Power BI + JTL: Dashboards aus JTL-Wawi wirklich nutzbar machen
Wir zeigen dir, wie du Daten aus JTL-Wawi und JTL-Shop sauber in Power BI bringst – für Dashboards, Reports und bessere Entscheidungen.
- Umsatz, Marge, DB1/DB2/DB3 auf einen Blick
- Von Shop bis Warenwirtschaft konsistent verknüpft
- Implementierungs-Checkliste statt Bauchgefühl
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Wenn JTL-Daten da sind – aber BI trotzdem weh tut
In vielen Teams steckt JTL-Wawi voll mit Geschäftsdaten, aber Auswertungen entstehen trotzdem als Excel-Inseln, manuelle Exporte oder „ein Report pro Frage“.
Das Ergebnis: widersprüchliche Zahlen, wenig Vertrauen ins Reporting, und Dashboards, die im Alltag nicht genutzt werden.
Was Power BI für JTL-Wawi leisten kann
Mit der richtigen Datenbasis wird Power BI vom hübschen Diagramm zur Steuerungszentrale für Commerce, Controlling und Wachstum.
Ein KPI-Set, das jeder versteht
Umsatz, Bestellungen, Retouren, Lagerumschlag und Deckungsbeitrag (DB1 / DB2 / DB3) als einheitliche Logik – statt unterschiedliche Berechnungen je Report.
Drilldown bis auf Beleg- und Artikelebene
Dashboards starten oben im Überblick und gehen bei Bedarf runter bis Auftrag, Position, Kunde, Kanal oder Lagerbewegung – mit klaren Filtern und nachvollziehbaren Berichten.
Automatisierte Reports statt Excel
Weniger Copy-Paste, weniger Fehler: geplante Aktualisierung, saubere Datenmodelle und ein zentraler Reporting-Standard, den du intern weiterentwickeln kannst.
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 „Power BI + JTL“ besonders?
Wenn du JTL-Wawi als Warenwirtschaft im Kern nutzt und zusätzlich JTL-Shop, Marktplätze oder Marketing-Tools anschließt, steigt die Komplexität schnell.
Das Setup lohnt sich besonders für Geschäftsführer, Controlling und Commerce-Teams, die verlässliche Dashboards brauchen: täglich steuerbar, zentral, und ohne manuelle Auswertungen.
Was steckt im Paket?
Überblick über Use Cases, Datenquellen und die Implementierung – so gehst du strukturiert los.
Use-Case-Workshop & KPI-Definition
Wir klären Anforderungen, Zielgruppen und KPI-Logik: Was gehört ins Management-Dashboard, was in operative Reports, und wie wird DB1/DB2/DB3 berechnet.
Datenquellen-Check: JTL-Wawi, JTL-Shop & mehr
Wir prüfen, wie du Daten aus JTL-Wawi und JTL-Shop bereitstellst: SQL, Datenbankzugriff, API, Exporte – plus „verwandte“ Quellen wie Excel, Marketing oder Versand.
Datenmodell & Dashboards in Power BI
Wir entwickeln ein zentrales Modell (z. B. Artikel, Kunde, Auftrag, Kanal, Zeit) und bauen darauf Dashboards und Reports, die in Power BI Desktop starten und im Service sauber ausgerollt werden.
Governance, Sicherheit & Betrieb
Rollen, Arbeitsbereiche, Namenskonventionen, Refresh, Datenzugriff: damit dein Reporting nicht nach 3 Monaten wieder zur Bastelbaustelle wird.
Willst du sehen, welche JTL-Dashboards bei euch wirklich Sinn machen?
- Use Cases + KPI-Set einmal sauber abstecken
- Datenquellen-Check: SQL, API, Exporte
- Optionen: schnell starten oder skalierbar aufbauen
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis: typische JTL-Wawi Reporting-Szenarien, die wir so ähnlich häufig sehen.
Commerce-Reporting aus JTL-Wawi + JTL-Shop für Geschäftsführung
Ausgangslage
- Umsatz-Auswertungen aus JTL-Wawi als manuelle Exporte
- DB1/DB2/DB3 je Bereich anders berechnet
- Kein zentraler Überblick über Shop, Kanäle, Kunden
- Excel-Reports mit hohem Pflegeaufwand im Controlling
Ergebnis
- Power BI Dashboards mit Management-Überblick und Drilldowns
- Einheitliche Deckungsbeitrags-Logik (DB1/DB2/DB3) dokumentiert
- Zentrale Filter: Zeitraum, Kanal, Shop, Produktgruppe
- Standardisierte Reports statt individueller Excel-Berichte
Operatives Lager- & Fulfillment-Dashboard mit JTL-WMS
Ausgangslage
- JTL-WMS genutzt, aber Auswertungen nur punktuell vorhanden
- Performance-Probleme durch viele Einzeldaten und Exporte
- Unklare Datenherkunft und fehlende Governance im Reporting
- Operative Fragen dauern, weil Reports nicht zentral sind
Ergebnis
- Fabric als Datenlayer für Warehousing und Reporting
- Power BI Dashboards für Pick/Pack, Durchsatz und Rückstände
- Purview für Datenkatalogisierung und Zugriffs-Transparenz
- Ein zentraler Überblick statt vieler verteilter Berichte
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Unsere Route: erst Orientierung am Polarstern, dann saubere Umsetzung – ohne unnötiges Risiko.
