Power BI für monday.com: Setup, Dashboards & Auswertungen
Mit connect monday und monday power bringst du Board-Daten in Power BI – über den Power BI Connector for monday.com als no-code integration.
- Schnelles Setup statt manuellem Export
- Automatischer Refresh für verlässliche Auswertungen
- Dashboards für Projekte und Management
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Wenn dein Work-Management steht – warum sind Auswertungen dann noch Excel?
Viele Teams arbeiten operativ stark im Tool – und bauen BI-Auswertungen trotzdem über einen wiederkehrenden Export in Excel oder CSV. Das wirkt easy, ist aber schnell fehleranfällig, bricht bei mehreren Boards und kostet jeden Monat Zeit.
Statt Bastellösungen: Lade Board-Daten automatisiert in Power BI, richte Refresh ein und mache aus Status-Listen echte Insights, die du im Management nutzen kannst – ohne Spezialentwicklung.
Warum die no-code integration in Power BI ein sinnvoller BI-Schritt ist
Du willst nicht „noch ein Tool“. Du willst Auswertungen, die laufen: Daten anbinden, aktualisieren, fertig – und dann echte Analysen statt Tabellenpflege.
Weg vom Export, hin zu Auswertungen
Statt CSV-Exports und Copy/Paste ziehst du deine Boards direkt in Power BI. So bleiben Kennzahlen konsistent – auch wenn sich Spalten, Owner oder Status ändern.
Dashboards, die wirklich steuern
Mit Power BI baust du Dashboards für Projektstatus, Durchlaufzeiten, Workload und SLA-Themen. Das ist BI, die management-tauglich ist – nicht nur „visual“.
Skalierbar mit Datenplattform
Wenn das System nicht die einzige Quelle ist, kombinierst du die Anbindung sauber mit einem Data Warehouse (z. B. in Microsoft Fabric). So werden Auswertungen über mehrere Systeme möglich.
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 + monday.com besonders?
Für Unternehmen, die monday.com als Arbeitsmotor nutzen und gleichzeitig verlässliche BI-Insights brauchen: PMO, Operations, Vertrieb, Service oder IT.
Typisch ist: Du hast mehrere Projekte/Boards, willst Auswertungen automatisieren (Refresh) und suchst eine Lösung, die ohne Spezialentwicklung auskommt – passend für Teams mit wenig Data-Engineering-Kapazität.
Was steckt im Paket?
Vom ersten Datenzugriff bis zum nutzbaren Dashboard – strukturiert und ohne Umwege.
1) Setup der Datenanbindung
Wir richten den Zugriff aus Power BI ein, prüfen Zugang, Rechte und Datenumfang. Ziel: stabile Datenabfrage – ohne Workarounds und ohne fragilen Export.
2) Datenmodell & Power Query
Wir formen die Daten in Power Query so, dass Status, Personen, Gruppen und Spalten sauber nutzbar sind. Damit wird aus „Boards“ ein Modell, das du in Auswertungen und Dashboards wiederverwenden kannst.
3) Dashboards & Kennzahlen
Wir bauen ein erstes Dashboard (z. B. Projekt-Portfolio) und eine KPI-Übersicht: Fortschritt, Durchlaufzeit, Blocker, Kapazität. Ergebnis: Insights, die du im Alltag wirklich siehst.
4) Betrieb: Refresh, Governance, Security
Wir konfigurieren Refresh, dokumentieren die Umsetzung und klären Security/Compliance (OAuth2, Zugriffslogik). Für Enterprise-Szenarien denken wir Data Warehouse und Purview gleich mit und zeigen, wie du connect monday sauber in den Betrieb bringst.
Willst du monday.com Auswertungen, die du jede Woche wirklich nutzt?
- Setup-Check: Zugriff, Rechte, Refresh
- Use-Case-Skizze für KPIs & Dashboards
- Optionen: Power BI pur oder mit Warehouse
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis (typische Szenarien mit Power BI und dem System)
PMO-Auswertungen über mehrere Boards
Ausgangslage
- Projektstatus im System, Auswertung per Export
- Mehrere Boards, unterschiedliche Spaltenlogik
- Keine verlässlichen Management-Übersichten pro Woche
- Hoher manueller Aufwand für Konsolidierung
Ergebnis
- Datenanbindung in Power BI umgesetzt
- Einheitliches Datenmodell für KPIs & Insights
- Dashboards für Portfolio, Risiken, Workload
- Automatischer Refresh statt manuellem Export
Service-Transparenz: Tickets, SLAs und Kapazität
Ausgangslage
- Service-Boards im System, Status schwer vergleichbar
- Auswertungen lagen in einzelnen Dateien/Exports
- Keine klare Sicht auf SLA-Risiken und Backlog
- Compliance-Anforderungen an Zugriff und Nachvollziehbarkeit
Ergebnis
- Board-Daten nach Power BI geladen
- Ein KPI-Dashboard für SLA, Backlog, Durchlaufzeit
- Governance-Setup mit Dokumentation & Standards
- Datentransparenz via Purview für Audit-Fragen
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Unsere Route zum Gipfel: erst sauber anbinden, dann stabil betreiben – und erst dann skalieren.
