Power BI Versicherung: Berichte, KPIs und Steuerung aus einer Quelle
Wir bringen Power BI in deiner Versicherung so in den Betrieb, dass Management und Fachbereiche verlässliche Berichte, Dashboards und Drilldowns bekommen – ohne Excel-Pflege-Marathon.
- Standard-Reporting mit klaren KPI-Templates
- Automatisierte Refreshes, Alerts und Verteilungen
- Governance, Security und Compliance sauber geregelt
Wenn Excel steuert, ist das Risiko eingebaut
In vielen Versicherungen entstehen Berichte noch durch manuelle Konsolidierung: Excel-Dateien, Exporte aus Bestand/Schaden, Copy-Paste in Monats- und Quartalsreports. Das ist langsam, fehleranfällig und schwer auditierbar.
Power BI löst das nicht „mit einem schönen Dashboard“, sondern mit einem sauberen Datenfundament (ETL / ELT), klaren Verantwortlichkeiten (Data Governance) und Security-Regeln, die zu Compliance und DSGVO passen.
Warum Power BI in Versicherungen so gut funktioniert
Weil du Standard-Reporting, Management-Steuerung und Self-Service BI in einer Microsoft-Umgebung zusammenbekommst – inklusive Berechtigungen, Automatisierung und nachvollziehbarer Datenlogik.
Ein KPI-Bild, das alle akzeptieren
Wir bauen Dashboards und Berichte so, dass Vertrieb, Schaden, Controlling und Management dieselben Definitionen nutzen: ein Datenmodell, ein Star Schema, ein Set an Kennzahlen, weniger Diskussionen über „wessen Zahl stimmt“.
Compliance- und Security-Setup, das trägt
Row-Level Security (RLS), Sensitivity Labels und Zugriff über Azure AD / Entra ID: Damit steuerst du, wer welche Daten sieht – bis auf Rollen, Teams und Mandantenebenen.
Weniger manuelle Arbeit durch Automatisierung
Geplante Refreshes über Gateways, automatisierte Report-Verteilung und Benachrichtigungen mit Power Automate: Reporting wird ein Prozess, kein monatliches Feuerwehrfest.
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 in der Versicherung?
Für Versicherungen und Maklerorganisationen, die ihre Berichte heute noch aus Excel, SharePoint-Listen oder Einzelexporten zusammenziehen – und endlich eine belastbare Steuerung wollen.
Typische Trigger sind: wachsende Produkt- und Bestandskomplexität, mehrere Quellsysteme, hohe Anforderungen an Security Governance, Innenrevision und Nachvollziehbarkeit sowie der Wunsch nach Self-Service BI für Fachbereiche.
Was steckt im Paket?
Ein klarer Bauplan für Reporting, Datenqualität und Betrieb – passend für Versicherungen.
Use-Case-Definition & KPI-Katalog
Wir klären Reporting-Ziele, Empfänger, Eskalationslogik und Definitionen. Ergebnis: eine priorisierte Liste an Berichten (Management, Bestand, Schaden, Vertrieb) plus KPI-Katalog inkl. Berechnungslogik (DAX nur, wo es Sinn macht).
Architektur mit Datenquellen & ETL / ELT
Wir skizzieren die Datenflüsse von Excel/SharePoint, SQL-Datenbank, Core-Systemen und Fachbereichsquellen bis ins Datenmodell. Bei Bedarf mit Microsoft Fabric als Data Warehouse/Lakehouse-Schicht für skalierbare Datenintegration und Data Services.
Data Governance, Datenqualität & Compliance
Rollen, Verantwortlichkeiten, Fachlogik, Quality Checks, Lineage und Zugriffsregeln. Dazu Security-Setup mit Azure AD / Entra ID, RLS, Sensitivity Labels und DSGVO-konformer Datenhaltung im Microsoft-Ökosystem.
Templates: Dashboards, Reports & Automatisierung
Du bekommst wiederverwendbare Reporting-Templates (Management-Cockpit, Schaden- und Bestandsübersicht, Vertriebspipeline) sowie Automatisierung für Refresh, Alerts und Verteilung (Power Automate/Subscriptions).
Willst du euren Reporting-Gipfel in 6 Wochen erreichen?
- Use Cases eingrenzen, Scope sauber ziehen
- Roadmap plus Festpreisoptionen besprechen
- Quick Wins für Berichte und Refreshs
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis: typische Versicherungs-Use-Cases, wie wir sie umsetzen.
Schaden & Bestand: ein Management-Dashboard statt Excel-Kaskade
Ausgangslage
- Monatliche Berichte aus mehreren Excel-Dateien konsolidiert
- Unklare KPI-Definitionen zwischen Schaden und Controlling
- Keine saubere Rollen- und Berechtigungslogik im Reporting
- Lange Rückfragenkette bis zur Datenquelle/Beleg
Ergebnis
- Power BI Management-Dashboard mit Drilldowns nach Sparte
- Einheitliches KPI-Set inkl. DAX-Logik dokumentiert
- Row-Level Security (RLS) nach Rollen und Teams umgesetzt
- Qualitätschecks und Freigabeprozess für Berichte etabliert
Vertrieb & Maklersteuerung: automatisierte Reports und Alerts
Ausgangslage
- Reporting aus Exporten und SharePoint-Tabellen, viel manuelle Pflege
- Keine verlässliche Aktualisierung, Refresh hängt am Einzelnen
- Ad-hoc Analysen dauern, weil Daten nicht integriert sind
- Keine standardisierte Pipeline für neue Vertriebs-Use-Cases
Ergebnis
- Fabric-gestützte ETL / ELT-Pipeline bis ins semantische Modell
- Power BI Reports für Pipeline, Abschluss und Bestand entwickelt
- Automatisierte Benachrichtigungen bei KPI-Schwellenwerten
- Copilot-gestützte Ad-hoc Analysen im Microsoft-Kontext etabliert
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Unsere Polarstern-Route: erst Klarheit, dann sauber bauen, dann nachhaltig betreiben.
