Reporting in der Agrarbranche: klare KPIs statt Excel-Chaos
Wir bauen dir ein Reporting, das Absatz, Qualität und Finanzen täglich sauber zusammenbringt – im Microsoft-Stack.
- Tägliche Aktualisierung für Vertriebssteuerung
- QS- und Reklamationszahlen zentral statt Excel
- Transparenz über Preise, Konditionen, Marge
Wenn Reporting in der Agrarbranche bremst, wird’s teuer
In vielen Agrarunternehmen hängen Entscheidungen an Excel-Listen, manuellen Abstimmungen und Zahlen, die nicht zusammenpassen. Das kostet Zeit, Nerven – und am Ende Geld.
Typische Symptome: Vertriebskennzahlen sind nicht täglich aktuell, QS-Kennzahlen werden in vielen Dateien gepflegt und Konsolidierung ist Handarbeit. Gleichzeitig fehlen Überblick und Vergleichbarkeit über Nettopreise, Rückvergütungen und offene Posten über mehrere Gesellschaften.
In der Agrarbranche kostet unklare Steuerung sofort Marge, Qualität und Liquidität.
Absatz, Qualität, Bestände, Preise, Konditionen und offene Posten ändern sich schneller, als Excel-Listen hinterherkommen.
Saisonale Schwankungen werden zu spät sichtbar
Wir definieren gemeinsam wenige, messerscharfe Use Cases: z. B. Absatz & Umsatz über Zeit, Preis- & Mengeneffekte, Rohstoffpreise, QS-Reklamationen, Offene Posten oder Bestände. So wird Reporting in der Agrarbranche planbar.
QS-Daten verschwinden im Excel-Chaos
Reklamationen, Ausschuss, Rework und Verlustmengen liegen oft in vielen Dateien, mit unterschiedlichen Begriffen und manueller Konsolidierung. Dadurch bleibt unklar, ob das Problem an Artikel, Charge, Standort, Zeitraum oder Prozess liegt.
Marge und Liquidität haben blinde Flecken
Listenpreise, Nettopreise, Rückvergütungen, offene Posten und Kontostände sind schwer steuerbar, wenn sie über Systeme, Firmen und Standorte verteilt sind. Dann werden Risiken zu spät sichtbar und Entscheidungen hängen wieder am Bauchgefühl statt an belastbaren KPIs.
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 Reporting in der Agrarbranche besonders?
Für Unternehmen, die Vertrieb, Produktion/Qualität und Finance in einem gemeinsamen Zahlenbild führen wollen statt in getrennten Excel-Welten.
Das passt, wenn du z. B. saisonale Muster im Absatz sichtbar machen willst, eine echte Absatzplanung statt Vorjahresvergleich brauchst, Konditionen sauber nachverfolgen möchtest oder Liquidität und offene Posten über mehrere Firmen hinweg im Blick haben musst.
Was steckt im Paket?
Ein klarer Einstieg, der schnell Nutzen bringt – und später skalieren kann.
KPI-Design & Datenlogik
Wir definieren Kennzahlen, Filterlogik und Granularität: Absatz, Umsatz, Auftragsbestand, Reklamationsmengen, Fehlerquoten, Offene Posten, Kontostände, Rohertrag.
Datenanbindung & Modell
Wir bringen deine Quellen zusammen (z. B. ERP, Buchhaltung, QS-Listen) und bauen ein belastbares Datenmodell als Grundlage für konsistentes Reporting.
Power-BI-Dashboards
Standard-Reporting für Management, Vertrieb und Controlling: Zeitreihen, Soll-Ist, Abweichungen, Drilldowns bis Kunde/Artikel/Standort.
Betrieb & Übergabe
Dokumentation, Rollen, Ladezyklen, Quality-Checks und Enablement. Dein Team weiß, wie es weitergeht – ohne Abhängigkeit.
Hol dir eine klare Route für dein Agrar-Reporting
- Use Cases, KPIs und Datenquellen sortieren
- Aufwand und Scope realistisch einschätzen
- Nächste Schritte im Microsoft-Stack festlegen
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis, wie Reporting in der Agrarbranche aussehen kann.
