Reporting für IT-Dienstleister und Softwareunternehmen
Wir bauen dir ein Power-BI-Reporting, das Tickets, Verträge, Cloud-Kosten und Produktnutzung zu echten Steuerungs-KPIs zusammenzieht.
- Deckungsbeitrag je Vertrag endlich sichtbar
- Cloud-Kosten pro Mandant sauber zuordnen
- SLA-Überwachung statt Eskalationsmodus
Wenn Reporting nur Umsatz zeigt, steuerst du im Blindflug
Bei IT-Dienstleistern und Softwareunternehmen entstehen Marge und Risiken nicht im Vertragstext, sondern im Ticketaufwand, in Cloud-Kosten und in der tatsächlichen Nutzung deines Produkts.
Genau da hakt es oft: Daten sind verteilt, Zuordnungen fehlen (Mandant/Vertrag/Kunde), und Entscheidungen basieren auf Jahresrückblick statt laufender Steuerung.
Diese 3 Baustellen killen dein Reporting am häufigsten
Wenn du sie sauber löst, bekommst du aus Zahlen wieder eine Steuerung.
Pauschalverträge ohne echte Margenlogik
Der Vertragspreis steht fest – aber der Aufwand steckt in Tickets und Zeiten. Wenn Ticketaufwand nicht vollständig gebucht wird, bleibt der Deckungsbeitrag je Vertrag eine Schätzung.
Cloud-Kosten nur als Gesamtblock
Wenn du Cloud-Kosten nicht je Mandant/Kunde zuordnest, ist die Bruttomarge deines Produkts geraten. Preismodelle entstehen dann ohne saubere Kostenbasis.
SLA-Auswertung erst im Krisenfall
Wenn Reaktions- und Lösungszeiten nicht laufend überwacht werden, merkst du Probleme zu spät: Vertragsstrafen, Eskalationen und Abwanderung, bevor dein Reporting Alarm schlägt.
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 ein Reporting-Setup wirklich?
Für IT-Dienstleister, MSPs und Softwareunternehmen, die wiederkehrende Erlöse skalieren wollen – und dafür Margen, Aufwand und Qualität pro Kunde im Griff haben müssen.
Besonders dann, wenn du mehrere Datenquellen zusammenbringen musst (Ticketing, Zeiterfassung, ERP/CRM, Cloud-Billing, Produkt-Telemetrie) und KPIs wie Deckungsbeitrag je Vertrag, Ticketaufwand, SLA und Churn regelmäßig brauchst.
Was steckt im Paket?
Ein klarer Einstieg, der eure wichtigsten Steuerungsfragen beantwortet – ohne Reporting-Zoo.
KPI-Design für Service & Produkt
Wir definieren mit dir ein KPI-Set, das wirklich steuert: Deckungsbeitrag je Vertrag/Mandant, Aufwand je Ticket, SLA gegen Zusage, Anteil wiederkehrender Erlöse, Erlösmix (Projekt/Handel/Recurring) und Produktnutzung.
Datenmodell mit sauberen Zuordnungen
Wir bauen ein Modell, das die harten Fragen aushält: Mandant/Kunde/Vertrag als Schlüssel, Cloud-Kosten je Mandant, Lizenz- und Handelsumsatz mit Margensicht, Ticket- und Zeitenbuchungen durchgängig.
Power BI Dashboards für Steuerung
Du bekommst Dashboards für Geschäftsführung, Finance/Controlling und Service-Owner: Marge, Vertriebspipeline/Auftragsbestand, Ticketvolumen und Kategorien, Erstlösungsquote, Wiederöffnungen, Verfügbarkeit und Durchlaufzeiten.
Governance & Betrieb, damit es bleibt
Namenskonventionen, Rollen/Rechte, Qualitätschecks und ein klarer Prozess für neue KPIs. Optional: Übergabe an dein Team oder laufende Power BI Betreuung.
Willst du sehen, welche 5 KPIs euch wirklich steuern?
- In 30 Minuten Use Cases abgrenzen
- Datenquellen & Mandantenlogik klären
- Nächste Schritte mit Plan festhalten
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis, wie Reporting bei IT-Firmen wirkt.
Managed Services: Marge je Vertrag statt Bauchgefühl
Ausgangslage
- Pauschalverträge, Ergebnis nur jährlich sichtbar
- Ticketaufwand uneinheitlich gebucht, viele Lücken
- SLA-Auswertung erst bei Kundeneskalation
- Erlösmix aus Projekten, Handel, Recurring unklar
Ergebnis
- Deckungsbeitrag je Vertrag und Kunde steuerbar
- Aufwand je betreutem Arbeitsplatz transparent
- SLA-Reaktions- und Lösungszeiten laufend überwacht
- Erlösmix als eigene Steuerungsansicht etabliert
SaaS: Cloud-Kosten je Mandant und echte Bruttomarge
Ausgangslage
- Cloud-Kosten nur als Gesamtblock im Monatsreport
- Bruttomarge je Mandant nicht belastbar ableitbar
- Produktnutzung getrennt von Supportdaten ausgewertet
- Compliance-Anforderungen verlangten Mandantentrennung
Ergebnis
- Cloud-Kosten mandantenscharf zugeordnet
- Bruttomarge nach Cloud-Kosten pro Mandant sichtbar
- Nutzungsdaten mit Supportlast verknüpft
- Revisionsfähige Auswertung über klare Datenlinien
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Strukturiert entlang eurer Route – von Steuerungsfragen bis Betrieb.
