Boutique-Beratung für Analytics, BI & KI

Ihre Daten sind überall.
Ihre Steuerung nirgends.

Dutzende Tools, hunderte Reports, keine gemeinsame Wahrheit. Scrollen Sie weiter und sehen Sie, wie aus Rauschen Struktur entsteht.

01 / Zentralisierung

Alles läuft durch ein Nadelöhr.

Das klassische zentrale BI-Team: Kontrolle ja, Geschwindigkeit nein. Jede Anforderung wartet in derselben Schlange, und der Backlog wächst.

02 / Hub & Spoke

Steuerung entsteht in der Organisation, nicht im Tool.

Ein Competence Center für Standards und Plattform, schnelle Teams in den Fachbereichen. Dieses Operating Model bauen wir mit Ihnen: herstellerunabhängig, konzernerprobt und auf C-Level-Ebene zu Hause.

Grafik: ein Competence Center in der Mitte, verbunden mit den Fachbereichen Finanzen, Vertrieb, Supply Chain, Einkauf, Marketing und HR, an denen jeweils Teams und Nutzer angebunden sind.

Herstellerunabhängig bewertete Plattformen: SAP, Microsoft, Snowflake, Databricks, AWS, Oracle, Google Cloud.

Fachdomänen

Analytics-Lösungen für verschiedene Fachdomänen

Jede Fachabteilung in Ihrem Unternehmen hat unterschiedliche Anforderungen an Daten und analytische Auswertungen. Wir verstehen die spezifischen Fragestellungen der verschiedenen Bereiche und entwickeln Lösungen, die diese fachlichen Anforderungen in technisch solide umsetzbare Konzepte überführen.

01Details ansehen →

Customer Analytics

Umfassende 360-Grad-Perspektive auf Ihre Kundenbasis durch systematische Segmentierung, Kundenlebenszyklus-Analysen und Abwanderungsprognosen. Diese datengestützten Erkenntnisse ermöglichen es Marketing, Vertrieb und Kundenservice, zielgerichteter und effektiver zu arbeiten.

SegmentierungCLVChurn Prediction
02Details ansehen →

Marketing Analytics

Marketing-Performance transparent und messbar gestalten durch systematische Attribution, Kampagnen-Rentabilitätsanalysen und Channel-Optimierungen. Wir unterstützen Sie bei der Aufbereitung verlässlicher Datengrundlagen und der Entwicklung von aussagekräftigen Management-Dashboards für eine datengestützte Marketing-Steuerung.

AttributionCampaign ROIChannel Mix
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Financial Analytics

Modernisierung von Finanzberichterstattung und Finanzplanung durch integrierte Analytics-Lösungen. Wir unterstützen Sie bei der Planung, dem Forecasting und der Konsolidierung von Finanzinformationen. Dabei integrieren wir SAP-FI-CO-Daten und andere Finanzquellen in leistungsstarke Analytics-Plattformen, die Ihrer Finance-Abteilung schlüssige Steuerungsinformationen liefern.

PlanningForecastingKonsolidierung
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Sales Analytics

Transparente Darstellung der Vertriebsperformance durch Analysen der Verkaufspipeline, Gewinn- und Verlustanalysen und präzise Umsatzprognosen. Wir schaffen eine Basis für datengestützte Steuerung, von der Vertriebsleitung bis zum Key Account Management, um Ihre Vertriebsziele zielgerichteter zu erreichen.

PipelineWin/LossSales Forecasting
05FokusthemaDetails ansehen →

Sales Performance Management

Die Steuerungslogik über dem Vertriebsreporting: Customer Value Management und Segmentierung, Potenzialanalysen für Märkte und Accounts, KI-gestütztes Forecasting und ein Vertriebscockpit mit verbindlichen Kennzahlen, damit Vertriebszeit dorthin fließt, wo Wachstum realistisch ist.

CVMPotenzialanalyseKI-Forecast
06Details ansehen →

Supply Chain Analytics

Datengestützte Steuerung von Lieferketten durch systematisches Demand Planning, intelligente Bestandsoptimierung und strukturierte Lieferantenbewertung. Wir schaffen Transparenz über die gesamte Wertschöpfungskette, von der Nachfrageplanung über die Logistik bis hin zur Lieferantenperformance.

