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KPI-Dashboards und automatisierte Berichte aufbauen lassen

Ich führe Daten aus Shop, CRM und weiteren Quellen zusammen. Daraus entstehen nachvollziehbare Kennzahlen, aktuelle Dashboards und automatisierte Berichte.

Leistungen

Leistung

Datenquellen & KPI-Logik

Quellen definieren, KPIs vereinheitlichen und Berechnungen nachvollziehbar machen.

Leistung

Automatisierte Reports

Zeitgesteuerte Datenaufbereitung und stabile Reporting-Pipelines.

Leistung

Dashboards & Enablement

Looker Studio/BI-Dashboards, Filter und Zugriffsmodelle für Teams.

KPI-Dashboards statt zusammengesuchter Tabellen

Wenn Berichte regelmäßig aus mehreren Tabellen und Exporten entstehen, kostet ihre Erstellung Zeit und macht Zahlen schwer vergleichbar. Ich unterstütze dich dabei, Datenquellen zusammenzuführen, Kennzahlen eindeutig zu definieren und wiederkehrende Reports zu automatisieren.

Im Mittelpunkt steht die Entscheidung, die ein Bericht erleichtern soll. Ein Vertriebsreport braucht andere Informationen als ein Überblick über Shop-Bestellungen oder operative Fehler. Deshalb werden Fragen, Empfänger und Aktualisierungsrhythmus vor der Visualisierung geklärt.

KPI-Dashboards auf nachvollziehbaren Daten aufbauen

Für jede Kennzahl legen wir Quelle, Berechnung und Zeitraum fest. So wird beispielsweise erkennbar, ob Umsatz brutto oder netto gemeint ist, wie Stornierungen behandelt werden und welchen Stand die Daten haben. Unterschiedliche Definitionen werden sichtbar, bevor sie in einem Dashboard zusammenlaufen.

Als Datenbasis kommen je nach Umfang Google Sheets, SQL-Datenbanken oder BigQuery infrage. Die Darstellung kann etwa in Looker Studio oder einer individuellen Oberfläche erfolgen.

Automatisierte Berichte statt manueller Exporte

  • Relevante Quellen aus Shop, CRM und weiteren Systemen bestimmen
  • Daten über vorhandene APIs oder definierte Exporte übernehmen
  • Formate vereinheitlichen und fehlende oder widersprüchliche Werte prüfen
  • Berichte und Dashboards in einem passenden Rhythmus aktualisieren
  • Fehler bei der Aktualisierung und den Datenstand sichtbar machen

Die Datenübertragung wird über Schnittstellen und Automatisierung umgesetzt. Wiederkehrende Abläufe können auch mit n8n organisiert werden. Welche Ausbaustufe zu deinem Unternehmen passt und welche Fehler Kennzahlen auseinanderlaufen lassen, beschreibt der Ratgeber Reporting automatisieren.

Was brauche ich für dein Reporting-Projekt?

Beschreibe, welche Frage heute nur mit manueller Arbeit beantwortet werden kann und wo die Daten liegen. Ein anonymisierter Beispielbericht hilft dabei, Kennzahlen und gewünschte Darstellung zu verstehen. Zugriffsrechte, Datenqualität und Aktualität bestimmen anschließend den sinnvollen Umfang.

Ein automatisierter Report verbessert nicht von selbst die Ausgangsdaten. Deshalb werden Prüfregeln und Verantwortlichkeiten Teil der Umsetzung. Über die Reporting-Projektanfrage können wir den ersten Bericht oder das erste Dashboard eingrenzen.

Ein Dashboard erstellen ist dabei der letzte Schritt, nicht der erste. Zuerst werden die Kennzahlen definiert und die Datenquellen zusammengeführt, sonst zeigt der Bericht Zahlen, die niemand erklären kann.

FAQ

Häufige Fragen zu Reporting und Dashboards

Daten und Werkzeuge

Üblich sind Shopsysteme, Warenwirtschaft und ERP, CRM, Buchhaltung, Werbekonten, Web-Analyse und bestehende Tabellen. Voraussetzung ist ein Zugang über API, Export oder Datenbank. Vor dem Aufbau kläre ich, welche Quelle für welche Kennzahl führend ist, damit Zahlen aus verschiedenen Systemen nicht gegeneinander laufen.

Nicht zwingend. Für wenige Quellen und überschaubare Datenmengen reicht oft eine saubere Datenbank oder eine automatisierte Tabelle. Ein Warehouse wie BigQuery lohnt sich, sobald mehrere Systeme historisiert werden sollen, Auswertungen über längere Zeiträume laufen oder mehrere Auswertungswerkzeuge auf dieselbe Basis zugreifen.

Je nach Zielgruppe kommen Looker Studio, Google Sheets oder ein eigenes Dashboard im bestehenden Portal in Frage. Für Teams, die Zahlen weiterverarbeiten, ist eine automatisch befüllte Tabelle oft praktischer als ein Dashboard. Wichtiger als das Werkzeug sind definierte Kennzahlen und ein nachvollziehbarer Rechenweg.

Betrieb

Das hängt von der Quelle ab. Shop- und Bestelldaten lassen sich meist stündlich oder täglich aktualisieren, Werbedaten liefern je nach Plattform mit Verzögerung. Jeder Bericht zeigt deshalb den Stand der letzten Aktualisierung, damit klar ist, worauf eine Entscheidung beruht.

Definitionen werden dokumentiert und zentral gepflegt, nicht in jedem Bericht einzeln. Ändert sich eine Definition, wird sie an einer Stelle angepasst und wirkt auf alle Auswertungen. Historische Werte bleiben erhalten, damit Vergleiche über die Zeit nachvollziehbar bleiben.

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Technologien

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Google BigQuery

Serverloses Data Warehouse für Analysen, Automatisierung und Commerce-Reporting.

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SQL

Saubere Datenmodellierung und effiziente Abfragen.

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Technologie

PostgreSQL

Leistungsfähige Open-Source Datenbank mit starken Features.

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n8n

Ich entwickle n8n-Workflows für wiederkehrende Datenflüsse zwischen CRM, Shop und weiteren Systemen – mit nachvollziehbaren Abläufen und gezielter Fehlerbehandlung.

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