Power BI Matrix42 Reporting, das auch nach Updates läuft
Wir verbinden Matrix42 (Tickets & Assets) mit Power BI, damit IT-Service und Standortleitungen täglich verlässliche KPIs sehen – ohne Excel-Export-Marathon.
- Stabile Anbindung statt API-Bruch
- Incidents & Assets in einem Modell
- KPIs pro Standort, Kategorie, Team
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Wenn Matrix42-Reports nicht reichen, beginnt das Excel-Basteln
Die eingebauten Ansichten zeigen dir Ticketzahlen – aber sobald du Bearbeitungsdauern, Wiederöffnungen, Vergleiche je Standort oder die Verbindung zu Geräten/Configuration Items brauchst, wird es zäh.
Noch kritischer: Wenn eure Auswertung an einer wackeligen Matrix42 Product API hängt, kann ein Update reichen – und der Monatsbericht ist weg.
Typische Stolpersteine bei Power BI mit Matrix42
Damit du schneller ans Ziel kommst, hier die Themen, die wir in Projekten fast immer sehen.
API-Änderungen legen Reports lahm
Ein Abruf über die Matrix42 Product API kann nach Updates brechen. Dann fehlen Daten, KPIs sind nicht vergleichbar und Entscheidungen rutschen nach hinten.
Fachliche Namen passen nicht zu technischen Feldern
Oberflächen-Begriffe und Datenstruktur stimmen oft nicht überein. Ohne klare Data Definition wird ASQL/Abfragebau zum reinen Ausprobieren.
Tickets und Assets bleiben getrennt
Incidents, Serviceanfragen, Configuration Items und Gerätebestand liegen zwar im selben System – aber ohne gemeinsames Datenmodell bekommst du keine durchgängigen Auswertungen.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
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Projekte
zufriedenheit
Für wen lohnt sich Power BI Matrix42 besonders?
Für Organisationen, die Matrix42 als Service-Desk- und Assetsystem nutzen und KPIs nicht nur „anzeigen“, sondern aktiv steuern wollen.
Typisch, wenn IT-Leitung, Standortleitungen und Teamleitungen wöchentlich steuern (mit täglicher Sicht auf offene Tickets) und zusätzlich monatlich Geräte und Störungen auswerten.
Was steckt im Paket?
Ein klar abgegrenzter Use Case – sauber umgesetzt, damit du danach skalieren kannst.
Use Case & KPI-Definition
Wir klären Kennzahlen wie Bearbeitungsdauer (Erstellung bis Schließung), offene Tickets nach Alter, Ticketvolumen je Standort/Kategorie, Wiederöffnungen sowie Asset-KPIs wie Störungen je Gerätetyp und Altersbänder.
Stabile Matrix42-Anbindung
Wir bauen die Anbindung so, dass sie dokumentiert und wartbar ist – inkl. sauberer Authentifizierung (API-Token/Access Token statt fragiler Workarounds, wo möglich).
Datenmodell & Data Definition
Ein einheitliches Modell für Ticketart (Incident/Serviceanfrage), Status, Priorität, Kategorie, Team, Standort, Zeitlogik (Erstellung/Bearbeitung/Schließung) und Assets/Configuration Items.
Power BI Dashboards & Betrieb
Standard-Ansichten für IT-Service-Steuerung und Gerätebestand: Standortvergleiche, Vorjahr, Zielvorgaben – plus klare Dokumentation, damit du nicht wieder bei Excel landest.
Willst du Matrix42-KPIs, die nicht beim nächsten Update kippen?
- Use Case abgrenzen und sauber starten
- Stabile Schnittstelle & Auth klären
- Erstes Dashboard produktiv bringen
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis (IT-Service & Asset-Transparenz mit Matrix42 und Power BI).
IT-Service-Steuerung über Standorte hinweg
Ausgangslage
- Monatsbericht aus Excel-Exporten, hoher manueller Aufwand
- Matrix42-Ansichten ohne Bearbeitungsdauern je Kategorie/Standort
- API-Abruf via Product API brach nach Update
- Uneinheitliche Data Definition für Kategorien und Teams
Ergebnis
- Power BI Dashboard für offene Tickets, Alter, Wiederöffnungen
- Vergleich Standort vs. Standort, Vorjahr und Zielvorgaben
- Stabile Datenpipeline als Basis für wöchentliche Steuerung
- Klares KPI-Set inkl. dokumentierter Feldlogik
Assets & Störungen: Gerätebestand endlich auswertbar
Ausgangslage
- Endgeräte und Configuration Items in Matrix42, aber ohne konsistente Auswertung
- Störungen im Lager nur punktuell sichtbar, keine Verbindung zu Gerätetypen
- Unklare Zuordnung Standort/Asset, unterschiedliche Stammdatenlogiken
- Reporting fehlte für Ersatzbeschaffungen pro Quartal
Ergebnis
- Power BI Bericht: Störungen je Gerätetyp und Standort
- Transparenz über Gerätealter in Jahresbändern
- Identifikation von Geräten mit häufigen Störungen (CI-basiert)
- Governance über Datenbegriffe, Felder und Verantwortlichkeiten
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Eine Route mit Polarstern: erst Klarheit, dann saubere Umsetzung – und dann skalieren.