Demand PlanningBestandsoptimierungLieferantenbewertung
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Process Analytics

Messbare Verbesserung von Geschäftsprozessen durch Process Mining, detaillierte Durchlaufzeitanalysen und systematische Engpasserkennung. Mit datengestützten Erkenntnissen können Sie Prozessverbesserungen auf solider Faktenbasis durchführen, statt sich auf Vermutungen zu verlassen.

Process MiningDurchlaufzeitenEngpassanalyse
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BI & Self-Service

Befähigung von Fachabteilungen zur eigenständigen Erstellung von Analysen durch durchdachte Self-Service-Konzepte, strukturierte Governance-Frameworks und umfassende Tool-Schulungen. Durch diese Eigenständigkeit erreichen Sie dezentrale Analysefähigkeit, während die zentrale Datenqualität und Konsistenz gewährleistet bleibt.

Self-Service BIGovernanceEnablement
09Details ansehen →

Data Management

Sicherung von Datenqualität, Management von Stammdaten und etablierte Data Governance bilden die unverzichtbare Grundlage für vertrauenswürdige Analytics. Diese Strukturen müssen über Systemgrenzen hinweg funktionieren, um ein kohärentes und konsistentes Datenbild zu gewährleisten.

DatenqualitätMaster DataData Governance

Technologie, die zu Ihrem Unternehmen passt. Nicht umgekehrt.

06 Disziplinen
0 Herstellerprovisionen

Architektur

Vier beispielhafte Analytics-Architekturen

Bewusst vereinfacht, denn jeder Kunde hat andere Quellsysteme und Anforderungen. Gemeinsam evaluieren wir in einer Ist-Analyse Ihrer Plattform Ihre Analytics-Strategie und den Architektur-Fit.

Alles aus einer Hand: SAP-Semantik und Planung auf einer Plattform.

Quellen
SAP S/4HANAERP · CDS Views
SAP BW/4HANABestandsmodelle
SAP Cloud-AppsSuccessFactors · Ariba
Integration
Replication FlowsDelta-Übernahme
Remote TablesZero Copy
Plattform
SAP Datasphere
SpacesDaten je Domäne
Data BuilderViews · Flows
Analytic ModelKennzahlen · Semantik
Nutzung
SAP Analytics Cloud
StoriesReporting
PlanningPlanung · Forecast
JouleKI-Assistent
Anwender
Management
Controlling
Fachbereiche
Governance, Sicherheit & Betrieb
Zugriff & SicherheitSpaces · Data Access Controls
Katalog & LineageDatasphere Catalog
StammdatenSAP MDG
BetriebSAP Cloud ALM
Passt, wenn

SAP das führende System ist und Finanzen, Planung und Reporting eng zusammengehören.

Stärke

SAP-Logik und Berechtigungen bleiben erhalten, Planung und Ist laufen auf einem Modell.

Abwägung

Nicht-SAP-Daten brauchen eigene Anbindungen und mehr Aufwand.

Eine Plattform für alles: Daten, Modelle und Reports auf OneLake.

Quellen
Dynamics 365ERP · CRM
SAPÜber Konnektor
Dateien & APIsSharePoint · REST
Cloud-SpeicherADLS · S3
Integration
MirroringNahezu Echtzeit
Data FactoryPipelines · Dataflows
ShortcutsZero Copy
Plattform
Microsoft Fabric
OneLakeDelta · Parquet
LakehouseBronze · Silver · Gold
WarehouseT-SQL
Semantic ModelDirect Lake
Nutzung
Power BIReports · Self-Service
CopilotKI in Power BI
Excel & TeamsIm Arbeitsalltag
Anwender
Management
Fachbereiche
Analysten
Governance, Sicherheit & Betrieb
Zugriff & SicherheitMicrosoft Entra ID
Katalog & LineageMicrosoft Purview
DatenqualitätPurview Data Quality
BetriebGit · Deployment Pipelines
Passt, wenn

Microsoft gesetzt ist und viele unterschiedliche Quellen zusammenkommen.

Stärke

Ein Speicher, eine Kapazität und schneller Self-Service in Power BI.

Abwägung

SAP-Logik muss in Fabric neu modelliert werden.

SAP führt die Finanzwelt, Power BI erreicht die Breite.

