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Sascha Hess

Diplom-Biologe | Senior IT-Consultant

SH

Sascha Hess

xenosystems.de - IT-Consulting & Data Management

www.xenosystems.de

 

 

NOTFALL-KIT – SQL SERVER 2026

 

SQL Server

 

BI-KPIs für Geschäftsführung

 

Die richtigen Kennzahlen — verbindlich definiert, visualisiert und entscheidungsreif

WAS SIE IN DIESEM KIT ERHALTEN:

 

1

10 KPI-Fallen

Die häufigsten Fehler bei GF-Kennzahlen — mit Sofort-Korrekturen

 

 

2

KPI-Bibliothek

Über 60 vollständig definierte KPIs für alle Unternehmensbereiche

 

 

3

Berechnungsformeln

Fertige DAX- und SQL-Formeln für Power BI und SQL Server

 

 

4

Executive Dashboard

Layout, Visualisierungsregeln und Ampellogik für GF-Dashboards

 

 

5

30-Tage-Einführungsplan

Von der KPI-Definition bis zum produktiven GF-Cockpit

 


 

 

Rechtliche Hinweise und Haftungsausschluss

 

HAFTUNGSAUSSCHLUSS

 

Alle KPI-Definitionen, Formeln und Empfehlungen wurden sorgfältig auf Basis etablierter betriebswirtschaftlicher Methodik sowie langjähriger praktischer BI-Projekterfahrung erstellt. Da KPI-Definitionen unternehmensindividuell sind, übernimmt der Autor keinerlei Haftung für Entscheidungen, die auf Basis der beschriebenen Kennzahlen getroffen werden. Prüfen und validieren Sie alle KPI-Definitionen mit Ihrem Controlling und Ihrer Geschäftsführung.

 

KEINE STEUERBERATUNG

 

Hinweise zu Finanzkennzahlen (EBIT, Working Capital, Liquiditätsgrad) sind allgemeiner betriebswirtschaftlicher Natur und ersetzen keine steuerliche oder betriebswirtschaftliche Beratung. Für verbindliche Kennzahlendefinitionen im Rahmen von Jahresabschluss und Berichtspflichten ziehen Sie einen Steuerberater oder Wirtschaftsprüfer hinzu.

 

VERSIONSHINWEIS

 

DAX-Formeln beziehen sich auf Power BI Desktop und Power BI Service, Stand März 2026. SQL-Formeln wurden auf SQL Server 2022 und 2025 getestet. DAX und SQL werden regelmäßig aktualisiert — Syntaxänderungen sind möglich.

 

URHEBERRECHT

 

Dieses Dokument ist für den persönlichen oder betriebsinternen Gebrauch des Käufers lizenziert. Weiterverkauf, Weitergabe an Dritte und öffentliche Veröffentlichung sind ohne schriftliche Genehmigung nicht gestattet.

 

MARKENRECHTE

 

Power BI, DAX und SQL Server sind eingetragene Marken der Microsoft Corporation. Alle anderen genannten Produkt- und Unternehmensnamen sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber.

 

Eine ausführliche Version dieses Haftungsausschlusses befindet sich am Ende dieses Dokuments.

 


 

 

Inhaltsverzeichnis

 

 

01  Einleitung

Was GF-KPIs leisten müssen — und warum die meisten scheitern

 

02  Die 10 KPI-Fallen

Häufigste Fehler bei Geschäftsführungs-Kennzahlen

 

03  KPI-Bibliothek Finanzen

Umsatz, Deckungsbeitrag, EBIT, Liquidität — vollständig definiert

 

04  KPI-Bibliothek Vertrieb & Kunden

Auftragseingang, Pipeline, Kundenwert, Retention

 

05  KPI-Bibliothek Produktion & Logistik

OEE, Liefertreue, Durchlaufzeit, Lagerumschlag

 

06  KPI-Bibliothek Personal & Organisation

Fluktuation, Fehlzeiten, Produktivität, Headcount

 

07  DAX- und SQL-Formeln

Berechnungsrezepte für alle Kern-KPIs

 

08  Executive Dashboard Design

Layout, Ampellogik, Zeitvergleiche — für die GF gemacht

 

09  KPI-Governance

Wer definiert, wer pflegt, wer entscheidet

 

10  30-Tage-Einführungsplan

Von der ersten KPI-Definition bis zum produktiven GF-Cockpit

 

 


 

 

01

Einleitung

 

Was GF-KPIs leisten müssen — und warum die meisten scheitern

 

Ein Geschäftsführer öffnet morgens das Dashboard. Er sieht 34 Kennzahlen auf einer Seite. Alle in unterschiedlichen Farben. Einige mit Pfeilen, die er nicht einordnen kann — weil nicht klar ist, ob "↑" gut oder schlecht ist. Die Umsatzzahl weicht von der ab, die er gestern in der E-Mail des Controllers gelesen hat. Er klickt das Dashboard zu und fragt seinen Assistenten, ob der aktuelle Excel-Report schon da ist.

 

Dieses Szenario ist in mittelständischen Unternehmen die Regel, nicht die Ausnahme.

 

GF-Dashboards scheitern fast nie an fehlendem Datenmaterial. Sie scheitern an vier strukturellen Problemen:

 

  Zu viele Kennzahlen: Wer alles misst, misst nichts. Ein Geschäftsführer braucht nicht 34 KPIs — er braucht 8 bis 12, die gemeinsam den Zustand des Unternehmens beschreiben und Handlungsbedarf signalisieren.

 

  Fehlende Definitionen: "Umsatz" klingt eindeutig — ist es aber nicht. Netto oder brutto? Mit oder ohne Stornos? Buchungsdatum oder Lieferdatum? Wenn drei Systeme drei verschiedene Antworten geben, ist das kein Datenproblem — es ist ein Definitionsproblem.

 

  Keine Kontextualisierung: Eine Zahl ohne Vergleich ist wertlos. 1,4 Mio. Euro Umsatz — gut oder schlecht? Ohne Vorjahreswert, Planzahl und Trend ist diese Zahl keine Entscheidungsgrundlage.

 

  Falsche Zielgruppe: Das Dashboard wurde für den Controller gebaut, nicht für den Geschäftsführer. Es zeigt, was einfach zu messen ist — nicht was die Geschäftsführung für Entscheidungen braucht.

 

Dieses Kit löst alle vier Probleme systematisch. Es liefert über 60 vollständig definierte KPIs, fertige DAX- und SQL-Formeln, konkrete Dashboard-Layoutregeln und einen 30-Tage-Plan zur Einführung eines funktionierenden GF-Cockpits.

 

 

WAS SIE IN DIESEM BUCH ERWARTEN DÜRFEN

  10 KPI-Fallen — Die häufigsten Fehler bei GF-Kennzahlen mit konkreten Korrekturen.

  Über 60 KPI-Definitionen — Vollständig definiert: Formel, Datenquelle, Rechenlogik, Ampelwerte.

  DAX- und SQL-Formeln — Sofort einsetzbar in Power BI und SQL Server.

  Executive Dashboard Design — Layout, Ampellogik und Visualisierungsregeln, die Entscheidungen ermöglichen.

  30-Tage-Einführungsplan — Von der ersten KPI-Definition zum produktiven GF-Cockpit.

 

 

DIE GOLDENE REGEL

Ein GF-Dashboard zeigt maximal 10–12 KPIs auf der Hauptseite. Alles weitere ist auf Detailseiten oder per Drill-Down erreichbar. Wenn die Geschäftsführung mehr als 15 Sekunden braucht, um den Zustand des Unternehmens einzuschätzen — ist das Dashboard zu komplex.

 


 

 

02

Die 10 KPI-Fallen

 

Häufigste Fehler bei Geschäftsführungs-Kennzahlen — mit Sofort-Korrekturen

 

01 KPI ohne Vergleichswert

 

Eine KPI-Card zeigt "Umsatz: 1.432.780 €". Ohne Vorjahreswert, Planwert oder Vormonat ist diese Zahl bedeutungslos. Die Geschäftsführung kann nicht einschätzen, ob das gut oder schlecht ist.

 

LÖSUNG:

 

  Jeder KPI zeigt mindestens einen Vergleichswert: Vorjahresperiode, Vormonat oder Plan/Budget.

