Kennzahlen mit einer Definition
Umsatz, Churn und Marge bedeuten in jedem Report dasselbe, im Code erzwungen.
Data Analytics
Business Intelligence
Verbindliche Kennzahlen, Self-Service-Dashboards und ein Reporting, dem Ihre Teams genug vertrauen, um den Excel-Export einzustellen.
Was wir tun
Business Intelligence scheitert, wenn jede Abteilung ihre eigene Version des Umsatzes berechnet. Wir reparieren zuerst die Definitionen: ein verbindlicher Semantic Layer, in dem jede Kennzahl einen Owner, eine Formel und einen Test hat. Darauf bauen wir die Dashboards, in Looker, Power BI oder Metabase. Das Ergebnis ist ein Reporting, auf das sich das ganze Unternehmen stützen kann.
Wir beginnen bei den Entscheidungen, nicht bei den Daten: Welche Fragen stellt die Führung wöchentlich, über welche Zahlen wird gestritten. Das erste verbindliche Dashboard steht nach wenigen Wochen auf Live-Daten aus dem Warehouse, und jede weitere Iteration löst eine weitere Tabelle ab. Parallel validieren wir jede Zahl gegen die alten Reports, gemeinsam mit den Verantwortlichen.
Die Veränderung ist ebenso kulturell wie technisch: Meetings beginnen mit demselben Dashboard statt mit konkurrierenden Exporten. Analysten hören auf, Zahlen abzugleichen, und erklären stattdessen, warum sie sich bewegt haben, und neue Fragen beantworten Teams selbst statt per Ticket. Wir messen die Adoption, wöchentlich aktive Nutzer pro Dashboard, als Erfolgsmetrik des Projekts.
Warum es sich lohnt
Self-Service, das trägt
Teams beantworten ihre Fragen auf kuratierten Datenmodellen, ohne SQL und ohne Tickets.
Dashboards, die geöffnet werden
Ansichten entlang von Entscheidungen gestaltet, genutzt am Montagmorgen, nicht nur in der Demo.
Vertrauen mit Beleg
Jede Zahl lässt sich über Lineage bis zur Quelle zurückverfolgen, Streit endet mit Evidenz.
Weniger Routinearbeit für Analysten
Wiederkehrende Reports laufen automatisch, Analysten arbeiten an Fragen, die sie wirklich brauchen.
Data Analytics
Wie wir arbeiten
01
Kennzahlen-Workshop
Wir katalogisieren die Zahlen, die das Geschäft steuern, finden abweichende Definitionen und vereinbaren Owner und Formeln.
02
Semantic Layer
Definitionen werden in dbt und im Modell Ihres BI-Tools verankert, getestet und versioniert wie jeder andere Code.
03
Dashboard-Delivery
Dashboards erscheinen in Prioritätsreihenfolge, jedes gegen die alten Zahlen validiert, gemeinsam mit den Nutzern.
04
Adoption und Self-Service
Schulungen, Sprechstunden und kuratierte Datensätze, bis Self-Service der Normalfall ist und der Export die Ausnahme.
Ergebnisse
Kennzahlenkatalog mit Ownern
Semantic Layer in dbt und BI verankert
Self-Service-Dashboards für priorisierte Bereiche
Validierung gegen bestehende Reports
Schulungen und Adoptions-Playbook
Antworten auf Ihre Fragen
Welches BI-Tool empfehlen Sie?
Das, mit dem Ihr Team wirklich arbeitet. Looker für einen starken Semantic Layer, Power BI in Microsoft-Umgebungen, Metabase, wenn Tempo und Kosten zählen. Wir arbeiten in allen dreien und raten von einem Wechsel ab, wenn Ihres bereits passt.
Unsere Reports widersprechen sich. Wo fangen Sie an?
Bei den zwei, drei Kennzahlen, über die am meisten gestritten wird. Wir verfolgen jeden widersprüchlichen Report bis zur Quelle, vereinbaren eine Definition mit den Verantwortlichen und verankern sie im Semantic Layer, damit der Streit endet.
Dürfen wir weiter Excel verwenden?
Ja, als Konsument. Analysten können verbindliche Daten für Ad-hoc-Arbeit in Tabellen ziehen. Was endet, ist Excel als führende Quelle für Unternehmenszahlen.
Beenden Sie den Streit um Tabellen
Zeigen Sie uns die zwei Reports, die nie übereinstimmen, und wir zeigen Ihnen den Weg zu einer Zahl.
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