Quellen
SAP S/4HANAERP · CDS Views
SAP BW/4HANABestandsmodelle
SalesforceCRM
Weitere SystemeDateien · APIs
Integration
Replication FlowsSAP-Daten
Azure Data FactoryNicht-SAP-Daten
Plattform
SAP Datasphere
SpacesSAP-Daten je Domäne
Analytic ModelSAP-Semantik
Microsoft Azure
Azure Data LakeOutbound + Nicht-SAP
Semantic ModelGemeinsame Kennzahlen
Nutzung
SAP Analytics Cloud
StoriesFinanzberichte
PlanningPlanung · Forecast
Microsoft
Power BISelf-Service
CopilotKI-Assistent
Anwender
Controlling
Management
Fachbereiche
Governance, Sicherheit & Betrieb
Zugriff & SicherheitEntra ID · SAP Cloud Identity
Katalog & LineageDatasphere Catalog · Purview
KennzahlenGemeinsamer KPI-Katalog
BetriebSAP Cloud ALM · Azure DevOps
Passt, wenn

SAP gesetzt ist, die Fachbereiche aber längst mit Power BI arbeiten.

Stärke

Datasphere hält die SAP-Semantik, SAC die Planung, Power BI die Reichweite.

Abwägung

Zwei Frontends brauchen klare Regeln, welche Kennzahl wo lebt.

Die passende Lösung je Schicht, offen für jede Quelle.

Quellen
SAP S/4HANALändersysteme
Weitere ERPDynamics · Oracle
E-Commerce & POSShops · Kassen
SalesforceCRM · Marketing
Integration
SAP DatasphereChange Data Capture
Azure Data FactoryBatch · APIs
Plattform
Data Lakehouse
Data LakeAzure Data Lake Storage
SnowflakeData Warehouse
Data VaultModelle · Historie
dbtTransformation · Tests
Nutzung
Power BIReports · Self-Service
IBM Planning AnalyticsTM1 · Planung
KI-AgentenRAG · Copilot
Anwender
Management
Fachbereiche
Controlling
Analysten
Governance, Sicherheit & Betrieb
Zugriff & SicherheitMicrosoft Entra ID
Katalog & LineageData Catalog · dbt Docs
Datenqualitätdbt Tests
BetriebAzure DevOps · Monitoring
Passt, wenn

viele Länder und Systeme zusammenkommen und Technologieoffenheit zählt.

Stärke

Offen und skalierbar, die Bausteine bleiben austauschbar.

Abwägung

Mehr Bausteine bedeuten mehr Betrieb und strengere Governance.

KPIs & KI entlang Ihrer Kernprozesse.

Prozessbeispiele
Wählen Sie einen Prozess

Order to Cash

Typische KPIs
  • Cash Conversion Cycle (CCC)
  • Days Sales Outstanding (DSO)
  • Durchlaufzeit Auftragsabwicklung
  • First-Time-Right-Rate Rechnungen
  • Zahlungsverlässlichkeit & Mahnquote
Exemplarische KI-Use-Cases
  • Zahlungsausfälle durch ML-Scoring frühzeitig vorhersagen und vermeiden.
  • Automatisieren Sie Cashflow-Prognosen mit modernen Zeitreihenmodellen.
  • Bewerten Sie Kreditrisiken in Echtzeit statt diese später korrigieren zu müssen.
  • Rechnungsverarbeitung mit Document AI automatisieren
Analytics-Stack
  • SAP SAC für Echtzeit-O2C-Monitoring
  • BW/4HANA & CDS Views für Auftragsüberwachung
  • Power BI Embedded für Vertrieb-Self-Service
  • N8N / UiPath für Rechnungsworkflows

Customer & Sales

Typische KPIs
  • Forecast Accuracy
  • Pipeline Velocity & Win Rate
  • Customer Lifetime Value (CLV)
  • Churn-Rate & Net Revenue Retention
  • Average Deal Size & Sales Cycle Length
Exemplarische KI-Use-Cases
  • Churn-Prediction zur Identifikation von Kunden mit Abwanderungsrisiko.
  • Lead Scoring auf Grundlage historischer Conversion-Daten.
  • Next-Best-Action-Empfehlungen für Vertriebs-Teams.
  • Automatisieren Sie Prognosen und ersetzen Sie manuelle Excel-Schätzungen durch datengestützte Modelle.
Analytics-Stack
  • Power BI für Pipeline- & Forecast-Dashboards
  • SAC Planning für integrierte Vertriebsplanung
  • ChatGPT / Claude für CRM-Zusammenfassungen & Meeting-Prep
  • N8N für automatisierte Lead-Nurturing-Workflows

