Power BI eingeführt – warum die Berichte nicht besser sind

Power BI ist seit einem Jahr im Haus. Der Arbeitsbereich zählt sechzig Berichte, drei Bereichsleiter bauen selbst, und die IT hat den Gateway-Refresh sauber eingerichtet. Am Dienstag tagt die Geschäftsleitung, und der Controller bringt einen Excel-Auszug mit, weil der Umsatz im Dashboard um zwei Prozent von der Erfolgsrechnung abweicht und niemand bis zur Sitzung sagen konnte, warum. Der CFO stellt die Frage, die in vielen Häusern nach dem ersten Jahr kommt: Wir haben Power BI eingeführt – warum sind die Berichte nicht besser als vorher?

Power BI ist da, die Wirkung nicht

Die Situation ist häufiger, als die Erfolgsgeschichten der Hersteller vermuten lassen. Cindi Howson hat gemessen, was «Erfolg» bedeutet: Nur 24 % der befragten Unternehmen bezeichnen ihre BI-Lösung als «very successful», und nur 34 % sehen einen erheblichen Einfluss auf das Geschäft. Ihr Befund dazu ist nüchtern: Man kann eine technisch perfekt gebaute BI-Lösung haben, die auf das Geschäft kaum wirkt (Howson 2014, S. 76–79). Die Nutzung passt ins Bild – im Durchschnitt hat nur ein Viertel der Mitarbeitenden Zugang, und in den erfolgreichen Häusern sind es deutlich mehr als in den gescheiterten (Howson 2014, S. 88–89).

Woran merkt man es im eigenen Haus? Am Excel. Solange die Bereichsleiter ihre Auswertung weiter in Excel pflegen, ist Power BI nicht das Berichtswesen, sondern eine zweite Wahrheit daneben. Howson beschreibt genau diese Frustration als typischen Zustand vor dem Wendepunkt: Sitzungen beginnen mit einer Debatte darüber, wie die Zahlen zustande kommen und wessen Zahl stimmt, statt mit einer Diskussion darüber, was sie bedeuten (Howson 2014, S. 111). Sie zählt das zum LOFT-Effekt – Luck, Opportunity, Frustration, Threat – jenen Katalysatoren, die eine mittelmässige BI-Einführung zum Erfolg drehen können, wenn jemand sie nutzt (Howson 2014, Kap. 5).

Was das kostet: sechzig Berichte, die gepflegt und bei jedem Modellwechsel angefasst werden; ein Controlling, das zwei Berichtswelten abstimmt statt eine; eine GL-Sitzung, die einen Drittel ihrer Zeit mit der Frage verbringt, welche Zahl gilt. Und die teuerste Position: eine Geschäftsleitung, die dem Bericht nicht traut und weiter auf Zuruf entscheidet. Die Lizenz ist der kleinste Posten.

Die häufigsten Befunde aus Projekt-Reviews

In unseren Reviews von Power-BI-Umgebungen tauchen immer wieder dieselben Befunde auf. Es sind rund zehn, und sie lassen sich in drei Gruppen ordnen: Zweck, Modell, Abstimmung. Keiner davon steht im Werkzeug.

Zweck. Der erste Befund ist der häufigste: Hinter dem Bericht steht kein Entscheid. Er wurde gebaut, weil die Daten da waren oder jemand ihn wünschte – nicht, weil eine Person an einem bestimmten Tag eine Wahl trifft und dafür diese Zahl braucht. Die Zweckfrage «Was sollen diese Zahlen aussagen? Was wird damit bezweckt?» bleibt bei einem Grossteil der Berichte unbeantwortet. Der zweite Befund folgt daraus: Es wird nie gestrichen. Berichte kommen dazu, keiner geht, und nach einem Jahr sind es sechzig. Der dritte ist die Übersichtsseite mit vierzig Kacheln, die Dashboard, Bericht und Arbeitsliste zugleich sein will und keines davon ist – wir haben das in dieser Reihe unter Brille, Seite, Hammer beschrieben.

