Power BI Executive Dashboard
Echtzeit Business Intelligence für eine wachsende Firma
Sieben getrennte Datenquellen in einem einzigen Echtzeit-Executive-Dashboard vereint. — Anonymisierter Kunde, Professionelle Dienstleistungen, Region Bern
Zusammenfassung
Geschätzte Ergebnisse
| Metrik | Vorher | Nachher | Verbesserung |
|---|---|---|---|
| Berichtsvorbereitung | 15 Stunden/Woche | 2 Stunden/Woche | -87% |
| Datenaktualität | 2-4 Wochen alt | Echtzeit | Sofort |
| KPI-Sichtbarkeit | 12 Metriken (manuell) | 48 Metriken (automatisiert) | +300% |
| Kundenberichterstattung | 3 Stunden/Kunde | 15 Min./Kunde | -92% |
| Partner-Meeting-Vorbereitung | Ganzer Tag | 30 Minuten | -94% |
| Jährliche Kosteneinsparung | — | CHF 36'000 | — |
Die Herausforderung
Eine mittelgrosse Dienstleistungsfirma mit 15 Jahren Geschichte ertrank in Spreadsheets:
Datensilos überall
Finanzdaten in Abacus, Zeiterfassung in Toggl, CRM in HubSpot, HR in BambooHR, Projekte in Monday.com, Fakturierung in benutzerdefinierter Access-Datenbank, Kundenfeedback in Google Forms. Keine einheitliche Wahrheitsquelle.
Excel-Berichtsfabrik
Die Operations Managerin verbrachte jeden Freitag mit Berichten: Export aus jedem System, Datenbereinigung, Pivot-Tabellen erstellen, Diagramme erstellen und PDFs per E-Mail versenden. Als die Partner die Berichte erhielten, waren die Daten bereits veraltet.
Belastung durch Kundenberichte
Für jeden Grosskunden erstellte das Team monatliche Berichte mit Projektstatus, fakturierbaren Stunden, Budgetnutzung und Liefergegenständen. Jeder Bericht dauerte 3 Stunden aus mehreren Systemen zusammenzustellen.
Im Blindflug
Partner trafen Entscheidungen nach Bauchgefühl, weil Daten zu schwer zugänglich waren. Auslastungsraten, Pipeline-Gesundheit und Rentabilität nach Geschäftsbereich waren bis zu Quartalsberichten Rätsel.
Der Weckruf
Die Firma verlor einen Grosskunden, weil sie keine Echtzeit-Projektsichtbarkeit bieten konnte. Das Kundenfeedback: "Wir wussten nie, wo wir standen, bis die Rechnungen kamen." Die Partner entschieden, dass Datensichtbarkeit jetzt eine Wettbewerbsnotwendigkeit war, kein Luxus.
Die Lösung
Wir implementierten eine umfassende Power BI-Lösung über 6 Wochen mit der eflury Method™.
Datenintegrations-Layer
Automatisierte Verbindungen zu allen 7 Datenquellen aufgebaut:
- Abacus ERP: Direkte SQL-Verbindung für Finanzen
- Toggl: API-Integration für Zeiterfassung
- HubSpot CRM: REST API für Pipeline und Kunden
- BambooHR: HR-Daten via API (Headcount, Kapazität)
- Monday.com: Projektstatus und Meilensteine
- Access DB: Migration von Legacy-Fakturierungsdaten
- Google Forms: Kundenzufriedenheitsumfragen
Executive Dashboard
Umfassendes Dashboard für Partner-Ebene erstellt mit:
- Finanzübersicht: Umsatz, Margen, Cashflow, Debitorenalterung
- Auslastungsmetriken: Fakturierbar vs. nicht-fakturierbar nach Teammitglied
- Pipeline-Gesundheit: Gewichtete Pipeline, Konversionsraten, Velocity
- Kundenrentabilität: Umsatz und Marge pro Kunde mit Trends
- Teamleistung: Auslastung, Realisierung, Effizienzraten
Kundenportal-Berichte
Automatisierte kundenorientierte Berichte:
- Self-Service-Portal für Hauptkunden zur Anzeige ihres Projektstatus
- Automatisierte monatliche PDF-Generierung mit Executive Summary
- Claude AI generiert narrative Insights für jeden Bericht
- Warnungen bei Budgetüberschreitungen
KI-gestützte Insights
Claude-basierte Analyseschicht hinzugefügt:
- Wöchentlicher E-Mail-Digest mit KI-generiertem Kommentar zu Trends
- Anomalie-Erkennung für ungewöhnliche Muster (plötzliche Einbrüche, Spitzen)
- Natürlichsprachliche Fragen: "Warum sind die Q3-Margen gesunken?"