  Abweichung immer als absoluten Wert und als Prozentsatz — mit Richtungsindikator (↑↓).

  Trend-Sparkline als drittes Element: Wie hat sich der KPI in den letzten 12 Monaten entwickelt?

 

02 Ampel ohne definierte Schwellenwerte

 

Rote, gelbe und grüne Ampeln schmücken das Dashboard — aber niemand hat je definiert, ab wann etwas rot ist. Die Ampeln basieren auf dem Bauchgefühl des Entwicklers, nicht auf betriebswirtschaftlichen Zielwerten.

 

LÖSUNG:

 

  Für jeden KPI mit Ampellogik: drei Schwellenwerte schriftlich definieren und vom GF oder CFO genehmigen.

  Schwellenwerte im KPI-Glossar (Kapitel 9) dokumentieren — mit Gültigkeitsdatum.

  Dynamische Schwellenwerte (z. B. "Vorjahreswert ± 5 %") sind mächtiger als statische — aber aufwendiger zu pflegen.

 

03 Verschiedene Systeme, verschiedene Zahlen

 

Das ERP zeigt Umsatz 1.432 T€, Power BI zeigt 1.421 T€, die Excel-Controlling-Datei zeigt 1.444 T€. Jede Zahl ist "richtig" — nach ihrer eigenen Definition. Ohne verbindliche Single Source of Truth vertraut die GF keiner der Zahlen.

 

LÖSUNG:

 

  Eine verbindliche Quelle je KPI: Wer liefert den Umsatz? ERP direkt, Data Warehouse oder BI-Dataset?

 Abweichungen dokumentieren: Falls zwei Systeme unterschiedliche Werte zeigen, muss die Ursache erklärbar sein (Buchungsdatum vs. Lieferdatum, Inkl./exkl. Stornos).

  Zertifizierter Dataset in Power BI (Endorsed: Certified) als offizielles Signal: "Diese Zahl ist die offizielle."

 

04 KPIs ohne Handlungsrelevanz

 

Das Dashboard zeigt Anzahl der gebuchten Urlaubstage, durchschnittliche E-Mail-Antwortzeit und Serverauslastung. Diese Kennzahlen sind interessant — aber sie helfen der Geschäftsführung nicht, Unternehmensentscheidungen zu treffen.

 

LÖSUNG:

 

  Für jeden KPI die Frage stellen: "Welche Entscheidung würde die GF treffen, wenn dieser KPI Rot zeigt?" Wenn die Antwort unklar ist — ist es kein GF-KPI.

  Zielgruppen-Trennung: GF sieht das Steuerungsebene-Dashboard. Abteilungsleiter sehen Bereichs-Dashboards. Controller sehen Detail-Dashboards.

  GF-KPIs sind Leading oder Lagging Indicators — nicht operative Kennzahlen.

 

05 Zu viele Nachkommastellen

 

"Umsatz: 1.432.780,43 €" — auf dem GF-Dashboard. Kein Geschäftsführer trifft Entscheidungen auf Cent-Basis. Die falsche Granularität signalisiert: dieses Dashboard wurde für den Buchhalter gebaut, nicht für die Geschäftsführung.

 

LÖSUNG:

 

  GF-Ebene: Umsatz in T€ mit einer Dezimalstelle. Marge in % mit einer Dezimalstelle.

  Controllingebene: volle Präzision nach Bedarf.

  Einheiten immer sichtbar: "1.432,8 T€" — nie eine nackte Zahl ohne Einheit.

 

06 Jahreskennzahlen ohne Periodenangabe

 

"Umsatz: 12,4 Mio. €" — Jahresumsatz? Monatsumsatz? Kumuliert seit Januar? Ohne explizite Periodenangabe ist die Zahl nicht interpretierbar.

 

LÖSUNG:

 

  Jeder KPI trägt die Periode als Pflichtbestandteil: "Umsatz Jan–Sep 2026 (YTD)" oder "Umsatz September 2026".

  Zeitraum-Filter immer sichtbar auf dem Dashboard — nicht versteckt in einer Konfigurationsseite.

  Rollende Perioden explizit benennen: "Umsatz letzte 12 Monate (Rolling)" — nicht "Jahresumsatz".

 

07 KPIs messen das Falsche

 

"Anzahl Kundenanrufe" als Vertriebskennzahl — klingt sinnvoll. Aber 100 Anrufe mit 0 Abschlüssen sind schlechter als 20 Anrufe mit 15 Abschlüssen. Die Kennzahl misst Aktivität — nicht Ergebnis.

 

LÖSUNG:

 

  Outcome-KPIs statt Activity-KPIs für die GF-Ebene: Abschlussquote, Umsatz pro Vertriebsmitarbeiter, Customer Lifetime Value — nicht Anrufanzahl.

  Input-KPIs (Aktivitäten) auf Teamebene monitoren — nicht auf GF-Ebene.

  Ausnahme: Leading Indicators dürfen Activity-basiert sein, wenn sie nachweislich mit Outcomes korrelieren.

 

08 KPIs ohne Eigentümer

 

Niemand ist für die Richtigkeit des EBIT-KPIs verantwortlich. Niemand aktualisiert die Schwellenwerte, wenn sich die Planwerte ändern. Niemand eskaliert, wenn der KPI wochenlang falsche Werte zeigt.

 

LÖSUNG:

 

  Jeder KPI hat einen fachlichen Owner (verantwortlich für Definition und Schwellenwerte) und einen technischen Owner (verantwortlich für Berechnung und Datenbasis).

  KPI-Ownership im KPI-Glossar dokumentieren — nicht nur im Kopf des Controllers.

  Halbjährlicher KPI-Review: Sind die Definitionen noch aktuell? Sind die Schwellenwerte noch sinnvoll?

 

09 Historische Vergleiche mit inkompatiblen Perioden

 

"Umsatz November 2025 vs. Dezember 2025" — November hat 30, Dezember 31 Arbeitstage. Der Monat mit mehr Arbeitstagen wird fast immer besser aussehen. Vergleiche ohne Arbeitstags-Bereinigung führen zu systematisch falschen Interpretationen.

 

LÖSUNG:

 

  Für verkaufs- und produktionsintensive KPIs: arbeitstägliche Normierung anbieten (Umsatz/Arbeitstag).

  Saisoneffekte explizit machen: Dezember ist kein normaler Monat — im Dashboard kennzeichnen.

  Vorjahresvergleich bevorzugen vor Vormonatsvergleich — saisonale Effekte heben sich heraus.

 

10 Dashboard-Inflation — ein neues Dashboard je Anfrage

 

Jedes Mal, wenn jemand eine neue Frage hat, entsteht ein neues Dashboard. Nach zwei Jahren: 47 Dashboards, davon 35 ohne aktive Nutzer. Niemand weiß mehr, welches Dashboard die offizielle Quelle ist.

 

LÖSUNG:

 

  Dashboard-Governance (Kapitel 9): Neues Dashboard nur nach definiertem Freigabeprozess.

  Nutzungsstatistiken monatlich auswerten: Dashboards ohne aktive Nutzung in 90 Tagen werden archiviert.

  Zertifizierungs-Badge in Power BI: Nur zertifizierte Dashboards dürfen für Entscheidungen verwendet werden.

 


 

 

03

KPI-Bibliothek Finanzen

 

Umsatz, Deckungsbeitrag, EBIT, Liquidität — vollständig definiert

 

KPI-Definitionsformat:

 

KPI-NAME

  Formel:        Berechnungslogik

  Datenquelle:   Quelltabelle / Quellsystem

  Periode:       Typische Betrachtungsperiode

  Einheit:       Maßeinheit und Rundung

  Ampel (Grün):  Schwellenwert (Beispiel — anpassen!)

  Ampel (Gelb):  Schwellenwert (Beispiel — anpassen!)

  Ampel (Rot):   Schwellenwert (Beispiel — anpassen!)

