Power BI Projektron BCS: Portfolio, Marge, Auslastung
Wir bauen dir ein sauberes Projekt-Reporting aus Projektron BCS in Power BI, damit du Marge, Restaufwand und Auslastung über alle Projekte wirklich steuern kannst.
- Auslastung in Wochen und Monaten
- Marge, Restaufwand, Fertigstellungsgrad je Projekt
- Excel-Exporte durch ein Datenmodell ersetzen
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Wenn Excel euer Portfolio zusammenhalten muss, wird’s teuer
In Projektron BCS steckt alles: Projektdaten, Zeitbuchungen, Ticketing und Fakturierung. Trotzdem entstehen die wichtigsten Steuerungsfragen oft außerhalb des Systems – per Export, Copy-Paste und Excel-Logik.
Das Ergebnis: Auslastung und Marge sind spät sichtbar, Abweichungen zwischen Teilprojekten und Projektsumme sorgen für Diskussionen, und nicht fakturierte Leistungen verzögern den Zahlungseingang.
Warum eure Zahlen heute nicht zuverlässig ankommen
Typische Ursachen, wenn BCS-Berichte nicht für Portfolio-Steuerung reichen.
Zu viele Exporte, zu wenig Wahrheit
Wenn Auslastung, Umsatz je Kunde und Jahresmargen in Excel entstehen, ist unklar, welche Version gilt – und warum zwei Personen zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen.
Plan, Ist und Restaufwand laufen auseinander
Jira-Aufwände fließen zwar nach BCS ein, werden aber nicht konsequent gegen Planwerte und Restaufwand gespiegelt. So erkennst du Abweichungen erst, wenn’s weh tut.
Projektstruktur bricht Summenlogik
Mehrstufige Projekte (Projekt/Teilprojekt) führen schnell zu doppelten oder fehlenden Aggregationen. Dann passt die Teilprojektebene nicht zur Projektsumme.
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 auf Projektron BCS?
Für Unternehmen, die Projektron BCS als Kernsystem für Projektgeschäft nutzen und Management-Entscheidungen nicht länger auf Excel-Konstrukten basieren wollen.
Besonders, wenn du Portfolio-Steuerung brauchst: Marge und Deckungsbeitrag, Plan-Ist-Vergleich, Restaufwand, Fertigstellungsgrad, fakturierbare Stunden und Auslastungsgrad je Bereich – mit Drilldown auf Projekt und Teilprojekt.
Was steckt im Paket?
Du bekommst kein Dashboard von der Stange, sondern eine Reporting-Strecke, die eure Begriffe und Ebenen sauber abbildet.
Use-Case-Schnitt & KPI-Definition
Wir klären mit Geschäftsführung, Bereichsleitung und Controlling die Steuerungslogik: Marge, Restaufwand, Fertigstellungsgrad, Auslastung, nicht fakturierte Leistungen und die notwendigen Vergleiche (Plan/Ist, Vorjahr, Bereich vs. Bereich).
Datenmodell für Projekt- und Teilprojekte
Wir bauen ein Power-BI-Datenmodell, das Projekt, Teilprojekt, Kunde, Bereich, Vorgangstyp, Abrechnungsart sowie Zeitlogiken (Buchungsdatum, Leistungsmonat, Rechnungsdatum) konsistent zusammenführt.
Dashboards für Portfolio & Controlling
Portfolio-Dashboard für Auslastung und Risiko-Projekte sowie Controlling-Views für Fakturierung, Durchlaufzeiten und Aufwandsabweichungen – mit klaren Filtern und Drilldowns.
Übergabe, Enablement & Betrieb
Wir machen euch handlungsfähig: Rollen, Refresh-Konzept, Namenskonventionen und kurze Trainings für Projektleitungen und Controlling. Optional übernehmen wir die Weiterentwicklung im Support.
Willst du sehen, wie das in eurer BCS-Logik aussehen kann?
- Use Cases sauber abgrenzen
- KPI-Definition und Datenmodell skizzieren
- Nächste Schritte inkl. Aufwand klären
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis, wie Projektsteuerung mit BCS + Power BI aussehen kann.
