Business Intelligence Beratung für den Mittelstand
Business Intelligence Beratung für verlässliche Entscheidungen
Ich unterstütze Unternehmen dabei, manuelles Reporting, widersprüchliche Kennzahlen und verteilte Vorsysteme in eine belastbare BI-Lösung zu überführen – von der fachlichen Steuerungslogik bis zur technischen Umsetzung.
- Persönliche Beratung und Umsetzung durch Axel Schweizer
- Remote im DACH-Raum und projektbezogen vor Ort
Seit 2018
selbstständiger BI-Berater
70+
Standorte in einer Datenbasis
M.A. HSG
Rechnungswesen & Finanzen
Jedox
Certified Trainer
Wann externe BI-Beratung hilft
Wenn Reporting mehr Arbeit als Erkenntnis erzeugt
Die meisten BI-Projekte scheitern nicht an fehlenden Diagrammen. Sie scheitern an unklaren Definitionen, nicht verbundenen Quellen und einer Lösung, die fachlich oder technisch nicht in den Alltag passt.
01 · REPORTING
Monatsabschluss im Excel-Marathon
Berichte werden kopiert, abgeglichen und kommentiert, bevor überhaupt analysiert werden kann.
02 · KPIs
Mehrere Wahrheiten im Unternehmen
Controlling, Vertrieb und Geschäftsführung berechnen dieselbe Kennzahl unterschiedlich.
03 · DATEN
Vorsysteme bleiben Datensilos
ERP, Finanzdaten, Personal- und Leistungsdaten ergeben noch keine gemeinsame Steuerungssicht.
04 · NUTZUNG
Dashboards ohne Entscheidung
Die Visualisierung ist technisch vorhanden, beantwortet aber keine priorisierte Managementfrage.
Das Ziel: Eine gemeinsame Daten- und Kennzahlenbasis, die schneller aktualisiert wird, Abweichungen erklärt und konkrete Entscheidungen unterstützt.
Eine gemeinsame Sicht für
GeschäftsführungFinance & ControllingIT & DataFachbereiche
Leistungen
Vier klare Leistungen – mit nutzbaren Ergebnissen
Je nach Ausgangslage übernehme ich einen klar abgegrenzten Analyseauftrag, entwickle einen Prototyp oder begleite die Umsetzung bis zur dokumentierten Übergabe in den Betrieb.
01
BI-Check & Reporting-Audit
Bestehende Berichte, Excel-Dateien, Datenquellen und manuelle Arbeitsschritte werden strukturiert aufgenommen und nach Geschäftswert priorisiert.
- Reporting- und Quelleninventar
- Schwachstellen und Quick Wins
- priorisierte BI-Roadmap
Ergebnis: Quelleninventar, Risikobild und priorisierte Roadmap
02
KPI- & Steuerungsmodell
Entscheidungsfragen, Kennzahlendefinitionen, Verantwortlichkeiten und Analysepfade werden in einem gemeinsamen fachlichen Modell verbunden.
- KPI-Katalog mit Berechnungslogik
- Plan-, Ist- und Forecast-Sichten
- Management- und Bereichslogik
Ergebnis: abgestimmter KPI-Katalog und belastbare Steuerungslogik
03
Datenmodell, ETL & Integration
Vorsysteme werden über Datenbanken, Dateien oder APIs zusammengeführt, Geschäftslogiken nachvollziehbar modelliert und Qualitätsregeln automatisiert.
- Datenquellen und Schnittstellen
- SQL-, OLAP- und Planungsmodelle
- Monitoring und Dokumentation
Ergebnis: validiertes Datenmodell und kontrollierbare Datenstrecke
04
Dashboards, Planung & Automatisierung
Management-Reporting, operative Analyse und integrierte Planung werden so umgesetzt, dass Nutzer Abweichungen verstehen und Maßnahmen ableiten können.