  Eigentümer:    Fachlicher Owner (Position)

 

 

F1 — Umsatz (Netto, Periode)

 

UMSATZ NETTO

  Formel:        SUM(Faktura_Netto) - SUM(Gutschriften_Netto)

                 - SUM(Stornos_Netto)

  Datenquelle:   ERP: dbo.Belege (Belegart RE, GS, ST)

  Buchungsbasis: Rechnungsdatum (nicht Zahlungsdatum)

  Währung:       EUR; Fremdwährung zum Tageskurs

  Periode:       Monat / YTD / Rolling 12M

  Einheit:       T€, 1 Dezimalstelle (z. B. "1.432,8 T€")

  Ampel (Grün):  ≥ 100 % des Monatszielwerts

  Ampel (Gelb):  90–99 % des Monatszielwerts

  Ampel (Rot):   < 90 % des Monatszielwerts

  Eigentümer:    CFO / Controlling-Leitung

  Abgrenzung:    Nicht enthalten: interne Verrechnungen,

                 Anzahlungen, durchlaufende Posten

 

 

F2 — Auftragseingang (Periode)

 

AUFTRAGSEINGANG

  Formel:        SUM(Auftragswert_Netto) aller neu

                 erfassten Aufträge in der Periode

  Datenquelle:   ERP: dbo.Aufträge (Auftragsdatum)

  Periode:       Monat / YTD

  Einheit:       T€, 1 Dezimalstelle

  Ampel (Grün):  ≥ 100 % Umsatzziel (Folgemonat abgedeckt)

  Ampel (Gelb):  85–99 % Umsatzziel

  Ampel (Rot):   < 85 % Umsatzziel

  Eigentümer:    Vertriebsleitung

  Hinweis:       Leading Indicator für Umsatz — zeigt

                 Entwicklung 4–8 Wochen vor Fakturierung

 

 

F3 — Deckungsbeitrag I (DB I)

 

DECKUNGSBEITRAG I

  Formel:        Umsatz_Netto - Variable_Kosten

                 (Material, Fertigungslöhne, variable Energie)

  Datenquelle:   ERP: Kostenrechnung / Nachkalkulation

  Periode:       Monat / YTD

  Einheit:       T€ und % vom Umsatz, 1 Dezimalstelle

  Ampel (Grün):  DB I-Marge ≥ Planwert

  Ampel (Gelb):  DB I-Marge 90–99 % des Planwerts

  Ampel (Rot):   DB I-Marge < 90 % des Planwerts

  Eigentümer:    CFO / Controlling-Leitung

  Hinweis:       DB I-Marge in % ist wichtiger als absoluter

                 Betrag — zeigt Preis-Kosten-Schere

 

 

F4 — EBIT (Earnings Before Interest and Taxes)

 

EBIT

  Formel:        Umsatz - Kosten der Umsatzleistung

                 - Vertriebskosten - Verwaltungskosten

                 - sonstige betriebliche Aufwendungen

                 + sonstige betriebliche Erträge

  Datenquelle:   Finanzbuchhaltung / GuV

  Periode:       Monat / YTD / Rolling 12M

  Einheit:       T€ und % vom Umsatz (EBIT-Marge)

  Ampel (Grün):  EBIT-Marge ≥ Planwert

  Ampel (Gelb):  EBIT-Marge 80–99 % Planwert

  Ampel (Rot):   EBIT-Marge < 80 % Planwert oder negativ

  Eigentümer:    CFO

  Abgrenzung:    Ohne Zinsen, Steuern, Abschreibungen

                 auf Goodwill (diese → EBITDA)

 

 

F5 — Liquidität I (Cash Ratio)

 

LIQUIDITÄT GRAD I

  Formel:        Zahlungsmittel / Kurzfristige Verbindlichkeiten

  Datenquelle:   Finanzbuchhaltung: Kassenbestand + Bankguthaben

                 / kurzfristige Verbindlichkeiten (< 1 Jahr)

  Periode:       Stichtagswert (Monatsende)

  Einheit:       Faktor (z. B. 0,35 = 35 % Deckung)

  Ampel (Grün):  ≥ 0,20 (20 % Deckung)

  Ampel (Gelb):  0,10–0,19

  Ampel (Rot):   < 0,10 (kritische Liquidität)

  Eigentümer:    CFO / Buchhaltungsleitung

 

 

F6 — Working Capital

 

WORKING CAPITAL

  Formel:        Umlaufvermögen - Kurzfristige Verbindlichkeiten

                 = (Forderungen + Vorräte + liquide Mittel)

                   - (Verbindlichkeiten + kurzfristige Rückstellungen)

  Periode:       Stichtagswert (Monatsende)

  Einheit:       T€

  Ampel (Grün):  Positiv und ≥ Vormonat

  Ampel (Gelb):  Positiv, aber rückläufig (> -10 % MoM)

  Ampel (Rot):   Negativ oder > -10 % MoM-Rückgang

  Eigentümer:    CFO

  Hinweis:       Branchenabhängig — Handel hat typisch

                 niedrigeres WC als Fertigung

 

 

F7 — DSO (Days Sales Outstanding / Debitorenlaufzeit)

 

DAYS SALES OUTSTANDING (DSO)

  Formel:        (Offene Forderungen / Umsatz Rolling 90 Tage)

                 × 90

  Datenquelle:   FiBu: Debitorensaldo / ERP: Umsatz

  Periode:       Rollend (Stichtag aktueller Monat)

  Einheit:       Tage, ganzzahlig

  Ampel (Grün):  ≤ Zahlungsziel + 5 Tage (z. B. ≤ 35 Tage)

  Ampel (Gelb):  Zahlungsziel + 6–15 Tage

  Ampel (Rot):   > Zahlungsziel + 15 Tage

  Eigentümer:    CFO / Buchhaltungsleitung

  Hinweis:       Sinkendes DSO = besseres Mahnwesen

                 oder kürzere Zahlungsziele

 

 

F8 — DPO (Days Payable Outstanding / Kreditorenlaufzeit)

 

DAYS PAYABLE OUTSTANDING (DPO)

  Formel:        (Offene Verbindlichkeiten /

                  Wareneinsatz Rolling 90 Tage) × 90

  Periode:       Rollend (Stichtag aktueller Monat)

  Einheit:       Tage, ganzzahlig

  Eigentümer:    CFO / Einkaufsleitung

  Hinweis:       Höheres DPO = längere Zahlungsziele

                 beim Lieferanten = bessere Liquidität

                 (Zielkonflikt mit Lieferantenbeziehung)

 

 

F9 — Umsatz je Mitarbeiter (FTE)

 

UMSATZ JE MITARBEITER (FTE)

  Formel:        Umsatz_Netto_YTD / Ø FTE YTD

  Datenquelle:   ERP (Umsatz) + HR-System (Headcount)

  Periode:       YTD (annualisiert für Jahresvergleich)

  Einheit:       T€/FTE, 1 Dezimalstelle

  Eigentümer:    CFO / HR-Leitung

  Hinweis:       Produktivitätsindikator — Benchmarks

                 stark branchenabhängig

 

 

F10 — Plan-Ist-Abweichung Umsatz

 

PLAN-IST-ABWEICHUNG UMSATZ

  Formel:        (Ist_Umsatz - Plan_Umsatz) / Plan_Umsatz × 100

  Datenquelle:   ERP (Ist) + Planungstool / Excel (Plan)

  Periode:       Monat und YTD (kumuliert)

  Einheit:       %, 1 Dezimalstelle

  Ampel (Grün):  ≥ 0 % (Ist ≥ Plan)

  Ampel (Gelb):  -5 % bis -1 %

  Ampel (Rot):   < -5 %

  Eigentümer:    CFO / Controlling

 

 


 

 

04

KPI-Bibliothek Vertrieb & Kunden

 

Auftragseingang, Pipeline, Kundenwert und Retention

 

V1 — Angebots-Conversion-Rate (Hit Rate)

 

ANGEBOTS-CONVERSION-RATE (HIT RATE)

  Formel:        Anzahl gewonnener Aufträge /

                 Anzahl erstellter Angebote × 100

  Datenquelle:   ERP/CRM: Angebote (Status: Gewonnen/Verloren)

  Periode:       Monat / Rolling 12M

  Einheit:       %, 1 Dezimalstelle

  Ampel (Grün):  ≥ Branchendurchschnitt / Zielwert

  Eigentümer:    Vertriebsleitung

  Hinweis:       Besser: wertbasierte Hit Rate

                 (Auftragswert / Angebotswert)

