Power BI einführen: Beratung, Umsetzung und Schulungen
Wir helfen euch, Reporting und Datenvisualisierung in Microsoft strukturiert live zu bringen – mit klaren Datenquellen und einem Setup, das im Betrieb stabil bleibt.
- Festpreis durch klar abgegrenzte Use Cases
- Dashboards, die Entscheidungen wirklich unterstützen
- Training für Fachbereich und IT
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Wenn das Reporting da ist – aber nicht liefert
Viele Teams starten mit Desktop-Reports, bauen erste Dashboards, und stolpern dann über dieselben Hürden: Datenquellen sind fragmentiert, der Refresh ist instabil, und plötzlich hängt alles an einer Person.
Ohne saubere Datenmodelle, Transformationslogik, Governance & Security und konsistente Kennzahlen wird aus „BI“ schnell ein Excel-Paralleluniversum – nur teurer und schwerer zu warten.
Warum DatenPioniere?
Wir sind keine Tool-Generalisten. Wir sind Experten für Microsoft – und führen eure Lösung so ein, dass ihr fundierte Entscheidungen treffen könnt.
Struktur statt Wildwuchs
Mit unserer Polarstern-Methodik klären wir zuerst Ziele, Kennzahlen, Datenquellen und Verantwortlichkeiten – dann bauen wir Dashboards und Berichte, die im Business funktionieren.
Governance, Security, Datenqualität inklusive
Data Governance, Rollen, Workspaces, Berechtigungen, Namenskonventionen und Qualitätschecks sind kein „später“. Ihr bekommt ein Setup, das skalierbar bleibt.
Enablement statt Abhängigkeit
Schulungen, Coaching und Standards (Abfragen, Modellierung) sorgen dafür, dass eure Teams Berichte erstellen, betreiben und weiterentwickeln können.
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 Power BI Beratung?
Für Organisationen, die Power BI nicht „irgendwie“ nutzen wollen, sondern als Plattform für Reporting, Analytics und Steuerung.
Typische Auslöser: zu viel manuelle Konsolidierung, widersprüchliche Kennzahlen, instabile Refresh-Prozesse im Service, zu viele Einzellösungen oder ein anstehender Rollout an mehrere Teams.
Was steckt im Paket?
Leistungsbausteine für eine saubere Einführung – von der Strategie bis zum Betrieb.
Assessment & Zielbild
Wir starten mit Bedarfsanalyse, Use Cases, Kennzahlen-Definition und einem Zielbild für Business Intelligence. Ergebnis: priorisierte Roadmap, klare Anforderungen und ein realistischer Scope.
Datenanbindung & Transformation
Wir prüfen Datenquellen und Integration (z. B. SQL, ERP, CRM, Files, Google Analytics), bauen Datenpipelines und Transformationen und definieren Datenqualitätsregeln.
Datenmodell & Berechnungslogik
Wir erstellen wartbare Datenmodelle (z. B. Star Schema), definieren Measures und Standards für Berechnungen und sorgen dafür, dass „eine Kennzahl“ überall gleich rechnet.
Dashboards, Rollout & Governance
Wir bauen interaktive Dashboards und Berichte für Datenvisualisierung, setzen Rollen/Berechtigungen, Deployment- und Workspace-Strukturen sowie Governance & Security auf. Optional: Fabric als Datenplattform-Fundament.
Hol dir eine klare Route für eure Einführung
- Scope-Check: Use Cases, Datenquellen, Risiken
- Vorgehen: Assessment bis Rollout
- Wir helfen mit nächsten Schritten
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis: Wie aus Reporting-Aufwand echte Erkenntnisse werden.
Finance-Reporting aus Excel befreien und stabil automatisieren
Ausgangslage
- Monatliche Konsolidierung in Excel, fehleranfällig
- Mehrere Datenquellen ohne klare Ownership
- Kennzahlen uneinheitlich zwischen Controlling und Management
- Refresh im Service instabil
Ergebnis
- Einheitliches Kennzahlen-Set mit Standards
- Automatisierter Refresh über sauberes Gateway-Setup
- Management-Dashboard mit Drilldown bis Belegebene
- Schulung: Team kann Berichte erstellen und pflegen
Vertrieb & Marketing: Datenquellen verbinden, Entscheidungen beschleunigen
Ausgangslage
- CRM- und Kampagnendaten getrennt von Umsatzdaten
- Keine belastbare Attribution über Google Analytics
- Zu viele manuelle Exporte und Einzelfiles
- Ad-hoc Analysen blockieren das Data-Team
Ergebnis
- Fabric-Fundament für skalierbare Integration der Quellen
- Dashboards für Leads, Pipeline und Umsatzwirkung
- Copilot für schnelle Ad-hoc Erkenntnisse im Tenant
- Governance-Regeln für Self-Service ohne Wildwuchs
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Unser Vorgehen ist bewusst pragmatisch: erst Klarheit, dann bauen, dann verstetigen.