Procure-to-Pay

Typische KPIs
  • Maverick Buying Rate
  • Lieferantenperformance (OTIF)
  • Prozesskosten pro Bestellung
  • Contract Compliance
  • Beschaffungsvolumen unter Management
Exemplarische KI-Use-Cases
  • Erkennen Sie Lieferantenrisiken frühzeitig durch Natural Language Processing von Nachrichtenquellen.
  • Klassifizieren Sie Bedarfe automatisch und ordnen Sie diese den entsprechenden Warengruppen zu.
  • Automatisieren Sie die Rechnungsprüfung mit Document AI.
  • Beschleunigen Sie Ihre Bestellprozesse durch intelligente Automatisierung.
Analytics-Stack
  • SAP Datasphere für Spend Analytics & Einkaufscontrolling
  • BW/4HANA für operatives Einkaufs-Reporting
  • UiPath / N8N für automatisierte Rechnungsworkflows
  • Power BI für Lieferanten-Scorecards

Finance & Controlling

Typische KPIs
  • Plan-Ist-Abweichung & Forecast-Genauigkeit
  • Abschlussgeschwindigkeit (Fast Close in Tagen)
  • Kostenstellentransparenz & Umlagegenauigkeit
  • EBIT-Treiberanalyse & Margenbeiträge
  • Working Capital Ratio
Exemplarische KI-Use-Cases
  • Anomalieerkennung in Buchungen und Kontobewegungen.
  • Automatisieren Sie Periodenabgrenzungen und Accrual-Vorschläge.
  • Führen Sie Variance-Analysen mit automatischer Kommentargenerierung durch.
  • Nutzen Sie Predictive Budgeting statt traditioneller Bottom-Up-Excel-Planung.
Analytics-Stack
  • SAC Planning für integrierte Finanzplanung & Konsolidierung
  • BW/4HANA für Konzern-Reporting & Legal-Strukturen
  • Power BI für Management-Cockpit & Board-Reporting
  • Claude / ChatGPT für automatisierte Abweichungskommentare

Supply Chain

Typische KPIs
  • Liefertreue (OTIF, On Time In Full)
  • Lagerumschlag & Bestandsreichweite
  • Perfect Order Rate
  • Transportkosten pro Einheit
  • Forecast Accuracy Absatzplanung
Exemplarische KI-Use-Cases
  • Ersetzen Sie traditionelle Demand Forecasting Methoden durch Machine Learning Ansätze.
  • Optimieren Sie Ihre Bestände durch intelligente Prognosen und senken Sie damit Lagerkosten und Fehlbestände.
  • Erkennen Sie Engpässe in Ihrer Lieferkette frühzeitig und reagieren Sie proaktiv.
  • Optimieren Sie Ihre Transportrouten und reduzieren Sie damit CO₂-Emissionen und Kosten.
Analytics-Stack
  • SAP IBP / SAC für S&OP-Planung
  • Datasphere für Supply-Chain-Analytics & Datenintegration
  • Power BI für operatives Logistik-Dashboard
  • N8N für automatisierte Bestandswarnungen & Alerts
Robert Barling, Gründer und Geschäftsführer von Barling Consulting
Robert BarlingGründer & Geschäftsführer

Über uns · Seit 2010 · Burgthann bei Nürnberg

Boutique-Beratung mit kompromisslosem Fokus auf praktische Lösungen.

Barling Consulting ist eine herstellerunabhängige Boutique-Beratung für Analytics, Business Intelligence und Künstliche Intelligenz. Wir unterstützen große Unternehmen und Konzerne vom strategischen Ansatz bis zur operativen Umsetzung. Unsere Expertise erstreckt sich auf SAP S/4HANA-Transformationen, Microsoft Analytics Stack und Business AI. Gegründet 2010 von Robert Barling, arbeiten wir persönlich, praktisch orientiert und mit mehr als 15 Jahren Branchenerfahrung.

Unser Kern-Team besteht aus Spezialisten für SAP, Microsoft und Künstliche Intelligenz. Für größere Projekte erweitern wir gezielt um Experten, mit denen wir langjährig zusammenarbeiten. So bleiben Entscheidungswege kurz und die Skalierung flexibel. Wir sind europaweit tätig, unterstützen vor Ort oder remote.

2010Gegründet
15+Jahre Erfahrung
0Herstellerprovisionen
2–4Wo.bis zu ersten Ergebnissen

Warum Barling

Häufige Fragen

Was CEOs und CIOs uns fragen.

