Kennzahlen im Projektcontrolling: Mit Power BI besser steuern

Definition

Kennzahlen im Projektcontrolling sind definierte Messgrößen, die Fortschritt, Aufwand, Budgetverbrauch und wirtschaftliches Ergebnis eines Projekts laufend sichtbar machen. Sie sind kein Ersatz für Projektführung und funktionieren nicht zuverlässig ohne einheitliche Daten- und Begriffsdefinitionen.

Einleitung

Wenn Festpreisprojekte Verluste erst nach Abschluss zeigen, ist das selten Pech, sondern fehlende Sicht auf Budget, Restaufwand und Nachträge. Mit den richtigen Kennzahlen im Projektcontrolling bekommst du wöchentlich Frühwarnsignale, statt monatlich Excel-Rückblicke. Entscheidend ist dabei weniger das Dashboard-Design, sondern eine saubere Logik, die alle akzeptieren.

Welche Kennzahlen im Projektcontrolling wirklich steuern

Viele Teams tracken zu viele Werte und trotzdem fehlen die zwei, die wirklich wehtun: Prognose und Abweichung. Bewährt hat sich eine Trennung nach Abrechnungsart.

Für Festpreisprojekte

Hier geht es um Ergebnissteuerung. Diese Kennzahlen gehören zusammen, sonst entstehen falsche Sicherheit oder unnötige Panik:

• Budgetverbrauch, Fertigstellungsgrad und Restaufwand als Dreiklang für „Sind wir im Plan?“
• Forecast der Projektmarge als früheste, entscheidungsrelevante Ergebniskennzahl
• Plan-Ist-Vergleich in Personentagen (oder Stunden) als Übersetzung in „Was müssen wir konkret ändern?“

Für Aufwandsprojekte

Hier geht es um Cashflow und Abrechenbarkeit. Typische Kernkennzahlen sind nicht abgerechnete Stunden je Projekt, Aufwand je Phase sowie die Durchlaufzeit von Leistung bis Rechnung. Damit sie wirklich helfen, müssen sie auf Leistungsmonat und Rechnungsdatum sauber auseinandergezogen werden.

Warum Excel-Reports und Schätzwerte oft zu spät warnen

Excel ist selten das eigentliche Problem. Das Problem ist, dass Excel häufig die Lücken im Systemverbund kaschiert: Ticketzeiten weichen von der Zeiterfassung ab, Nachträge stehen in Mails oder der Vertragsverwaltung, Kostenstellen und Rechnungen im ERP, und am Ende entsteht ein Monatsbericht mit „gefühltem“ Fertigstellungsgrad.

Typische Folgen: Festpreisprojekte wirken lange unkritisch, weil Restaufwand zu optimistisch geschätzt ist. Marge wird nur quartalsweise gerechnet, also zu spät. Und Nachträge sind zwar fachlich klar, aber tauchen nicht im Projektbudget auf, sodass der Budgetverbrauch systematisch zu schlecht aussieht.

So schaffst du eine belastbare Datenbasis in Power BI

Power BI liefert Nutzen erst dann, wenn alle auf dieselben Begriffe schauen. Dafür brauchst du ein gemeinsames Datenmodell, das Projekt, Phase, Team, Kunde und Abrechnungsart eindeutig macht und Zeitdimensionen trennt (Leistungsmonat vs. Rechnungsdatum). Für Anwender ist der praktische Effekt simpel: Projektleiter sehen ihre kritischen Projekte, Controlling bekommt konsistente Margenlogik, und die Geschäftsführung bekommt Vergleichbarkeit über Projekte hinweg.

Wichtig ist die Abbildung typischer Steuerungsdimensionen: Projekt und Phase, Kunde, Abrechnungsart (Aufwand/Festpreis), Team, Meilenstein sowie Zeit. Damit kannst du nicht nur sehen, dass ein Projekt kippt, sondern auch wo: in welcher Phase, in welchem Team, in welchem Monat.

Mini-Story: Das Festpreisprojekt, das nicht „plötzlich“ Verlust macht

Ein Projekt zeigt 65% Budgetverbrauch, aber nur 50% Fertigstellungsgrad. Gleichzeitig steigt der Restaufwand nach einer realistischeren Schätzung, und offene Nachträge sind zwar in der Vertragsliste bekannt, aber im Budget nicht berücksichtigt.

Im Power-BI-Report kippt dadurch die Forecast-Marge früh sichtbar ins Negative. Das Team kann gezielt reagieren: Scope nachschärfen, Nachtrag priorisieren, Plan anpassen oder bewusst stoppen, bevor noch mehr Aufwand in die falsche Richtung läuft.

Vorgehen: In 3 Schritten zu Kennzahlen, die genutzt werden

Wenn du schnell Nutzen willst, starte nicht mit „allen Daten“, sondern mit einem klaren Steuerungskern.

• Fragen festlegen: z. B. „Welche Projekte überschreiten Budget und warum?“ und „Welche Stunden sind noch nicht abgerechnet?“
• Kennzahlen definieren: eindeutige Formeln für Fertigstellungsgrad, Restaufwand, Budgetverbrauch, Marge und Nachtrag-Status
• Datenquellen anbinden und harmonisieren: Ticketsystem, Zeiterfassung, ERP, Vertragsverwaltung und die Excel-Altlasten als Übergang

Entscheidend: Eine Kennzahl ist erst „fertig“, wenn klar ist, wer sie pflegt (z. B. Restaufwand) und wie oft sie aktualisiert wird (wöchentlich für kritische Projekte, monatlich für den Gesamtblick).

Typische Stolperfallen (und wie du sie vermeidest)

• Fertigstellungsgrad ohne Methode: definiere, wie geschätzt wird (z. B. auf Phasenebene) und wie oft.
• Nachträge als Textnotiz: führe einen Nachtrag-Status ein und bringe ihn ins Projektbudget bzw. in den Forecast.
• Aufwand doppelt oder widersprüchlich: lege fest, welche Quelle „führend“ ist und wie Ticketzeiten zur Zeiterfassung gemappt werden.

Wann externe Unterstützung sinnvoll wird

Externe Unterstützung lohnt sich, sobald mehrere Systeme widersprüchliche Wahrheiten liefern oder Kennzahlen pro Projektleiter anders verstanden werden. Spätestens wenn du Festpreisprojekte wöchentlich steuern willst und die Marge trotzdem quartalsweise kommt, brauchst du klare Definitionen, ein sauberes Datenmodell und ein pragmatisches Vorgehen.

Wir von DatenPioniere setzen genau dort an: Use Cases klar schneiden, Kennzahlen logisch definieren und Power BI so aufbauen, dass Projektleitung, Controlling und Management dieselbe Sprache sprechen. Der Effekt ist nicht „mehr Reporting“, sondern bessere Entscheidungen mit weniger Diskussion über Zahlen.