Power BI Matomo: Daten anbinden, Dashboards bauen
Du holst Matomo-Analytics per API in Power BI und bekommst Web-Insights, die du mit Business-Daten kombinieren kannst.
- Matomo API sauber in Power BI anbinden
- KPIs, Quellen, Conversions klar modellieren
- Refresh, Zugriff, Sicherheit pragmatisch lösen
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Warum Matomo-Daten oft im Reporting stecken bleiben
Matomo liefert dir Web Analytics – aber die Insights landen häufig in Einzelexporten, Screenshots oder in Tools, die nicht an eure Management-Dashboards andocken.
Power BI kann das ändern: ein gemeinsames Dashboard-Setup, konsistente KPIs und sauberes Reporting über Web, Kampagnen und interne Daten – ohne „Copy & Paste“-Schleifen.
Was du mit Power BI + Matomo gewinnst
Wenn Matomo-Daten als verlässliche Datenquelle in Power BI laufen, wird aus Web-Tracking ein Steuerungsinstrument – mit klaren Reports, wiederholbaren Dashboards und besseren Entscheidungen.
Ein Dashboard statt Tool-Silos
Du bringst Matomo-Insights in ein zentrales Power-BI-Dashboard und kannst sie mit CRM, Ads oder Shop-Daten verbinden.
Saubere KPIs statt Bauchgefühl
Du definierst Begriffe wie Engagement, Conversions und Traffic-Quellen einmal – und nutzt sie konsistent in Reports und Dashboards.
Automatisierbares Reporting
Statt manueller Exporte setzt du auf geplante Aktualisierung, stabile Access-Regeln und nachvollziehbare Datenflüsse.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
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zufriedenheit
Für wen lohnt sich die Matomo-Power-BI-Integration?
Für Teams, die Web Analytics ernsthaft für Steuerung nutzen wollen: Marketing, E-Commerce, Produkt und Management – besonders, wenn regelmäßig Reports erstellt werden oder mehrere Websites/Properties im Spiel sind.
Typische Auslöser: du willst Kampagnen (z. B. Search, Ads, LinkedIn) mit Business-Erfolg verknüpfen, Dashboards teilen statt Screenshots verschicken und Trackingdaten regelmäßig aktualisieren, ohne jedes Mal im Matomo-UI zu klicken.
Was steckt im Paket?
Die Bausteine, die du für Power BI + Matomo wirklich brauchst.
Integration: Matomo API → Power BI
Wir klären API-URL, Auth (Token), Abfrage-Methoden und bauen die Abfragen so, dass sie stabil in Power BI Desktop und im Service laufen.
Datenpunkte & KPI-Katalog
Wir definieren, welche Matomo-Daten du brauchst (z. B. Visits, Sources, Pages, Events, Goals) und übersetzen sie in ein KPI-Set für Reporting und Dashboards.
Datenmodellierung & DAX-Grundlogik
Wir bauen ein schlankes Modell (z. B. Datum, Website, Kampagne, Seite) und achten darauf, dass Conversions, Engagement und Funnel-Auswertungen sauber funktionieren.
Dashboard-Beispiele & Best Practices
Du bekommst Dashboard-Ideen inklusive Visual-Ansätzen (Widgets, Übersichten, Drilldowns) sowie Best Practices für Automatisierung, Refresh und Governance.
Willst du Matomo in Power BI wirklich produktiv nutzen?
- Wir prüfen eure API- und Refresh-Option
- Du bekommst KPI-Vorschläge fürs Dashboard
- Klare nächste Schritte ohne Tool-Bauchladen
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis: So sehen Matomo-Power-BI-Dashboards typischerweise aus.
E-Commerce: Matomo-Insights als Management-Dashboard
Ausgangslage
- Matomo-Reports wurden manuell exportiert
- Marketing sah Insights, Management nur Screenshots
- Uneinheitliche Definition von Conversions/Engagement
- Keine stabile Refresh-Logik im Power BI Service
Ergebnis
- Power-BI-Dashboard für Web Analytics und Kampagnen
- Traffic-Quellen inkl. Search/Ads/LinkedIn sauber vergleichbar
- Standardisierte KPIs für Reporting und Dashboards
- Planbare Aktualisierung mit klaren Access-Regeln
B2B-Website: Web-Reporting mit Matomo API automatisiert
Ausgangslage
- Viele Stakeholder wollten „quickly“ neue Insights
- Matomo-Daten lagen nur im Web-Interface vor
- Custom Auswertungen wurden als Einzel-Reports gebaut
- Unklarheit zu Sicherheit: Token, Zugriffe, Teilen
Ergebnis
- Zentrale Power BI Reports für Website-Performance
- Wiederverwendbare Queries über Matomo API
- Ein View je Zielgruppe (Marketing, Produkt, Führung)
- Dokumentierter Refresh- und Permission-Ansatz
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Eine pragmatische Route zum ersten produktiven Matomo-Dashboard in Power BI.