- Dashboard-Konzept und Prototyp
- Budgetierung und Forecasting
- Self-Service und Schulung
Ergebnis: nutzbarer Prototyp, produktiver Prozess und befähigtes Team
Vom Datenpunkt zur Entscheidung
Eine BI-Lösung ist mehr als ein Dashboard
Der sichtbare Bericht ist nur die letzte Schicht. Damit Zahlen belastbar werden, müssen Quellen, Geschäftslogik, Datenqualität und Verantwortlichkeiten zusammenpassen.
01
Quellen verbinden
Finanzen, ERP, Personal, Leistung und externe Daten kontrolliert zusammenführen.
02
Logik vereinheitlichen
Definitionen, Hierarchien und Qualitätsregeln in einem Datenmodell verankern.
03
Handlung auslösen
Abweichungen, Treiber und Prognosen dort zeigen, wo entschieden wird.
Aus der Projektpraxis
Beratungskompetenz zeigt sich in umgesetzten Systemen
Die anonymisierten Cases stammen aus realen Projekten. Sie zeigen, welche fachlichen und technischen Größenordnungen bereits umgesetzt wurden.
Gruppenweites BI-System für 70+ Standorte
Mehr als zehn Vorsysteme wurden zu einer gemeinsamen Steuerungsbasis für Finanzen, Leistung, Maschinen, Personal, Kundenfeedback und Planung zusammengeführt.
Gruppenweite Personalplanung für acht Teilunternehmen
Eine hierarchische Bottom-up-Planung verbindet acht Teilunternehmen, differenzierte Planungsrechte und personalwirtschaftliche Szenarien in einem gemeinsamen Modell.
Gruppenweites Reporting mit vier Kontenrahmen
Dezentrale Vorsysteme und vier unterschiedliche Kontenrahmen wurden zu einem einheitlichen Group-Controlling-Modell mit Self-Service-Auswertungen zusammengeführt.
Auf dem Smartphone: Projekte seitlich wischen →
EIN REFERENZPROJEKT IM DETAIL
Von verteilten Daten zur gruppenweiten Steuerungsbasis
Der größte Case zeigt exemplarisch, welche fachlichen und technischen Aufgaben ich persönlich von der Modellierung über die Integration bis zur Übergabe verbunden habe.
Case 01 · Von mehr als zehn Vorsystemen zu einer gruppenweiten Steuerungsbasis
10+
Vorsysteme
70+
Standorte
~1.800
Mitarbeitende
30+
integrierte KPIs
Ausgangslage
Finanz-, Leistungs-, Maschinen-, Personal- und Feedbackdaten lagen verteilt vor. Für operative Leistung, Planung und Entwicklung fehlte eine gemeinsame Steuerungssicht.
Umsetzung und Ergebnis
- Bilanz, GuV, Leistung, Maschinen- und Personaldaten in einem Modell verbunden
- tagesaktuelles Leistungsreporting und integrierte Planung
- monatsbasierter Umsatz-Forecast mit LucaNet-Export
- Datenstreckenmonitoring zur laufenden Qualitätssicherung
BRANCHENERFAHRUNG MIT PROJEKTBEZUG
Erprobte Muster in unterschiedlichen Geschäftsmodellen
Gesundheit & Standortnetze
Finanz-, Leistungs-, Personal- und Qualitätsdaten für mehr als 70 Standorte in einer Steuerungsbasis.
Industrie & Energie
Maschinen-, Projekt-, Finanz- und operative Daten über heterogene Vorsysteme hinweg integrieren.
Unternehmensgruppen & Services
Planung, Kontenlogiken, Rechte und Self-Service für mehrere Gesellschaften vereinheitlichen.
Weitere Projekterfahrung: Handel, Verlage und Medien, Digitalagenturen sowie Immobilienentwicklung.
PROJEKT EINORDNEN
Ähnliche Ausgangslage – aber noch kein klarer Einstieg?
Im Erstgespräch klären wir Entscheidungsbedarf, Datenquellen und den kleinsten belastbaren Use Case.
Zusammenarbeit
In fünf Schritten zur produktiven Lösung
Jede Phase erzeugt ein überprüfbares Ergebnis. Dadurch bleiben Scope, Nutzen und technische Entscheidungen für Management, Fachbereich und IT nachvollziehbar.
