Bankenreporting automatisieren – raus aus Excel, rein in Power BI
Wir machen aus Datenabzügen, Excel-Logik und PDFs ein Reporting, das Fachbereiche jeden Monat zuverlässig nutzen.
- Einheitliche Kennzahlendefinition statt Rundmails
- Filialsteuerung als interaktives Dashboard
- Monatlich und wöchentlich automatisch aktualisiert
Wenn Reporting Arbeit frisst, fehlt Zeit für Steuerung
In vielen Banken entsteht der Monatsbericht aus mehreren Datenabzügen, Excel-Dateien und manuellen Abgleichen. Das kostet Tage, nicht Minuten.
Und noch schlimmer: Sobald Bestand, Neugeschäft und Marge je Bericht anders definiert sind, diskutiert ihr Zahlen statt Entscheidungen zu treffen.
Warum Bankenreporting in Excel kippt
Diese Muster sehen wir immer wieder, wenn Filialen, Vertrieb und Controlling auf PDF-Reports und Einzeldateien angewiesen sind.
Zu viele Datenabzüge, zu viel Handarbeit
Daten kommen aus Kernbanksystem, DWH und Vertriebssteuerungstool, landen in Excel und werden dort „zusammengebaut“. Jede Änderung zieht neue Schleifen nach sich.
Kennzahlen sind nicht eindeutig
Bestand vs. Neugeschäft, Marge oder Kosten-Ertrags-Relation werden je Bericht anders ausgelegt. Das erzeugt Rückfragen, Misstrauen und parallel geführte „Wahrheiten“.
PDFs blockieren Self-Service
Filialleiter bekommen Zahlen als PDF. Vergleich Filiale gegen Filiale, Drilldown nach Produkt oder Berater? Geht nur über E-Mail, Excel und Zusatzarbeit im Controlling.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen lohnt es sich, Bankenreporting zu automatisieren?
Für Banken, bei denen Controlling und Vertrieb regelmäßig Zeit in Excel-Reporting und Abstimmungsschleifen verlieren.
Besonders, wenn du Filialsteuerung (wöchentlich) und Gesamtbanksteuerung (monatlich) mit denselben Definitionen und Dimensionen abbilden willst: Filiale, Produkt, Kundengruppe, Berater, Segment und Zeit (Buchungsmonat, Abschlussdatum).
Was steckt im Paket?
Ein klarer Weg vom Berichtschaos zur Reporting-Routine – im Microsoft-Stack.
Use-Case-Schnitt & KPI-Landkarte
Wir definieren mit dir, welche KPIs für Filialsteuerung und Gesamtbanksteuerung wirklich zählen (z.B. Kreditbestand, Neugeschäft, Einlagenbestand, Zinsmarge je Produkt, Abschlussquote) – inkl. sauberer Kennzahlendefinition.
Datenmodell & einheitliche Logik
Wir bauen ein Power-BI-Datenmodell, das Bestand, Neugeschäft und Marge konsistent trennt und Vergleiche sauber ermöglicht: Vormonat, Vorjahr, Plan, Quartal und Filiale gegen Filiale.
Dashboards statt PDFs
Interaktive Power-BI-Reports für Vertriebsleitung, Filialleiter und Controlling: Drilldowns, Filter, klare Abweichungslogik und eine Oberfläche, die verstanden wird.
Betrieb, Rollen, Rechte, Übergabe
Damit es nicht beim Prototypen bleibt: Berechtigungen, Releases, Dokumentation und Enablement für Fachbereich und IT, damit Änderungen an KPIs nicht wieder per Rundmail erklärt werden.
Hol dir eine klare Route zur automatisierten Banksteuerung
- 30 Minuten: Use Case und Ziele schärfen
- Erste Aufwands- und Scope-Einschätzung
- Nächste Schritte ohne Verkaufsnebel
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis: so kann automatisiertes Bankenreporting aussehen.
