Power BI proALPHA: ERP-Daten als Dashboards nutzen
Wir zeigen dir, wie du ProALPHA ERP strukturiert an Power BI anbindest und daraus saubere Berichte, KPIs und Drill-down-Analysen machst.
- Klare Integration statt Export-Chaos
- KPI-Dashboards für Controlling und Management
- Governance, Rollen und sichere Berechtigungen
.png)
Wenn ERP-Reporting zur Excel-Bergtour wird
Viele Teams haben ProALPHA ERP, aber steuern immer noch über Export-Dateien, manuelle Konsolidierung und „Bitte einmal den Report bauen“-Tickets.
Das Ergebnis: Zeitverlust, widersprüchliche Zahlen und keine echte Transparenz bis zur Beleg- oder Positions-Ebene.
Warum Power BI im ProALPHA-Kontext so gut klappt
Power BI ist Microsofts BI-Tool für Berichte, Dashboards und KPI-Tracking. In Kombination mit proALPHA ERP bekommst du eine integrierte Sicht auf Finanzen, Einkauf, Produktion und Prozesse – ohne jedes Mal von vorn anzufangen.
Ein Bild für alle
Ein gemeinsames Datenmodell verhindert, dass Controlling, Fachbereich und Management mit unterschiedlichen Auswertungen arbeiten.
Drill-down statt „woher kommt die Zahl?“
Von KPI bis Beleg: Power BI kann Zusammenhänge sichtbar machen und Analysen sauber entlang deiner Anforderungen führen.
Skalierbar statt Bastellösung
Mit klarer Governance, Rollen und Security wird aus dem ersten Dashboard eine Plattform, die dauerhaft funktioniert.
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 mit ProALPHA ERP?
Für Unternehmen im Mittelstand und darüber, die proALPHA ERP als Kernsystem nutzen und Reporting nicht länger als Nebenprojekt betreiben wollen.
Typische Auslöser: zu viel Excel, fehlende Echtzeit-Transparenz, unklare Datenqualität, oder der Wunsch nach einem integrierten Management-Cockpit für Finanzen, Fertigung, Einkauf und CRM.
Was steckt im Paket?
Dein Leitfaden vom Bergfuß bis zum ersten produktiven Dashboard.
Definition & Zielbild
Was Power BI im ERP-Kontext leisten soll: Standard-Reporting, KPI-Dashboards, Drill-down-Analysen, Rollen und Zielgruppen.
Datenquellen & Anbindung
Optionen wie SQL, ODBC, CSV-Import oder Datenimporte aus Vorsystemen. Plus: typische Stolpersteine bei Integration proALPHA.
Setup: erste Berichte
Vom Datenmodell bis zum ersten Power-BI-Report: Measures, KPIs, Drill-down-Struktur, Refresh-Logik und ein konsistentes Layout.
Governance & Security
Berechtigungen, Arbeitsbereiche, Rollen, Namenskonventionen und Qualitätschecks. Damit Self-Service nicht zum Wildwuchs wird.
Willst du klären, wie eure ProALPHA-Integration sauber funktioniert?
- Kurzer Check eurer Datenquellen
- Best Practices für Power BI Reporting
- Nächste Schritte als klare Route
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis (typische Muster, wie wir proALPHA-Daten in Power BI nutzbar machen).
Produzierendes Unternehmen: Deckungsbeitrag & Liefertermine auf Knopfdruck
Ausgangslage
- proALPHA ERP-Daten nur über CSV-Export nutzbar
- Controlling pflegt KPIs händisch in Excel
- Unklare Definitionen für Marge, DB, Retouren
- Kein Drill-down bis Auftrag und Position
Ergebnis
- Gemeinsames KPI-Set für Management und Controlling
- Power BI Dashboards mit Drill-down bis Beleg
- Governance: Rollen, Workspaces, Namensregeln
- Purview-Datenkatalog für nachvollziehbare Herkunft
Handel/Service: Einkauf, Lager und CRM in einem Reporting
Ausgangslage
- ERP proalpha und CRM laufen getrennt im Reporting
- Viele ODBC-Exports, unterschiedliche Stände je Team
- Keine stabile Aktualisierung im Power BI Service
- Ad-hoc Fragen binden Controlling dauerhaft
Ergebnis
- Integrierte Sicht: ERP CRM, Einkauf und Lager
- Saubere Integration proALPHA über SQL/ODBC-Pfad
- Standard-Dashboards + Copilot für Ad-hoc Analysen
- Klarer Betrieb: Refresh, Ownership, Dokumentation
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Polarstern-Logik: erst Richtung, dann Architektur, dann Visuals, dann Adoption.
