Zahlen, über die in der Besprechung nicht mehr gestritten wird

In fast jedem Projekt finden wir dieselben Muster: Kunden mehrfach angelegt in unterschiedlicher Schreibweise, Artikel ohne Warengruppe, Aufträge mit leerem Datumsfeld, historisch gewachsene Sonderfälle, die nur ein Mitarbeitender kennt. Solange das so bleibt, produziert jedes Dashboard falsche Zahlen – nur schneller und in schönerer Optik als vorher.

Wir beginnen deshalb mit einer Bestandsaufnahme der Quelldaten. Dabei geht es nicht um Perfektion, sondern um Belastbarkeit für die konkret geplanten Auswertungen. Wenn Sie den Deckungsbeitrag je Warengruppe sehen wollen, müssen die Warengruppen vollständig gepflegt sein; Dubletten im Lieferantenstamm sind dafür zunächst zweitrangig.

Ein Teil der Bereinigung lässt sich technisch in der Beladungsstrecke abfangen, etwa durch Normalisierung von Schreibweisen. Der andere Teil ist Fachaufgabe und muss im Quellsystem passieren. Wir benennen klar, was in welche Kategorie fällt – und stellen den notwendigen Aufwand vor Projektstart dar, statt ihn später als Überraschung nachzureichen.

Die häufigste Ursache für Streit über Zahlen ist keine Fehlberechnung, sondern eine fehlende Definition. Zählt ein Auftrag zum Datum der Bestellung, der Lieferung oder der Rechnung? Ist Umsatz brutto oder netto, mit oder ohne Fracht, vor oder nach Skonto? Werden Stornos rückwirkend abgezogen oder im laufenden Monat gegengebucht?

Wir moderieren diese Festlegungen mit Ihnen und schreiben sie fest. Das Ergebnis ist ein Kennzahlenverzeichnis, in dem jede Kennzahl mit Definition, Berechnungslogik, Datenquelle und verantwortlicher Person steht. Dieses Dokument ist am Ende oft mehr wert als der Bericht selbst, weil es die Diskussion ein für alle Mal beendet.

Wir raten zu wenigen Kennzahlen mit klarer Aussage. Zwölf Kennzahlen, die jeder versteht und die zu Entscheidungen führen, wirken mehr als achtzig, die niemand mehr prüft.

Technisches Herzstück ist ein Datenmodell, das Stammdaten und Bewegungsdaten sauber trennt: Kunden, Artikel, Mitarbeitende und Zeit als Dimensionen, Aufträge, Rechnungen und Buchungen als Fakten. Dieser Sternschema-Aufbau ist seit Jahrzehnten Standard, weil er sich gut auswerten lässt und bei wachsenden Datenmengen stabil bleibt.

Die Beladung erfolgt über ETL-Strecken, die Daten aus den Quellsystemen ziehen, aufbereiten und ins Modell schreiben – typischerweise nächtlich, bei Bedarf mehrmals täglich. Manuelle Exporte vermeiden wir konsequent: Sie sind die häufigste Fehlerquelle und brechen zusammen, sobald die zuständige Person im Urlaub ist.

Historisierung ist ein Punkt, der gern übersehen wird. Wenn ein Kunde die Region wechselt oder ein Artikel die Warengruppe, muss entschieden werden, ob alte Auswertungen sich rückwirkend ändern. Wir klären das je Dimension und dokumentieren die Entscheidung.

Die Anbindung der Quellsysteme entscheidet über den Aufwand. Bei verbreiteten Systemen wie Microsoft Dynamics, Sage, DATEV oder gängigen Warenwirtschaften ist der Weg meist klar: dokumentierte Schnittstellen oder direkter lesender Datenbankzugriff. Bei älteren oder branchenspezifischen Systemen ist manchmal ein geplanter Export die einzige verlässliche Option.

Kassensysteme im Einzelhandel und in der Gastronomie sind ein Sonderfall. Die Daten liegen oft filialweise vor, in unterschiedlicher Struktur und mit eigenen Artikelstämmen. Hier steckt der Aufwand in der Vereinheitlichung, nicht in der Auswertung.

Wir binden grundsätzlich lesend an. Ein BI-System schreibt nicht in Ihr ERP zurück – das reduziert das Risiko erheblich und vereinfacht die Abstimmung mit Ihrem Softwarehaus.

Für die Darstellung setzen wir überwiegend auf Power BI, weil es sich gut in vorhandene Microsoft-365-Umgebungen einfügt, die Lizenzkosten im Mittelstand überschaubar bleiben und Berichte ohne zusätzliche Software im Browser und auf dem Handy nutzbar sind.

Wir bauen Berichte auf die tatsächliche Nutzung zu. Die Geschäftsführung braucht eine verdichtete Übersicht auf einer Seite, der Vertrieb Kundendetails mit Verlauf, die Produktion aktuelle Auslastungszahlen. Ein Bericht, der alles gleichzeitig zeigen soll, wird von niemandem verwendet.

Berechtigungen bilden wir im Modell ab, nicht durch getrennte Berichte. Ein Vertriebsmitarbeiter sieht denselben Bericht wie die Vertriebsleitung, aber nur die Daten seines Gebiets. Das reduziert den Pflegeaufwand und verhindert, dass Varianten auseinanderlaufen.

Business Intelligence beschreibt zuverlässig, was war und was ist. Sie zeigt Entwicklungen, Abweichungen und Zusammenhänge in Ihren Daten. Das ist der weitaus größte Teil des Nutzens und für die meisten Unternehmen völlig ausreichend.

Prognosen sind ein anderes Thema. Statistische Verfahren können saisonale Muster fortschreiben und dabei durchaus brauchbare Absatzprognosen liefern. Sie scheitern aber an allem, was in den historischen Daten nicht vorkommt – Marktveränderungen, neue Wettbewerber, Lieferkettenstörungen. Wir setzen Prognosen deshalb nur dort ein, wo genug Historie vorliegt, und benennen ihre Unsicherheit.

Ebenso wichtig: Ein Dashboard trifft keine Entscheidungen. Es macht sichtbar, worüber entschieden werden muss. Der Nutzen entsteht erst, wenn die Zahlen regelmäßig besprochen werden und daraus Maßnahmen folgen.