SLO Monitoring Dashboard: Ziele, Restbudget und Trends
Wir bauen dir ein SLO Monitoring Dashboard in Power BI, das Messwerte automatisch gegen Zielwerte auswertet und das verbleibende Restbudget an Ausfallminuten pro Dienst sichtbar macht.
- Zielwert vs. Ist je Dienst
- Restbudget an Ausfallminuten live
- Antwortzeit und SLO-Compliance täglich
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Wenn SLOs nur im Monatsreport existieren, steuerst du im Blindflug
Dein Monitoring liefert Messwerte je Dienst. Aber die Auswertung gegen Zielwerte passiert von Hand, in Excel, und am Ende wird im Monatsbericht vieles nur „summiert“.
Das Problem: Niemand sieht tagesaktuell, wie viel zulässige Ausfallzeit im Monat noch übrig ist. Änderungen laufen weiter, obwohl das Risiko längst steigt.
Was ein gutes SLO-Dashboard für euch klärt
Damit Entwicklung, Betrieb und Management an einem Strang ziehen, brauchst du klare SLO-Sichten: Ziel, Ist, Trend und Konsequenz.
Verfügbarkeit verständlich statt „nur Minuten“
Kurz-Ausfälle zählen im Monitoring oft korrekt, im Bericht gehen sie aber als Summe unter. Ein Dashboard zeigt Verfügbarkeit je Dienst und Monat inklusive verbrauchter vs. zulässiger Ausfallminuten.
Restbudget statt Bauchgefühl
Ohne Restbudget pro Monat weiß niemand, wann ihr Änderungen drosseln oder einfrieren solltet. Ein SLO Monitoring Dashboard macht sichtbar, was noch „drin“ ist – pro Dienst, Umgebung und Zeitraum.
Antwortzeit und Datenfrische als echte Steuergrößen
Neben Up/Down zählt auch User Experience: Antwortzeit der Shopseiten, Anteil Anfragen im Zielwert und Datenfrische (z. B. Händlerdaten) werden als täglicher Monatsstand gemessen und verglichen.
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 SLO Monitoring Dashboard?
Für Plattformteams, die eine Shop- und Bestellplattform betreiben und Entscheidungen über Releases, Änderungen und Stabilität nicht mehr aus Excel ableiten wollen.
Besonders sinnvoll, wenn Monitoring, Ticketsystem und Bereitschaftsdaten existieren, aber Zielwerte, Schwellen und „verbleibende Ausfallzeit“ nicht transparent verknüpft sind.
Was steckt im Paket?
Klar abgegrenzter Use Case, saubere Datenlogik, nutzbares Dashboard.
SLO-Modell & KPI-Definition
Wir definieren gemeinsam Zielwerte, Schwellen und Auswertelogik: Verfügbarkeit, zulässige Ausfallzeit, Restbudget, Antwortzeit, Anteil Anfragen im Zielwert, Störungen je Dienst und Datenfrische.
Datenanbindung & Aufbereitung
Wir bringen Messwerte aus eurem Monitoring zusammen mit Kontextdaten (Dienst, Umgebung, Händlergruppe, Zeitgranularität Minute/Tag/Monat) in eine belastbare Datenstruktur.
Power BI Dashboard
Dashboards für Plattformteam und Leitung: Ziel vs. Ist, Restbudget pro Monat, Trends, Vergleich Dienst gegen Dienst, Vormonat und Vorjahr – inklusive klarer Ampel-Logik.
Übergabe, Betrieb & Weiterentwicklung
Wir übergeben das Setup verständlich, schulen eure Key User und legen fest, wie neue Dienste, neue SLOs und zusätzliche Dimensionen sauber ergänzt werden.
Willst du sehen, wie euer Restbudget täglich aussieht?
- Use Case in 30 Minuten schärfen
- Datenquellen und Zielwerte klären
- Nächste Schritte als Route festlegen
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis: SLOs von manuell zu steuerbar.