 

 

V2 — Durchschnittlicher Auftragswert (Average Order Value)

 

DURCHSCHNITTLICHER AUFTRAGSWERT

  Formel:        Umsatz_Netto_Periode / Anzahl_Aufträge_Periode

  Datenquelle:   ERP: dbo.Aufträge

  Periode:       Monat / Rolling 12M

  Einheit:       € oder T€, 1 Dezimalstelle

  Eigentümer:    Vertriebsleitung

  Hinweis:       Sinkendes AOV bei steigendem Umsatz =

                 mehr, kleinere Aufträge (Ressourceneffizienz prüfen)

 

 

V3 — Sales Pipeline Coverage

 

SALES PIPELINE COVERAGE

  Formel:        Qualifiziertes Pipelinevolumen /

                 Umsatzziel nächste 3 Monate

  Datenquelle:   CRM: Opportunities (Status: Qualifiziert)

  Periode:       Rollend (Stichtag heute)

  Einheit:       Faktor (z. B. 3,2 = 320 % Deckung)

  Ampel (Grün):  ≥ 3,0 (300 % — ausreichender Puffer)

  Ampel (Gelb):  2,0–2,9

  Ampel (Rot):   < 2,0 (Pipeline gefährdet Ziel)

  Eigentümer:    Vertriebsleitung

  Hinweis:       Leading Indicator für Umsatz in 60–90 Tagen

 

 

V4 — Kundenkonzentration (Top-10-Anteil)

 

KUNDENKONZENTRATION

  Formel:        Umsatz Top-10-Kunden / Gesamtumsatz × 100

  Datenquelle:   ERP: dbo.Belege gruppiert nach KundeID

  Periode:       YTD oder Rolling 12M

  Einheit:       %

  Ampel (Grün):  < 40 % (gesunde Diversifikation)

  Ampel (Gelb):  40–60 %

  Ampel (Rot):   > 60 % (Klumpenrisiko)

  Eigentümer:    Vertriebsleitung / GF

  Hinweis:       Nicht für alle Branchen gleich relevant

 

 

V5 — Kundenbindungsrate (Customer Retention Rate)

 

KUNDENBINDUNGSRATE

  Formel:        (Kunden Ende Periode - Neukunden Periode) /

                 Kunden Beginn Periode × 100

  Datenquelle:   ERP/CRM: Kundenstamm + Aktivitäten

  Periode:       Quartal / Jahr

  Einheit:       %, 1 Dezimalstelle

  Ampel (Grün):  ≥ 90 %

  Ampel (Gelb):  80–89 %

  Ampel (Rot):   < 80 %

  Eigentümer:    Vertriebsleitung / Customer Success

 

 

V6 — Customer Lifetime Value (CLV)

 

CUSTOMER LIFETIME VALUE

  Formel:        Ø Jahresumsatz je Kunde ×

                 Ø Kundenbindungsdauer in Jahren ×

                 Ø DB I-Marge

  Datenquelle:   ERP: Umsatz je Kunde / historisch

  Periode:       Rolling 12M für Basiswert

  Einheit:       T€, 1 Dezimalstelle

  Eigentümer:    Vertriebsleitung / CFO

  Hinweis:       Wichtig für CAC-Bewertung:

                 CLV / CAC ≥ 3 gilt als gesund

 

 

V7 — Neukundenanteil am Umsatz

 

NEUKUNDENANTEIL AM UMSATZ

  Formel:        Umsatz Neukunden (erste 12M) /

                 Gesamtumsatz × 100

  Periode:       YTD / Rolling 12M

  Einheit:       %

  Eigentümer:    Vertriebsleitung

  Hinweis:       Zu niedrig = Wachstumsschwäche;

                 zu hoch = Bestandskundenverlust

 

 


 

 

05

KPI-Bibliothek Produktion & Logistik

 

OEE, Liefertreue, Durchlaufzeit und Lagerumschlag

 

P1 — OEE (Overall Equipment Effectiveness)

 

OEE — GESAMTANLAGENEFFEKTIVITÄT

  Formel:        Verfügbarkeit × Leistung × Qualität

                 Verfügbarkeit = Betriebszeit / Geplante Zeit

                 Leistung      = Ist-Output / Soll-Output

                 Qualität      = Gut-Teile / Gesamt-Teile

  Datenquelle:   MES / BDE-System / manuelle Erfassung

  Periode:       Täglich / Wöchentlich / Monatlich

  Einheit:       %, 1 Dezimalstelle

  Ampel (Grün):  ≥ 85 % (World Class)

  Ampel (Gelb):  65–84 %

  Ampel (Rot):   < 65 %

  Eigentümer:    Produktionsleitung

  Hinweis:       Branchendurchschnitte variieren stark —

                 Benchmark intern ermitteln, nicht extern kopieren

 

 

P2 — Liefertreue (On-Time Delivery, OTD)

 

LIEFERTREUE (OTD)

  Formel:        Anzahl termingerecht gelieferter Aufträge /

                 Gesamtzahl abgeschlossener Aufträge × 100

  Definition:    "Termingerecht" = Lieferung am oder vor

                 dem ursprünglichen Kundenwunschtermin

  Datenquelle:   ERP: Lieferscheine mit tatsächlichem

                 vs. vereinbartem Lieferdatum

  Periode:       Monat / Rolling 3M

  Einheit:       %, 1 Dezimalstelle

  Ampel (Grün):  ≥ 95 %

  Ampel (Gelb):  90–94 %

  Ampel (Rot):   < 90 %

  Eigentümer:    Produktions- / Logistikleitung

 

 

P3 — Durchlaufzeit (Cycle Time)

 

DURCHSCHNITTLICHE DURCHLAUFZEIT

  Formel:        Ø (Fertigmeldedatum - Fertigungsauftrag-Startdatum)

                 in Arbeitstagen, je Produktgruppe

  Datenquelle:   ERP: Fertigungsaufträge

  Periode:       Monat (Ø aller abgeschlossenen Aufträge)

  Einheit:       Arbeitstage, 1 Dezimalstelle

  Ampel (Grün):  ≤ Ziel-Durchlaufzeit je Produktgruppe

  Ampel (Rot):   > 120 % der Ziel-Durchlaufzeit

  Eigentümer:    Produktionsleitung

 

 

P4 — Lagerumschlag (Inventory Turnover)

 

LAGERUMSCHLAG

  Formel:        Wareneinsatz_Rolling12M / Ø_Lagerwert_Rolling12M

  Datenquelle:   ERP: Wareneinsatz (COGS) + Lagerwert

  Periode:       Rolling 12M (Stichtagswert)

  Einheit:       Faktor (z. B. 6,0 = 6× pro Jahr)

  Ampel (Grün):  ≥ Branchenziel (z. B. ≥ 6×)

  Ampel (Gelb):  4–5,9×

  Ampel (Rot):   < 4× (hohes gebundenes Kapital)

  Eigentümer:    Produktions- / Logistikleitung / CFO

 

 

P5 — Reklamationsquote

 

REKLAMATIONSQUOTE

  Formel:        Anzahl Reklamationen /

                 Anzahl Lieferungen × 100

  Datenquelle:   ERP/CRM: Reklamationsbelege

  Periode:       Monat / Rolling 3M

  Einheit:       %, 2 Dezimalstellen

  Ampel (Grün):  ≤ 0,5 %

  Ampel (Gelb):  0,5–1,0 %

  Ampel (Rot):   > 1,0 %

  Eigentümer:    Qualitätssicherung / Produktionsleitung

 

 

P6 — Fertigungsauslastung

 

FERTIGUNGSAUSLASTUNG

  Formel:        Geplante Fertigungsstunden /

                 Verfügbare Kapazität (Stunden) × 100

  Datenquelle:   ERP: Kapazitätsplanung / Arbeitspläne

  Periode:       Woche / Monat (Vorschau und Ist)

  Einheit:       %

  Ampel (Grün):  70–90 % (optimal: produktiv + Puffer)

  Ampel (Gelb):  90–100 % oder < 60 %

  Ampel (Rot):   > 100 % (Überlastung) oder < 50 %

  Eigentümer:    Produktionsplanung / Produktionsleitung

 

 


 

 

06

KPI-Bibliothek Personal & Organisation

 

Fluktuation, Fehlzeiten, Produktivität und Headcount

 

HR1 — Mitarbeiterfluktuation

 

MITARBEITERFLUKTUATION (Fluktuationsrate)

  Formel:        Anzahl Austritte (freiwillig) /

                 Ø Headcount × 100

  Datenquelle:   HR-System / Lohnbuchhaltung

  Periode:       Quartal / Jahr (annualisiert)

  Einheit:       %, 1 Dezimalstelle

  Ampel (Grün):  < 10 % p.a. (branchenabhängig)

  Ampel (Gelb):  10–15 %

  Ampel (Rot):   > 15 % (kritisch)

  Eigentümer:    HR-Leitung

  Hinweis:       Nur freiwillige Austritte zählen.

