Über den Autor

Elias Gieswein

Elias Gieswein ist einer unserer Spezialisten für Data-Analytics-Projekte mit Power BI und Fabric.

Er zeigt Geschäftsführern, IT-Leitern und Controlling-Leitern, wie sie endlich Transparenz in Umsatz, Zahlungsmoral, Einkaufskosten und Profitabilität bekommen. Dabei identifiziert er mit unseren Partnern die entscheidenden Use Cases und übergibt diese gezielt an unser Consulting-Team für die Umsetzung. So werden aus Bauchentscheidungen endlich datengetriebene Entscheidungen.

elias.gieswein@datenpioniere.de

KPIs in der Kunststoffbranche: Welche Kennzahlen wirklich steuern

Autor:
Elias Gieswein

15.05.2026

Lesezeit: 5 Min.

Mit den richtigen KPIs in der Kunststoffbranche steuerst du Produktion, Aufträge und Marge tagesaktuell statt erst nach Monatsabschluss.

Letzte Aktualisierung:

KPIs Großhandel: Die Kennzahlen, die wirklich steuern

Autor:
Elias Gieswein

12.05.2026

Lesezeit: 5 Min.

KPIs im Großhandel geben dir klare Prioritäten für Vertrieb, Einkauf und Marge – ohne Reporting-Nebel.

Letzte Aktualisierung:

Power BI paginierte Berichte: Wann sie passen – und wie du sie baust

Autor:
Elias Gieswein

07.05.2026

Lesezeit: 4 Min.

Power BI paginierte Berichte sind ideal für druckreife PDFs und Listen-Reports – hier kommen Voraussetzungen, Erstellung und Migration.

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Power BI Slicer: So baust du interaktive Filter, die Nutzer wirklich verwenden

Autor:
Elias Gieswein

07.05.2026

Lesezeit: 4 Min.

Ein Power BI Slicer macht Berichte interaktiv: Nutzer filtern per Klick und sehen sofort, was sich in allen Visuals ändert.

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KPIs Architekturbranche: Welche Kennzahlen wirklich steuern – und wie du sie umsetzt

Autor:
Elias Gieswein

05.05.2026

Lesezeit: 4 Min.

KPIs in der Architekturbranche geben dir tagesaktuelle Steuerung über Kosten, Leistung, Auslastung und Cash-Flow – ohne Excel-Chaos.

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Microsoft Fabric Eventstream: Echtzeitdaten sauber ingestieren und nutzen

Autor:
Elias Gieswein

04.05.2026

Lesezeit: 3 Min.

Microsoft Fabric Eventstream bringt Echtzeitdaten von Quellen zu Zielen – ohne Datenchaos, aber mit klarer Steuerbarkeit und messbarem Nutzen.

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