Welche KI-Potenziale kann ich realistisch für mein Unternehmen heben?
Die verfügbaren KI-Möglichkeiten hängen weniger von der Technologie ab als vielmehr von Ihren Daten und bestehenden Prozessen. Die größten Chancen zeigen sich typischerweise in Bereichen, in denen heute manuelle Arbeit in Reporting, Dokumentenverarbeitung oder Prognosen anfällt. In einem mehrtägigen Assessment identifizieren wir konkret, welche Use Cases in Ihrem Unternehmen den höchsten ROI bieten.
Werde ich mit KI weniger Mitarbeiter brauchen?
In den meisten Fällen nicht. Was sich ändert, ist die Art der Tätigkeiten, die Ihre Mitarbeiter ausführen. Künstliche Intelligenz übernimmt repetitive Aufgaben wie Datenaufbereitung, Erstbewertungen und Standardberichte. Ihre Mitarbeiter gewinnen Zeit für ihre eigentlichen Aufgaben: strategische Entscheidungen treffen, Kundenbeziehungen pflegen und Innovationen vorantreiben. Unternehmen, die dies richtig umsetzen, können ihren Fachkräftemangel lindern, statt Stellen abzubauen.
Warum eine Boutique-Beratung statt einer großen Unternehmensberatung?
Bei uns führt der Gründer selbst die Workshops durch, nicht ein Junior-Berater. Wir verkaufen keine Lizenzen und empfehlen keine Plattformen, von denen wir eine Provision erhalten. Unsere Empfehlungen sind damit vollständig unabhängig. Darüber hinaus profitieren Sie von kurzen Entscheidungswegen, einem schlanken Team und einer kontinuierlichen Betreuung durch dieselben Fachleute während des gesamten Projekts.
Was kostet ein KI-Pilot und was kostet Verzögerung?
Ein fokussierter KI-Pilot dauert typischerweise drei bis sechs Wochen. In diesem Zeitraum identifizieren Sie einen Use Case, bauen einen Prototyp und messen den ROI. Diese Investition ist deutlich geringer als das, was viele Unternehmen jährlich für manuelle Prozesse aufwenden, die automatisiert werden könnten. Die entscheidende Überlegung ist: Was kostet es, wenn Ihre Wettbewerber sechs Monate früher mit der Implementierung beginnen?
Wie finde ich heraus, welche Analytics-Plattform zu uns passt?
Vermeiden Sie Workshops, die von Plattformanbietern durchgeführt werden. Wir führen strukturierte, unabhängige Plattform-Assessments durch, die SAP, Microsoft, Snowflake, Databricks, AWS, Oracle und Google Cloud systematisch gegen Ihre konkreten Anforderungen abwägen, ohne Lizenzabhängigkeiten und ohne Hersteller-Bias. Das Ergebnis ist eine nachvollziehbare und fundierte Entscheidungsgrundlage. Ein solches Assessment dauert typischerweise zwei bis drei Wochen.
Unsere S/4HANA-Transformation läuft bereits, können Sie den Analytics-Teil übernehmen?
Das ist genau unsere Kernkompetenz. Wir integrieren uns in laufende Transformationsprogramme und übernehmen den kompletten Analytics-Workstream. Dazu gehören BW-Migration, Datasphere-Zielarchitektur, SAC-Rollout, Embedded Analytics und Historisierung. Sie behalten die Kontrolle über das Gesamtprojekt, während wir den Analytics-Teilbereich verantworten.
Wie schnell sehen wir erste Ergebnisse?
In der Regel innerhalb von zwei bis vier Wochen. Wir starten mit einem fokussierten Assessment, das Ihnen bereits konkrete Handlungsempfehlungen liefert. Keines unserer Projekte beginnt mit einer langwierigen Analysephase. Wir liefern bewusst frühzeitig erste Erfolge wie ein operatives Dashboard oder einen automatisierten Bericht, um Vertrauen und Schwung aufzubauen.
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SAP oder Microsoft, oder beides?

Herstellerunabhängiger Leitfaden zur Plattformwahl für Entscheider. Der Leitfaden enthält eine Vergleichsmatrix, klärt häufige Kostenfallen und bietet einen strukturierten dreistufigen Fahrplan zur Entscheidungsfindung.

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Sandstr. 50, 90559 Burgthann

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Gründer & Geschäftsführer

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