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Modellgetriebene Control Plane für Microsoft Daten- und AI-Teams 

Steuern Sie Ihr Datenmodell. Generieren Sie die Technologie. Geben Sie Ihrer AI eine verlässliche Grundlage.

AnalyticsCreator ist eine modellgetriebene Design- und Generierungsanwendung für den Microsoft-Data-Stack.Designen und entwickeln Sie Business- und Datenmodelle mit intelligenten Assistenten. Daraus entsteht das Governed Control Model, auf dessen Grundlage AnalyticsCreator native Microsoft-Artefakte für Data Estates erstellt. Der zugehörige Code entsteht direkt während der Modellierung und ist jederzeit einsehbar.

Design Intelligence ermöglicht autorisierten AI-Agenten über MCP den Zugriff auf die Modelle, Definitionen, Beziehungen und Transformationslogik des Governed Models.

AnalyticsCreator in Aktion erleben Ihren Anwendungsfall entdecken
KI

KI auf Projektwissen stützen

Das Governed Control Model stellt AI-Agenten alle validierten Metadaten als verlässliche Grundlage für ihren jeweiligen Zweck zur Verfügung.

CTRL

Wissen bei Veränderungen bewahren

Halten Sie Business-Definitionen, Modelle, Code und Dokumentation verbunden, auch wenn sich Teams, Partner und unterstützte Technologien ändern.

GEN

Native Implementierungsartefakte erstellen

Generieren Sie aus dem Governed Design Modell, Strukturen, Pipelines, Transformationen, semantische Modelle, Lineage, Dokumentation und Deployment-Artefakte für die ausgewählte Microsoft-Umgebung.

Entwickeln, validieren und deployen auf einer gemeinsamen Projektgrundlage.

AnalyticsCreator verbindet Modelle mit dem Implementierungscode, Lineage und Dokumentation während der gesamten Entwicklung. Teams validieren Änderungen und erstellen native Artefakte für das Deployment. Das Projektwissen bleibt für die Weiterentwicklung erhalten.

Metadaten aus der Quelle integrieren

Quellstrukturen werden automatisch erkannt und als Ausgangspunkt für Modellierung und Entwicklung in das Projekt übernommen.

Modellieren und entwickeln

Entwickeln Sie projektspezifische Modelle mit intelligenten Assistenten. Verfolgen Sie, wie sich der zugehörige Code während Ihrer Arbeit entwickelt.

Testen und validieren

Nutzen Sie die integrierte Testautomatisierung, um die Bereitstellungszeit weiter zu verkürzen.

Native Artefakte generieren

Erstellen Sie Implementierungsartefakte und Deployment-Pakete aus dem entwickelten Projekt und den gewählten Zieleinstellungen.

Deployen und betreiben

Betreiben Sie die Lösung in der ausgewählten Umgebung mit den vereinbarten Zuständigkeiten, ohne eine AnalyticsCreator-Laufzeitkomponente im Produktivbetrieb.

Pflegen und weiterentwickeln

Pflegen Sie Änderungen direkt im Projektmodell ein und validieren Sie diese erneut. Der gesamte zugehörige Code wird gleichzeitig über alle Ebenen hinweg automatisch angepasst und ist sofort einsehbar.

Die Control Plane in der Praxis

Je einfacher die Generierung wird, desto entscheidender wird die Kontrolle.

Jedes leistungsfähige AI-Modell kann aus einem Schema SQL generieren. Es weiß dennoch nicht, warum das Schema genau so entworfen wurde. AnalyticsCreator Design Intelligence schließt diese Lücke, indem die Anwendung nicht nur die Struktur, sondern auch die Begründung hinter den Daten zugänglich macht.

AnalyticsCreator-Designkontext

Model-Driven Architecture für kontrollierte Generierung.

AnalyticsCreator verfolgt einen Model-Driven-Architecture-Ansatz: Die fachlichen Modelle und Datenmodelle bilden die kontrollierte Designschicht. Änderungen am Modell können durch die nachgelagerten Schichten weitergegeben werden – von Strukturen und Transformationen bis zu semantischen Modellen, Dokumentation und Deployment-Artefakten.

Entwickeln Validieren Generieren Deployen
01

Bewährte Modellierungsstandards

Mit geführter Modellierung entwerfen.