Erstgespräch
Wir klären deine Ziele, die wichtigsten KPIs und welche proALPHA ERP-Tabellen/Strukturen wirklich relevant sind. Ergebnis: klarer Scope und ein realistischer Integrationspfad.
Setup
Wir setzen die Anbindung auf (z. B. Microsoft SQL Server, ODBC oder CSV-Export als Übergang), bauen ein sauberes Modell und liefern die ersten Power BI Berichte und Dashboards.
Training
Wir geben Wissen ins Team: Datenmodell-Logik, Refresh, RLS/Berechtigungen, Guidelines. Damit Controlling und IT die Lösung selbst weiterführen können.
Skalierung
Wir skalieren von einem Cockpit zu einer Plattform: Governance, Datenmanagement (bei Bedarf mit Microsoft Fabric), Dokumentation und klare Prozesse für neue Anforderungen.
Vom Reporting-Wildwuchs zur klaren Steuerung
So sieht der Unterschied aus, wenn Power BI nicht „irgendwie“ an proALPHA hängt, sondern sauber integriert ist.
- CSV- und Excel-Exporte als Standardprozess
- Widersprüchliche KPIs zwischen Teams
- Keine klare Integration proALPHA dokumentiert
- Refresh hängt an Einzelpersonen und Laptops
- Management fragt nach, Controlling sucht
- Ein Datenmodell als gemeinsame Basis
- Dashboards mit Drill-down und KPIs
- Definierte Prozesse, Rollen und Ownership
- Stabiler Zugriff über Service und Gateway
- Schnellere Entscheidungen durch klare Intelligence
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.
Pakete für euren Einstieg in Power BI proALPHA
Du bekommst einen klaren Einstieg, der zu euren Anforderungen und Prozessen passt.
- Scope & KPI-Zielbild
- Anbindungsoptionen SQL/ODBC/CSV
- Erster Power BI Bericht
- Kurze Governance-Basics
- Integration proALPHA inkl. Best Practices
- 2–4 Dashboards für Controlling/Management
- Berechtigungen, Workspaces, RLS-Konzept
- Enablement für internes Wissen
- Skalierbare Architektur für Reporting
- Optional Microsoft Fabric Datenlayer
- Purview für Data Lineage & Katalog
- Betriebsmodell und Rollout-Plan
Willst du klären, wie eure ProALPHA-Integration sauber funktioniert?
- Kurzer Check eurer Datenquellen
- Best Practices für Power BI Reporting
- Nächste Schritte als klare Route
Häufige Fragen
Was bedeutet „Power BI proalpha“ konkret?
Gemeint ist die Nutzung von Power BI für Analysen und Dashboards auf Basis von proALPHA ERP-Daten. Kern ist die Integration proALPHA: Wie kommen Daten sauber aus dem ERP (und ggf. CRM, DMS, BDE) in ein Modell, das Reporting zuverlässig ermöglicht.
Welche Datenquellen und Verbindungen sind typisch?
Häufige Wege sind eine SQL-Anbindung (z. B. Microsoft SQL Server), ODBC (mit passenden ODBC-Treibern) oder ein CSV-Export als Zwischenlösung. Welche Option passt, hängt von eurer Infrastruktur, Berechtigungen und dem gewünschten Aktualitätsgrad (Echtzeit vs. geplante Aktualisierung) ab.
Lohnt sich das im ERP-Kontext wirklich – wie argumentiere ich ROI?
Der Hebel liegt meist in weniger manueller Arbeit (Excel-Konsolidierung), klaren KPIs fürs Controlling und schnelleren Entscheidungen im Management. Ob sich das lohnt, hängt an euren Top-Use-Cases: Welche Auswertung wird heute wie oft gebaut, wie fehleranfällig ist sie, und welche Prozesse profitieren direkt.
Was sind die wichtigsten Voraussetzungen (Lizenzen, Infrastruktur, Security)?
Du brauchst ein klares Lizenz- und Berechtigungskonzept (wer erstellt, wer konsumiert), einen stabilen Datenzugriff (z. B. Gateway/Netzwerk/DB-User) und Governance-Regeln für Arbeitsbereiche, Rollen und Datenfreigaben. Wenn Compliance wichtig ist: Data Lineage und Katalogisierung lassen sich z. B. mit Purview unterstützen.