                 Unfreiwillige Kündigungen separat ausweisen.

 

 

HR2 — Krankheitsquote (Fehlzeitenquote)

 

KRANKHEITSQUOTE

  Formel:        Krankheitstage / (Arbeitstage × FTE) × 100

  Datenquelle:   HR-System / Zeiterfassung

  Periode:       Monat / Rolling 12M

  Einheit:       %, 1 Dezimalstelle

  Ampel (Grün):  < 4 % (Bundesdurchschnitt ~5 %)

  Ampel (Gelb):  4–6 %

  Ampel (Rot):   > 6 %

  Eigentümer:    HR-Leitung

  Hinweis:       Datenschutz beachten: nur Aggregatwerte

                 auf GF-Ebene, keine Einzelpersonen

 

 

HR3 — Umsatz je Produktivmitarbeiter

 

UMSATZ JE PRODUKTIVMITARBEITER

  Formel:        Umsatz_Netto / FTE_Produktion_und_Vertrieb

  Datenquelle:   ERP (Umsatz) + HR (FTE je Kostenstelle)

  Periode:       YTD annualisiert

  Einheit:       T€/FTE

  Eigentümer:    CFO / HR-Leitung

  Hinweis:       "Produktivmitarbeiter" = alle außer

                 Overhead (Verwaltung, IT, HR selbst)

 

 

HR4 — Offene Stellen (Time-to-Fill)

 

TIME-TO-FILL

  Formel:        Ø Tage von Stellenausschreibung bis

                 unterschriebenem Arbeitsvertrag

  Datenquelle:   HR-System / Bewerbermanagement

  Periode:       Quartal / Rolling 12M

  Einheit:       Tage, ganzzahlig

  Ampel (Grün):  ≤ 45 Tage

  Ampel (Gelb):  46–90 Tage

  Ampel (Rot):   > 90 Tage

  Eigentümer:    HR-Leitung

 

 

HR5 — Weiterbildungsquote

 

WEITERBILDUNGSSTUNDEN JE MITARBEITER

  Formel:        Weiterbildungsstunden / FTE

  Datenquelle:   HR-System / Schulungsmanagement

  Periode:       Jahr

  Einheit:       Stunden/FTE

  Ampel (Grün):  ≥ 16 Stunden/FTE (2 Tage/Jahr)

  Ampel (Gelb):  8–15 Stunden/FTE

  Ampel (Rot):   < 8 Stunden/FTE

  Eigentümer:    HR-Leitung

 

 


 

 

07

DAX- und SQL-Formeln

 

Berechnungsrezepte für alle Kern-KPIs — sofort einsetzbar

 

DAX — Power BI Grundformeln

 

-- ── UMSATZ NETTO (aktueller Zeitraum) ──────────────────────────

Umsatz Netto =

CALCULATE(

    SUMX(

        Fact_Umsatz,

        Fact_Umsatz[Menge] * Fact_Umsatz[Einzelpreis]

    ),

    Fact_Umsatz[Belegart] IN { "RE", "GS", "ST" },

    Fact_Umsatz[Storniert] = FALSE

)

 

-- ── UMSATZ VORJAHRESPERIODE ─────────────────────────────────────

Umsatz Netto VJ =

CALCULATE(

    [Umsatz Netto],

    SAMEPERIODLASTYEAR(Dim_Zeit[Datum])

)

 

-- ── WACHSTUMSRATE VS. VORJAHR ───────────────────────────────────

Umsatz Wachstum YoY % =

VAR _Aktuell = [Umsatz Netto]

VAR _VJ      = [Umsatz Netto VJ]

RETURN

    IF(

        NOT ISBLANK(_VJ) && _VJ <> 0,

        DIVIDE(_Aktuell - _VJ, _VJ),

        BLANK()

    )

 

-- ── YTD UMSATZ (kumuliert seit Jahresbeginn) ────────────────────

Umsatz YTD =

TOTALYTD(

    [Umsatz Netto],

    Dim_Zeit[Datum]

)

 

-- ── PLAN-IST-ABWEICHUNG ─────────────────────────────────────────

Umsatz Plan-Ist % =

VAR _Ist  = [Umsatz Netto]

VAR _Plan = SUM(Plan_Umsatz[Planwert])

RETURN

    IF(

        _Plan <> 0,

        DIVIDE(_Ist - _Plan, _Plan),

        BLANK()

    )

 

-- ── DECKUNGSBEITRAG I ───────────────────────────────────────────

Deckungsbeitrag I =

[Umsatz Netto] - SUM(Fact_Kosten[Variable_Kosten])

 

Deckungsbeitrag I Marge % =

DIVIDE([Deckungsbeitrag I], [Umsatz Netto])

 

-- ── HIT RATE (Angebots-Conversion) ─────────────────────────────

Hit Rate % =

DIVIDE(

    COUNTROWS(FILTER(Angebote, Angebote[Status] = "Gewonnen")),

    COUNTROWS(FILTER(Angebote,

        Angebote[Status] IN { "Gewonnen", "Verloren" }))

)

 

-- ── DSO (Days Sales Outstanding) ────────────────────────────────

DSO Tage =

VAR _OffFord = SUM(Debitoren[Offener_Betrag])

VAR _Umsatz90 =

    CALCULATE([Umsatz Netto],

        DATESINPERIOD(Dim_Zeit[Datum], TODAY(), -90, DAY))

RETURN

    IF(_Umsatz90 > 0, DIVIDE(_OffFord, _Umsatz90) * 90, BLANK())

 

-- ── LIEFERTREUE (OTD) ───────────────────────────────────────────

Liefertreue % =

DIVIDE(

    COUNTROWS(FILTER(Lieferscheine,

        Lieferscheine[Lieferdatum] <=

        Lieferscheine[Kundenwunschtermin])),

    COUNTROWS(Lieferscheine)

)

 

-- ── FLUKTUATIONSRATE ────────────────────────────────────────────

Fluktuation % =

DIVIDE(

    COUNTROWS(FILTER(HR_Bewegungen,

        HR_Bewegungen[Typ] = "Freiwilliger Austritt")),

    CALCULATE(AVERAGE(HR_Headcount[FTE]),

        DATESINPERIOD(Dim_Zeit[Datum], TODAY(), -365, DAY))

)

 

-- ── AMPELFARBE (dynamisch per DAX) ─────────────────────────────

Umsatz Ampel Farbe =

VAR _Abw = [Umsatz Plan-Ist %]

RETURN

    SWITCH(TRUE(),

        _Abw >= 0,      "#107C41",  -- Grün

        _Abw >= -0.05,  "#F4A226",  -- Gelb/Orange

        "#C00000"                   -- Rot

    )

 

 

SQL — Berechnungen direkt auf SQL Server

 

-- ── UMSATZ NETTO MONAT ──────────────────────────────────────────

SELECT

    YEAR(b.BelegDatum)      AS Jahr,

    MONTH(b.BelegDatum)     AS Monat,

    SUM(CASE

        WHEN b.Belegart = 'RE' THEN  b.Betrag_Netto

        WHEN b.Belegart IN ('GS','ST') THEN -b.Betrag_Netto

        ELSE 0 END)         AS Umsatz_Netto

FROM dbo.Belege b

WHERE b.Belegart IN ('RE','GS','ST')

  AND b.Storniert = 0

  AND b.BelegDatum >= DATEADD(MONTH, -12, GETDATE())

GROUP BY YEAR(b.BelegDatum), MONTH(b.BelegDatum)