01
Erstgespräch
Ziel, Dringlichkeit, Systeme und Entscheider klären.
02
Audit
Berichte, Datenwege, Definitionen und Aufwand analysieren.
03
Zielbild
Use Case, KPI-Modell und Architektur priorisieren.
04
Prototyp
Früh mit echten Daten testen und fachlich schärfen.
05
Betrieb
Automatisieren, dokumentieren, schulen und übergeben.
Technologie- & Software-Stack
Anschlussfähig an Ihre bestehende Landschaft
Die Architektur folgt der fachlichen Aufgabe. Ich arbeite toolunabhängig, bringe aber praktische Erfahrung und Zertifizierungen für zentrale BI-, Daten- und Automatisierungstechnologien mit.
Technologiekompetenz nach Einsatzgebiet
Der Stack zeigt nicht nur Produktnamen, sondern wie die Technologien in Reporting, Datenintegration, Automatisierung und Betrieb eingesetzt werden.
Kompetenzfeld
Praktischer Einsatz
Technologien
Einordnung
01Reporting & Planung
Praktischer EinsatzKPI- und Planungsmodelle, Management-Reporting, Self-Service und Enablement
TechnologienJedox, Microsoft BI, Power BI, Excel
EinordnungZertifiziert Jedox Certified Trainer und Projektumsetzung
02Datenmodell & Integration
Praktischer EinsatzETL, Mapping, OLAP-Modelle, Schnittstellen und Datenqualitätsregeln
TechnologienSQL, OLAP, APIs, Microsoft Azure
EinordnungProjektpraxis 10+ Vorsysteme und Azure DP-203
03Automation & Engineering
Praktischer EinsatzLadejobs, Exporte, Schnittstellen, Plausibilisierung und Monitoring
TechnologienPython, Bash, Java/Groovy, Docker/Linux
EinordnungProjektpraxis automatisierte Datenstrecken und LucaNet-Export
04Finance & Vorsysteme
Praktischer EinsatzFinanz-, Controlling-, Projekt- und Personaldaten fachlich einordnen und integrieren
TechnologienSAP R/3, Business ByDesign, LucaNet
EinordnungFachpraxis Group Controlling sowie Rechnungswesen & Finanzen
05Analytics & AI
Praktischer EinsatzAnalyse, Forecasting, Klassifikation und Bewertung sinnvoller Automatisierungs-Use-Cases
TechnologienPython, Data Science, Machine Learning, Prompting/LLM
EinordnungQualifiziert IBM Data Science sowie Machine Learning for Trading (Google Cloud & New York Institute of Finance)
Transparente Einordnung: „Projektpraxis“ bezeichnet im Projektkontext eingesetzte Kompetenzen. „Zertifiziert“ und „Qualifiziert“ kennzeichnen abgeschlossene fachliche Programme. Die konkrete Toolauswahl richtet sich weiterhin nach Ihrer Systemlandschaft.
Entscheidungshilfe
Wo sollte Ihr BI-Vorhaben beginnen?
Nicht jedes Problem verlangt ein neues Tool oder ein großes Datenprojekt. Der sinnvollste Einstieg hängt davon ab, welche Unsicherheit zuerst beseitigt werden muss.
Auf dem Smartphone: Startformate seitlich vergleichen →
01
WENN ZAHLEN NICHT VERTRAUT WIRD
Mit dem Datenfundament beginnen
Quellen, Definitionen, Mapping und Qualitätsregeln werden geprüft, bevor Berichte oder Forecasts weiter ausgebaut werden.
StartformatDaten- und Reporting-AuditErgebnisBestandsaufnahme, Risikobild und priorisierte Roadmap
02
WENN BERICHTE NICHT STEUERN
Das Steuerungsmodell schärfen
Entscheidungsfragen, KPI-Logik, Verantwortlichkeiten und Analysepfade werden vor der Visualisierung abgestimmt.
