ETL mit Spark SQL und PySpark für Excel, CRM und On-Prem
- Power BI als tagesaktuelles Self-Service-Frontend
Ergebnis
- Tagesaktuelles Reporting statt manueller Excel-Handarbeit
- Auslastung, Umsatz und Soll-Ist-Vergleich in Power BI, Drill-Down bis Projekt- und Personenebene
- On-Prem-Infrastruktur erhalten, hybrider Betrieb ohne Migration
- Erweiterbar für KI und Machine Learning, produktiv in ca. 2 Monaten
Ergebnisse
tagesaktuell
Reporting in Power BI · statt manueller Excel-Zusammenführung
1 Plattform
Single Point of Truth · Excel, CRM und On-Prem konsolidiert
~2 Monate
bis produktiv · ohne Unterbrechung des laufenden Betriebs
0
Migration nötig · On-Prem über Data Gateway angebunden, nicht abgelöst
Übersicht Kunde
Branche
Management- und Transformationsberatung in der Energiewirtschaft
Unternehmen
55 Mitarbeitende
Region
Raum Frankfurt am Main, Deutschland
Services
Data Engineering: Lakehouse-Aufbau, ETL-Strecken, Power-BI-Modellierung
Tech-Stack
Microsoft Fabric, Delta Lake, Dataflows Gen2, Spark SQL, PySpark, On-Prem Data Gateway, Power BI
Projektdauer
ca. 2 Monate bis produktiv
Compliance
Hybrid-Betrieb, On-Prem-Datenwelt bleibt angebunden
Status
Produktiv, als Basis für Analytics und KI erweiterbar
Ausgangslage
Excel skaliert nicht mit dem Wachstum
Planung und Reporting liefen über Excel-Tools, die mit dem Wachstum an ihre Grenzen stießen. Manuelle Excel-Ketten sind fehleranfällig, nicht versionierbar und ohne Berechtigungssteuerung, ein struktureller Engpass für die Steuerung an Auslastung und Umsatz.
CRM-Daten nicht automatisiert integriert
CRM-Kennzahlen ließen sich nicht automatisiert einbinden. Wer Auslastung und Umsatz zusammen sehen wollte, kopierte Exporte von Hand, mit Zeitverlust und Risiko für Zahlendreher bei jeder Aktualisierung.
Tagesaktuelle KPIs nur mit Handarbeit
Aktuelle Kennzahlen entstanden nur durch manuelle Zusammenführung und waren verzögert. Im Projektgeschäft mit kurzfristig schwankender Auslastung setzte das Gegensteuern zu spät an, weil freitags faktisch der Stand vom Wochenanfang vorlag.
Silierte Quellen ohne gemeinsame Basis
Excel, CRM und On-Premise-Systeme lagen getrennt vor, ohne konsistente Basis, Datenqualitäts-Kontrolle oder Rechtesteuerung. Gefragt war ein tragfähiges Fundament für Reporting und spätere Analytics, kein hübscheres Dashboard.
Lösung & Vorgehen
1
On-Prem über Data Gateway anbinden statt migrieren
Statt die stabile On-Premise-Welt von AXXCON abzulösen, band Pexon Consulting sie über ein On-Prem Data Gateway an das zentrale Lakehouse an. Der bewusste Trade-off gegen eine Migration hält das Risiko niedrig: kein Big-Bang-Umzug, kein Betriebsstillstand. Einzelne Quellen lassen sich später schrittweise nachziehen, wenn es fachlich sinnvoll ist. So blieb die vorhandene On-Prem-Investition geschützt und das Projekt lieferte trotzdem von Beginn an konsolidierte Daten.
