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Simon·Huck

Daten & BI

Die Zahlen, mit denen Sie wirklich steuern können

Umsätze aus der E-Commerce-Plattform, Kosten aus der Buchhaltung, Werbedaten aus drei Kanälen – und am Monatsende klebt jemand alles in Excel zusammen. Ich baue Ihnen eine zentrale Datenbasis und Dashboards, die täglich aktuell sind – z. B. mit Microsoft Fabric und Power BI, sauber definierten KPIs und dokumentiertem Datenmodell. Und wenn die Basis stimmt: Auswertungen per Frage in normaler Sprache – KI-gestützt und nachprüfbar.

30 Minuten kennenlernen
Illustration: aus einem Stapel unübersichtlicher Tabellen wird ein aufgeräumtes Dashboard mit Kennzahlen und Trendkurve

Typische Situationen

  • Die Geschäftsführung sieht Umsatz, aber nicht Marge, Lagerreichweite oder Deckungsbeitrag je Kanal.
  • Reports kosten jeden Monat Stunden und sind trotzdem widersprüchlich.
  • Daten liegen in ERP, E-Commerce-Plattform, Ads-Konten und Excel – ohne Verbindung.
  • Sie wollen eine Zahl, auf die sich alle beziehen – und ein System, das Ihr Team auch nach dem Projekt selbst pflegen kann.

Was Sie bekommen

  • KPI-Workshop mit der Geschäftsführung: Welche 10 Zahlen zählen wirklich?
  • Datenpipelines aus ERP, E-Commerce-Plattform, Ads und Legacy-Systemen.
  • Datawarehouse in Microsoft Fabric.
  • Dashboards in Power BI.
  • Definition und Dokumentation jeder Kennzahl.
  • Auf Wunsch: KI-Zugang zu Ihren Daten – Auswertungen per Frage statt per Report.
  • Schulung Ihres Teams.

So läuft ein Datenprojekt ab

In vier Stufen – Bestandsaufnahme, Zielbild, Umsetzung, Übergabe. Nach jeder Stufe entscheiden Sie neu. Zum Vorgehen im Detail

KI-Auswertungen: fragen statt Berichte anfordern

„Warum war die Marge im Juli schlechter als im Juni?" – solche Fragen landen im Controlling und brauchen zwei Tage. Auf einem sauber modellierten Fabric-Warehouse beantwortet ein KI-Assistent sie in Sekunden. Ich binde Claude, Microsoft Copilot oder ein Modell Ihrer Wahl an Ihr Warehouse an – lesend und auf freigegebene Tabellen begrenzt.

  • Frage in normaler Sprache, Antwort mit Zahl und der Abfrage dahinter – jede Zahl bleibt nachprüfbar.
  • Der Assistent rechnet nicht selbst, er fragt Ihr Warehouse ab. Grundlage sind dieselben dokumentierten Kennzahlen wie in Ihren Dashboards – eine Definition von „Deckungsbeitrag", nicht zwei.
  • Lesender Zugriff auf freigegebene Tabellen, protokolliert. Keine Schreibrechte, keine offenen Datenbank-Zugänge.
  • Sie entscheiden, wo das Modell läuft: bei einem KI-Anbieter mit Auftragsverarbeitungsvertrag oder vollständig in Ihrem eigenen Microsoft-Tenant.
  • Nutzbar aus Microsoft Teams, im Browser oder direkt neben Ihren Power-BI-Berichten.

Voraussetzung ist eine saubere Datenbasis mit definierten Kennzahlen. Eine KI, die auf Excel-Chaos zugreift, rät. Wie ich selbst mit KI arbeite, steht unter KI-Transparenz.

Beispielhafte KPI-Ansicht

Ein Dashboard sagt mehr als zwölf Excel-Tabs

Statt Zahlen aus mehreren Quellen manuell zusammenzukleben, sehen Sie Kennzahlen an einem Ort – klar definiert und tagesaktuell. Die folgende Ansicht zeigt exemplarisch den Aufbau eines Reportings (Beispielwerte).