E-Commerce-Plattform: Restbudget pro Dienst als Release-Leitplanke
Ausgangslage
- Monitoring liefert Messwerte, Zielprüfung erfolgt manuell
- Verfügbarkeit wird im Monatsbericht nur summiert
- Kein Überblick über verbleibende Ausfallminuten
- Antwortzeit-SLO existiert, wird aber nicht konsistent berichtet
Ergebnis
- Power BI SLO-Dashboard mit Ziel vs. Ist je Dienst
- Restbudget an Ausfallminuten täglich als Monatsstand
- Antwortzeit und Anteil im Zielwert pro Dienst sichtbar
- Vergleich Vormonat und Dienst-gegen-Dienst für Priorisierung
Marktplatz-Betrieb: Datenfrische als SLO und Management-View
Ausgangslage
- Störungen werden im Ticketsystem erfasst, ohne SLO-Bezug
- Bereitschaft und Incident-Last nicht mit Diensten verknüpft
- Datenfrische von Händlerdaten wird nicht gemessen
- Wöchentliche Entscheidungen ohne einheitliche KPI-Sicht
Ergebnis
- SLO-Views für Betrieb, Entwicklung und Geschäftsführung
- Datenfrische als KPI mit Schwellen und Trend je Händlergruppe
- Störungen je Dienst inkl. Zeitbezug für Wochenvergleiche
- Governance für KPI-Definitionen und Datenherkunft dokumentiert
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Vier Etappen – von Messwerten zu Entscheidungen.
Erstgespräch
Wir klären eure Dienste, SLOs und Zielwerte: Verfügbarkeit, Antwortzeit, zulässige Ausfallzeit, Datenfrische. Danach schneiden wir den Use Case so, dass er klar lieferbar ist.
Setup
Wir verbinden Monitoring-, Ticket- und ggf. Betriebsdaten, bauen das Datenmodell und definieren die Berechnungslogik (Minute/Tag/Monat) sauber und nachvollziehbar.
Training
Wir liefern das Power BI Dashboard aus, testen es mit echten Fragestellungen und befähigen euch: Filterlogik, Interpretationsregeln und „Was tun bei Rot?“.
Skalierung
Wir erweitern auf weitere Dienste, Umgebungen und SLOs, stabilisieren das Datenmanagement (z. B. in Fabric) und etablieren eine klare Routine für Monats- und Wochensteuerung.
So verändert sich eure Steuerung im Betrieb
Du gehst vom Reporting im Rückspiegel zu einer täglichen Entscheidungsgrundlage für Änderungen und Stabilität.
- SLO-Checks werden manuell in Excel gerechnet
- Ausfälle sind sichtbar, aber nicht als Restbudget
- Antwortzeit wird uneinheitlich interpretiert
- Management bekommt nur Monats-Summen
- Diskussionen ohne gemeinsame Datenbasis
- Ziel vs. Ist je Dienst auf einen Blick
- Restbudget an Ausfallminuten je Monat tagesaktuell
- Antwortzeit-SLO und Anteil im Zielwert klar
- Wöchentliche und monatliche Views für Führung
- Einheitliche Begriffe: SLO, Schwelle, Datenfrische
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: vom ersten SLO-View bis zur Plattform-Steuerung
Der Preis hängt am klar abgegrenzten Umfang: Dienste, Datenquellen, Granularität und Rollen-Sichten.
- 1–2 Dienste, 1 SLO-Logik
- Power BI Dashboard Basis
- Ziel vs. Ist und Trend
- Übergabe inkl. Kurz-Enablement
- Mehrere Dienste und Umgebungen
- Restbudget an Ausfallminuten
- Antwortzeit inkl. Anteil im Ziel
- Leitungs-View wöchentlich/monatlich
- Fabric-Datenplattform für Monitoringdaten
- Erweiterung um Datenfrische-SLOs
- Governance und KPI-Katalog-Struktur
- Betriebsmodell für Weiterentwicklung
Willst du sehen, wie euer Restbudget täglich aussieht?
- Use Case in 30 Minuten schärfen
- Datenquellen und Zielwerte klären
- Nächste Schritte als Route festlegen