Filialsteuerung: Neugeschäft, Bestand und Marge je Filiale
Ausgangslage
- Monatsbericht aus drei Datenabzügen und Excel-Vorlagen
- Filialleiter erhalten Kennzahlen als PDF, viele Rückfragen per E-Mail
- Marge je Produkt in einer zentralen Excel-Datei gepflegt
- Bestand und Neugeschäft uneinheitlich abgegrenzt
Ergebnis
- Power-BI-Dashboard für Filiale, Produkt, Berater und Zeit
- Einheitliche Kennzahlendefinition für Bestand, Neugeschäft und Marge
- Wöchentliche Aktualisierung der Hauptkennzahlen aus dem DWH
- Weniger Rückfragen durch Drilldown statt PDF-Anhänge
Gesamtbanksteuerung: Plan-Ist-Abweichungen im Vorstandscockpit
Ausgangslage
- Kennzahlen verteilt über Excel, DWH-Auszüge und Bereichs-Listen
- Unklare Definitionen bei Kosten-Ertrags-Relation und Planlogik
- Monatliche Gremienberichte als PDFs ohne Detailpfad
- Änderungen werden per Rundmail kommuniziert
Ergebnis
- Vorstandsreport in Power BI mit Plan, Vorjahr und Quartalsblick
- Governance für Kennzahlendefinitionen und Datenherkunft in Purview
- Einheitliche Dimensionen: Segment, Produkt, Zeit und Organisation
- Transparente Abweichungsanalyse statt Berichtsdiskussion
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Orientierung am Polarstern: erst Klarheit, dann Bau, dann Akzeptanz – und anschließend skalieren.
Erstgespräch
Wir klären Use Cases, Nutzergruppen (Vorstand, Controlling, Vertriebsleitung, Filialleiter) und die Muss-Definitionen für Bestand, Neugeschäft, Marge und Plan. Ergebnis: klarer Scope und eine belastbare Umsetzungsroute.
Setup
Wir verbinden die Quellen (Kernbanksystem-Auszug, DWH, Vertriebssteuerungstool, Excel-Logiken) und bauen Datenmodell, Measures und Reports in Power BI. Fokus: konsistente Kennzahlendefinition und saubere Dimensionen.
Training
Wir bringen Fachbereich und IT zusammen: Rollen, Berechtigungen, Report-Nutzung, sowie Übergabe der Logik. Damit Filialen nicht nur Zahlen sehen, sondern sie auch richtig interpretieren.
Skalierung
Wenn die ersten Dashboards laufen, erweitern wir strukturiert: weitere Kennzahlen, zusätzliche Perspektiven (z.B. Marktfolge), mehr Automatisierung und Governance, ohne das Modell zu zerreißen.
So verändert sich euer Reporting im Alltag
Der Unterschied ist nicht „schöner aussehen“, sondern: weniger Handarbeit, mehr Einheitlichkeit und schnellere Klärung von Abweichungen.
- Monatsbericht entsteht aus manuellen Datenabzügen
- Excel-Dateien mit Personenabhängigkeit
- PDFs ohne Drilldown für Filialleiter
- Kennzahlen je Bericht unterschiedlich definiert
- Rückfragen laufen per E-Mail ins Controlling
- Automatisierte Aktualisierung für Monats- und Wochenblick
- Zentrales Datenmodell mit stabiler KPI-Logik
- Power-BI-Dashboards für Filialsteuerung und Vorstand
- Einheitliche Definitionen für Bestand, Neugeschäft, Marge
- Self-Service-Analysen statt PDF-Pingpong
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
Ausgangssituation:
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
Ausgangssituation:
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
Ausgangssituation:
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Pakete, die Reporting wirklich produktiv machen
Der Umfang hängt davon ab, wie viele Use Cases, Datenquellen und Governance-Themen du abdecken willst.
- Use-Case-Workshop für Filialsteuerung
- KPI-Definitionen: Bestand, Neugeschäft, Marge
- Quellencheck: DWH, Excel, Vertriebstool
- Roadmap für Umsetzung in Power BI
- Datenmodell und Measures in Power BI
- Dashboard: Filiale, Produkt, Berater, Zeit
- Vergleiche: Vormonat, Vorjahr, Plan
- Übergabe, Rollen und Nutzungskonzept
- Filialsteuerung plus Gesamtbanksteuerung
- Erweiterte Datenintegration im Lakehouse
- Governance & Glossar-Struktur mit Purview
- Skalierung auf weitere Bereiche und Reports
Hol dir eine klare Route zur automatisierten Banksteuerung
- 30 Minuten: Use Case und Ziele schärfen
- Erste Aufwands- und Scope-Einschätzung
- Nächste Schritte ohne Verkaufsnebel