Reporting in der Banking-Branche, das steuerbar und prüfbar ist
Wir bauen ein Reporting-Setup, das Meldewesen, Controlling und Vertrieb auf gemeinsame Kennzahlen bringt – in Microsoft Power BI und Microsoft Fabric.
- Eine KPI-Definition statt drei Wahrheiten
- Nachvollziehbare Datenherkunft für Audits
- Schneller von Abstimmung zu Entscheidungen
Wenn Reporting zur Abstimmungsmaschine wird
Im Kernbankensystem, im Controlling und im Meldewesen stecken oft drei unterschiedliche Antworten auf dieselbe Frage.
Das kostet Steuerungszeit, macht Diskussionen endlos und wird spätestens bei regulatorischen Anforderungen zum Risiko, wenn Datenherkunft, Historisierung und Zugriffsrechte nicht sauber dokumentiert sind.
Warum Banking-Reporting so oft hängen bleibt
Die Probleme sind selten „Power BI kann das nicht“, sondern fehlende Klarheit zwischen Daten, KPIs und Verantwortlichkeiten.
Kennzahlen sind nicht eindeutig definiert
Deckungsbeitrag je Kunde, Zinsüberschuss oder Cost-Income-Ratio werden je Bereich anders gerechnet. Ergebnis: Abstimmung statt Steuerung.
Datenherkunft ist nicht auditfähig
Zinsszenarien in Excel ohne Versionierung, Annahmen ohne Dokumentation und keine Historisierung: Das ist fachlich gefährlich und regulatorisch angreifbar.
Meldewesen und Steuerung laufen getrennt
Wenn AnaCredit/COREP/FinRep und Vertriebsreporting nicht aus einer Quelle kommen, entstehen Datenlücken, Nacharbeiten und unnötige Compliance-Risiken.
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 Banking-Branche besonders?
Für Banken und Finanzdienstleister, die Steuerung und Meldewesen auf eine gemeinsame Datengrundlage bringen wollen, ohne ein Mammutprojekt zu starten.
Typisch: Du willst Deckungsbeiträge je Kunde zeitnah sehen, Zinsszenarien sauber versionieren und die Vollständigkeit meldepflichtiger Attribute täglich transparent machen.
Was steckt im Paket?
Ein klar abgegrenzter Einstieg, der euch schnell zu belastbaren Steuerungs-Dashboards führt.
Use-Case-Schnitt & KPI-Set
Wir wählen mit dir die wichtigsten Steuerungsfragen und definieren ein gemeinsames KPI-Set (z. B. Zinsüberschuss, Zinsspanne, Provisionsüberschuss, Ausfallquote, Risikovorsorge).
Datenmodell & Governance-Basics
Wir schaffen ein Datenmodell, das Kennzahlen konsistent berechnet, und legen Verantwortlichkeiten, Namenskonventionen und Qualitätschecks fest.
Power-BI-Dashboards für Steuerung
Du bekommst KPI-Dashboards für Controlling/Vertrieb mit Drilldowns (Kunde, Region, Produkt, Risiko) und klarer Definition pro Kennzahl.
Nachvollziehbarkeit & Zugriff
Damit Reporting prüfbar wird, setzen wir nachvollziehbare Datenherkunft, Historisierung und rollenbasierte Zugriffe im Microsoft-Stack auf.
Hol dir Klarheit, bevor ihr den nächsten Report baut
- Use Cases und KPI-Set gemeinsam schärfen
- Architekturpfad für Power BI/Fabric
- Realistischer Plan für Auditfähigkeit
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis, wie Banking-Reporting steuerungsreif wird.
Vertriebssteuerung mit Deckungsbeitrag je Kunde
Ausgangslage
- Deckungsbeitrag je Kunde nur jährlich verfügbar
- Vertriebszahlen und Ergebnisrechnung widersprüchlich
- Keine einheitliche KPI-Definition über Bereiche
- Rollen- und Datenzugriffe nicht sauber geregelt
Ergebnis
- Monatliches KPI-Reporting mit konsistenter Berechnung
- Drilldown bis Kunde/Region/Produkt möglich
- Klare KPI-Definitionen reduzieren Abstimmungsrunden
- Data-Lineage und Zugriffe über Purview/Governance
Auditfähige Zinsszenarien und Meldewesen-Nähe
Ausgangslage
- Zinsszenarien in Excel ohne Versionierung
- Annahmen nicht dokumentiert, keine Historisierung
- Vollständigkeit meldepflichtiger Attribute nicht transparent
- Steuerung und Meldewesen arbeiten mit unterschiedlichen Ständen
Ergebnis
- Versionierte Berechnungen und dokumentierte Annahmen
- Historisierte Datenbasis für Szenariovergleiche
- Tägliche Sicht auf Vollständigkeit kritischer Attribute
- Power-BI-Reporting mit nachvollziehbarer Datenherkunft
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Strukturiert vom Bergfuß bis zur skalierbaren Reporting-Route.