Modell. Hier liegen die Befunde, die am teuersten werden. Der Klassiker ist der Nachbau: Die bisherige Excel-Logik wird eins zu eins in Power BI übertragen, Hilfsspalte für Hilfsspalte, bis das Dashboard aussieht wie die alte Tabelle. Caviezel hat in der Fallstudie zu einer BI-Einführung den Satz geschrieben, den wir in jedem Review zitieren: Zum Scheitern verurteilt sind Projekte, welche bestehende Lösungen und Prozesse in einer neuen Technologie abbilden (Keimer/Egle 2020, S. 119). Wer Excel in Power BI nachbaut, bekommt Excel mit Refresh-Button – und verliert den einen Vorteil, den Excel hatte: Jeder wusste, woher die Zahl kam. Daran hängen die nächsten Befunde. Measures ohne Definition: «Umsatz» existiert als DAX-Ausdruck, aber nirgends steht, ob brutto oder netto, mit oder ohne Intercompany, nach Rechnungs- oder Lieferdatum. Jede Berichtsseite ein eigenes Modell: Drei Bereichsleiter haben je eine Datei mit eigener Umsatztabelle gebaut, und die drei Werte weichen voneinander ab, weil jeder einen anderen Filter gesetzt hat. Und Self-Service ohne Wächter: Die Fachbereiche haben Zugriff auf die Daten bekommen und ein Werkzeug, aber niemand hütet das Datenmodell. Der TDWI-Themenzirkel bringt es auf den Punkt: Self-Service ist kein No-Service; den Anwendern nur ein Tool und Datenzugriff zu geben, reicht nicht, weil sie sich ohne externe Impulse auf die bewährten Excel-Lösungen verlassen (TDWI 2022, S. 33). Ein BI-Team, intern oder extern, bleibt nötig – als Dienstleister und als Wächter des Datenmodells (TDWI 2022, S. 43).

Abstimmung. Die dritte Gruppe ist die, die den Excel-Auszug in die Sitzung bringt. Die Abstimmung zur Finanzbuchhaltung fehlt: Kein Bericht weist nach, dass seine Umsatzsumme mit der Erfolgsrechnung übereinstimmt, und deshalb glaubt ihm die Geschäftsleitung nicht. Unsere Regel dazu ist alt und unverändert: Abstimmbarkeit vor Schönheit. Der zweite Befund ist der Refresh am falschen Tag: Das Dataset aktualisiert sich nachts um zwei, aber die Abgrenzungen werden am dritten Arbeitstag gebucht, und der Bericht zeigt am Sitzungstag einen Stand von vor dem Abschluss. Der Report hängt am Abschluss, nicht am Kalender – das gehört in den Abschluss-Fahrplan, nicht in die Refresh-Einstellung. Und schliesslich das fehlende Notationskonzept: Jeder Bericht hat seine eigenen Farben, seine eigene Reihenfolge von Ist, Budget und Vorjahr, seine eigene Vorstellung davon, ob eine Abweichung mit Vorzeichen oder mit Ampel gezeigt wird. Was zwei Seiten Regeln geklärt hätten, kostet in jeder Sitzung Erklärzeit.

Fiktive, aber typische Verteilung: Jeder Bericht ist seinem schwersten Befund zugeordnet. Mehr als ein Drittel scheitert bereits an der Zweckfrage, bevor irgendjemand über Technik spricht. Nur zwei von sechzig Berichten bestehen das Review ohne Befund.

Was ein Projekt-Review in wenigen Tagen tut

Ein Projekt-Review dauert wenige Tage und beginnt am Tisch der Geschäftsleitung, nicht im Werkzeug. Vier Schritte, in dieser Reihenfolge.

Der Prüfstand legt jeden Bericht in die drei Kreise, die Ossola-Haring, Schlageter und Schöning beschreiben: Angebot (was technisch verfügbar ist), Nachfrage (was jemand wünscht) und Bedarf (was für einen Entscheid nötig ist). Nur die Schnittmenge aller drei ist steuerungsrelevant; der Rest sind Zombie-Berichte, Wunschlisten und Lücken (Ossola-Haring et al. 2019, S. 94 f.). Praktisch fragen wir je Bericht: Welcher Entscheid hängt daran, wer trifft ihn, wie oft, und woran merkt diese Person, dass es schiefläuft?

Aus dem Prüfstand entsteht die Streichliste. Sie löst im Review am meisten Widerstand aus und danach am meisten Erleichterung. Berichte ohne Entscheid gehen; Berichte mit Entscheid, aber ohne Owner bekommen einen; doppelte Berichte werden zusammengelegt. Aus sechzig werden in der Regel zwischen fünfzehn und zwanzig.

