Filial Reporting Dashboard für tägliche Steuerung
Wir bauen euch ein Power BI Filial Reporting Dashboard, das Umsatz, Bon-Wert, Abschriften und Personalstunden pünktlich pro Rolle zeigt.
- Tagesabschluss-Daten automatisiert konsolidiert
- Vergleiche: Vorwoche, Vorjahr, Gebiet
- Rollenansichten für Filiale und Zentrale
Wenn Reporting per Excel kommt, kommt Steuerung zu spät
Du bekommst morgens Excel-Anhänge je Gebiet – aber die Fragen entstehen im Tagesgeschäft: Welche Filiale weicht ab, welche Abschriften laufen aus dem Ruder, und stimmt der Personaleinsatz zum Umsatz?
Wenn Tagesabschlüsse verspätet eintreffen und Abschriften nur wöchentlich gemeldet werden, plant ihr Produktion und Lieferung ohne sauberen Blick auf den Vortag.
Warum Filial-Reporting oft scheitert
Es liegt selten an fehlenden Daten – sondern an Timing, Vergleichbarkeit und Verantwortlichkeiten.
Der gleiche KPI bedeutet je Person etwas anderes
Filialleitung braucht den Blick auf die eigene Filiale, Gebietsleitung den Vergleich gegen das Gebiet, die Verkaufsleitung die Gesamtsteuerung. Ohne Rollenlogik endet ihr wieder bei Excel-Exports.
Zeiten passen nicht zusammen
Kassentag, Liefertag und Dienstplantag laufen nebeneinander. Wenn das Datenmodell das nicht sauber abbildet, sind Vergleiche wie „gleicher Wochentag“ schnell falsch.
Verspätete Tagesabschlüsse brechen die Kette
Wenn einzelne Kassen später liefern, fehlen morgens Filialen im Bericht. Dann wird diskutiert statt gesteuert – und Produktion/Disposition plant auf Bauchgefühl.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
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Für wen lohnt sich ein Filial Reporting Dashboard?
Für Organisationen mit Filialnetz, die täglich steuern müssen – und aktuell mit E-Mail-Reports, Excel-Tagesberichten oder manuellen Gebietsübersichten arbeiten.
Typische Nutzer sind Filialleitungen, Gebietsleitungen, Verkaufsleitung sowie Produktion, Disposition und Controlling – jeweils mit eigener Sicht auf Umsatz, Bon-Wert, Abschriften und Personal.
Was steckt im Paket?
Ein klar abgegrenzter Use Case – sauber umgesetzt in Microsoft Power BI.
KPI-Set & Vergleichslogik
Wir definieren die Kennzahlen wie Umsatz, Kundenzahl, Bon-Wert, Abschriftenquote und Personalstunden je Umsatz – inklusive Vergleichen (gleicher Wochentag Vorwoche/Vorjahr, Filiale vs. Gebiet).
Datenmodell mit Zeitlogik
Wir modellieren Kassentag, Liefertag und Dienstplantag so, dass eure Auswertungen stabil bleiben – auch wenn Daten aus Warenwirtschaft, Zeiterfassung und Dienstplanung zusammenlaufen.
Dashboards je Rolle
Filialansicht für die Tagessteuerung, Gebietsansicht für den Vergleich, Management-Ansicht für die Gesamtsteuerung – mit klarer Navigation und nachvollziehbaren Drilldowns.
Datenqualität & „pünktlich bis 7 Uhr“
Wir bauen Checks für verspätete Tagesabschlüsse und markieren fehlende Filialen transparent. So ist morgens klar, ob Zahlen vollständig sind – und wo nachgezogen werden muss.
Lass uns euren Reporting-Gipfel klar abstecken
- Use Cases und KPIs in 30 Minuten schärfen
- Machbarkeit mit euren Systemen klären
- Nächste Schritte sauber planen
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis – Filialsteuerung und Produktionsplanung mit täglichen Zahlen.
Bäckerei-Filialnetz: Tagessteuerung bis 7 Uhr
Ausgangslage
- Tagesabschluss kam per E-Mail als Excel je Gebiet
- Abschriften nur wöchentlich, keine Tagesreaktion möglich
- Filialleitungen sahen nur eigene Zahlen ohne Gebietskontext
- Einige Kassen lieferten Tagesabschlüsse verspätet
Ergebnis
- Power BI Dashboard je Rolle: Filiale, Gebiet, Zentrale
- Vergleich „gleicher Wochentag“ Vorwoche/Vorjahr im Standard
- Transparenz über fehlende/verspätete Tagesabschlüsse
- Fokus-KPIs: Umsatz, Bon-Wert, Abschriften, Personalstunden
Food-Retail: Produktion & Lieferung mit Vortagszahlen
Ausgangslage
- Produktion plante Mengen ohne konsolidierte Vortagsverkäufe
- Liefermengen und Verkäufe waren nicht je Sortiment verknüpft
- Auswertungen nach Saison/Wochentag waren manuell
- Leere Regale vor Schluss wurden nicht systematisch sichtbar
Ergebnis
- Daily-Dashboard: Verkauf vs. Liefermenge je Sortiment/Filiale
- Wöchentliche Auswertung von Abschriften und Ausverkaufszeit
- Fabric-Datenpipeline als Grundlage für stabile tägliche Updates
- Frühwarnsignale: leere Regale, Überproduktion, Ausreißer
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Strukturiert, pragmatisch, mit klarer Route – von der KPI-Definition bis zum laufenden Betrieb.