Assistierte Modellierungswerkzeuge, etablierte Designmethoden und individuelle Architekturmuster nutzen und dabei die Definitionen, Strukturen und Designentscheidungen hinter dem Modell bewahren.

  • Kimball-Dimensionsmodellierung
  • Data Vault 2.0
  • 3NF und Inmon-Modellierung
  • Medallion-Architektur
  • Hybride Designs
Modellgetriebenes Design entdecken
02

Native Microsoft-Implementierung

Generieren Sie für die Microsoft-Umgebung von heute – und für die von morgen.

Halten Sie das Modell stabil, während sich die Technologie weiterentwickelt. Generieren Sie die erforderliche Implementierung für die gewählte Microsoft-Umgebung und passen Sie diese bei veränderten Anforderungen an und generieren Sie sie erneut.

  • SQL Server- und Azure-Artefakte
  • ADF- und Fabric-Pipelines
  • Power BI- und Tabular-Modelle
  • Dokumentation und Bereitstellungspakete
Native Artefaktgenerierung entdecken Microsoft Fabric und Power BI entdecken
03

Kontext für AI

AI mit dem Governed Control Model auf eine verlässliche Grundlage stellen.

Design Intelligence macht die im Projekt verfügbaren Metadaten über MCP für autorisierte AI-Agenten nutzbar. Quellstrukturen, Beziehungen, Definitionen, Regeln und vorhandene Modelle liefern die Grundlage, um Zusammenhänge zu analysieren, Strukturvorschläge abzuleiten und Änderungen für die weitere Modellierung vorzubereiten..

  • Business-Definitionen und Granularität
  • Beziehungen zwischen Modellen
  • Bestätigte Lineage und Abhängigkeiten
  • Transformationskontext
Design Intelligence entdecken

Microsoft gibt Agenten Werkzeuge zum Handeln. AnalyticsCreator gibt ihnen den governed control Kontext, den sie benötigen, bevor sie handeln..

Wählen Sie Ihren Weg

Unterschiedliche Rollen. Unterschiedliche Anforderungen. Eine gemeinsame Grundlage.

Entdecken Sie AnalyticsCreator aus der Perspektive, die für Ihre Rolle oder Ihr Team relevant ist.

01 Für Entscheider in Reporting, BI und Analytics Ihre Data Assets optimieren, schützen und schneller weiterentwickeln. Sichern Sie Organisationswissen, reduzieren Sie Kosten und Risiken und verkürzen Sie die Projektdurchlaufzeit durch kontrollierte, modellgetriebene automatisierte Entwicklung. Geschäftsleitung und IT-Führung 02 Für Datenarchitekten Moderne Best Practices nutzen und die Kontrolle bewahren. . Definieren Sie Modelle, Architekturstrukturen, Beziehungen und Design Patterns auf einer gemeinsamen Grundlage und entwickeln Sie diese kontrolliert über Technologien und Projekte hinweg weiter. Architektur und Modellierung 03 Für Data Engineers und Entwickler Schneller entwickeln. Kontrolle behalten. Automatisieren Sie repetitive Entwicklungsarbeiten, nutzen Sie intelligente Wizards mit integrierten Best Practices und behalten Sie jederzeit im Blick, wie sich der zugehörige Code während der Entwicklung verändert. Modellgetriebene Entwicklung 04 Für Fabric- und Power BI-Teams Semantische Modelle und Data Products auf einer gemeinsamen Grundlage entwickeln. Nutzen Sie das Governed Model, um Power-BI-Modelle und Data Products konsistent aufzubauen, zu verbessern und mit gemeinsamen Definitionen und Logiken weiterzuentwickeln. Fabric und Power BI 05 Für AnalystenVerlässliche Daten für Self-Service Analytics nutzen. Arbeiten Sie mit abgestimmten Business-Definitionen, semantischen Modellen und Data Products und erstellen Sie Analysen auf einer konsistenten, kontrollierten Grundlage. Governed Self-Service Analytics 06 Für Teams, die AI-Lösungen entwickeln AI auf verknüpften Projektkontext stützen. Geben Sie autorisierten AI-Agenten über Design Intelligence Zugriff auf verfügbare Definitionen, Beziehungen, Lineage und Transformationskontext.. AI-gestützte Analyse und Entwicklung

Für Partner und Consultingunternehmen

Bringen Sie verknüpftes Design in Ihre Kundenprojekte.