Der Modellcheck prüft die Berichte, die bleiben, auf ihre Grundlage: Wie viele Datenmodelle gibt es, wie viele davon berechnen dieselbe Kennzahl, welche Measures haben eine Definition, und stimmt die Summe mit der Finanzbuchhaltung überein? Das Ziel ist ein semantisches Modell je Steuerungsbereich, in dem jede Kennzahl genau einmal existiert – mit Beschreibung, Quelle und Abstimmnachweis. Hier hilft es, wenn der Reviewer beides lesen kann, die Erfolgsrechnung und den DAX-Ausdruck. Ein Controller, der IT versteht, findet die Ursache der zwei Prozent Abweichung in einer Stunde; ein Controller und ein Entwickler, die sich gegenseitig übersetzen, brauchen dafür eine Woche.

Der Business Case rechnet zum Schluss vor, was die verbleibenden Berichte kosten und was sie tragen: Pflege- und Abstimmungsaufwand, Sitzungszeit, und dagegen die Entscheide, die damit schneller oder besser fallen. Darauf entscheidet die Geschäftsleitung, ob sie weiter in Power BI investiert – und wo.

Acht Befunde aus Power-BI-Reviews: Symptom, Ursache, Massnahme
Befund	Symptom	Ursache	Massnahme
Kein Entscheid dahinter	Bericht wird geöffnet, aber nichts folgt daraus	Gebaut, weil Daten da waren oder jemand ihn wollte	Zweckfrage stellen; ohne Entscheid streichen oder in den Anhang
Excel-Logik nachgebaut	Dashboard sieht aus wie die alte Tabelle, Hilfsspalten in DAX	Bestehende Lösung in neuer Technologie abgebildet	Vom Entscheid her neu ableiten, nicht vom Blatt her übersetzen
Measures ohne Definition	«Umsatz» in drei Berichten, drei Werte	Kein Kennzahlen-Steckbrief, keine Beschreibung im Modell	Steckbrief je Kennzahl: Definition, Quelle, Kadenz, Owner; Beschreibung im Measure
Eigenes Modell je Bericht	Jede PBIX-Datei bringt ihre eigene Umsatztabelle mit	Self-Service ohne gemeinsames Modell	Ein semantisches Modell je Steuerungsbereich; Berichte hängen daran
Self-Service ohne Wächter	Fachbereiche bauen, niemand prüft	Tool und Zugriff verteilt, Rolle nicht besetzt	Modell-Owner benennen; Review-Gate vor der Veröffentlichung
Abstimmung zur FiBu fehlt	GL glaubt dem Bericht nicht, Excel-Auszug in der Sitzung	Kein Abstimmnachweis zum Abschluss	Abstimmseite je Modell: Summe Bericht = Summe Erfolgsrechnung
Refresh am falschen Tag	Bericht zeigt Stand vor den Abgrenzungen	Refresh nach Kalender, nicht nach Abschluss	Refresh als Schritt im Abschluss-Fahrplan, nach der letzten Buchung
Kein Notationskonzept	Jeder Bericht andere Farben und Reihenfolgen	Regeln nie festgehalten	Zwei Seiten Notationskonzept in Anlehnung an IBCS®; Theme-Datei

Acht der zehn häufigsten Befunde mit Symptom, Ursache und der Massnahme, die im Review festgehalten wird. Keine der Massnahmen ist eine Funktion im Werkzeug.

Die Berichte, die bleiben, werden im Review gegen eine kurze Checkliste geprüft – dieselbe, die wir seit Jahren in Anlehnung an IBCS® verwenden:

Zweckfrage beantwortet: Welcher Entscheid, welche Person, welche Kadenz?
Abweichung statt Wert: Zielwert als Grundlinie, Ist als Abweichung mit Vorzeichen, Schwelle ±5 %
Feste Vergleichslogik: Vorjahr – Ist – Budget, Zeit läuft von links nach rechts
Eine Seite je Einheit, gleicher Aufbau, gleiche Farben, gleiche Reihenfolge
Abstimmnachweis zum Abschluss auf jeder Seite, die Finanzzahlen zeigt

So sieht die Umsatzseite nach dem Review aus: ein Modell, eine Definition, Vorjahr – Ist – Budget in fester Reihenfolge, Abweichung als Balken rechts. Standort B und D liegen unter der ±5 %-Schwelle und werden kommentiert; die übrigen nicht. Die Summe stimmt mit der Erfolgsrechnung überein, und das steht auf der Seite.

Das Werkzeug war nie das Problem

Wer nach einem Jahr Power BI die Berichte nicht besser findet, sucht die Ursache meist im Werkzeug: falsche Lizenz, zu wenig Schulung, der nächste Berater. In den Reviews finden wir sie dort fast nie. Die Berichte sind nicht besser, weil sie am selben Ort beginnen wie vorher – bei den Daten und beim Wunsch – und nicht beim Entscheid. Das Framework «Vom Entscheid zur Kennzahl» dreht die Reihenfolge um: Entscheid → Frage → Kennzahl → Daten → Bericht → Wirkung → Review. Power BI kommt darin an fünfter Stelle vor, und dort ist es ein gutes Werkzeug. An erster Stelle richtet es nichts aus.

