Controlling Reporting Banken: sauber steuern statt Excel-Pingpong
Du bekommst eine klare Prozesssicht auf Reporting, Controlling und Banksteuerung – inklusive Kennzahlen, Regulatorik und Umsetzungspfad mit Microsoft Power BI und Fabric.
- Kern-Reports für Banksteuerung sauber definieren
- Kennzahlen, Datenquellen, Qualität – klar geregelt
- Regulatorik & ESG ins Reporting integrieren
Wenn Reporting nicht trägt, steuert ihr im Nebel
Viele Banken und Kreditinstitute kämpfen nicht mit fehlenden Daten – sondern mit einer fragmentierten Berichterstattung: zu viele Excel-Listen, unterschiedliche Definitionsstände und manuelle Abstimmungen zwischen Accounting, Controlling und Fachbereichen.
Das Ergebnis: Reports kommen spät, Kennzahlen sind nicht nachvollziehbar und Anforderungen aus Meldewesen, ESG und Management Reporting laufen nebenher. So wird aus Reporting ein Kostenblock statt einer Entscheidungsgrundlage.
Was gutes Controlling-Reporting in Banken ausmacht
Ein kontrollierbarer Weg nach oben: Definitionen, Daten und Governance zuerst – dann Visualisierung und Rollout.
Ein Controlling Report ist mehr als ein PDF
Ein Controlling Report verbindet Planung, Steuerung und Überwachung: klare Kennzahlen, eindeutige Logik, Drilldown bis zur Buchung – nicht nur eine Momentaufnahme.
Banksteuerung braucht konsistente Ebenen
Management Reporting, Risikoperspektive und Financial Reporting müssen zusammenpassen: Bilanz, GuV, Liquidität, Kapital und Risiken – konsistent über Bereiche und Einzelberichte hinweg.
BCBS 239 ist kein IT-Projekt
BCBS 239, Data Governance und ein integrierter Datenhaushalt (IDH) sind Leitplanken, damit Reporting nachvollziehbar, prüfbar und nachhaltig betreibbar ist.
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 sich dieser Leitfaden besonders?
Für Controlling, Finance und IT in Banken, Sparkassen und anderen Kreditinstituten, die Reporting und Banksteuerung modernisieren wollen – ohne sich in Tool-Diskussionen zu verlieren.
Besonders relevant, wenn ihr parallel Anforderungen aus Meldewesen (z. B. FinRep, AnaCredit), ESG (Environmental, Social and Governance) und interner Steuerung unter einen Rahmen bringen müsst.
Was steckt im Paket?
Best-Practice-Bausteine für Definition, Kennzahlen und Umsetzung (Finance 4.0)
Definition: Was ist euer „Controlling Report“?
Abgrenzung von Reporting, Controlling, Financial Reporting und Management Reporting. Zielbild: Welche Entscheidungen soll der Report unterstützen, auf welcher Ebene, in welchem Rhythmus?
Prozesssicht: Planung, Steuerung, Überwachung
Wie Reports entlang des Controlling-Zyklus zusammenspielen: Plan/Ist, Forecast, Abweichungsanalyse, Maßnahmen-Tracking. Plus: typische Anforderungen aus Fachbereichen klar einsammeln.
Kennzahlen der Banksteuerung (Auswahl)
Beispiele für zentrale Kennzahlen und Reports: Bilanz- und GuV-Sichten, Liquiditätskennzahlen (Liquidity Coverage Ratio (LCR), Net Stable Funding Ratio (NSFR)), Risiko- und Kapitalperspektive im Rahmen der Kapitaladäquanzverordnung CRR.
Datenlandschaft & Regulatorik sicher anbinden
Vom integrierten Datenhaushalt (IDH) über Data Lineage und Metadatenmanagement bis zu Meldewesen: FinRep, AnaCredit, XBRL. Dazu: ESG Management Reporting und ESG Faktoren als Teil der Berichterstattung.
Willst du euer Bank-Reporting in Power BI sauber aufsetzen?
- Use Cases & Anforderungen schnell konkretisieren
- Architektur: Power BI + Fabric + Governance
- Roadmap statt Tool-Basteln
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis, wie Banken Reporting und Steuerung strukturiert zusammenbringen
Management Reporting & Banksteuerung aus einem Datenhaushalt
Ausgangslage
- Reporting-Logik verteilt über Excel und einzelne Reports
- Unklare Kennzahlen-Definitionen zwischen Controlling und Accounting
- FinRep/AnaCredit-Anforderungen laufen neben dem Management Reporting
- Kein durchgängiges Data Governance- und Lineage-Konzept
Ergebnis
- Integrierter Datenhaushalt (IDH) als gemeinsame Basis etabliert
- Standardisierte KPI-Definitionen für Banksteuerung dokumentiert
- Power BI Reports mit Drilldown und konsistenter Berichterstattung
- Purview-gestützte Data Lineage für Nachvollziehbarkeit im Audit
Liquiditäts- und ESG-Reporting ohne manuelle Konsolidierung
Ausgangslage
- Liquiditätskennzahlen (LCR/NSFR) nur als Monats-PDF verfügbar
- ESG Faktoren in separaten Dateien, keine Verbindung zur Steuerung
- Uneinheitliche Datenquellen, wiederkehrende manuelle Plausibilisierung
- Regulatorische Vorgaben erschweren schnelle Umsetzung neuer Reports
Ergebnis
- Fabric Lakehouse als integrierte Datenbasis für Reporting aufgebaut
- Power BI Management Reporting mit konsistenter Kennzahlenlogik
- ESG Management Reporting in das Standard-Reporting integriert
- Nachvollziehbare Datenqualitätschecks und Datenherkunft dokumentiert
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Ein pragmatisches Vorgehen: erst Klarheit, dann Umsetzung
Erstgespräch
Wir klären eure Ziele (Banksteuerung, Financial Reporting, Meldewesen, ESG) und die wichtigsten Anforderungen: welche Entscheidungen, welche Empfänger, welche Frequenz, welche Kennzahlen.
