Warum viele Reports informativ, aber wirkungslos sind
Die meisten Unternehmen investieren viel Zeit in Dashboards und Reports – oft mit Power BI. Doch was passiert danach? Nichts. Denn zwischen Datenpräsentation und Handlung liegt eine Lücke. In der Deutschschweiz, z. B. bei Kunden in Baden oder Zürich, sehen wir regelmäßig: Ohne Kontext, Ziel und Verbindlichkeit bleibt Analytics eine Nebensache.
Der Unterschied zwischen Information und Relevanz
Ein Report zeigt etwas – eine Entscheidung verlangt eine Richtung. Nur wenn Daten im Kontext der Zielgruppe präsentiert werden, entsteht Relevanz. Dazu gehören:
- ein klarer Bezug zu Zielen oder Kennzahlen
- visuelle Hervorhebung von Abweichungen oder Chancen
- eine narrative Struktur („Was sehen wir? Was tun wir?“)
Ein Power BI Dashboard, das nur Zahlen zeigt, ist kein Entscheidungsinstrument. → Data Analytics & Reporting
Zielgruppen-orientiertes Reporting: eine Pflicht, keine Kür
Ein Fachbereichsleiter braucht andere Informationen als ein Geschäftsführer oder Projektleiter. Ein effektives Reporting berücksichtigt:
- Entscheidungshorizont der Zielgruppe
- Empfehlungskontext (z. B. mit KPIs oder Benchmarks)
- Visualisierung in der richtigen Granularität
Microsoft Fabric oder Azure liefern dafür die technologische Basis – aber der Inhalt macht den Unterschied.
Analytics mit Handlung: Wie aus Analyse Aktion wird
Ein wirksamer Analytics-Ansatz benötigt drei Dinge:
- Indikatoren, die nicht nur beschreiben, sondern bewerten (z. B. Ampellogik, Scores)
- Empfänger, die wissen, was sie tun sollen (z. B. Vertriebsreport mit Zielabweichung)
- Rhythmus, der Entscheidungsmomente fördert (z. B. Reporting vor Teamsitzung)
Technologien wie Databricks oder Fabric können solche Szenarien automatisieren – sofern Use Case und Ziel klar sind. → Digitalisierung & Automatisierung
Beispiel aus der Praxis: Report mit Wirkung statt Reportingroutine
Ein Kunde aus der Region Zürich hatte über 40 Dashboards – aber keine Handlungsklarheit. Gemeinsam reduzierten wir die Reports auf fünf Entscheidungsformate, führten Aktionsindikatoren ein und etablierten einen Report-Owner je Abteilung. Das Ergebnis: Weniger Reports, mehr Entscheidungen.
Fazit: Wirkung entsteht nicht durch mehr Daten – sondern durch mehr Klarheit
Ob Sie mit Power BI, Azure oder Fabric arbeiten – der technische Unterbau ist wichtig, aber nicht entscheidend. Entscheidend ist, dass Reporting auf konkrete Entscheidungen vorbereitet ist. Und das beginnt mit einem klaren Konzept. → BI & AI Strategie
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