Diplom-Biologe | Senior IT-Consultant
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SH |
Sascha Hess xenosystems.de - IT-Consulting & Data Management |
www.xenosystems.de |
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NOTFALL-KIT – SQL SERVER 2026 |
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SQL Server |
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BI-KPIs für Geschäftsführung |
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Die richtigen Kennzahlen — verbindlich definiert, visualisiert und entscheidungsreif |
WAS SIE IN DIESEM KIT ERHALTEN:
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10 KPI-Fallen Die häufigsten Fehler bei GF-Kennzahlen — mit Sofort-Korrekturen |
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KPI-Bibliothek Über 60 vollständig definierte KPIs für alle Unternehmensbereiche |
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Berechnungsformeln Fertige DAX- und SQL-Formeln für Power BI und SQL Server |
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Executive Dashboard Layout, Visualisierungsregeln und Ampellogik für GF-Dashboards |
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30-Tage-Einführungsplan Von der KPI-Definition bis zum produktiven GF-Cockpit |
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.
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
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.
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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. |
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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
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?
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.
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."
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.
"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.
"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".
"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.
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?
"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.
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-Definitionsformat:
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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) |
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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 |
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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 |
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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 |
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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) |
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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 |
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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 |
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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 |
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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) |
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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 |
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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 |
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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) |
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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) |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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NEUKUNDENANTEIL AM UMSATZ Formel: Umsatz Neukunden (erste 12M) / Gesamtumsatz × 100 Periode: YTD / Rolling 12M Einheit: % Eigentümer: Vertriebsleitung Hinweis: Zu niedrig = Wachstumsschwäche; zu hoch = Bestandskundenverlust |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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. |
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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 |
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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) |
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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 |
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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 |
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-- ── 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 ) |
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-- ── 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; |
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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 │ └────────────────────────────────┘ └───────────────────────────┘ ══════════════════════════════════════════════════════════════ |
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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) ────────────────────────────────────────────────────────────── |
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Situation |
Empfohlener Vergleich |
Warum |
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Monatsumsatz |
Vorjahresmonat (YoY) |
Saisoneffekte neutralisiert |
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Lagerbestand |
Vormonat + Vorjahr |
Saisonale Zyklen sichtbar |
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Fluktuation |
Rolling 12M |
Einzelne Ausreißer-Monate eliminiert |
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Liefertreue |
Vormonat + 3M-Schnitt |
Kurzfristiger Trend + Stabilität |
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Pipeline Coverage |
Stichtagswert, kein Vergleich |
Momentaufnahme, kein Trend sinnvoll |
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EBIT-Marge |
Plan + Vorjahr |
Beide Kontexte relevant |
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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
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.
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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 ══════════════════════════════════════════════════════════════ |
→ 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?
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-- 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
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.
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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. |
■ 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?
■ 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
■ 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
■ 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." ■
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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. |
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.
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.
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.
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.
Power BI, DAX, Excel und SQL Server sind eingetragene Marken der Microsoft Corporation. Alle anderen genannten Produkt- und Unternehmensnamen sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber.
Es gilt ausschließlich deutsches Recht. Gerichtsstand für alle Streitigkeiten ist, soweit gesetzlich zulässig, Weimar, Thüringen, Deutschland.
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
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Service |
Beschreibung |
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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. |
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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. |
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Power BI Einführung |
End-to-End: Datenmodell, Semantic Layer, KPI-Glossar, Dashboards, Row-Level Security, Mobile Layout und Deployment Pipelines. Scope: 4–12 Wochen. |
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BI Health Check |
Audit bestehender BI-Landschaft: KPI-Konsistenz, Nutzungsstatistiken, Performance-Analyse und priorisierter Verbesserungsplan. Scope: 2–3 Tage. |
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SQL Server DB Health Check |
Professioneller Audit Ihres SQL Servers — Managementreport, Risikobewertung und Maßnahmenplan. Scope: 3–5 Tage. |
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