Überführen Sie Fachwissen gemeinsam mit dem Kunden in das Governed Model und nutzen Sie es als Grundlage für eine automatisierte, nachvollziehbare Entwicklung. Nutzen Sie ebenso Test-Automation, Automatische Dokumentation und Data Lineage.

Design Intelligence ermöglicht es Ihren AI-Agents, kontrolliert auf freigegebene Modelle, Metadaten, Beziehungen und Transformationslogik zuzugreifen und diese für Analyse und Weiterentwicklung zu nutzen

Die Partnerperspektive entdecken

Strategische Kontrolle

Bewahren Sie das Daten- und Modellwissen Ihrer Organisation als
strategisches Gut.

AnalyticsCreator hilft Organisationen, ihr Daten- und Analytics-Wissen in ein dauerhaftes strategisches Gut zu verwandeln.

Teams können Anwendungen schneller produktiv bringen, Kosten und Risiken bei Änderungen reduzieren, die strategische Kontrolle behalten und AI einführen, ohne den Kontext ihres Data Estate zu verlieren.
Das ist das Governed Control Model von AnalyticsCreator: Fachliche Bedeutung, Datenmodell, Regeln, Abhängigkeiten und technische Umsetzung bleiben nachvollziehbar miteinander verbunden und unter der Kontrolle des Unternehmens.

 

 

Schneller zum nutzbaren Ergebnis
 Erhöhen Sie die Kapazität Ihrer Spezialisten-Teams, indem Sie Änderungen direkt im Modell durchführen und den dazu korrelierenden code und Projektergebnisse erhalten.
Verkürzen Sie den Weg von der fachlichen Anforderung zu nutzbaren Daten.
Lebenszykluskosten senken
 Reduzieren Sie den Aufwand für die wiederholte Analyse von Code und Datenmodellen, vermeiden Sie Nacharbeiten, verkürzen Sie Einarbeitungszeiten und senken Sie die laufenden Kosten für Wartung und Weiterentwicklung Ihres Data Estate.
Strategische Souveränität Das Governed Model ist in einer Form gespeichert, aus der auch neue Zieltechnologien generiert werden können.
Dadurch kann später einfacher zwischen Technologien gewechselt werden – zum Beispiel von On-Premises in die Cloud. Auch zukünftige Technologien lassen sich leichter übernehmen, indem passender Code und die erforderlichen Artefakte neu generiert werden

Das Wissen hinter Ihrem Data Estate bewahren.

Das zentrale Data-Asset eines Unternehmens ist das Wissen darüber, wie Daten gewonnen, aufbereitet und in analytische Modelle überführt werden. Dieses Wissen muss unabhängig von Technologien, einzelnen Personen und externen Anbietern erhalten bleiben. Es bildet die Wissensbasis des Unternehmens und zählt zu seinen wertvollsten strategischen Gütern.

AnalyticsCreator fungiert als übergreifende Control Plane, die dieses Wissen verbindet und über organisatorische und technologische Veränderungen hinweg bewahrt.

01

Weiterentwickeln statt neu beginnen

Neue Teams und Partner können auf dem bereits in AnalyticsCreator erfassten Wissen aufbauen, anstatt die Lösung aus Code, Dokumentation und dem Wissen einzelner Personen rekonstruieren zu müssen.

02

Bei Technologiewandel auf vorhandenem Wissen aufbauen

Bewahren Sie Business-Definitionen, Beziehungen und Transformationslogik, während Sie Strukturen und Einstellungen für unterstützte Zielumgebungen anpassen. Technologiewechsel können weiterhin Designanpassungen und Validierung erfordern.

03

AI im Organisationskontext einsetzen

Design Intelligence macht verfügbares Wissen aus gespeicherten Projekten für autorisierte Agenten zugänglich. AI-gestützte Erklärungen und Vorschläge werden auf dieser Grundlage geprüft. Die Entscheidungshoheit bleibt beim Menschen.

Schneller umsetzen. Lebenszykluskosten senken. Wissen bewahren. Kontrolle behalten.
Executive Overview ansehen Nachvollziehbarkeit und Änderungskontrolle entdecken

Von der Zusammenarbeit zum Betrieb

Gemeinsam am Modell arbeiten. Native Ergebnisse eigenständig betreiben.