Erstgespräch
Wir klären eure Steuerungsfragen: Welche Verträge/Mandanten müssen in die Margensicht? Welche SLA-Kennzahlen sind kritisch? Welche Datenquellen sind gesetzt (Ticketing, Zeiten, Billing, Cloud, Produktnutzung)? Ergebnis: klar abgegrenzte Use Cases.
Setup
Wir setzen Datenmodell und Reporting auf: einheitliche Schlüssel (Mandant/Kunde/Vertrag), Definitionen für Erlösmix und Margenlogik, plus die ersten produktiven Power BI Dashboards für Finance und Service.
Training
Wir machen dein Team handlungsfähig: KPI-Definitionen, Drilldown-Logik, Interpretation der Zahlen und ein Prozess, wie neue KPIs sauber nachgezogen werden – ohne Wildwuchs.
Skalierung
Dann skalieren wir: weitere Bereiche (z. B. Pipeline/Auftragsbestand, Churn nach Kohorten, Produkt-Adoption je Release), Datenqualität und Governance. Optional inkl. laufender Power BI Betreuung.
So verändert sich eure Steuerung mit gutem Reporting
Du gehst vom Rückspiegel-Report zur laufenden Sicht auf Marge, Aufwand und SLA.
- Marge nur jährlich oder grob geschätzt
- Cloud-Kosten ohne Mandantenbezug
- SLA-Kennzahlen erst bei Eskalation
- Umsatzbild verzerrt durch Handelsumsatz
- Produktnutzung getrennt von Supportlast
- Deckungsbeitrag je Vertrag/Mandant steuerbar
- Bruttomarge nach Cloud-Kosten je Kunde
- Proaktive Überwachung von Reaktions- und Lösungszeiten
- Erlösmix als klare Steuerungsgröße
- Feature-Nutzung vs. Supportaufwand verknüpft
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.
Preise, die sich an Nutzen und Klarheit orientieren
Du bekommst einen definierten Einstieg – abgestimmt auf eure wichtigsten Use Cases.
- KPI-Zielbild für Service & Produkt
- Datenquellen-Mapping inkl. Lückenliste
- Empfohlene Mandanten-/Vertragslogik
- Roadmap für Power BI Setup
- Datenmodell für Mandant/Kunde/Vertrag
- Power BI Dashboard für Marge & Aufwand
- SLA-Reporting inkl. Drilldowns
- Enablement für Betrieb & Weiterentwicklung
- Microsoft Fabric Setup für Datenpipelines
- Mehrere Domänen: Finance, Service, Produkt
- Governance inkl. Rollen, Prozesse, Standards
- Erweiterung um Compliance-/Audit-Anforderungen
Willst du sehen, welche 5 KPIs euch wirklich steuern?
- In 30 Minuten Use Cases abgrenzen
- Datenquellen & Mandantenlogik klären
- Nächste Schritte mit Plan festhalten
Häufige Fragen
Welche KPIs sind für IT-Dienstleister und Softwareunternehmen typisch?
Typisch sind KPIs wie Deckungsbeitrag je Vertrag und Mandant, Aufwand je betreutem Arbeitsplatz, Ticketvolumen je Kunde/Kategorie, Erstlösungsquote, Reaktions- und Lösungszeit gegen SLA, Wiederkehrender Jahresumsatz, Netto-Umsatzbindung, Bruttomarge nach Cloud-Kosten je Mandant sowie Erlösmix inkl. Marge im Lizenz- und Hardwarehandel.
Wir haben Pauschalverträge – wie macht ihr Marge trotzdem sauber sichtbar?
Wir bauen die Logik so, dass Aufwand (Tickets/Zeiten) und Kosten (z. B. Cloud) eindeutig einem Vertrag und Mandanten zugeordnet werden. Wo Buchungen fehlen, machen wir das transparent (Qualitätskennzahlen) und schaffen Prozesse, damit künftig weniger „im Nebel“ bleibt.
Was passiert, wenn Cloud-Kosten nicht mandantenscharf vorliegen?
Dann starten wir mit einer pragmatischen Zuordnung über vorhandene Signale (z. B. Tags, Ressourcengruppen, Subscription-Struktur, Mandanten-IDs) und machen die Güte der Zuordnung messbar. Ziel ist eine belastbare Bruttomarge je Mandant als Steuerungsbasis, nicht nur ein Gesamtblock.
Geht das nur mit Microsoft-Technologie?
Ja. Wir sind bewusst 100% Microsoft-fokussiert und setzen auf Power BI für Standard-Reporting sowie Microsoft Fabric für Datenplattform, Pipelines und Governance. Dadurch bleibt das Setup wartbar und konsistent im Microsoft-Ökosystem.