2
Zentrales Lakehouse auf Delta Lake
Kern der Architektur ist ein Microsoft Fabric Lakehouse als Single Point of Truth für alle reporting-relevanten Daten. Delta Lake als offenes Tabellenformat bringt Transaktionen, Versionierung und Zuverlässigkeit auf den Data Lake, sodass sich Datenstände nachvollziehen und bei Bedarf zurückverfolgen lassen. Der Vorteil gegenüber einem klassischen Data Warehouse: offene Speicherung und Abfragbarkeit in einer Plattform, ohne teures Vorab-Schema-Design für jede Quelle. Genau das passt zu heterogenen Mittelstands-Quellen aus Excel, CRM und On-Prem, die sich nicht ohne Umbau in ein starres Warehouse-Schema pressen lassen. Alle Berichte greifen so auf denselben konsistenten Datenstand zu.
3
ETL mit Spark SQL und PySpark
Über Dataflows Gen2 und Spark-Jobs werden Daten aus Excel, CRM und den On-Prem-Systemen bereinigt, harmonisiert und ins Lakehouse geladen. Der Griff zu Spark SQL und PySpark statt reiner Klick-Tools ist bewusst gewählt: Jede Bereinigungs- und Mapping-Regel liegt als versionierbarer, testbarer Code vor, statt in undurchsichtigen Excel-Formeln. So entsteht ein gemeinsames Datenmodell, auf dem alle Berichte konsistent aufsetzen.
4
Power BI als Self-Service-Frontend
Power BI liefert Dashboards für Auslastung, Umsatzentwicklung und Soll-Ist-Vergleich, tagesaktuell und mit Drill-Down bis auf Projekt- und Personenebene. Die fachliche Definition der Kennzahlen und Soll-Werte blieb bewusst bei AXXCON: Pexon Consulting brachte die Data-Engineering-Expertise für Lakehouse, ETL und Modellierung ein, AXXCON die Domänen- und Fachexpertise aus dem Energiesektor. Dieses Team-Modell sorgt dafür, dass die Berichte inhaltlich vom Kunden getragen werden und nicht an einer externen Interpretation der Zahlen hängen. Anders als in der früheren Excel-Welt greifen die Berichte auf einen konsistenten, berechtigungsgesteuerten Datenstand zu, statt auf verteilte Einzeldateien. Die Architektur ist zugleich so angelegt, dass künftige Machine-Learning-Modelle und KI-Services wie Microsoft Copilot ohne Umbau andocken können.
Vorher / Nachher
| Dimension | Vorher | Nachher | Effekt |
|---|---|---|---|
| Reporting-Aktualität | manuelle Excel-Zusammenführung, verzögert | tagesaktuelle Power-BI-Dashboards | schnellere Entscheidungen |
| Datenquellen | Excel, CRM und On-Prem siliert | in einem Lakehouse konsolidiert | 360-Grad-Transparenz |
| On-Prem-Infrastruktur | isoliert, nicht auswertbar | über Data Gateway angebunden | erhalten statt riskant migriert |
| Detailtiefe | aggregierte Excel-Stände | Drill-Down bis Projekt-/Personenebene | belastbare Soll-Ist-Analyse |
“
Wir reporten heute tagesaktuell aus einer Plattform statt aus einer Excel-Kette. Auslastung, Umsatz und Soll-Ist sind auf Knopfdruck da, bis auf Projektebene, und unsere bestehende Infrastruktur läuft weiter. Statt Zahlen zusammenzukopieren, arbeiten wir jetzt mit einer verlässlichen Basis, auf der wir auch künftige Analytics aufsetzen können.
AX
Controlling / IT
Controlling- und IT-Verantwortung, AXXCON Management Consultants
Eingesetzte Technologien & Services
Microsoft Fabric
Delta Lake
On-Prem Data Gateway
Spark SQL & PySpark
Dataflows Gen2 / ETL Pipelines
Power BI
Häufige Fragen
Was kostet ein Microsoft Fabric Lakehouse für den Mittelstand?