Erstgespräch
Wir grenzen euren Matrix42-Use Case ab: Welche KPIs, welche Dimensionen (Standort, Kategorie, Team, Ticketart, Status, Priorität), welche Aktualität (täglich/wöchentlich/monatlich) – und welche Datenquellen (SQL Server, Matrix42 API, AD) wirklich nötig sind.
Setup
Wir setzen Datenanbindung und Datenmodell auf: stabile Schnittstelle, saubere Authentifizierung (API-Token/Access Token), harmonisierte Data Definition und ein Modell, das Tickets und Assets/Configuration Items verbindet.
Training
Wir bringen die wichtigsten Reports in Power BI produktiv und zeigen euren Key-Usern, wie sie Filterlogik, KPI-Definitionen und typische Erweiterungen sicher weiterführen.
Skalierung
Danach könnt ihr weitere Domänen ergänzen: z.B. Verknüpfung mit Lager/Transportmanagementsystem, zusätzliche Zeitlogiken oder Governance-Themen (z.B. Purview), ohne das Fundament neu zu bauen.
Was sich mit einem sauberen Setup verändert
Du gehst von „Bericht basteln“ zu „Service steuern“ – mit einer Datenbasis, die Teams akzeptieren.
- Excel-Exportketten für Monatsberichte
- KPIs brechen nach Matrix42-Updates
- Unklare Feldnamen, viel Ausprobieren
- Tickets ohne Bezug zu Geräten/CI
- Standortvergleiche nicht wirklich belastbar
- Power BI KPIs täglich und wöchentlich verfügbar
- Dokumentierte Data Definition und Modelllogik
- Service-Steuerung nach Standort, Kategorie, Team
- Assets und Störungen gemeinsam auswertbar
- Basis zum Ausbauen statt Neuaufsetzen
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, die zum Use Case passen – nicht zum Bauchgefühl
Du bekommst einen klaren Einstieg, der eure Matrix42-KPIs wirklich nutzbar macht.
- KPI- und Dimensions-Workshop
- Data Definition als Startdokument
- Demo-Datenmodell und Mockup
- Nächste Schritte als Fahrplan
- Matrix42 Anbindung und Datenmodell
- Service-KPIs inkl. Standortvergleichen
- Refresh-Logik und Dokumentation
- Übergabe an Key-User
- Service- und Asset-Reporting kombiniert
- Mehrere Zielgruppen-Ansichten (IT/Lager)
- Governance-Setup für skalierten Ausbau
- Roadmap für weitere Quellen/Use Cases
Willst du Matrix42-KPIs, die nicht beim nächsten Update kippen?
- Use Case abgrenzen und sauber starten
- Stabile Schnittstelle & Auth klären
- Erstes Dashboard produktiv bringen
Häufige Fragen
Wie kommt ihr an die Matrix42-Daten für Power BI?
Typisch über eine API-Anbindung und/oder die SQL-Server-Datenbasis – je nach Systemsetup und Zielbild. Wichtig ist: Wir setzen auf dokumentierte, wartbare Wege (z.B. API-Token/Access Token), damit euer Reporting nicht von einem fragilen Skript abhängt.
Können wir Incidents, Serviceanfragen und Assets gemeinsam auswerten?
Ja – genau dafür bauen wir ein gemeinsames Datenmodell. Dabei verbinden wir Ticketart (Incident/Serviceanfrage), Kategorien, Standorte, Teams und Zeiten mit Assets bzw. Configuration Items, sodass du Störungen auch nach Gerätetyp und Standort analysieren kannst.
Wie verhindert ihr, dass nach Updates plötzlich nichts mehr läuft?
Wir achten auf stabile Schnittstellen, klare Authentifizierung und saubere Dokumentation der Feldlogik. Zusätzlich trennen wir Datenanbindung, Modell und Visualisierung sauber – so ist ein Update nicht automatisch ein Totalschaden für alle Reports.
Ist das Self-Service oder macht ihr alles für uns?
Beides – aber nicht ohne euch. Wir liefern ein produktives Fundament (Anbindung, Datenmodell, Dashboards) und befähigen eure Key-User, damit ihr Erweiterungen selbst schafft. Für Betrieb und Weiterentwicklung könnt ihr darauf aufbauend Power BI Support nutzen.