BI-Projekt-Aufwand schätzen: Was wirklich zählt

Definition

„BI-Projekt-Aufwand schätzen“ bedeutet, Personentage, Arbeitspakete, Meilensteine und Projektdauer auf Basis von Datenquellen, Anforderungen und Abstimmungen zu planen. Es ist keine einfache Hochrechnung aus der Anzahl geplanter Berichte, weil Datenaufbereitung und Abnahme oft den größten Anteil ausmachen.

Einleitung

Wenn du ein BI-Projekt planst, bekommst du intern oft extrem unterschiedliche Aussagen: „ein paar Wochen“ bis „über ein Jahr“. Das liegt selten an mangelndem Willen, sondern daran, dass die Schätzung die falschen Annahmen nutzt. Hier ist ein pragmatischer Weg, wie du Aufwandstreiber sichtbar machst und eine belastbare Schätzung aufbaust.

Welche Fragen eine Schätzung beantworten muss

Eine Schätzung ist nur dann hilfreich, wenn sie nicht nur eine Zahl liefert, sondern Entscheidungsfähigkeit. Konkret:

• Woraus besteht der Aufwand (Daten, Modell, Visualisierung, Abstimmung, Abnahme)?

• Wie sicher ist die Schätzung, und welche Annahmen treiben die Unsicherheit?

• Was passiert, wenn eine Quelle „kippt“ (fehlende Schlüssel, keine Doku, neue Anforderungen)?

Die typischen Aufwandstreiber (und warum sie Zeit kosten)

In der Praxis sind das die Hebel, die Dauer und Personentage am stärksten verändern:

• Datenquellen: Nicht die Anzahl allein zählt, sondern Zugänglichkeit, Dokumentation und Integrationslogik. Eine sauber beschriebene ERP-Schnittstelle ist planbar; eine gewachsene Tabellenlösung aus dem Fachbereich ist es oft nicht.

• Datenqualität: Fehlende Schlüssel (z. B. Qualitätsdaten ohne ERP-Bezug), Dubletten, uneinheitliche Begriffe oder fehlende Historie erzeugen Datenaufbereitungsschleifen.

• Abstimmung und Abnahme: Jede Kennzahldefinition braucht Entscheidungen. Ohne eingeplante Termine entsteht Wartezeit, und am Ende kommen Korrekturen in Wellen.

Wichtig: Für die Schätzung musst du Datenaufbereitung als eigenes Arbeitspaket führen. Sonst wird sie im Reporting „versteckt“ und sprengt später den Plan.

Berichte nach Komplexität schätzen (statt nach Anzahl)

Ein belastbarer Ansatz ist eine Einteilung in wenige Komplexitätsstufen. Damit wird schnell klar, welche Berichte „durchlaufen“ und welche echte Konzeptarbeit brauchen. Beispielhafte Einteilung:

• Standard: wenige Seiten, klare Filter, eine Quelle oder ein sauberes Modell.

• Analyse: mehrere Perspektiven, Drill-Down, mehrere Quellen, abgestimmte KPI-Logik.

• Management: harmonisierte Kennzahlen, mehrere Fachbereiche, strenge Abnahme, oft hohe Erwartung an Performance und Konsistenz.

Für jede Stufe schätzt du getrennt: Datenaufbereitung, Datenmodellierung, Visualisierung, Tests und Abnahme. Damit kannst du später auch sauber nachsteuern, wenn nur ein Teilbereich aus dem Ruder läuft.

So baust du die Schätzung in Arbeitspaketen auf

Eine gute Schätzung ist nachvollziehbar, weil sie aus Arbeitspaketen besteht. Ein praxistaugliches Raster:

• Quellen-Check: Quelle je Quelle bewerten (Dokumentation, Schlüssel, Aktualisierung, Owner).

• Datenaufbereitung: Bereinigung, Schlüsselbildung, Vereinheitlichung von Begriffen, Klärung von Historien.

• Reporting & Abnahme: Entwicklung nach Komplexitätsstufen plus feste Abnahme-Termine.

Planungstipp: Lege pro Arbeitspaket einen Verantwortlichen fest (IT oder Fachbereich) und plane Zeit für Entscheidungen ein. So reduzierst du Schätzunsicherheit, weil „Wartezeit“ nicht mehr unsichtbar ist.

Mini-Story: Vier Quellen, aber der Engpass ist ein fehlender Schlüssel

Ein typisches Setup: ERP (Aufträge, Material, Kosten), Betriebsdatenerfassung an Anlagen, Qualitätsdatenbank, Vertriebsdaten in einer Tabellenlösung. Drei Quellen sind kaum dokumentiert, und in der Qualitätsdatenbank fehlt der Schlüssel zum ERP. Wenn du nur „Anzahl Berichte“ schätzt, übersiehst du den eigentlichen Aufwandstreiber: Datenaufbereitung und die fachliche Klärung der Zuordnung. Ein Pilot mit einem priorisierten Reporting-Use-Case macht diese Risiken früh sichtbar und verhindert, dass das Projekt erst in der Entwicklung stehen bleibt.

Wie du im Projekt Plan gegen Ist steuerst

Die Schätzung ist kein einmaliges Dokument. Sie wird im Projekt zu einem Steuerungsinstrument, wenn du wöchentlich ein paar Kennzahlen trackst:

• Verbrauchte vs. geschätzte Personentage je Arbeitspaket (Datenaufbereitung, Modell, Bericht, Abnahme).

• Offene Datenqualitätsfragen (Anzahl und Alter), weil sie Durchlaufzeiten blockieren.

• Durchlaufzeit von Anforderung bis Abnahme, um Engpässe bei Entscheidungen zu erkennen.

Power BI ist hier der praktische Hebel: Führung und Projektleitung sehen in einem Projekt-Dashboard, wo Aufwand entsteht, was bereits abgenommen ist und welche offenen Punkte echte Verzögerungen verursachen.

Wann externe Unterstützung sinnvoll wird

Externe Unterstützung lohnt sich, wenn mehrere Quellen ohne Dokumentation zusammenkommen, wenn Schlüssel/Beziehungen unklar sind oder wenn du eine Schätzung brauchst, die vor der Geschäftsführung standhält. Sinnvoll ist sie auch, wenn ihr zwar Berichte vor Augen habt, aber niemand sauber trennen kann, wie viel Personentage in Datenaufbereitung versus Berichtsentwicklung fließen. Dann hilft ein strukturiertes Vorgehen mit Pilot, klaren Arbeitspaketen und realistischen Meilensteinen.