ORDER BY Jahr, Monat;

 

-- ── PLAN-IST-VERGLEICH ─────────────────────────────────────────

SELECT

    p.Jahr,

    p.Monat,

    p.Planwert                          AS Plan_EUR,

    COALESCE(u.Umsatz_Netto, 0)         AS Ist_EUR,

    COALESCE(u.Umsatz_Netto, 0)

        - p.Planwert                    AS Abweichung_EUR,

    CAST(100.0 *

        (COALESCE(u.Umsatz_Netto, 0) - p.Planwert)

        / NULLIF(p.Planwert, 0)

        AS DECIMAL(6,2))                AS Abweichung_Pct

FROM dbo.Planung_Umsatz p

LEFT JOIN (

    SELECT YEAR(BelegDatum) AS Jahr,

           MONTH(BelegDatum) AS Monat,

           SUM(CASE WHEN Belegart='RE' THEN Betrag_Netto

                    ELSE -Betrag_Netto END) AS Umsatz_Netto

    FROM dbo.Belege

    WHERE Belegart IN ('RE','GS','ST') AND Storniert = 0

    GROUP BY YEAR(BelegDatum), MONTH(BelegDatum)

) u ON p.Jahr = u.Jahr AND p.Monat = u.Monat

WHERE p.Jahr = YEAR(GETDATE())

ORDER BY p.Jahr, p.Monat;

 

-- ── DSO-BERECHNUNG ─────────────────────────────────────────────

SELECT

    CAST(SUM(OffenerBetrag) /

         NULLIF(

             (SELECT SUM(CASE WHEN Belegart='RE' THEN Betrag_Netto

                              ELSE -Betrag_Netto END)

              FROM dbo.Belege

              WHERE BelegDatum >= DATEADD(DAY,-90,GETDATE())

                AND Belegart IN ('RE','GS','ST')

                AND Storniert = 0) / 90.0

         , 0)

    AS DECIMAL(10,1)) AS DSO_Tage

FROM dbo.Debitoren_OPListe

WHERE Faellig = 0;

 

-- ── LIEFERTREUE ────────────────────────────────────────────────

SELECT

    YEAR(Lieferdatum)  AS Jahr,

    MONTH(Lieferdatum) AS Monat,

    COUNT(*)           AS Lieferungen_Gesamt,

    SUM(CASE WHEN Lieferdatum <= Kundenwunschtermin

             THEN 1 ELSE 0 END) AS Termingerecht,

    CAST(100.0 *

        SUM(CASE WHEN Lieferdatum <= Kundenwunschtermin

                 THEN 1 ELSE 0 END) /

        NULLIF(COUNT(*), 0)

    AS DECIMAL(5,1)) AS OTD_Pct

FROM dbo.Lieferscheine

WHERE Lieferdatum >= DATEADD(MONTH, -12, GETDATE())

GROUP BY YEAR(Lieferdatum), MONTH(Lieferdatum)

ORDER BY Jahr, Monat;

 

 


 

 

08

Executive Dashboard Design

 

Layout, Ampellogik, Zeitvergleiche — für die Geschäftsführung gemacht

 

Das GF-Cockpit-Layout

 

GF-COCKPIT: EMPFOHLENES LAYOUT (1 Seite, kein Scrollen)

══════════════════════════════════════════════════════════════

HEADER-ZONE (oben, immer sichtbar):

  ■ Unternehmensname / Berichtsperiode

  ■ Zeitraum-Filter: Monat / Quartal / YTD

  ■ Datum der letzten Datenaktualisierung

 

KPI-LEISTE (3 × 4 Cards):

  ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────┐

  │ Umsatz YTD   │ │ AE Monat     │ │ EBIT-Marge   │ │ Cashflow │

  │ 8.432 T€     │ │ 1.201 T€     │ │ 7,4 %        │ │ 342 T€  

  │ ▲ +4,2% VJ   │ │ ▲ +8,1% VJ   │ │ △ -0,3 PP VJ │ │ ↔ stabil │

  └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────┘

  ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────┐

  │ Liefertreue  │ │ Hit Rate     │ │ Fluktuation  │ │ DSO Tage │

  │ 94,2 %       │ │ 38,5 %       │ │ 8,1 %        │ │ 41 Tage 

  │ ▼ -1,8 PP    │ │ ▲ +2,1 PP    │ │ ▲ +0,4 PP    │ │ ▼ -3 Tage│

  └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────┘

 

ANALYSE-ZONE (Hauptbereich):

  ┌────────────────────────────────┐ ┌───────────────────────────┐

  │ Umsatz + Plan (12M Linie)      │ │ Top 5 Regionen (Balken)  

  │ Mit Vorjahr und Planwert       │ │ Mit Abweichung zum Plan  

  └────────────────────────────────┘ └───────────────────────────┘

══════════════════════════════════════════════════════════════

 

 

Farbregeln für GF-Dashboards

 

AMPELFARBEN-SYSTEM (verbindlich für alle KPIs):

──────────────────────────────────────────────────────────────

■ #107C41 (Dunkelgrün)  = Ziel erreicht oder übertroffen

■ #F4A226 (Bernstein)   = Ziel knapp verfehlt (< 5 % Abw.)

■ #C00000 (Dunkelrot)   = Ziel deutlich verfehlt (≥ 5 % Abw.)

■ #595959 (Grau)        = Kein Vergleichswert vorhanden

──────────────────────────────────────────────────────────────

ZUSATZREGEL:

  Farbe allein reicht nicht — immer auch Text oder Symbol:

  ↑ = besser als Referenz   (grüne Farbe)

  ↔ = stabil / innerhalb    (bernstein)

  ↓ = schlechter als Referenz (rote Farbe)

  Jeder KPI muss ohne Farbe interpretierbar sein

  (Barrierefreiheit — ca. 8 % der Männer farbenblind)

──────────────────────────────────────────────────────────────

 

 

Zeitvergleichs-Regeln

 

Situation

Empfohlener Vergleich

Warum

Monatsumsatz

Vorjahresmonat (YoY)

Saisoneffekte neutralisiert

Lagerbestand

Vormonat + Vorjahr

Saisonale Zyklen sichtbar

Fluktuation

Rolling 12M

Einzelne Ausreißer-Monate eliminiert

Liefertreue

Vormonat + 3M-Schnitt

Kurzfristiger Trend + Stabilität

Pipeline Coverage

Stichtagswert, kein Vergleich

Momentaufnahme, kein Trend sinnvoll

EBIT-Marge

Plan + Vorjahr

Beide Kontexte relevant

 

Das One-Pager-Prinzip für GF-Meetings

 

ONE-PAGER-VORLAGE FÜR DAS MONATLICHE GF-MEETING:

══════════════════════════════════════════════════════════════

OBEN (KPI-Ampel-Übersicht):

  Alle 10–12 KPIs als Ampel — grün/gelb/rot + Pfeil + Zahl

  Ziel: In 30 Sekunden: "Wo brennt es, wo läuft es gut?"

 

MITTE LINKS (Umsatz-Chart):

  12-Monats-Verlauf mit Plan und Vorjahr

  Ziel: Trend und Abweichung sofort erkennbar

 

MITTE RECHTS (Top-3 Handlungspunkte):

  Drei konkrete Punkte: Was ist diesen Monat anders?

  Ursache bekannt? Maßnahme eingeleitet?

 

UNTEN (Ausblick):

  Auftragsbestand, Pipeline Coverage, nächster Monatsumsatz-Schätzer

  Ziel: Wohin geht die Reise in den nächsten 4–8 Wochen?

══════════════════════════════════════════════════════════════

 

 


 

 

09

KPI-Governance

 

Wer definiert, wer pflegt, wer entscheidet

 

Das KPI-Glossar — Pflichtbestandteil jedes KPI-Systems

 

Jeder KPI, der auf einem GF-Dashboard erscheint, muss im KPI-Glossar vollständig dokumentiert sein. Das Glossar ist die verbindliche Referenz — nicht das Dashboard, nicht die Power-BI-Measure, nicht das Bauchgefühl des Controllers.