Erstgespräch
Wir klären deine wichtigsten Steuerungsfragen, betroffene Systeme (Kernbank, Controlling, Meldewesen) und definieren den ersten Use-Case-Schnitt samt KPI-Set.
Setup
Wir bauen Datenmodell, Datenpipelines und Governance-Basics im Microsoft-Stack auf, sodass Zahlen konsistent werden und die Datenherkunft nachvollziehbar bleibt.
Training
Wir übergeben Dashboards, erklären KPI-Logiken und befähigen Fachbereiche, sicher zu nutzen und zielgerichtet Feedback zu geben.
Skalierung
Wir erweitern auf weitere KPI-Domänen (z. B. Risiko, Meldewesen-Nähe, ESG) und stabilisieren Betrieb, Rollenmodell und Datenqualität.
Von Reporting-Diskussionen zu Steuerungsfähigkeit
So verändert sich eure Arbeit, wenn Kennzahlen, Datenherkunft und Zugriff sauber geregelt sind.
- Drei Wahrheiten zu ähnlichen Fragen
- Abstimmung frisst Steuerungszeit
- Excel-Szenarien ohne Versionierung
- Unklare Datenherkunft im Audit
- Datenlücken erst vor Stichtagen sichtbar
- Eine KPI-Definition über Bereiche hinweg
- Dashboards statt Endlos-Abstimmungen
- Versionierte, historisierte Szenarien
- Nachvollziehbare Datenherkunft und Zugriffe
- Tägliche Transparenz zu meldepflichtigen Attributen
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 Reporting, das Entscheidungen trägt
Der konkrete Preis hängt von eurem Use-Case-Schnitt und den Quellsystemen ab.
- KPI- und Use-Case-Schnitt
- Quellsystem-Check und Datenmapping
- Prototyp für ein Dashboard
- Nächste Schritte als Roadmap
- Datenmodell für Kern-KPIs
- Pipelines in Microsoft Fabric
- 2–3 Power-BI-Dashboards
- Governance-Basics und Rollen
- Mehrere KPI-Domänen integriert
- Historisierung und Lineage-Setup
- Purview für Katalog & Nachvollziehbarkeit
- Betriebskonzept und Enablement
Hol dir Klarheit, bevor ihr den nächsten Report baut
- Use Cases und KPI-Set gemeinsam schärfen
- Architekturpfad für Power BI/Fabric
- Realistischer Plan für Auditfähigkeit
Häufige Fragen
Wie sorgt ihr dafür, dass Controlling, Vertrieb und Meldewesen dieselben Zahlen sehen?
Wir starten mit einem gemeinsamen KPI-Set und legen pro Kennzahl Definition, Filterlogik und Datenherkunft fest. Dann bauen wir ein Datenmodell, das diese Logik zentral abbildet, statt sie in mehreren Reports zu duplizieren.
Können wir regulatorische Anforderungen an Nachvollziehbarkeit abdecken?
Ja, im Microsoft-Stack können wir Datenherkunft, Historisierung und rollenbasierte Zugriffe so aufsetzen, dass ein Audit nicht vom „Wissen einzelner Personen“ abhängt. Wichtig: Welche Nachweispflichten ihr genau braucht, klären wir im Use-Case-Schnitt.
Was ist mit Excel-Szenarien für Zinsen und Annahmen?
Excel kann für erste Modellierung ok sein, aber ohne Versionierung und Dokumentation wird es schnell kritisch. Wir helfen dir, Annahmen, Versionen und Rechenlogik so zu strukturieren, dass Vergleiche möglich sind und Entscheidungen nachvollziehbar bleiben.
Müsst ihr dafür unser komplettes Data Warehouse neu bauen?
Nein. Oft reicht ein sauberer Einstieg rund um die wichtigsten Steuerungsfragen und die passenden Datenstrecken. Wir arbeiten inkrementell: erst ein klarer Use Case, dann schrittweise Erweiterung, wenn die Basis steht.