Erstgespräch
Im Erstgespräch klären wir deine wichtigsten Anforderungen: Welche Entscheidungen sollen Dashboards unterstützen, welche Reports braucht Controlling, und welche Datenquellen rund um JTL-Wawi sind realistisch verfügbar (SQL, API, Exporte).
Setup
Dann kommt der Integrations-Check: Datenzugriffe, Datenmodell, Refresh-Strategie, Berechtigungen. Je nach Umfang starten wir schlank in Power BI oder bauen direkt einen stabilen Datenlayer (z. B. Microsoft Fabric) für Warehousing.
Training
Wir machen dich und dein Team handlungsfähig: Verständnis fürs Modell, KPI-Logik, Umgang mit Filtern, Aufbau der Berichte in Power BI. Ziel ist Self-Service ohne Wildwuchs.
Skalierung
Wenn der erste Leuchtturm steht, skalieren wir: weitere Dashboards, zusätzliche Quellen (z. B. Marketing, Zahlungsdaten), Governance-Schärfung und ein Betriebskonzept, das nicht an Einzelpersonen hängt.
Was sich mit Power BI auf JTL-Basis verändert
Der Unterschied ist selten das Tool – sondern die Datenlogik, die Standards und die Umsetzung.
- Manuelle Exporte aus JTL-Wawi in Excel
- Individuelle Reports ohne zentrale KPI-Definition
- Dashboards ohne saubere Drilldown-Logik
- Unklare Zahlen bei Umsatz und Deckungsbeitrag
- Kein zentraler Überblick über Shop und Warenwirtschaft
- Zentrale Dashboards für Commerce und Controlling
- Einheitliche KPI-Logik inkl. DB1/DB2/DB3
- Berichte mit klaren Filtern und Drilldowns
- Automatisierte Refreshes statt persönlicher Setups
- Governance: Rollen, Workspaces, nachvollziehbar
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.
Preise: Einstieg bis skalierbare JTL-BI-Plattform
Du bekommst ein Setup, das messbar Aufwand spart und Entscheidungen beschleunigt.
- Use Cases & KPI-Überblick
- Quellen-Check (SQL/API/Export)
- 1 Management-Dashboard + Drilldown
- Übergabe inkl. Kurz-Doku
- Datenmodell für Shop + Warenwirtschaft
- 2–4 Dashboards / Reports
- Berechtigungen & Refresh-Konzept
- Enablement für Controlling/Commerce
- Microsoft Fabric als Datenlayer
- Governance-Setup inkl. Purview
- Skalierbares Rollout-Konzept
- Begleitete Weiterentwicklung & Betrieb
Willst du sehen, welche JTL-Dashboards bei euch wirklich Sinn machen?
- Use Cases + KPI-Set einmal sauber abstecken
- Datenquellen-Check: SQL, API, Exporte
- Optionen: schnell starten oder skalierbar aufbauen
Häufige Fragen
Wie kommen die Daten aus JTL-Wawi in Power BI?
Typisch sind drei Wege: direkter Zugriff auf eine Datenbank (z. B. via SQL), Nutzung von API-Endpunkten oder geplante Exporte. Was „richtig“ ist, hängt von deiner Systemlandschaft, Performance-Anforderungen und Governance ab. Im Erstgespräch klären wir, welche Option zu euch passt.
Welche Dashboards sind für JTL am häufigsten?
Sehr häufig: Umsatz- und Auftrags-Dashboards (nach Kanal, Shop, Produktgruppe), Deckungsbeitrag (DB1 / DB2 / DB3), Lagerbestand & Reichweiten, Retouren/Fehlerquoten und ein Controlling-Überblick mit Monatsvergleichen. Wichtig ist: lieber wenige Dashboards, die genutzt werden, statt „alles auf einmal“.
Brauche ich für JTL-Reporting zwingend Microsoft Fabric?
Nicht zwingend. Wenn du klein startest, reicht oft Power BI mit einer sauberen Datenanbindung und einem klaren Modell. Fabric wird spannend, wenn du mehrere Quellen zentralisieren willst, Warehousing brauchst, Performance stabilisieren musst oder Governance/Skalierung im Fokus steht.
Was kostet Power BI für JTL – und wie reduziert ihr das Risiko?
Die Kosten hängen vom Scope (Anzahl Dashboards, Datenquellen, Aktualisierung, Governance) ab. Wir reduzieren Projektrisiko, indem wir die Anforderungen sauber abgrenzen, die technische Datenverfügbarkeit früh prüfen und mit einem klaren MVP starten. Wenn Festpreis sinnvoll ist, entsteht er aus genau definierten Use Cases – nicht aus Annahmen.