Erstgespräch
Wir klären Zielbild: Welche Fragen soll das Dashboard beantworten (Insights, Engagement, Conversions)? Welche Websites/Properties, welche Stakeholder, welche Refresh-Frequenz?
Setup
Wir verbinden Matomo mit Power BI: API-URL festlegen, Auth über Token, passende APIs auswählen, Daten in Power BI Desktop laden und die Queries so bauen, dass sie refresh-fähig sind.
Training
Wir gehen KPI-Definitionen, Datenmodell und Visual-Patterns durch (Dashboards, Widgets, Drilldowns) und machen dein Team fit für Anpassungen – ohne Wildwuchs.
Skalierung
Wir professionalisieren Betrieb: Datenmodell erweitern, Performance verbessern, Access & Teilen sauber regeln und – wenn sinnvoll – Alternativen wie Web Data Connector oder Connectoren prüfen.
Vom Matomo-UI zum steuerbaren Web-Reporting
Du machst aus Matomo Analytics verlässliches Reporting in Power BI – mit klaren KPIs und reproduzierbaren Dashboards.
- Insights nur im Matomo-Web-View
- Manuelle Exporte für Reports und Dashboards
- Uneinheitliche KPI-Begriffe im Team
- Refresh unsicher oder nur „bei Bedarf“
- Teilen per Screenshot oder Datei-Chaos
- Power-BI-Dashboard als zentrale Web-Analytics-Sicht
- Matomo API als feste Datenquelle
- Definierte KPIs: Engagement, Conversions, Quellen
- Geplante Aktualisierung im Power BI Service
- Geregelter Access und sauberes Teilen
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 in Matomo-Reporting mit Power BI
Der Umfang hängt davon ab, wie viele Websites, KPIs und Reports ihr braucht.
- Matomo API anbinden (Token)
- Erste Kern-KPIs definieren
- Power BI Desktop Setup
- Dashboard-Blueprint als Template
- Erweiterte Matomo-Datenpunkte (Quellen, Pages)
- Datenmodell + Measures für Reporting
- Refresh-Setup und Betriebsleitplanken
- 2–3 Dashboards/Views für Zielgruppen
- Mehrere Websites/Properties konsolidieren
- Security/Access-Konzept fürs Teilen
- Automatisierung & Monitoring der Refreshes
- Dashboards inkl. Drilldowns und Standards
Willst du Matomo in Power BI wirklich produktiv nutzen?
- Wir prüfen eure API- und Refresh-Option
- Du bekommst KPI-Vorschläge fürs Dashboard
- Klare nächste Schritte ohne Tool-Bauchladen
Häufige Fragen
Wie verbinde ich Matomo konkret mit Power BI?
Typisch über die Matomo API: Du nutzt in Power BI „Daten abrufen“ und rufst die API-Endpoints mit eurer API-URL auf. Die Auth läuft häufig über ein Token. Danach lädst du die Daten in Power BI Desktop, transformierst sie in Power Query und veröffentlichst das Dataset für Reporting im Service.
Welche Matomo-Datenpunkte eignen sich für Dashboards?
Für ein Matomo-Dashboard in Power BI funktionieren meist: Visits/Visitors, Pageviews, Einstiegs- und Ausstiegsseiten, Referrer bzw. Traffic-Quellen, Kampagnenparameter, Geräte/Browser, Events sowie Goals/Conversions. Welche Felder du brauchst, hängt davon ab, ob du eher Website-Performance, Content oder Kampagnensteuerung analysierst.
Wie löse ich Aktualisierung, Sicherheit und Zugriffe (Access)?
Wichtig ist, dass der Refresh im Power BI Service sauber läuft: Token nicht in persönlichen Setups „verstecken“, sondern nachvollziehbar dokumentieren und Berechtigungen klar regeln. Für sensiblere Setups lohnt sich ein dedizierter technischer Account und ein klares Konzept, wer Reports sehen darf und wie Dashboards geteilt werden.
Gibt es Alternativen zum direkten API-Ansatz?
Ja. Eine einfache Option ist der Web data connector (Power BI Get Data > Web) – praktisch für schnelle Prototypen, aber nicht immer die stabilste Lösung für skalierbares Reporting. Außerdem gibt es Drittanbieter wie Supermetrics oder Catchr, die Connectoren bereitstellen. Welche Option „better“ ist, hängt von Datenvolumen, Refresh-Anforderungen und Governance ab. Google Looker Studio ist als Alternative für reines Web-Analytics-Reporting verbreitet, ist aber kein Ersatz, wenn du Web mit internen Daten in einem Power-BI-Model kombinieren willst.