Die Einführung war also nicht falsch, nur unvollständig. Was fehlt, ist die Arbeit vor dem Bericht – und die lässt sich nachholen, ohne dass etwas neu installiert wird.

Aus der Praxis

In einem Projekt-Review bei einer technischen Unternehmensgruppe mit fünf Standorten war Power BI seit gut einem Jahr im Einsatz, und die Standortleiter führten ihre Monatszahlen weiter in Excel. Der Grund lag schnell auf dem Tisch: Es gab drei Datenmodelle für dieselbe Umsatzzahl – eines aus dem ERP-Export, eines aus dem Projektsystem, eines aus einer Excel-Liste des Verkaufs – und in der Gruppensitzung standen drei verschiedene Werte nebeneinander, keiner davon abgestimmt mit der Erfolgsrechnung. Ich habe zuerst mit der Gruppenleitung die Entscheide festgehalten, die sie monatlich fällt, und danach jeden der rund fünfzig Berichte gegen diese Liste geprüft; die Streichliste war am zweiten Tag länger als die Bleibliste. Dann haben wir die drei Modelle auf eines zusammengeführt, mit einer einzigen Umsatzdefinition, einer Abstimmseite zur Finanzbuchhaltung und dem Refresh als letztem Schritt im Abschluss-Fahrplan. Der DAX-Fehler, der die Abweichung zum Abschluss verursachte, war ein Datumsfilter auf Lieferdatum statt Rechnungsdatum – gefunden in einer Stunde, weil ich beides lesen konnte. Die Excel-Listen sind nicht verboten worden; sie wurden zwei Monate später einfach nicht mehr geöffnet.

Keimer und Egle beschreiben Digital Controlling als Zusammenspiel von fünf Domänen – Daten, Technologien, Prozesse, Methoden, Kompetenzen – und stellen die Bedingung voran, dass alle fünf einen vergleichbaren Reifegrad aufweisen müssen; Technologie allein, ohne Daten und ohne Kompetenzen, bringt nichts (Keimer/Egle 2020, S. 7). Die Power-BI-Umgebung nach einem Jahr ist meist genau dieses Bild: Die Domäne Technologie ist auf Stufe vier, die Domänen Daten und Methoden auf Stufe eins. Der TDWI-Themenzirkel beantwortet die Frage, was ein gutes Dashboard ausmacht, mit drei Wörtern: dass es genutzt wird (TDWI 2022, S. 7). Das ist auch unser Mass im Review.

Was Sie morgen tun können

Öffnen Sie die Nutzungsstatistik Ihres Power-BI-Arbeitsbereichs und sortieren Sie die Berichte nach Aufrufen der letzten neunzig Tage. Was seltener als monatlich geöffnet wurde, ist der erste Entwurf der Streichliste. Prüfen Sie dann bei den fünf meistgenutzten Berichten, ob die Umsatzsumme mit dem letzten Abschluss übereinstimmt. Weicht sie ab, wissen Sie, weshalb Excel weiterläuft.

Wenn Sie eine Aussensicht möchten: Unser Projekt-Review für bestehende Power-BI-Umgebungen dauert wenige Tage, kostet einen Festpreis und endet mit einer schriftlichen Zweitmeinung – Prüfstand, Streichliste, Modellcheck und Business Case, mit klarer Empfehlung, welche Berichte bleiben, welche gehen und wie viele Modelle Sie wirklich brauchen.

Quellen

Howson, C. (2014): Successful Business Intelligence. Unlock the Value of BI & Big Data. 2. Auflage, McGraw-Hill.
Keimer, I., Egle, U. (Hrsg.) (2020): Die Digitalisierung der Controlling-Funktion. Anwendungsbeispiele aus Theorie und Praxis. Springer Gabler – darin Caviezel: BI-Einführung (Kap. 7).
TDWI e.V. (Hrsg.) (2022): Self-Service Analytics. Best of TDWI Themenzirkel Self-Service & Analytics, E-Book 2022.04. SIGS DATACOM, Troisdorf.
Ossola-Haring, C., Schlageter, A., Schöning, S. (2019): 11 Irrtümer über Kennzahlen. Mit den richtigen Erkenntnissen führen. Springer Gabler.