 

KPI-GLOSSAR-EINTRAG — VORLAGE:

══════════════════════════════════════════════════════════════

KPI-Name:         Umsatz Netto (Periode)

KPI-ID:           F01

Version:          1.2 — gültig ab 2026-01-01

──────────────────────────────────────────────────────────────

Definition:       Fakturierter Nettoumsatz nach Abzug aller

                  Gutschriften und Stornierungen in der Periode.

Formel:           SUM(RE) - SUM(GS) - SUM(ST) | Belegart

Buchungsbasis:    Rechnungsdatum (nicht Zahlungs-, Liefer-

                  oder Auftragsdatum)

Währung:          EUR; Fremdwährung: Tageskurs Buchungsdatum

Nicht enthalten:  Interne Verrechnungen, Anzahlungen,

                  durchlaufende Posten, Intercompany

──────────────────────────────────────────────────────────────

Datenquelle:      ERP (MACH / Dynamics): dbo.Belege

Technische Impl.: Power BI Dataset "Umsatz KMU v4"

                  Measure: [Umsatz Netto]

──────────────────────────────────────────────────────────────

Zielwert:         Monatlicher Planwert aus Budget

Ampel Grün:       ≥ 100 % des Planwerts

Ampel Gelb:       90–99 % des Planwerts

Ampel Rot:        < 90 % des Planwerts

──────────────────────────────────────────────────────────────

Fachlicher Owner: CFO / Controlling-Leitung

Technischer Owner: BI-Entwickler / IT-Abteilung

Letzter Review:   2026-01-01

Nächster Review:  2026-07-01

══════════════════════════════════════════════════════════════

 

 

KPI-Governance-Prozesse

 

  Neuer KPI: Antrag durch Fachbereich → Prüfung Controlling (Abgrenzung, Formel) → Genehmigung GF oder CFO → Implementierung BI-Team → Eintrag ins Glossar → Veröffentlichung.

 

  KPI-Änderung: Gleicher Prozess wie Neuantrag. Rückwirkende Änderungen sind zu vermeiden — wenn nötig, neue Version mit Gültigkeitsdatum.

 

  KPI-Abschaffung: KPI-Owner schlägt Abschaffung vor → Data Council entscheidet → KPI wird als "deprecated" markiert, nach 3 Monaten entfernt.

 

  Halbjährlicher KPI-Review: Sind alle Definitionen noch aktuell? Sind Schwellenwerte sinnvoll? Werden alle KPIs noch benötigt?

 

Nutzungsstatistiken als Governance-Signal

 

-- Power BI Aktivitätslog: welche KPIs/Reports werden genutzt?

-- (Über Power BI REST API abrufbar oder über Microsoft 365 Admin Center)

-- Wichtige Frage: Welche Berichte haben in den letzten 90 Tagen

-- keine Aufrufe? → Kandidaten für Archivierung oder Überarbeitung

 

-- Für SQL-basierte Logs (falls vorhanden):

SELECT

    ReportName,

    COUNT(DISTINCT UserName)        AS Unique_Users,

    COUNT(*)                        AS Aufrufe_Gesamt,

    MAX(AccessDate)                 AS Letzter_Aufruf,

    MIN(AccessDate)                 AS Erster_Aufruf

FROM dbo.BI_Access_Log

WHERE AccessDate >= DATEADD(DAY, -90, GETDATE())

GROUP BY ReportName

ORDER BY Aufrufe_Gesamt DESC;

 

 


 

 

10

30-Tage-Einführungsplan

 

Von der ersten KPI-Definition bis zum produktiven GF-Cockpit

 

Dieser Plan richtet sich an BI-Verantwortliche und Controller, die ein strukturiertes GF-Cockpit von Grund auf aufbauen — oder ein bestehendes, dysfunktionales Dashboard durch ein fundiertes ersetzen wollen.

 

 

VOR DEM START

Klären Sie mit der Geschäftsführung zwei Fragen: Erstens, welche drei bis fünf Fragen soll das Dashboard beantworten? ("Was muss ich wissen, um das Unternehmen zu steuern?") Zweitens, in welchem Meeting wird das Dashboard genutzt? (Monatliches GF-Meeting, Wochenbriefing, täglich?) Das Format des Meetings bestimmt die Granularität und Aktualität der Kennzahlen.

 

WOCHE 1: KPI-AUSWAHL UND DEFINITIONEN

 

■ TAG 1–2: GF-INTERVIEW UND BEDARFSANALYSE

 

  Strukturiertes Interview mit der Geschäftsführung (60 Minuten): Welche Fragen müssen das Dashboard beantworten? Was wird heute mühsam gesucht? Was fehlt komplett?

  Bestandsaufnahme bestehender Reports und Kennzahlen: Was gibt es? Was wird wirklich genutzt?

  Schmerzpunkte identifizieren: Wo entstehen heute Inkonsistenzen, Diskussionen über Zahlen?

  Vorläufige KPI-Liste ableiten: maximal 15–20 Kandidaten aus KPI-Bibliothek (Kapitel 3–6)

 

■ TAG 3–4: KPI-PRIORISIERUNG UND DEFINITIONEN

 

  KPI-Kandidaten mit GF und CFO priorisieren: 10–12 Kern-KPIs für das GF-Cockpit festlegen

  Für jeden KPI: KPI-Glossar-Vorlage (Kapitel 9) ausfüllen — fachliche Definition, Formel, Datenquelle

  Kritische Abgrenzungsfragen klären: "Umsatz — mit oder ohne Stornos? Buchungs- oder Lieferdatum?"

  Glossar-Entwurf dem CFO vorlegen — Freigabe vor technischer Implementierung

 

■ TAG 5–7: AMPELWERTE UND PLANANBINDUNG

 

  Zielwerte für alle KPIs klären: Gibt es Planwerte? Budget-Zahlen? Vom GF genehmigte Schwellenwerte?

  Ampelwerte je KPI festlegen — gemeinsam mit CFO oder Controlling: wann Grün, Gelb, Rot?

  Planwerte aus Budget-Excel oder Planungssystem in SQL-Tabelle oder Power BI Dataflow laden

  Single Source of Truth je KPI festlegen: Welches System liefert die autoritative Zahl?

 

WOCHE 2: DATENMODELL UND DATENQUALITÄT

 

■ TAG 8–10: DATENQUELLEN ANBINDEN

 

  SQL-Diagnose ausführen: Sind die Quelltabellen vollständig und konsistent befüllt?

  Für jeden KPI: Daten-Verfügbarkeitsprüfung — gibt es alle benötigten Felder in der Datenquelle?

  ETL-Job oder Power Query für täglichen Datenimport aufbauen — Refresh spätestens 06:00 Uhr

  Staging-Tabellen anlegen falls nötig: Rohdaten getrennt von transformierten Werten

 

■ TAG 11–13: POWER BI SEMANTIC LAYER

 

  Power BI Dataset aufbauen: Fact- und Dimensionstabellen, Beziehungen, Kalender-Tabelle

  Alle 10–12 KPIs als DAX-Measures implementieren (Kapitel 7 als Vorlage)

  Vergleichswerte implementieren: YoY, Plan-Ist, MoM — für alle Kern-KPIs

  RLS einrichten: Wer sieht welche Daten? (z. B. Regionale Segmentierung für GF vs. Regionalleiter)

 

■ TAG 14: DATENVALIDIERUNG

 

  Alle KPIs mit bekannten Werten aus ERP und Excel-Reports abgleichen

  Abweichungen dokumentieren und Ursache identifizieren (Definitionen, Filterlogik, Zeitbezug)

  GF und CFO validieren Zahlen: "Stimmt das mit dem überein, was ihr bisher gesehen habt?"

  Erst wenn Validierung abgeschlossen: weiter zu Woche 3

 

WOCHE 3: DASHBOARD-DESIGN UND TESTS

 

■ TAG 15–17: GF-COCKPIT AUFBAUEN

 

  Dashboard-Layout nach Kapitel 8 umsetzen: Header, KPI-Leiste (2×4 oder 3×4 Cards), Analyse-Zone

  KPI-Cards mit Ampelfarbe, Pfeil, Vergleichswert und Trend-Sparkline

  Hauptchart: 12-Monats-Umsatzverlauf mit Plan und Vorjahr

  Mobile Layout definieren: Smartphone-Ansicht auf 3 Top-KPIs reduzieren

 

■ TAG 18–20: REVIEW MIT ZIELGRUPPE

 

  Dashboard-Review mit GF und einem Bereichsleiter (kein Entwickler): Zwei-Sekunden-Test

  Feedback aufnehmen: Was fehlt? Was ist unklar? Was ist überflüssig?