Setup
Wir strukturieren Datenquellen und den integrierten Datenhaushalt (IDH): Datenmodell, Data Governance, Qualitätsregeln, Lineage. Technisch setzen wir das passend in Microsoft Fabric und Power BI auf.
Training
Wir bauen die Kern-Reports (z. B. Management Reporting, Liquidität, Risiko- und Bilanzsicht) und befähigen euer Team, damit Umsetzung und Betrieb intern funktionieren.
Skalierung
Wir skalieren von einzelnen Reports zu einer Reporting-Landschaft: Datenprodukte, Data Mart/semantisches Modell, Berechtigungen, Standards (z. B. IBCS) und eine Roadmap für weitere Reportings und Meldungen.
So verändert sich eure Steuerungsfähigkeit
Wenn Definitionen, Daten und Berichte zusammenpassen, wird Reporting wieder ein Führungsinstrument.
- Einzelne Reports ohne gemeinsame Kennzahlenlogik
- Manuelle Konsolidierung, viel Abstimmung, wenig Vertrauen
- Regulatorik und ESG laufen neben dem Tagesgeschäft
- Keine Data Lineage, schwierige Audit-Nachvollziehbarkeit
- Entscheidungen basieren auf alten Ständen
- Management Reporting mit klaren Definitionen und Ebenen
- Integrierter Datenhaushalt (IDH) als stabile Basis
- Banksteuerung: LCR/NSFR, Bilanz, Risiko konsistent
- FinRep/AnaCredit/XBRL strukturiert eingebunden
- Transparente Datenqualität und nachvollziehbare Berichterstattung
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
- 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
- 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
- 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.
Von der Reporting-Idee zur belastbaren Umsetzung
Die Pakete sind typische Einstiege – der Scope hängt von euren Anforderungen und Datenquellen ab.
- Definition Controlling Report & Zielbild
- Kennzahlenkatalog Banksteuerung (Auszug)
- Datenquellen-Check & Umsetzbarkeit
- Roadmap für Reporting-Umsetzung
- Power BI Datenmodell + Kern-Reporting
- Datenqualität: Regeln und Prüfungen
- Governance-Basics (Rollen, Standards)
- Enablement für internes Team
- Microsoft Fabric Setup (Lakehouse/Warehouse)
- IDH-Ansatz inkl. Lineage/Metadaten
- Skalierbares Management Reporting
- Erweiterbarkeit für Meldungen & ESG
Willst du euer Bank-Reporting in Power BI sauber aufsetzen?
- Use Cases & Anforderungen schnell konkretisieren
- Architektur: Power BI + Fabric + Governance
- Roadmap statt Tool-Basteln
Häufige Fragen
Was ist ein Controlling Report im Bankenumfeld konkret?
Ein Controlling Report ist ein steuerungsrelevanter Bericht, der Planung, Steuerung und Überwachung verbindet. Er liefert Kennzahlen und Abweichungen in einer Form, die Entscheidungen unterstützt – typischerweise mit Drilldowns (z. B. von Management Reporting auf Konto-/Produkt-/Segmentebene) und klaren Definitionen, damit Controlling, Accounting und Banksteuerung dieselben Zahlen verwenden.
Welche Kennzahlen gehören typischerweise in das Reporting einer Bank?
Das hängt vom Ziel ab. Häufige Bausteine sind Financial Reporting (Bilanz/GuV), Liquiditätskennzahlen wie Liquidity Coverage Ratio (LCR) und Net Stable Funding Ratio (NSFR), sowie Kennzahlen zur Banksteuerung im Rahmen der CRR. Wichtig ist weniger die „lange Liste“ als eine konsistente Logik und Governance: Welche Kennzahl gilt auf welcher Ebene und wofür wird sie genutzt?
Wie passt Regulatorik (FinRep, AnaCredit, XBRL, KWG) in das Controlling Reporting?
Regulatorik ist Teil des Rahmens: FinRep und AnaCredit (Analytical Credit Dataset) bringen klare Vorgaben für Daten, Aggregationen und Meldungen. XBRL ist ein gängiges Format in der Berichterstattung. KWG (Kreditwesengesetz) und MaRisk definieren zusätzlich Anforderungen an Prozesse, Kontrollen und Nachvollziehbarkeit. In der Praxis hilft ein integrierter Datenhaushalt (IDH) mit Data Governance und dokumentierter Data Lineage, damit interne Reports und Meldungen nicht gegeneinander laufen.
Wie setzt man das mit Microsoft um – ohne ein Mammutprojekt?
Phasiert. Zuerst definiert ihr die wichtigsten Anforderungen und Reports (Management Reporting, Financial Reporting, Liquidität, ESG Management Reporting). Danach baut ihr eine belastbare Datenbasis in Microsoft Fabric (Datenintegration, Qualitätsregeln, ggf. Data Warehouse/Data Mart) und visualisiert in Power BI. Für Governance und Nachvollziehbarkeit nutzen viele Teams Purview. So entsteht Schritt für Schritt eine Reporting-Landschaft statt eines Big-Bang.