Phase 4: Transparenz schaffen

Business Intelligence & KPIs

Unternehmen verfügen zwar über Dashboards, aber es fehlt an einheitlichen KPIs. Dadurch interpretieren Abteilungen Zahlen unterschiedlich und Entscheidungen basieren oft auf inkonsistenten Datenständen. Obwohl die technischen Lösungen bereits existieren, entfalten sie im Alltag noch nicht ihre volle Wirkung, denn Daten sind noch nicht konsequent entscheidungsrelevant.

Das führt zu einem zentralen Problem: fehlendes Vertrauen und damit keine verlässliche Grundlage für fundierte Entscheidungen. In Phase 4 wird genau hier angesetzt: Daten werden vereinheitlicht, klar strukturiert und so aufbereitet, dass sie tatsächlich als belastbare Entscheidungsbasis für die Fachbereiche dienen.

Von Daten zu klaren Entscheidungen

Der entscheidende Schritt ist die Übersetzung:

Welche Kennzahlen sind wirklich steuerungsrelevant?
Wie werden sie einheitlich definiert?
Wie werden sie im Alltag genutzt?

So entsteht keine Reporting-Landschaft, sondern eine klare Entscheidungsbasis.

Einheitliche Steuerungslogik etablieren

Der Fokus liegt nicht auf einzelnen Dashboards, sondern auf einem konsistenten System, das Business und Daten verbindet. So stellen wir sicher, dass KPIs unternehmensweit einheitlich verstanden, genutzt und in Entscheidungen überführt werden.

KPIs klar definieren

Kennzahlen werden aus den Unternehmenszielen abgeleitet und einheitlich definiert, als verbindliche Grundlage für Steuerung.

Transparenz schaffen

Daten werden so aufbereitet, dass Zusammenhänge verständlich und für Fachbereiche nutzbar sind.

Nutzung standardisieren

Reports und Dashboards folgen klaren Strukturen, damit Zahlen überall gleich interpretiert werden.

Entscheidungen verankern

KPIs werden in operative Prozesse integriert und aktiv zur Steuerung genutzt.

So entsteht ein unternehmensweites BI-System, das Vertrauen in Daten schafft und Entscheidungen beschleunigt – konsistent, nachvollziehbar und wirksam im Alltag.

Kernkompetenzen

Ein konsistentes, unternehmensweites BI-System, das Vertrauen in Daten schafft. Statt isolierter Reports entsteht ein zentrales System für verlässliche Steuerungslogik. Fokus dieser Phase ist die Übersetzung von Daten in eine klare, einheitliche und nutzbare Entscheidungslogik.

KPI & Metrics Framework

Die zentrale Frage:
Welche Kennzahlen steuern das Unternehmen wirklich?

Einordnung:
Verbindliche Grundlage für alle Auswertungen und Entscheidungen.

  • Definition geschäftsrelevanter KPIs
  • Harmonisierung von KPI-Definitionen
  • Ableitung aus Unternehmenszielen (Strategie / OKRs)
  • Governance für Kennzahlen

Wozu das Ganze:
Damit KPIs nicht unterschiedlich interpretiert werden, sondern als einheitliche Steuerungsgröße dienen.

BI & Reporting Umsetzung

Die zentrale Frage:
Wie werden Daten verständlich und nutzbar dargestellt?

Einordnung:
Sichtbarmachung der in Phase 3 geschaffenen Datenlösungen.

  • Entwicklung zielgruppenspezifischer Dashboards
  • Visualisierung komplexer Zusammenhänge
  • Standardisierung von Reports und Dashboards
  • Konsistente Darstellung von Kennzahlen

Wozu das Ganze:
Damit Fachbereiche Daten intuitiv verstehen und in ihre Arbeit integrieren können.

Self-Service Analytics

Die zentrale Frage:
Wie können Fachbereiche eigenständig mit Daten arbeiten?

Einordnung:
Erweiterung der Nutzung über zentrale Reports hinaus.

  • Aufbau von Self-Service BI Umgebungen
  • Bereitstellung kuratierter Datensätze
  • Definition von Zugriffen und Nutzungskonzepten
  • Best Practices für Analysen und Visualisierung

Wozu das Ganze:
Damit Analysen nicht zum Engpass werden, sondern flexibel im Unternehmen entstehen können.

Geschäftsprozess- & Performance-Steuerung

Die zentrale Frage:
Wie werden Kennzahlen aktiv zur Steuerung genutzt?

Einordnung:
Verbindung von Daten mit operativen Entscheidungen.

  • Integration von KPIs in Geschäftsprozesse
  • Definition von Zielwerten und Benchmarks
  • Schwellenwerte und Steuerungslogiken
  • Ableitung konkreter Maßnahmen

Wozu das Ganze:
Damit KPIs nicht nur sichtbar sind, sondern tatsächliches Handeln auslösen.

Typische Rollen

Übersicht einer präzisen und sachlichen Rollendefinition, wie sie  typischerweise in datengetriebenen Transformationsprojekten eingesetzt werden. Der Fokus liegt auf klar abgegrenzten Verantwortlichkeiten, Scope und der Positionierung.