Erstgespräch
Wir klären Use Case, Boards, Spaltenlogik, Nutzergruppen und Ziel-Dashboards. Danach steht fest, ob der Standardzugriff reicht oder ob du zusätzlich ETL / ELT und ein Data Warehouse brauchst.
Setup
Guide in kurz: Zugriff einrichten, Auth (z. B. OAuth2) prüfen, Daten in Power Query formen, erstes Modell und erstes Dashboard erstellen. Ziel: eine Lösung, die ohne Spezialentwicklung auskommt und trotzdem „enterprise-ready“ gedacht ist.
Training
Wir zeigen deinem Team, wie es Boards sauber für BI pflegt (Namenskonventionen, Pflichtfelder), wie Refresh funktioniert und wie ihr Dashboards erweitert – ohne dass alles an einer Person hängt.
Skalierung
Wenn du mehr als das System anbinden willst: wir verbinden weitere Quellen, setzen ein Data Warehouse (Fabric) als Backbone auf und schaffen Governance. So wird aus BI-Experimenten ein stabiles System für Auswertungen.
Was sich in der Praxis verändert
Du gehst von „Daten ziehen und basteln“ zu „Daten sehen und steuern“.
- Monatlicher oder wöchentlicher Export aus dem System
- Unklare Versionen: welche Datei ist „real“?
- Auswertungen brechen bei mehreren Boards/Projekten
- Berichte nur als Screenshot oder PDF
- Refresh hängt an einzelnen Personen
- Board-Daten direkt in Power BI
- Automatischer Refresh für wiederholbare Auswertungen
- Dashboards über Boards und Projekte hinweg
- Drilldowns von Management bis Task-Ebene
- Dokumentierte Umsetzung inkl. Security-Checks
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.
Pakete: Schneller Einstieg mit messbarem Business-Value
Du startest klar definiert und skalierst nur weiter, wenn der Nutzen passt.
- Setup & Zugriffstest
- Power Query Basis-Transformationen
- Ein Dashboard mit Kern-KPIs
- Refresh-Setup & Kurz-Doku
- Datenmodell für mehrere Boards/Projekte
- Dashboards für Management & Teams
- Refresh und Rollen/Views
- Enablement: Guide & Übergabe
- Blueprint für weitere Datenquellen
- Option Data Warehouse (Fabric) inkl. ELT
- Governance/Lineage-Setup mit Purview
- Skalierungskonzept für Apps & KPIs
Willst du monday.com Auswertungen, die du jede Woche wirklich nutzt?
- Setup-Check: Zugriff, Rechte, Refresh
- Use-Case-Skizze für KPIs & Dashboards
- Optionen: Power BI pur oder mit Warehouse
Häufige Fragen
Wofür ist der Power BI Connector for monday.com gedacht?
Er ermöglicht, Daten aus Boards in Power BI zu laden, damit du Dashboards und Insights automatisierst, statt ständig zu exportieren und Tabellen zu pflegen.
Ist das ohne Code möglich?
Ja, in vielen Fällen als no-code integration: Der Zugriff wird konfiguriert, und in Power BI brauchst du meist nur Power-Query-Schritte (Transformieren, Spalten bereinigen, Datentypen setzen). Wenn du später mehrere Systeme anbinden oder Historisierung brauchst, kann ETL / ELT bzw. ein Data Warehouse sinnvoll werden.
Wie funktioniert connect monday im Betrieb?
connect monday nutzt einen stabilen Zugriff (Auth, Rechte, ggf. OAuth2) und ein sauberes Dataset im Power BI Service. Dann richtest du den Refresh ein. Wichtig ist außerdem: Änderungen am Board (Spalten umbenannt, neue Statuswerte) sollten kontrolliert passieren, damit Dashboards nicht „kaputt gehen“.
Was bedeutet monday power im Zusammenspiel mit Power BI?
Mit monday power meinen viele Teams den Schritt von operativer Arbeit zu steuerbaren Auswertungen: Daten aus dem System werden konsistent in Power BI genutzt, mit Governance (z. B. Purview) und – wenn nötig – einer Data-Warehouse-Architektur in Fabric.