Die Kosten für ein Microsoft Fabric Lakehouse hängen von der Zahl der Quellsysteme, der Datenmenge und der Integrationstiefe ab, dazu kommen die laufenden Microsoft-Fabric-Kapazitäten selbst, die sich nach Bedarf skalieren lassen. Ein belastbarer Anhaltspunkt für den Projektaufwand statt eines Pauschalpreises: Bei AXXCON, einer Energieberatung mit rund 55 Mitarbeitenden, stand die produktive, tagesaktuelle Reporting-Plattform nach rund zwei Monaten. Pexon Consulting schneidet den ersten Use Case bewusst eng, damit früh messbarer Wert entsteht, und baut die Plattform von dort schrittweise aus, statt in ein großes Vorab-Budget zu investieren. So bleibt der Aufwand planbar und an den tatsächlichen Nutzen gekoppelt.
Musste AXXCON seine bestehende On-Premise-Infrastruktur ablösen?
Nein. Die stabile On-Premise-Infrastruktur von AXXCON blieb erhalten und wurde über ein On-Prem Data Gateway an das cloudbasierte Fabric-Lakehouse angebunden. Die Lösung ist bewusst hybrid: Die Daten fließen sicher in die Cloud, ohne dass die Quellsysteme migriert werden mussten. Damit entfiel das Risiko eines Big-Bang-Umzugs und der laufende Betrieb wurde nicht unterbrochen. Für viele Mittelständler ist genau das der entscheidende Punkt, weil eine vollständige Cloud-Migration teuer, langwierig und betrieblich riskant ist, während die Gateway-Anbindung die Datenintegration sofort liefert.
Wie lange dauert der Aufbau eines Fabric-Lakehouse?
Bei AXXCON lag die Umsetzung bei rund zwei Monaten bis zur produktiven, tagesaktuellen Reporting-Plattform, ohne den laufenden Betrieb zu unterbrechen. Die tatsächliche Dauer hängt von der Datenlage, der Zahl der Quellsysteme und der Integrationstiefe ab. Ein eng geschnittener erster Use Case verkürzt die Zeit bis zum ersten belastbaren Dashboard deutlich, weil nicht die gesamte Datenlandschaft auf einmal angebunden werden muss. Von dieser Basis aus lassen sich weitere Quellen und Berichte iterativ ergänzen, ohne dass die Plattform neu aufgesetzt werden muss. Dieser inkrementelle Ansatz senkt das Projektrisiko und macht den Fortschritt für IT und Controlling früh sichtbar.
Microsoft Fabric oder klassisches Data Warehouse, was passt für den Mittelstand?
Ein Fabric-Lakehouse verbindet die offene Speicherung eines Data Lake mit der Abfragbarkeit eines Data Warehouse und bindet On-Premise-Quellen über ein Data Gateway an. Der Unterschied zum klassischen Data Warehouse: Ein Lakehouse verlangt kein starres Vorab-Schema für jede Quelle, was bei heterogenen Daten aus Excel, CRM und On-Prem Zeit spart. Für Unternehmen wie AXXCON, die genau solche Quellen zusammenführen und Power BI nutzen wollen, ist der Lakehouse-Ansatz meist schneller produktiv. Ein reines Data Warehouse kann dort sinnvoll sein, wo Datenmodelle stabil und stark strukturiert sind, das ist im wachsenden Mittelstand aber selten der Fall.
Lässt sich ein Fabric-Lakehouse später für KI und Machine Learning nutzen?
Ja. Die Architektur bei AXXCON ist von Beginn an so angelegt, dass Machine-Learning-Modelle und KI-Services wie Microsoft Copilot ohne Umbau andocken. Weil alle reporting-relevanten Daten bereits konsolidiert und über Delta Lake versioniert im Lakehouse liegen, bildet die Plattform das Fundament für spätere Analytics, ohne dass sie neu gebaut werden muss. Das ist der eigentliche Vorteil eines Lakehouse gegenüber isolierten Reporting-Tools: Dieselbe saubere Datenbasis, die heute Power-BI-Dashboards speist, trägt morgen Prognosemodelle, Anomalie-Erkennung oder KI-gestützte Auswertungen, ohne dass Daten dafür ein zweites Mal aufbereitet werden müssen.
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