Ein gemeinsames Modell verbindet die beteiligten Fachleute, die daraus generierten Ergebnisse und das gewählte Betriebsmodell.

01
Zusammenarbeit

Kollaborieren Sie auf einer gemeinsamen Governed Foundation

Business-Anwender, Analysten, BI-Entwickler, Architekten und Data Engineers arbeiten kontrolliert auf einem gemeinsamen Governed Model und überführen gemeinsames Wissen in konsistente Modelle, Implementierungen und Analytics-Artefakte.

Intelligent Wizards Design Intelligence MCP Data Lineage Git Codegenerierung Gemeinsames Governed Model
02
Ergebnisse

Die benötigten Artefakte erhalten

Aus dem entwickelten Modell entstehen Code und native Artefakte für die technische Umsetzung sowie Artefakte für automatisierte Tests und die Dokumentation. Die entstandenen Daten können auch für Analysen mit Qlik Sense und Tableau genutzt werden.

StrukturenSQL-Server-Objekte und Azure-Artefakte PipelinesADF- und Fabric-Ergebnisse ModellePower-BI- und Tabular-Modelle Begleitende ArtefakteDokumentation und Tests
03
Betrieb

Das passende Betriebsmodell wählen

Die Lösung läuft in der gewählten Umgebung. Die Verantwortung für den Betrieb kann beim eigenen Team, einem Servicepartner oder beiden gemeinsam liegen. Eine AnalyticsCreator-Laufzeitumgebung im Produktivbetrieb ist dafür nicht erforderlich.

SQL Server Azure Microsoft Fabric Power BI
Unabhängig im Betrieb Die nativen Artefakte laufen ohne AnalyticsCreator-Laufzeitumgebung. Die weitere modellgetriebene Entwicklung erfolgt in AnalyticsCreator.

Unabhängige Bewertung

Von Kunden bestätigt. Von BARC anerkannt.

AnalyticsCreator wird in komplexen Microsoft-Datenumgebungen eingesetzt, in denen verlässliche Umsetzung, Konnektivität, Support und langfristiges Eigentum des Kunden zählen.

Topplatzierungen bei KPIs
: BARC hob AnalyticsCreator 2025 in den Kategorien Business Value, Customer Satisfaction, Connectivity, Implementer Support und Sales Experience hervor..
9/10 Bewertung für Customer Satisfaction in den BARC-KPI-Daten 2025.
10/10 Bewertung für Connectivity in den BARC-KPI-Daten 2025.
Business Value · Customer Satisfaction · Connectivity · Implementer Support · Sales Experience · Umsetzung im Microsoft-Stack
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Bewährt in komplexen Datenumgebungen.

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AnalyticsCreator not only frequently achieves first place in the Data Management Survey, but also got a maximum score of 10/10 in six of the KPIs in 2024, which is a remarkable achievement. 89% of the users surveyed reported having no significant problems with the software, which is an unusually high proportion.

Dr-Carsten-Bange

Dr. Carsten Bange

CEO, BARC Research

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AnalyticsCreator significantly accelerated the development of our central data warehouse, bringing us a major step closer to achieving a unified data interface for powerful analytics.

Peter-Mazoll

Peter Mazoll

Head of BI

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I highly recommend AnalyticsCreator for companies seeking to streamline their data warehousing and business intelligence processes. It's a remarkably efficient product that empowers users to industrialize these critical services.

Antoine-Girard

Antoine Girard

Head of Business Intelligence

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AnalyticsCreator empowered us to become data experts, confident in our ability to analyze and utilize our information

Michael Sonnleitner

Michael Sonnleitner

Data Warehouse Manager

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AnalyticsCreator slashed our data warehouse development time by a staggering 80%. This incredible efficiency allows us to focus on more strategic initiatives.

Project Manager

BI Lead

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AnalyticsCreator has revolutionized data warehouse development and maintenance for our team. It's incredibly user-friendly, taking us to a whole new level of ease and efficiency.

Alexander-Schätzle

Alexander Schätzle

IT Director EMEA

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CEO:
“How to create a modern data analytics platform”

Peter Smoly, CEO von Analytics Creator, erklärt, wie Sie ein modernes Data Warehouse aufbauen. Neue und sich ändernde Anforderungen aus Business und IT führen zu Mängeln in Ihrer Datenarchitektur.

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