Erstgespräch
Wir klären Use Cases, Rollen, KPI-Definitionen und den Zeitbedarf: Was muss täglich bis 7 Uhr stehen, was reicht wöchentlich? Danach schneiden wir den Scope so, dass er planbar bleibt.
Setup
Wir integrieren die Quellen (Kassensystem/Tagesabschluss, Warenwirtschaft, Dienstplanung/Zeiterfassung, FiBu-Logik falls nötig), bauen das Datenmodell und setzen Datenqualitäts-Checks für verspätete Meldungen auf.
Training
Wir gehen mit Filial- und Gebietsleitung durch die Ansichten, schärfen die Interpretation der Kennzahlen (z. B. Bon-Wert, Abschriftenquote) und definieren Standards für tägliche Maßnahmen.
Skalierung
Wenn das Grundgerüst steht, erweitern wir um weitere Bereiche: Sortimentsanalysen, Wetter-/Saisonvergleich oder zusätzliche Rollenansichten – ohne das Dashboard zu überladen.
So verändert sich eure tägliche Steuerung
Weniger Excel-Logistik, mehr Klarheit – und zwar genau dann, wenn Entscheidungen anstehen.
- Excel-Anhänge je Gebiet am Morgen
- Abschriften werden spät sichtbar
- Unklare Vollständigkeit bei Tagesabschlüssen
- Vergleiche kosten Zeit und Vertrauen
- Produktion plant ohne Vortags-Realität
- Power BI Dashboard bis 7 Uhr bereit
- Umsatz, Bon-Wert, Abschriften täglich im Blick
- Filiale vs. Gebiet sofort vergleichbar
- Verspätete Tagesabschlüsse transparent markiert
- Bessere Basis für Produktion und Lieferung
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 euch vom Excel-Berg runterholen
Die Pakete unterscheiden sich vor allem nach Datenumfang, Rollenlogik und Automatisierungstiefe.
- KPI-Set für Tagessteuerung
- Ein Dashboard mit Kernansichten
- Basis-Vergleiche Vorwoche/Vorjahr
- Kurze Übergabe an Key User
- Rollenansichten: Filiale, Gebiet, Zentrale
- Saubere Zeitlogik (Kassentag etc.)
- Datenqualitäts-Checks für Tagesabschluss
- Enablement für Betrieb & Weiterentwicklung
- Integration zusätzlicher Systeme/Quellen
- Sortimentslogik: Verkauf vs. Lieferung
- Erweiterte Analysen (Saison/Wochentag)
- Skalierung auf größere Filialnetze
Lass uns euren Reporting-Gipfel klar abstecken
- Use Cases und KPIs in 30 Minuten schärfen
- Machbarkeit mit euren Systemen klären
- Nächste Schritte sauber planen
Häufige Fragen
Geht das auch, wenn einige Filialen den Tagesabschluss verspätet senden?
Ja. Wir bauen im Filial Reporting Dashboard eine klare Vollständigkeitslogik: Welche Filialen sind drin, welche fehlen, und seit wann. So trefft ihr Entscheidungen mit Kontext – statt auf unbemerkten Lücken.
Können Filialleitungen nur ihre eigene Filiale sehen?
Ja. In Power BI setzen wir Rollenrechte so um, dass Filialleitungen ihre Filiale sehen, Gebietsleitungen ihr Gebiet und die Verkaufsleitung die Gesamtansicht. Das reduziert Rückfragen und verhindert Excel-Shadow-Reporting.
Welche Kennzahlen sollten zuerst ins Dashboard?
Für den Start reicht oft ein stabiles Kernset: Umsatz je Filiale/Tag, Kundenzahl und Bon-Wert, Abschriftenquote, Personalstunden je Umsatz sowie ein Hinweis auf verspätete Tagesabschlüsse. Danach erweitert ihr entlang eurer Route.
Müsst ihr unsere Systeme komplett umbauen?
Nein. Wir docken an eure vorhandenen Quellen an (Kassensystem/Tagesabschluss, Warenwirtschaft, Dienstplanung, Zeiterfassung, FiBu/Excel wo nötig). Wichtig ist nur: Ihr liefert Zugriff und Fachlogik – wir bauen das Datenmodell und die Dashboards daraus.