Erstgespräch
Wir klären Ziel, Stakeholder, Kennzahlen, Datenquellen, Security-Anforderungen und was ihr wirklich messen wollt (Messbarkeit/ROI-Logik). Danach schneiden wir den Scope so zu, dass Festpreis dort möglich ist, wo Use Cases klar abgrenzbar sind.
Setup
Wir setzen Architektur und Grundlagen auf: Datenintegration und Transformation, Datenmodell, Measures, Workspaces, Service-Setup, On-Premises Data Gateway falls nötig, sowie Data Governance inklusive Rollen und Namenskonventionen.
Training
Wir liefern nicht nur Reports, sondern Wissen: Schulung und Coaching für Autoren (Desktop), Admins (Service, Berechtigungen) und Fachbereiche (Interpretation, Q&A-Logik, Nutzung auf Mobile).
Skalierung
Wir skalieren: weitere Dashboards, standardisierte Templates, Deployment-Prozesse, Monitoring und Datenqualität. Wenn euer Datenmanagement reifer werden muss, docken wir Microsoft Fabric als Plattform an – ohne eure bestehenden Lösungen neu zu erfinden.
So verändert sich euer Reporting im Alltag
Power BI ist nicht das Ziel – sondern der Weg zu schnellen, fundierten Entscheidungen.
- Excel-Konsolidierung frisst jeden Monat Zeit
- Kennzahlen werden je Abteilung anders gerechnet
- Refresh-Probleme und manuelle Workarounds
- Berichte hängen an einzelnen Key-Usern
- Keine klare Governance für Inhalte und Zugriffe
- Standardisierte Dashboards und Berichte im Service
- Ein Datenmodell, ein Kennzahlenverständnis im Business
- Geplante Aktualisierung statt persönlicher Gateways
- Teams können Reports erstellen und weiterentwickeln
- Governance & Security regelt Zugriff und Qualität
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.
Preise, die zu eurem Zielbild passen
Ihr bekommt ein Angebot, das Scope, Risiko und Nutzen sauber abbildet – nicht „ein bisschen Beratung“.
- Use-Case- und Kennzahlen-Workshop
- Quick-Assessment der Datenquellen
- Erstes Datenmodell + 1 Dashboard
- Grundlagen-Schulung für Autoren
- Assessment + Zielbild + Roadmap
- Datenpipelines und Refresh-Setup
- Datenmodell, Standards, 3–5 Dashboards
- Admin-Training + Rollen/Berechtigungen
- Governance & Security auf Organisationsniveau
- Template- und CI-Standards für Visualisierung
- Erweiterte Integration, ggf. Fabric-Fundament
- Enablement-Programm: Training & Coaching
Hol dir eine klare Route für eure Einführung
- Scope-Check: Use Cases, Datenquellen, Risiken
- Vorgehen: Assessment bis Rollout
- Wir helfen mit nächsten Schritten
Häufige Fragen
Wie messt ihr den Erfolg – und wie wird das für uns „ROI“?
Wir koppeln die Einführung an messbare Ziele: Welche Entscheidungen treffen Teams heute zu spät oder auf Basis unsicherer Zahlen? Typische Messpunkte sind weniger manueller Aufwand in Reporting-Prozessen, weniger Rückfragen an Key-User, schnellere Verfügbarkeit von Kennzahlen und höhere Datenqualität durch klare Transformations- und Governance-Regeln. Das definieren wir konkret im Assessment.
Wir haben viele Datenquellen. Könnt ihr die wirklich integrieren?
Ja – wenn wir sauber priorisieren. Wir starten mit den Datenquellen, die eure wichtigsten Erkenntnisse treiben, und prüfen Integration und technische Machbarkeit (z. B. SQL, ERP/CRM, Files, APIs, Google Analytics). Danach bauen wir Transformationen und ein konsistentes Datenmodell. Bei komplexem Data Management kann Microsoft Fabric als Plattform sinnvoll sein.
Wie reduziert ihr Projektrisiko und Budgetunsicherheit?
Wir schneiden den Scope so zu, dass Use Cases klar abgegrenzt sind. Dann ist ein Festpreis häufig möglich – mit klaren Abnahmekriterien (z. B. definierte Kennzahlen, definierte Dashboards, definierte Refresh-Frequenz, Governance-Definition). Und: Wir helfen bei der Planung eurer Mitarbeit, weil ohne Fachwissen aus dem Business keine fundierten Berichte entstehen.
Bietet ihr auch Schulungen und Training an – für User und Admins?
Ja. Schulungen sind Teil unserer Beratung, weil Wissen der Hebel für stabile Lösungen ist. Wir kombinieren Training (Desktop, Service, Modellierung und Berechnungen) mit Coaching an euren echten Berichten, damit Teilnehmende danach weiterarbeiten und selbst Berichte erstellen können.