IT-Dienstleister: Portfolio-Steuerung über alle Projekte
Ausgangslage
- Auslastungsberichte wurden monatlich in Excel konsolidiert
- Marge und Restaufwand erst spät sichtbar je Projekt
- Teilprojekte summierten nicht sauber zur Projektebene
- Management-Meetings drehten sich um Zahlenabgleich
Ergebnis
- Portfolio-Dashboard mit Auslastung wöchentlich und monatlich
- Einheitliche KPI-Logik für Marge, Restaufwand, Fertigstellungsgrad
- Drilldown von Bereich auf Projekt und Teilprojekt
- Ein Datenmodell statt vieler Excel-Versionen
Engineering/Entwicklung: Plan-Ist mit Jira-Aufwänden und Faktura
Ausgangslage
- Jira-Aufwände wurden übertragen, aber nicht gegen Planwerte geprüft
- Nicht fakturierte Leistungen waren schwer transparent zu machen
- Mehrere Zeitdimensionen führten zu widersprüchlichen Auswertungen
- Projektleitungen hatten zu wenig Frühindikatoren
Ergebnis
- Plan-Ist-Vergleich bis auf Vorgangstyp und Projekttyp
- Übersicht für nicht fakturierte Leistungen und Durchlaufzeiten
- Klare Zeitlogik: Buchungsdatum, Leistungsmonat, Rechnungsdatum
- Skalierbare Datenpipelines als Grundlage für Regelbetrieb
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Eine klare Route bis zum ersten produktiven Dashboard – ohne Nebenkriegsschauplätze.
Erstgespräch
Wir prüfen eure Ziele (Portfolio-Steuerung, Faktura, Plan-Ist), klären die wichtigsten KPIs und entscheiden, welche Dimensionen wirklich gebraucht werden (Projekt/Teilprojekt, Kunde, Bereich, Abrechnungsart, Zeit).
Setup
Wir bauen Datenmodell und Reports so, dass Summen stimmen: Teilprojektlogik, Filterrichtung, Zeitintelligenz und ein sauberer KPI-Layer für Marge, Restaufwand, Fertigstellungsgrad und fakturierbare Anteile.
Training
Wir bringen Projektleitungen und Controlling an den Start: wie du filterst, drillst, kommentierst und welche Regeln bei Planwerten, Restaufwand und Abgrenzungen gelten.
Skalierung
Wenn der Kern steht, erweitern wir kontrolliert: weitere Bereiche, zusätzliche Auswertungen (z.B. Angebotserfolgsquote) und – wenn sinnvoll – eine Datenplattform in Microsoft Fabric.
So sieht Steuerung aus, wenn Zahlen zusammenpassen
Einmal sauber aufgesetzt, bekommst du eine Sicht auf Projekte, die du wirklich führen kannst.
- Auslastung entsteht durch Excel-Konsolidierung
- Marge sichtbar, wenn’s fast vorbei ist
- Teilprojekte passen nicht zur Projektsumme
- Jira-Aufwände ohne sauberen Planbezug
- Fakturierungslücken werden zu spät gesehen
- Portfolio-Auslastung als wöchentliche Steuerungsansicht
- Marge, Restaufwand und Fertigstellungsgrad im Blick
- Projekt- und Teilprojektlogik ist konsistent
- Plan-Ist-Abweichungen werden früh erkennbar
- Nicht fakturierte Leistungen transparent nach Zeitraum
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, die euer BCS-Reporting wirklich nutzbar machen
Die Pakete sind so geschnitten, dass ihr schnell von Excel auf ein belastbares Power-BI-Reporting kommt.
- Use-Case-Workshop mit KPI-Definition
- Dimensions- und Zeitlogik festlegen
- Mockup für Portfolio-Dashboard
- Empfehlung für Datenanbindung
- Datenmodell für Projekt/Teilprojekt
- Portfolio-Dashboard inkl. Auslastung
- Kern-KPIs: Marge, Restaufwand, Plan-Ist
- Übergabe + kurzes Anwendertraining
- Mehrere Report-Pakete (Portfolio + Faktura)
- Automatisierte Datenpipelines/Refresh-Konzept
- Governance: Rollen, Namensschema, Freigaben
- Begleitete Iterationen mit Fachbereichen
Willst du sehen, wie das in eurer BCS-Logik aussehen kann?
- Use Cases sauber abgrenzen
- KPI-Definition und Datenmodell skizzieren
- Nächste Schritte inkl. Aufwand klären