Ticketsystem Auswertung Dashboard: Überblick, Engpässe, Lösungszeiten
Wir bauen ein Power BI Dashboard, das Ticket-Verlauf, offene Tickets nach Alter und Queue-Wechsel so auswertet, dass IT-Leitung, Teams und Filialen dieselbe Wahrheit sehen.
- Offene Tickets nach Alter und Queue
- Verweildauer je Status und Station
- Filialen, Kategorien, Prioritäten vergleichbar
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Wenn nur der Ist-Status sichtbar ist, bleiben Engpässe unsichtbar
Standardlisten aus dem Ticketsystem zeigen dir je Queue und Zeitraum Zahlen, aber nicht den Weg des Tickets: frühere Status, Queue-Wechsel und Verweildauer verschwinden.
Am Ende baut jemand wöchentlich eine Excel-Übersicht aus mehreren Listen zusammen – und Management, Teamleitungen und Filialleitungen diskutieren trotzdem über unterschiedliche Sichten.
Was ein gutes Ticketsystem-Dashboard leisten muss
Damit du nicht nur zählst, sondern steuerst: mit Verlauf, klaren Dimensionen und getrennten Sichten.
Vom Stichtag zur Prozesssicht
Du brauchst ein Ereignisprotokoll (Statuswechsel, Queue-Wechsel), damit Verweildauer und Durchlaufzeit je Station auswertbar werden.
Einheitliche Kategorien statt Freitext
Wenn Kategorien sauber harmonisiert sind, kannst du Filiale gegen Filiale vergleichen und Ursachen wirklich clustern.
Rollen-Sichten ohne Excel-Chaos
Management, Teamleitungen und Filialleitungen brauchen unterschiedliche Detailtiefe – aber dieselben KPIs und dieselbe Datenbasis.
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 Ticketsystem Auswertung Dashboard?
Für IT-Organisationen mit mehreren Queues (z.B. Filial-IT, Kassentechnik, Zentrale), die heute mit Standardlisten und einer manuellen Excel-Wochenübersicht arbeiten.
Besonders dann, wenn du offene Tickets nach Alter, Queue-Wechsel und Verweildauer steuern willst – und Filialen/Regionen sauber vergleichen musst.
Was steckt im Paket?
Klar abgegrenzt, damit die Auswertung wirklich nutzbar wird.
Zielbild & KPI-Set
Wir definieren Sichten und Kennzahlen: offene Tickets nach Alter und Queue, Ticketeingang je Woche, Tickets je Filiale und Kategorie, Anteil mit Kassenausfall sowie Vergleich zur Vorwoche.
Datenmodell inkl. Ereignisverlauf
Wir bringen Statuswechsel und Queue-Wechsel als Verlauf in ein sauberes Modell (Zeitachsen für Eingang, Wechsel, Lösung) – Basis für Verweildauer je Status/Queue und Weiterleitungen.
Kategorien harmonisieren
Aus Freitext wird ein steuerbares Kategorienset: Regeln, Zuordnung und Pflegeprozess, damit Auswertungen nach Ursache stabil bleiben.
Power BI Dashboard mit Rollen-Sichten
Eine gemeinsame Plattform, mehrere Sichten: IT-Leitung (Steuerung), Teams (Operativ), Filialleitungen (eigene Filiale wöchentlich) – mit Drilldowns und klaren Filtern.
Lass uns dein Ticketsystem in ein Steuerungs-Cockpit verwandeln
- Use Cases und KPIs gemeinsam schärfen
- Datenquellen und Ereignisverlauf prüfen
- Nächste Schritte als Route festlegen
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis: typische Ausgangslagen, typische Ergebnisse.
Retail-IT: Filialen, Kassentechnik und Zentrale in einer Sicht
Ausgangslage
- Standardlisten je Queue ohne Verlauf
- Wöchentliche Excel-Übersicht manuell erstellt
- Kategorien als Freitext, nicht vergleichbar
- Keine Steuerung von Queue-Wechseln möglich
Ergebnis
- Power BI Dashboard für Management und Teams
- Offene Tickets nach Alter, Queue, Priorität
- Verweildauer je Status und Queue sichtbar
- Filial- und Regionsvergleich über harmonisierte Kategorien
IT-Service: Engpässe durch Weiterleitungen sauber gefunden
Ausgangslage
- Ticket zeigt nur aktuellen Status
- Queue-Wechsel nicht konsistent auswertbar
- Unklare Verantwortlichkeiten je Station
- Reporting nur als Stichtagszahlen verfügbar
Ergebnis
- Ereignisprotokoll für Status- und Queue-Wechsel
- Kennzahlen: Anzahl Queue-Wechsel je Ticket
- Verweildauer je Station als Engpass-Indikator
- Governance für Kategorien und Datenbegriffe etabliert
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Vier Etappen bis zum belastbaren Dashboard – wie eine Route zum Gipfel, nur ohne Umwege.