Agrarhandel: Vertrieb & Marge täglich steuerbar
Ausgangslage
- Absatz und Umsatz nur als Vorjahresvergleich
- Nettopreise und Konditionen schwer vergleichbar
- Vertriebszahlen nicht täglich aktualisiert
- Mehrere Datenquellen ohne gemeinsame Logik
Ergebnis
- Power-BI-Reporting mit Kunden/Artikel-Zeitverlauf
- Preis-, Konditions- und Margenvergleich im Drilldown
- Tägliche Aktualisierung für schnelle Reaktionen
- Ein gemeinsames KPI-Set für Vertrieb & Controlling
Lebensmittelproduktion: QS-Kennzahlen raus aus Excel
Ausgangslage
- QS-Daten in vielen Excel-Tabellen gepflegt
- Manuelle Konsolidierung, hohe Fehleranfälligkeit
- Reklamationen und Verlustmengen schwer analysierbar
- Keine klare Datenverantwortung und Prüfpfade
Ergebnis
- Zentraler Datenfluss in Fabric für QS und Produktion
- Power-BI-Dashboard für Reklamationen und Ausschuss
- Einheitliche Begriffe, Regeln und Datenqualität
- Transparenz bis Charge/Standort für Ursachenanalyse
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Polarstern statt Stolperpfad: so bringen wir dein Reporting auf den Gipfel.
Erstgespräch
Wir klären Ziele, Nutzergruppen und die wichtigsten Fragen: Welche Entscheidungen soll das Reporting in der Agrarbranche besser machen? Welche KPIs sind wirklich führend?
Setup
Wir bauen Datenmodell und Reporting-Grundlage: Datenquellen anbinden, Ladewege definieren, KPIs sauber herleiten und erste Dashboards produktiv setzen.
Training
Wir bringen Fachbereich und IT zusammen: Nutzung, Interpretation, Self-Service-Grenzen, und wie ihr neue Anforderungen ohne Chaos ergänzt.
Skalierung
Wir erweitern die Plattform Schritt für Schritt: weitere Gesellschaften, zusätzliche KPIs (z. B. offene Posten, Liquidität, Bestände), Governance und Betrieb.
So verändert sich eure Steuerung mit sauberem Reporting
Aus verstreuten Listen wird ein gemeinsames Zahlenbild – für Vertrieb, Qualität und Finance.
- KPIs in Excel, jeder rechnet anders
- Manuelle Konsolidierung von QS-Daten
- Keine tägliche Aktualisierung im Vertrieb
- Konditionen und Nettopreise schwer vergleichbar
- Offene Posten und Kontostände ohne Gesamtblick
- Einheitliche KPIs in Power BI
- Automatisierte Datenläufe statt Handarbeit
- Tagesaktuelle Steuerung bei Abweichungen
- Transparenz über Preise, Marge, Konditionen
- Gemeinsames Reporting über Firmen und Standorte
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 Reporting-Nutzen schnell liefern
Der Preis hängt am Scope: Use Cases, Datenquellen und gewünschte Tiefe.
- KPI-Definition und Dashboard-Prototyping
- Datenanbindung einer Hauptquelle
- Power-BI-Dashboard produktiv
- Übergabe inkl. Kurz-Doku
- 2–4 Reporting-Use-Cases
- Datenmodell mit Kern-KPIs
- Dashboards für Management & Fachbereich
- Enablement für Betrieb und Ausbau
- Fabric-Datenplattform inkl. Pipelines
- Mehrere Quellen und Gesellschaften
- Reporting-Suite mit Rollen & Standards
- Governance-Setup und Skalierungsplan
Hol dir eine klare Route für dein Agrar-Reporting
- Use Cases, KPIs und Datenquellen sortieren
- Aufwand und Scope realistisch einschätzen
- Nächste Schritte im Microsoft-Stack festlegen
Häufige Fragen
Welche KPIs sind typisch für Reporting in der Agrarbranche?
Häufig starten wir mit Absatz, Umsatz, Auftragsbestand und Rohertrag – plus QS-KPIs wie Reklamationen, Verlustmengen und Fehlerquoten. In Finance sind Offene Posten, überfällige Posten, Kontostände und Betriebsergebnis typische Bausteine.
Können wir tägliche Aktualisierung im Reporting bekommen?
Ja, wenn die Quellsysteme es hergeben. Wir planen Ladezyklen und Datenpipelines so, dass eure Vertriebskennzahlen täglich aktualisiert werden können – ohne manuelles Nachziehen.
Wir haben viele Excel-Listen für QS – geht das trotzdem sinnvoll?
Ja. Wir nutzen Excel häufig als Startpunkt, aber nicht als Dauerlösung. Ziel ist, QS-Daten zu standardisieren, zu zentralisieren und in Power BI sauber auszuwerten. Wenn ihr Wachstum plant, ist Microsoft Fabric oft der nächste logische Schritt.
Müssen wir eine komplexe Rechteverwaltung aufbauen?
Nicht zwingend. Wenn bei euch „alle dürfen alles sehen“ ausreichend ist, ist das ein einfacher Einstieg. Wenn später differenzierte Zugriffe nötig werden, kann man das strukturiert nachziehen.