Power BI im Krankenhaus: vom Excel-Report zum Klinik-Cockpit
Wir bauen mit dir eine BI-Lösung auf Microsoft-Basis, die DRG-Kennzahlen, Datenquellen und Governance zusammenbringt – schnell nutzbar und sauber betrieben.
- DRG-KPIs mit Drilldown bis Fall
- Saubere Datenquellen statt Excel-Insellösungen
- Datenschutz, Rollen, klare Governance
Wenn jeder Bericht Handarbeit ist, fehlt Zeit für Steuerung
In vielen Krankenhäusern entstehen Dashboards und Kennzahlen noch in Excel – mit manueller Konsolidierung, Medienbrüchen und ständigem Abstimmungsbedarf.
Das Ergebnis: BI wird zum Bottleneck. Statt schneller Analysen bekommst du verzögerte Zahlen, unterschiedliche KPI-Definitionen und wenig Vertrauen in das Krankenhauscockpit.
Warum Power BI im Krankenhaus oft scheitert – und wie wir es lösen
Power BI ist nur das sichtbare Dashboard. Entscheidend sind Datenmodell, Refresh, Datenschutz und Betrieb – sonst bleibt es bei schönen Slides.
Viele Datenquellen, keine gemeinsame Logik
ERP, Laborinformationssystem, KIS-Exporte, DRG-Listen und weitere Datenquellen liefern Zahlen, aber ohne gemeinsames Modell werden Analysen inkonsistent.
Refresh & Betrieb sind nicht „nebenbei“
Wenn Aktualisierung, Gateways und Berechtigungen ungeklärt sind, werden Dashboards langsam, instabil oder veralten – BI verliert Akzeptanz.
Datenschutz ist kein Add-on
DSGVO, Rollen, Zugriff auf sensible Patientendaten und Auditierbarkeit müssen von Anfang an sitzen – sonst blockt die IT und das Projekt steht.
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 Krankenhaus“ konkret?
Für Krankenhäuser und Krankenhausgruppen, die Management- und Fachbereichsreporting standardisieren wollen – ohne Tool-Zoo, ohne Excel-Wildwuchs.
Typische Use Cases: DRG- und MDC-Analysen, Erlös- und Kostensteuerung, OPS-Auswertungen, Retaxierungsbeträge, Fallpauschalenkatalog-Auswertungen, Benchmarkfunktion über Standorte/IK-Nummern sowie ein belastbares Krankenhauscockpit für Geschäftsführung und Controlling.
Was steckt im Paket?
Strukturiert nach Polarstern-Methodik: Strategie/Governance, Architektur, Visualisierung, Kultur.
BI-Zielbild & KPI-Set
Wir klären Kennzahlen, Definitionen und Empfänger. Ergebnis: ein klarer Scope für Dashboards, Analysen und die nötige Datenbasis – statt „alles gleichzeitig“.
Datenquellen & Modell
Wir prüfen, wie ihr Daten aus ERP, Laborinformationssystem und weiteren Systemen nutzbar macht, bauen ein sauberes semantisches Modell und reduzieren Excel als Datenhaltung.
Power BI Dashboards
Wir entwickeln ein Krankenhauscockpit mit Drilldowns, klarer Storyline und Standard-Layouts. Fokus: schnelle Orientierung, dann Details – ohne Chart-Zirkus.
Governance, Datenschutz, Betrieb
Rollen, Arbeitsbereiche, Namenskonventionen, Refresh-Konzept, Dokumentation – so kann eure IT die BI-Plattform sicher und wartbar betreiben.
Willst du sehen, wie euer Krankenhauscockpit in Power BI aussehen kann?
- Use Cases und Datenquellen gemeinsam abstecken
- Machbarkeit, Datenschutz, Betrieb klären
- Nächste Schritte als klare Route
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei typische Beispiele aus der Praxis (synthetisch, aber realistisch).
Krankenhausgruppe: DRG-Steuerung ohne Excel-Loop
Ausgangslage
- DRG-Auswertungen in Excel, widersprüchliche Kennzahlen
- Viele Datenquellen: ERP, DRG-Exports, OPS-Listen
- Keine stabile Aktualisierung, manuelle Monatsläufe
- Unsicherheit bei Datenschutz und Rollen
Ergebnis
- Einheitliches KPI-Set für BI-Reporting und Analytics
- Krankenhauscockpit mit Drilldowns nach MDC/OPS
- Automatisierter Refresh, klarer Betriebsprozess
- Governance inkl. Berechtigungen und Auditpfad
Akutklinik: Benchmarkfunktion und Management-Dashboards
Ausgangslage
- Management-Report als PDF, kaum Interaktivität
- Hoher Aufwand für Kennzahlen-Ermittlung und Abstimmung
- Fragmentierte Datenquellen, Excel als Zwischenlager
- Ad-hoc Fragen landen bei Einzelpersonen (Bottleneck)
Ergebnis
- Power BI Dashboards für Geschäftsführung und Bereiche
- Benchmarkfunktion über Zeiträume und Organisationseinheiten
- Self-Service Analysen mit klaren Leitplanken
- Copilot für schnelle, kontrollierte Ad-hoc Insights
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Kurze Etappen, klare Ergebnisse – damit ihr schnell auf den Berg kommt, ohne euch zu verlaufen.