Erstgespräch
Wir klären Use Cases, Sichten (IT-Leitung, Teamleitungen, Filialen) und KPIs. Danach steht fest, welche Daten aus dem Ticketsystem und den Umsystemen (z.B. Monitoring, Warenwirtschaft) wirklich gebraucht werden.
Setup
Wir bauen das Datenmodell inkl. Ereignisverlauf (Statuswechsel, Queue-Wechsel) und harmonisieren Kategorien. Ergebnis: eine saubere Basis für Verweildauer, Durchlaufzeit und belastbare Vergleiche.
Training
Wir setzen das Power BI Dashboard um, testen gemeinsam an echten Fällen und machen eure Nutzer startklar: Filterlogik, Drilldowns, Definitionen der KPIs und klare Verantwortlichkeiten für Pflege.
Skalierung
Wenn die Basis stimmt, skalieren wir: weitere Dimensionen (Region, Priorität), zusätzliche Auswertungen (Monat, Vorjahr) und stabile Regelwerke für neue Kategorien und Prozesse.
Von Listen-Reporting zu Steuerung in Echtzeit-Nähe
Du siehst nicht nur „wie viele“, sondern auch „wo“ und „warum“ Zeit verloren geht.
- Excel-Wochenbericht aus drei Listen zusammengebaut
- Nur aktueller Ticketstatus sichtbar
- Queue-Wechsel und Historie gehen verloren
- Freitext-Kategorien verhindern saubere Vergleiche
- Jede Rolle nutzt eigene Auswertung
- Gemeinsames Power BI Dashboard für alle Sichten
- Offene Tickets nach Alter, Queue, Priorität
- Ereignisprotokoll für Status- und Queue-Wechsel
- Verweildauer je Status/Queue als Engpass-Signal
- Filial- und Kategorienvergleich auf einheitlicher Logik
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: vom ersten Dashboard bis zur skalierbaren Ticket-Steuerung
Der Umfang hängt davon ab, wie viel Verlauf, Harmonisierung und Rollen-Sichten ihr braucht.
- KPI-Workshop und Scope
- Ein Datenmodell, ein Bericht
- Offene Tickets nach Alter
- Übergabe und nächste Schritte
- Status- und Queue-Wechsel modellieren
- Verweildauer je Status und Queue
- Kategorien harmonisieren und dokumentieren
- Dashboards für Management und Teams
- Mehrere Datenquellen integrieren
- Filial-, Regions- und Zeitvergleiche
- Governance für Begriffe und Pflege
- Betriebskonzept und Weiterentwicklung
Lass uns dein Ticketsystem in ein Steuerungs-Cockpit verwandeln
- Use Cases und KPIs gemeinsam schärfen
- Datenquellen und Ereignisverlauf prüfen
- Nächste Schritte als Route festlegen
Häufige Fragen
Geht das auch, wenn das Ticketsystem nur Standardlisten liefert?
Ja, solange wir an die relevanten Ereignisse kommen. Entscheidend ist, ob Statuswechsel und Queue-Wechsel als Daten verfügbar sind (z.B. als Export, API oder Ereignisprotokoll). Wenn nur der aktuelle Zustand existiert, können wir offene Tickets nach Alter auswerten – Verweildauer je Station bleibt dann begrenzt.
Wie bekommen wir Verweildauer und Durchlaufzeiten je Station hin?
Wir modellieren die Ticket-Historie als Ereignisfolge: Eingang, Statuswechsel, Queue-Wechsel, Lösung. Daraus berechnen wir die Verweildauer je Status und Queue sowie die gesamte Lösungszeit je Kategorie. So siehst du, wo Tickets „liegen bleiben“.
Was machen wir mit Freitext-Kategorien?
Wir führen ein harmonisiertes Kategorienset ein: klare Definitionen, Zuordnungsregeln und eine Pflege-Logik. Das ist der Schritt, der Filialvergleich, Ursachenanalyse und stabile KPIs überhaupt erst möglich macht.
Können Filialleitungen nur ihre eigene Filiale sehen?
Ja. Wir bauen getrennte Sichten im Power BI Dashboard: Filialleitungen bekommen die Sicht ihrer Filiale (typisch wöchentlich), Teamleitungen sehen ihre Queues, und die IT-Leitung bekommt die Gesamtsteuerung inklusive Vergleichen (Queue gegen Queue, Filiale gegen Filiale, Vorwoche).