Erstgespräch
Wir klären Ziele, Stakeholder, Berichtslandschaft, Datenquellen (z. B. Excel, SharePoint, SQL-Datenbank) und Security-Anforderungen. Ergebnis: priorisierte Use Cases, grober Architekturentwurf und ein realistisch abgrenzbarer Scope.
Setup
Wir setzen Datenmodell und ETL / ELT auf, integrieren Quellen, definieren Star Schema und bauen die ersten Dashboards/Reports. Parallel: Data Governance, RLS, Sensitivity Labels, sowie Refresh-Strategie (Gateway/Cloud) inkl. Automatisierung.
Training
Enablement für IT und Fachbereiche: Bedienung, KPI-Logik, DAX-Grundsätze, Qualitätschecks und Betrieb. Optional: BI Schulungen für Power Query und Best Practices, damit Self-Service BI nicht im Wildwuchs endet.
Skalierung
Rollout weiterer Berichte über Templates, Aufbau einer „Single Source of Truth“ im Data Warehouse (bei Bedarf Fabric) und klare Betriebsprozesse: Monitoring, Änderungsanforderungen, Release-Zyklen und Support & Betreuung.
So wird aus Reporting wieder Steuerung
Du kommst von manuellen Berichten zu einer nachvollziehbaren Reporting-Umgebung mit klaren Regeln.
- Excel-Reporting als zentraler Prozess
- Inkonsistente Kennzahlen je Fachbereich
- Refresh hängt am persönlichen Setup
- Unklare Zugriffe und Berechtigungen
- Hoher Aufwand bei Audits und Nachfragen
- Power BI Dashboards und Berichte mit Templates
- Definierte KPIs, dokumentierte Berechnungen
- Automatisierte Aktualisierung und Verteilung
- RLS, Labels und Entra-ID-Zugriff sauber geregelt
- Governance-Prozess für Änderungen und Qualität
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, die Reporting messbar voranbringen
Die Pakete sind bewusst nach Use Case und Scope geschnitten – damit Budget, Risiko und Zeit planbar bleiben.
- Use-Case-Workshop & KPI-Definition
- Datenquellen-Check inkl. Excel/SharePoint
- 1 Power BI Dashboard/Report als Quick Win
- Roadmap für Skalierung & Governance
- Mehrere Berichte inkl. Drilldown-Logik
- ETL / ELT-Setup und Datenmodell (Star Schema)
- Security Governance: RLS, Rollen, Labels
- Automatisierung: Refresh, Alerts, Verteilung
- Data Warehouse/Fabric-Option für Integration
- Templates für Reports und Dashboards
- Data Governance Operating Model inkl. Prozesse
- Schulungen & Übergabe für nachhaltigen Betrieb
Willst du euren Reporting-Gipfel in 6 Wochen erreichen?
- Use Cases eingrenzen, Scope sauber ziehen
- Roadmap plus Festpreisoptionen besprechen
- Quick Wins für Berichte und Refreshs
Häufige Fragen
Welche Datenquellen sind in Versicherungen typisch – und wie bindet ihr sie an?
Häufig starten wir mit Excel und SharePoint (weil dort viel Fachlogik lebt) plus einer oder mehreren SQL-Datenbanken aus Bestand/Schaden/Vertrieb. Die Anbindung läuft je nach Setup über Power Query, Gateways und eine ETL / ELT-Strecke. Wenn viele Quellen zusammenkommen oder du ein Data Warehouse brauchst, ist Microsoft Fabric eine sinnvolle Schicht für Integration und Data Services.
Wie löst ihr Security, DSGVO und Zugriff auf sensible Daten?
Wir setzen Zugriff über Azure AD / Entra ID auf, arbeiten mit Row-Level Security (RLS) für rollenbasierte Sichtbarkeit und nutzen Sensitivity Labels, wo es passt. Zusätzlich definieren wir Data Governance: wer darf Kennzahlen ändern, wer gibt Berichte frei, und wie werden Datenqualität und Lineage dokumentiert – damit Innenrevision und Compliance mitgehen.
Wie schnell sehen wir erste Ergebnisse – ohne Big Bang?
Wir planen immer Quick Wins ein: ein erster Power BI Report oder ein Dashboard, das direkt im Management oder in einem Team genutzt wird. Danach skalieren wir über Templates, Automatisierung und eine saubere Roadmap. So bleibt das Risiko klein, während ihr Schritt für Schritt zur Single Source of Truth kommt.
Was kostet das – und wie läuft Support nach der Einführung?
Die Kosten hängen am Scope (Anzahl Berichte, Datenquellen, Governance-Setup, Automatisierung). Darum schneiden wir die Pakete nach klaren Use Cases. Nach der Einführung kannst du mit Power BI Support & Betreuung weiterarbeiten: Betrieb, Weiterentwicklung, Troubleshooting bei Refresh/Gateways und Sparring für interne Teams.