Erstgespräch
Wir klären Zielbild, wichtigste Kennzahlen, Stakeholder, Datenschutz-Constraints und die Datenquellen. Danach definieren wir 1–3 Use Cases, die sich sauber abgrenzen lassen.
Setup
Wir setzen Architektur und Grundlagen: Workspace-Struktur, Rollen, Datenmodell, Refresh-Konzept. Wenn sinnvoll: Datenmanagement in Microsoft Fabric als stabiles Fundament für BI.
Training
Wir entwickeln die Dashboards gemeinsam, bauen Standards (Layouts, KPI-Definitionen) und befähigen euer Team. Ergebnis: weniger Ticket-Pingpong, mehr Self-Service.
Skalierung
Wir rollen weitere Berichte und Bereiche aus, erweitern Datenquellen und verankern Governance. Optional: Purview für Transparenz über Daten, Definitionen und Zuständigkeiten.
So verändert sich euer Reporting, wenn BI wirklich sitzt
Der Unterschied liegt nicht im Tool, sondern in Datenbasis, Betrieb und klaren KPI-Regeln.
- Kennzahlen-Ermittlung kostet viele Stunden
- Excel-Reports mit manuellen Konsolidierungen
- Unklare Datenquellen und KPI-Definitionen
- Dashboards ohne stabilen Refresh
- Datenschutzfragen bremsen jede Erweiterung
- Krankenhauscockpit mit klarer KPI-Story
- Automatisierte Aktualisierung statt Handarbeit
- Einheitliches Datenmodell für DRG und mehr
- Rollen, Berechtigungen, Governance dokumentiert
- Ad-hoc Analysen ohne Dauer-Bottleneck
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 klaren Ergebnissen passen
Der Umfang hängt an euren Use Cases, Datenquellen und Anforderungen an Datenschutz und Betrieb.
- Use-Case-Scoping und KPI-Set
- Datenquellen-Check und Machbarkeit
- Power BI Prototyp-Dashboard
- Nächste Schritte als Roadmap
- Semantisches Modell und Datenaufbereitung
- Automatisierter Refresh und Betriebskonzept
- 2–3 Dashboards inkl. Drilldowns
- Enablement für Controlling und IT
- Fabric-Fundament für mehrere Datenquellen
- Governance-Setup inkl. Datenschutz-Leitplanken
- Krankenhauscockpit für mehrere Einheiten
- Rollout-Plan und Betriebsprozesse
Willst du sehen, wie euer Krankenhauscockpit in Power BI aussehen kann?
- Use Cases und Datenquellen gemeinsam abstecken
- Machbarkeit, Datenschutz, Betrieb klären
- Nächste Schritte als klare Route
Häufige Fragen
Welche Datenquellen kann Power BI im Krankenhaus anbinden?
Typisch sind ERP-Systeme, DRG-Dateien, Auswertungen aus dem Laborinformationssystem, KIS-Exporte sowie Excel-Listen. Entscheidend ist nicht nur der Connector, sondern ein sauberes Datenmodell und klare Verantwortlichkeiten für die Daten.
Wie geht ihr mit Datenschutz (DSGVO) und Patientendaten um?
Wir planen Berechtigungen, Rollen und Zugriff von Anfang an. Für sensible Daten setzen wir auf Minimalprinzip, nachvollziehbare Datenflüsse und saubere Governance. Wenn Personendaten nicht nötig sind, arbeiten wir mit Aggregationen und Pseudonymisierungskonzepten.
Können wir eine Benchmarkfunktion im Krankenhauscockpit abbilden?
Ja. Eine Benchmarkfunktion funktioniert gut, wenn Kennzahlen eindeutig definiert sind (z. B. DRG/MDC/OPS-Sichten) und das Datenmodell vergleichbare Zeiträume und Organisationseinheiten sauber abbildet. Dann werden Dashboards wirklich steuerungsfähig.
Wie können wir Kontakt aufnehmen, ohne direkt ein Großprojekt zu starten?
Ganz pragmatisch: kontakt aufnehmen, Use Cases und Datenquellen skizzieren, dann einen klar abgegrenzten Einstieg wählen. Oft starten wir mit einem Prototyp und leiten daraus ein planbares Umsetzungspaket ab – passend zu euren Ressourcen.