- Prädiktive Warnungen für gefährdete Projekte basierend auf Mustern
Dashboard-Highlights
Wichtige Visualisierungen, die die Entscheidungsfindung transformierten:
Umsatz-Wasserfall
Monatliche Umsatzaufschlüsselung nach Geschäftsbereich mit Abweichungsanalyse gegen Budget und Vorjahr.
Auslastungs-Heatmap
Teammitglieder-Auslastung nach Woche mit Farbcodierung: grün (optimal), gelb (niedrig), rot (überlastet).
Pipeline-Trichter
Verkaufs-Pipeline-Stufen mit Konversionsraten, durchschnittlicher Dealgrösse und Velocity-Metriken.
Kundenrentabilitäts-Matrix
Umsatz vs. Marge pro Kunde, nach Gesamtwert dimensioniert, identifiziert High-Value- und Problemkonten.
Projekt-Gesundheits-Scorecard
Aktive Projekte mit Budgetverbrauch, Zeitplan-Status und Risikoindikatoren auf einen Blick.
Cashflow-Prognose
12-Wochen-Vorausschau erwarteter Geldzuflüsse und -abflüsse basierend auf Debitorenalterung und gebundenen Kosten.
Detaillierte Ergebnisse
Zeitersparnis
Operations Managerin konzentriert sich jetzt auf Analyse und Prozessverbesserung statt Berichtsgenerierung.
Finanzielle Auswirkung
Reduzierte Zeitkosten plus vermiedene Einstellung einer dedizierten Reporting-Analystin.
Kundenzufriedenheit
Kunden lieben die Transparenz. Self-Service-Portal wurde zum Wettbewerbsvorteil.
Entscheidungsgeschwindigkeit
Partner prüfen Dashboard täglich statt auf monatliche Berichte zu warten.
Return on Investment
Das Operations-Team berichtete von einem grossen Wandel — weg von manueller wöchentlicher Report-Erstellung hin zu Echtzeit-Dashboard-Monitoring, wobei die Partner erstmals aktiv mit den Daten arbeiteten.
Kundendaten auf Wunsch anonymisiert. Dies ist eine Zusammenfassung berichteter Ergebnisse, kein direktes Zitat. Implementierung abgeschlossen Q1 2024.
Technische Umsetzung
Daten-Governance
Row-Level-Security stellt sicher, dass Partner nur für ihren Praxisbereich relevante Daten sehen. Kundendaten sind nur für zugewiesene Teammitglieder zugänglich. Alle Zugriffe werden für Compliance protokolliert. Die Lösung erfüllt die Schweizer Datenschutzanforderungen (DSG) und DSGVO-Standards.
Erkenntnisse
Was funktioniert hat
- Partnerunterstützung zuerst: Executive-Sponsorship sicherte Adoption
- Mobile-First-Design: Partner prüfen Dashboards ständig auf Handys
- Iterativer Rollout: Mit 2 Dashboards gestartet, basierend auf Feedback erweitert
- Schulungsinvestition: 2-stündiger Workshop machte Partner selbständig
Überwundene Herausforderungen
- Legacy Access DB: Erforderte benutzerdefinierte Migrationsskripte
- Datenqualitätsprobleme: Inkonsistente Namenskonventionen über Systeme hinweg
- Veränderungswiderstand: Einige Teammitglieder bevorzugten "ihre" Spreadsheets
- API-Ratenlimits: Mussten smartes Caching für HubSpot-Daten implementieren
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Wenn Sie noch Wochen auf Daten warten, die sofort verfügbar sein sollten, können wir helfen.