  • Umsatz
  • Deckungsbeitrag
  • Marge in % (Linie)
Q1 Q2 Q3

Schematische Darstellung mit Beispielwerten.

„…hat mit seinem außergewöhnlichen Fachwissen und seiner Professionalität maßgeblich zum Erfolg unserer gemeinsamen Projekte beigetragen…"
Christina Beriault · Teamleitung Marketing & E-Commerce, Hagen Grote

Referenzen

Datawarehouse & Lagerforecast

Hagen Grote GmbH. Verkaufsdaten zentral aufbereitet, Kunden segmentiert, Lagerreichweite prognostiziert.

Zentrales Power-BI-Reporting

MNSTRY GmbH. Datawarehouse in Microsoft Fabric, Kennzahlen aus allen Quellen an einem Ort.

Häufige Fragen

Wie lange bis zum ersten Dashboard?
Kern-KPI-Board: 2–3 Wochen. Erweiterte Pipelines und Modellierung: 4–6 Wochen. Transparent und iterativ.
Welche Tools nutzen wir?
Microsoft Fabric inklusive Power BI ist mein Werkzeug für die Umsetzung. Setzen Sie auf ein anderes BI-Tool, begleite ich das Projekt als Projektleiter mit klarem Briefing an Ihr Team oder externe Dienstleister. Für individuelle Auswertungen arbeite ich zusätzlich gerne direkt mit Python.
Wie sichern wir Datenqualität?
Definition von KPI-Formeln, Validierungs-Checks, Logging und Abweichungs-Monitoring. „Eine Zahl – eine Bedeutung", dokumentiert.
Verlassen unsere Zahlen das Haus, wenn KI mitliest?
Das entscheiden Sie. Variante A: Der Assistent nutzt einen externen KI-Anbieter – dann werden die Ergebnisse der jeweiligen Abfrage dorthin übertragen. Wir schließen einen Auftragsverarbeitungsvertrag, die großen Anbieter nutzen Geschäftskundendaten nicht zum Training ihrer Modelle, und auf Wunsch wählen wir ein Hosting in einer EU-Region. Variante B: Das Modell läuft innerhalb Ihres eigenen Microsoft-Tenants – dann verlässt kein Datensatz Ihre Umgebung. Welche Tabellen überhaupt freigegeben werden, legen wir in beiden Fällen vorher gemeinsam fest.
Was ist, wenn die KI Zahlen erfindet?
Der Assistent rechnet nicht selbst. Er übersetzt Ihre Frage in eine Abfrage gegen Ihr Warehouse und zeigt diese Abfrage mit an – jede Antwort ist damit nachprüfbar. Zusätzlich arbeiten wir mit freigegebenen Themenbereichen, dokumentierten Kennzahldefinitionen und einem Set aus Testfragen mit bekannten Ergebnissen, das nach jeder Änderung durchläuft.
Wie steht es um DSGVO und Datenschutz?
EU-konforme Dienste, Datenminimierung, Pseudonymisierung wo möglich, Rollen und Rechte sowie Audit-Logs.
Entsteht Abhängigkeit von mir?
Nein. Jede Kennzahl ist definiert und dokumentiert, das Datenmodell ebenso, Übergabe und Schulung gehören dazu. Ich arbeite mit gängigen Microsoft-Werkzeugen, nicht mit eigenen Bausteinen, die nur ich verstehe.

Welche Zahlen fehlen Ihnen – und was kostet der Weg dorthin?

Daten-Check: 490 € Festpreis. Inklusive Einschätzung, wie KI-fähig Ihre Daten heute sind. Der Daten-Check ist der Einstieg in ein mehrstufiges Vorgehen – was danach kommt, steht unter Vorgehen bei Datenprojekten.

Zum Digital-Check

Stand: 09/2026