StartformatKPI- und Zielbild-WorkshopErgebnisKPI-Logik, Verantwortungen und Zielbild
03
WENN DER PROZESS ZU MANUELL IST
Einen echten Use Case automatisieren
Ein priorisierter Bericht oder Planungsprozess wird mit realen Daten umgesetzt und als Vorlage für den weiteren Ausbau genutzt.
StartformatPrototyp und Umsetzungs-SprintErgebnisValidierter Use Case mit echten Daten
04
WENN EIN TOOLWECHSEL IM RAUM STEHT
Anforderungen vor Produkten bewerten
Nutzung, Datenvolumen, Planung, Berechtigungen, Betrieb und vorhandene Kompetenzen werden in ein belastbares Auswahlbild übersetzt.
StartformatAnforderungs- und Tool-ReviewErgebnisGewichtete Anforderungen und Entscheidungsvorlage
Noch nicht eindeutig? Im Erstgespräch ordnen wir Problem, Entscheidungsbedarf und vorhandene Systeme ein. Das Ergebnis kann auch sein, dass zunächst kein neues BI-Tool benötigt wird.
Vor dem Projekt
Entscheidungswissen für einen guten Start
01 · SCOPE
BI-Anforderungen richtig analysieren
Welche Fragen vor dem ersten Dashboard beantwortet werden müssen.
Häufige Fragen
Was Unternehmen vor einer BI-Beratung wissen möchten
Was kostet Business Intelligence Beratung?
Die Kosten hängen von Ziel, Datenlage und Leistungsumfang ab. Ein Reporting-Audit oder KPI-Workshop ist klarer abgrenzbar als eine vollständige Integration mehrerer Vorsysteme. Nach dem Erstgespräch erhalten Sie deshalb einen nachvollziehbaren Scope mit Ergebnis, Aufwand und nächsten Schritten.
Wie lange dauert ein BI-Projekt?
Ein Audit oder Workshop kann kurzfristig durchgeführt werden. Für einen belastbaren Dashboard-Prototyp werden meist mehrere Wochen benötigt; eine gruppenweite Daten- und Planungslösung ist entsprechend umfangreicher. Entscheidend ist, früh einen nutzbaren Use Case mit echten Daten bereitzustellen.
Brauchen wir bereits ein Data Warehouse?
Nein. Zuerst muss klar sein, welche Entscheidungen, Datenquellen und Qualitätsanforderungen unterstützt werden sollen. Daraus ergibt sich, ob ein Data Warehouse, ein OLAP-Modell oder eine schlankere Integrationsarchitektur sinnvoll ist.
Arbeiten Sie nur mit Jedox oder Power BI?
Nein. Ich bringe besonders tiefe Erfahrung mit Jedox sowie Kenntnisse im Microsoft-Umfeld mit, berate aber ausgehend von Ihrer bestehenden Landschaft. Datenquellen, Nutzer, Planungsbedarf, Betrieb und Wartbarkeit bestimmen die passende technische Lösung.
Wie arbeiten Sie mit unserer IT oder externen Dienstleistern zusammen?
Schnittstellen, Verantwortlichkeiten und technische Standards werden zu Beginn transparent festgelegt. Ich kann fachliche Anforderungen übersetzen, Datenmodelle und Prototypen umsetzen oder als verbindende Rolle zwischen Management, Fachbereich, IT und bestehenden Implementierungspartnern arbeiten.
Ist die Zusammenarbeit remote oder vor Ort möglich?
Beides. Analysen, Modellierung und regelmäßige Abstimmungen lassen sich effizient remote durchführen. Für Kick-offs, Workshops oder wichtige Projektphasen können Vor-Ort-Termine projektbezogen vereinbart werden.
Nächster Schritt
Welche Entscheidung soll Ihre Datenbasis künftig besser unterstützen?
In einem unverbindlichen Erstgespräch klären wir Ausgangslage, Zielbild und den sinnvollsten ersten Use Case. Sie erhalten eine ehrliche Einschätzung, ob und wie ich unterstützen kann.
Axel Schweizer
M.A. HSG · Business Intelligence Consultant
+49 151 57632752 · E-Mail senden