  • Aufgabe
    Entwicklung von Dashboards und Reports.
  • Scope
    Technische Umsetzung von Visualisierungen.
  • Verantwortung
    Zuverlässige und performante Darstellung von Daten.
  • Aufgabe
    Strukturierung der Datenbasis für Reporting.
  • Scope
    Transformation und Modellierung für BI.
  • Verantwortung
    Konsistente und verständliche Datenmodelle.
  • Aufgabe
    Analyse und Interpretation von Daten.
  • Scope
    Unterstützung bei Fragestellungen der Fachbereiche.
  • Verantwortung
    Ableitung belastbarer Erkenntnisse.
  • Aufgabe
    Definition der BI-Architektur und Reporting-Struktur.
  • Scope
    Aufbau eines konsistenten BI-Systems.
  • Verantwortung
    Skalierbarkeit und Konsistenz der BI-Landschaft.

  • Aufgabe
    Definition und Strukturierung der KPI-Logik.
  • Scope
    Aufbau einer einheitlichen Metrics Layer.
  • Verantwortung
    Konsistenz und Eindeutigkeit von Kennzahlen.

  • Aufgabe
    Konzeption von Self-Service Ansätzen.
  • Scope
    Nutzung von Daten durch Fachbereiche.
  • Verantwortung
    Sinnvolle und kontrollierte Eigenanalysen.

  • Aufgabe
    Beratung bei der Konzeption, Umsetzung und Optimierung von Business-Intelligence-Lösungen zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungen.
  • Scope
    Analyse von Geschäftsanforderungen, Auswahl geeigneter BI-Tools, Datenmodellierung, Reporting und Schulung von Anwendern.
  • Verantwortung
    Die Aufnahme und Übersetzung von Fachanforderungen in BI-Lösungen. Entwicklung und Pflege von Dashboards und Reports. Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz und Unterstützung von Fachbereichen bei der Nutzung von BI-Systemen.
  • Aufgabe
    Beratung bei der Nutzung fortgeschrittener Analysemethoden zur Generierung von Erkenntnissen und Handlungsempfehlungen.
  • Scope
    Datenanalyse, statistische Auswertungen, Einsatz von Predictive Analytics und Optimierung von Geschäftsprozessen.
  • Verantwortung
    Identifikation von Analysepotenzialen, Durchführung explorativer und statistischer Analysen, Entwicklung von Prognosemodellen und Präsentation von Insights und Handlungsempfehlungen.
  • Aufgabe
    Design und Steuerung der Architektur von Daten- und BI-Plattformen.
  • Scope
    Datenintegration, Datenmodellierung, Auswahl von Technologien, Governance und Skalierbarkeit von BI-Systemen.
  • Verantwortung
    Entwicklung von Datenarchitekturen (z. B. Data Warehouse, Data Lake), Definition von Standards und Best Practices,  Sicherstellung von Performance, Sicherheit und Skalierbarkeit und Abstimmung zwischen IT und Fachbereichen.
  • Aufgabe
    Implementierung und Optimierung von Reporting- und Analyse-Lösungen auf Basis von Microsoft Power BI.
  • Scope
    Datenaufbereitung, Datenmodellierung, Dashboard-Design, DAX-Entwicklung und Integration in bestehende Systeme.
  • Verantwortung
    Erstellung interaktiver Reports und Dashboards, Anbindung und Transformation verschiedener Datenquellen und Schulung und Support von Anwendern.
  • Aufgabe
    Entwicklung von datengetriebenen Visualisierungen und Dashboards mit Tableau.
  • Scope
    Datenvisualisierung, Dashboard-Design, Datenanbindung und Performance-Optimierung.
  • Verantwortung
    Erstellung ansprechender und effizienter Dashboards, Verbindung und Aufbereitung von Datenquellen, Optimierung der Ladezeiten und Performance und Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Anforderungsumsetzung.
  • Aufgabe
    Entwicklung und Anwendung von Algorithmen und Modellen zur Analyse großer Datenmengen und zur Generierung von Prognosen.
  • Scope
    Machine Learning, statistische Modellierung, Datenaufbereitung, Experimentdesign und Validierung.
  • Verantwortung
    Entwicklung von Machine-Learning-Modellen, Datenexploration und Feature Engineering, Validierung und Interpretation von Modellen und Kommunikation komplexer Ergebnisse an Stakeholder.

Bereit, den Fachbereichen Datenklarheit zu verschaffen?

Am Ende von Phase 4 entsteht Klarheit in der Steuerung. Daten sind jetzt nicht nur verfügbar und nutzbar. Sie sind verständlich, vergleichbar und steuerungsrelevant.

🗸 Einheitlich definierte und unternehmensweit verstandene KPIs

🗸 Konsistente Dashboards und Reports für alle Fachbereiche

🗸 Eine zentrale Metrics Layer als verbindliche Datenbasis

🗸 Transparente Zusammenhänge statt isolierter Kennzahlen

🗸 Daten als aktive Grundlage für Entscheidungen im Alltag

Enablement & Workshops

Strategie, Technik und Prozesse greifen nun ineinander. In Phase 5 teilen wir weiter Wissen und befähigen deine Teams.

© Copyright Lindner Data Solutions GmbH 2026. Alle Rechte vorbehalten.