  Maximal 2 Iterationsrunden: nicht jede Wunsch-Ergänzung umsetzen — Dashboard-Disziplin halten

  One-Pager für GF-Meeting erstellen (Kapitel 8): PDF-Export-Vorlage für Besprechungsunterlagen

 

■ TAG 21: ENDORSEMENT UND FREIGABE

 

  Dataset als "Promoted" (oder "Certified" falls Prozess vorhanden) in Power BI Service kennzeichnen

  Zugriffe einrichten: GF, CFO, Bereichsleitende — mit korrekten RLS-Rollen

  Glossar-Einträge finalisieren und im Wiki veröffentlichen

  Data Owner und technischer Owner je KPI schriftlich benennen

 

WOCHE 4: ROLLOUT UND GOVERNANCE

 

■ TAG 22–25: ROLLOUT

 

  GF-Briefing (30 Min.): Dashboard vorstellen, Navigation erklären, Drill-Through zeigen

  Bereichsleiter-Briefing: Welche KPIs betreffen welchen Bereich? Wie eskalieren bei Rot?

  Alten Report oder altes Dashboard als "veraltet" markieren — nicht sofort löschen (4 Wochen parallel)

  Feedback-Kanal einrichten: Wie melden Nutzer Fehler oder fehlende KPIs?

 

■ TAG 26–28: MONITORING AKTIVIEREN

 

  Täglichen Datenqualitäts-Alert einrichten: Wenn Refresh fehlschlägt → E-Mail an BI-Admin

  Monatlichen KPI-Review-Termin mit CFO als Dauerserie verankern: Sind Definitionen noch aktuell?

  Governance-Kalender: Halbjährlicher KPI-Review, jährlicher Dashboard-Audit (Nutzungsstatistiken)

  Power Automate Alert: Wenn ein KPI-Wert auf Rot springt → automatische Benachrichtigung an Owner

 

■ TAG 29–30: ABSCHLUSS UND ÜBERGABE

 

  Dokumentation abschließen: Alle KPI-Glossar-Einträge vollständig, technische Dokumentation im Wiki

  KPIs und Ergebnisse messen: Wie lange hat die GF heute für eine Statuseinschätzung gebraucht? (Vorher-Nachher)

  Offene Punkte in Backlog: Welche KPIs fehlen noch? Welche Detailseiten sind als nächstes sinnvoll?

  Erfolg kommunizieren: "Das GF-Cockpit ist live — das ist die neue offizielle Quelle." ■

 

 

ERGEBNIS NACH 30 TAGEN

Ihr Ergebnis nach 30 Tagen: Ein vollständig dokumentiertes GF-Cockpit mit 10–12 definierten, validierten KPIs — mit Ampellogik, Vorjahresvergleich und Plananbindung. Ein KPI-Glossar, das Diskussionen über Zahlen-Definitionen beendet. Ein monatlicher Review-Prozess, der das Dashboard dauerhaft aktuell hält. Und eine Geschäftsführung, die in unter 30 Sekunden den Zustand des Unternehmens einschätzen kann.

 


 

 

Ausführlicher Haftungsausschluss und Lizenzbestimmungen

 

1. Allgemeiner Haftungsausschluss

 

Die in diesem Dokument enthaltenen KPI-Definitionen, DAX-Formeln, SQL-Skripte und Empfehlungen wurden nach bestem Wissen und Gewissen auf Basis etablierter betriebswirtschaftlicher Methodik sowie langjähriger praktischer BI-Projekterfahrung erstellt. Dennoch kann keine Gewähr für Vollständigkeit, Richtigkeit oder universelle Anwendbarkeit übernommen werden.

 

KPI-Definitionen sind unternehmensindividuell. Die in diesem Dokument enthaltenen Definitionen sind Ausgangspunkte, keine verbindlichen Standards. Der Autor übernimmt keinerlei Haftung für Entscheidungen, die auf Basis der beschriebenen Kennzahlen getroffen werden, einschließlich wirtschaftlicher Schäden, Fehlinvestitionen oder strategischer Fehlentscheidungen.

 

2. Keine Steuer- und Wirtschaftsprüfungsberatung

 

Hinweise zu Finanzkennzahlen wie EBIT, EBITDA, Working Capital, DSO und DPO sind allgemeiner betriebswirtschaftlicher Natur. Für verbindliche Definitionen im Rahmen von Jahresabschluss, Kreditvergabe, Due-Diligence-Prüfungen oder regulatorischen Berichtspflichten konsultieren Sie einen Steuerberater oder Wirtschaftsprüfer.

 

3. DAX- und SQL-Formeln

 

Alle DAX-Formeln wurden für Power BI Desktop und Power BI Service entwickelt. SQL-Formeln wurden auf SQL Server 2022 und 2025 getestet. Syntax und Funktionsverhalten können sich mit Software-Updates ändern. Testen Sie alle Formeln vor dem Produktionseinsatz mit Ihren Realdaten.

 

4. Urheberrecht und Nutzungsrechte

 

Dieses Dokument und alle Inhalte sind urheberrechtlich geschützt. © 2026 Sascha Hess, xenosystems.de. Alle Rechte vorbehalten. Die enthaltenen KPI-Definitionen und Vorlagen dürfen für den internen Gebrauch des Käufers verwendet und angepasst werden.

 

5. Markenrechte

 

Power BI, DAX, Excel und SQL Server sind eingetragene Marken der Microsoft Corporation. Alle anderen genannten Produkt- und Unternehmensnamen sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber.

 

6. Anwendbares Recht und Gerichtsstand

 

Es gilt ausschließlich deutsches Recht. Gerichtsstand für alle Streitigkeiten ist, soweit gesetzlich zulässig, Weimar, Thüringen, Deutschland.

 


 

 

Über den Autor

 

Sascha Hess ist Diplom-Biologe und IT-Professional mit über 20 Jahren Erfahrung in der Administration von ERP-, BI- und Datenbanksystemen. Er hat mehr als 40 BI-Projekte in mittelständischen Unternehmen umgesetzt — von der ersten KPI-Definition bis zum produktiven GF-Dashboard im monatlichen Einsatz. Dabei hat er GF-Cockpits für Unternehmen von 50 bis 1.000 Mitarbeitenden entwickelt — in den Branchen Fertigung, Handel, Dienstleistung und öffentliche Verwaltung.

 

Sein Ansatz verbindet naturwissenschaftliche Präzision mit hochgradiger IT-Spezialisierung. Schwerpunkte: SQL Server Performance-Tuning, ERP-Einführungen, Business Intelligence (Power BI, DeltaMaster), Data Governance, KPI-Management und IT-Interim-Management.

 

Web: www.xenosystems.de | E-Mail: info@xenosystems.de | Standort: Weimar, Thüringen / Remote

 

Service

Beschreibung

GF-Cockpit Aufbau

Vollständiger Aufbau eines Executive Dashboards: KPI-Definition, KPI-Glossar, Power BI Semantic Layer, Ampellogik, Plananbindung, RLS und monatlicher Review-Prozess. Scope: 3–6 Wochen.

KPI-Definitionsworkshop

Strukturierter 1-Tages-Workshop: Bedarfsanalyse, KPI-Auswahl (10–15 Kern-KPIs), vollständige Glossar-Erstellung und Ampelwert-Definition — mit Freigabe durch GF und CFO.

Power BI Einführung

End-to-End: Datenmodell, Semantic Layer, KPI-Glossar, Dashboards, Row-Level Security, Mobile Layout und Deployment Pipelines. Scope: 4–12 Wochen.

BI Health Check

Audit bestehender BI-Landschaft: KPI-Konsistenz, Nutzungsstatistiken, Performance-Analyse und priorisierter Verbesserungsplan. Scope: 2–3 Tage.

SQL Server DB Health Check

Professioneller Audit Ihres SQL Servers — Managementreport, Risikobewertung und Maßnahmenplan. Scope: 3–5 Tage.

 

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