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Lösung · Management & PlanungEin Zahlenstand für die Geschäftsführung, über Nacht aktualisiert statt vier Tage gebaut
Managementpaket in Power BI statt vierzehn Excel-Dateien
Roboter holen die Zahlen planmäßig aus allen Quellsystemen, die Verantwortlichen kommentieren in Teams, und die Geschäftsführung liest ein geregeltes Modell statt einer Arbeitsmappe.
Kurzfassung für die Geschäftsführung
Das Paket für die Geschäftsführung sollte nicht davon abhängen, wer wann welche Tabelle zusammengefügt hat.
Wir bauen die Schicht, die von Anfang an unter dem Paket hätte liegen sollen.
Das Paket liegt am Arbeitstag nach dem Abschluss des Hauptbuchs vor und nicht am fünften, Entscheidungen fallen also eine Woche früher.
semantisches Power BI Modell und Arbeitsbereich; die Power BI App mit Zielgruppen für Geschäftsführung, Funktionen und Standorte; SharePoint-Bibliothek mit den Auszügen und dem PDF
Geschäftsproblem
Management-Reporting
Das Paket existiert, weil kein System der Gruppe das ganze Bild hält. Das Hauptbuch kennt Umsatz und Kosten, aber nicht die Pipeline. Das CRM kennt die Pipeline, aber nicht das Gelieferte. Das HR-System kennt den Personalbestand, aber nicht die Kostenstelle, die ihn tragen soll. Einmal im Monat legt jemand diese Sichten nebeneinander, und dieser Jemand ist ein Analyst mit einer Arbeitsmappe.
Die Arbeit fällt zudem in die ungünstigste Woche. Das Paket entsteht, während der Abschluss noch läuft, also werden Zahlen eingefügt, erneut eingefügt und gegen eine Fassung abgestimmt, die sich inzwischen geändert hat. Kommentare werden per E-Mail bei acht Verantwortlichen angefragt, und die Hälfte antwortet fristgerecht.
Mit wachsender Größe wird das Paket zur Belastung. Jeder neue Standort bringt weitere Dateien und eine weitere manuelle Zuordnung. Definitionen driften: Ein Vollzeitäquivalent im HR-Auszug ist nicht dasselbe wie im Kostenbericht, und die Differenz versteckt sich in einer Spalte, die niemand öffnet. Eine Geschäftsführung, die zweimal überrascht wurde, bestellt eigene Auszüge, und der Aufwand verdoppelt sich.
Wie es heute läuft
Bevor das Paket automatisiert wird, entsteht es Datei für Datei, und der Weg sieht ähnlich aus, unabhängig vom ERP darunter:
- MenschEin Analyst lädt Summen- und Saldenliste sowie Kostenstellenberichte in den Monatsordner
- WartezeitZwei der vierzehn Dateien kommen zu spät, weil ein Standort noch nicht abgeschlossen hat
- MenschZahlen werden in die Hauptarbeitsmappe eingefügt und die gebrochenen Verknüpfungen des Vormonats von Hand repariert
- SystemDie Pipeline wird aus dem CRM exportiert und mit dem Hauptbuch verglichen; die Differenz wird notiert, nicht erklärt
- MenschKommentare werden bei acht Verantwortlichen per E-Mail angemahnt und so übernommen, wie sie eintreffen
- FehlerrisikoPersonalbestand im HR-Auszug und im Kostenbericht weichen ab, und die Abstimmung steckt in einem ausgeblendeten Blatt
- WartezeitDas Paket geht als PDF heraus, eine korrigierte Fassung folgt binnen zwei Tagen
- FehlerrisikoIst der Analyst im Urlaub, der ein Blatt gebaut hat, kann niemand die Herleitung einer Zahl nachvollziehen
Warum der heutige Prozess mehr kostet, als es scheint
Diese Arbeit hat niemand geplant, sie ist entstanden.
- Vier Tage im Monat verbrauchen genau die Personen, die die Zahlen am besten deuten können, für das Verschieben dieser Zahlen zwischen Dateien.
- Entscheidungen warten auf das Paket. Ein Eingriff an einem schwachen Standort, der am dritten Arbeitstag beginnen könnte, beginnt am zehnten.
- Abstimmungsdiskussionen sind nicht kostenlos. Wenn CRM und Hauptbuch abweichen, klärt die Sitzung, welche Zahl stimmt, statt zu entscheiden, was zu tun ist.
- Jede unerklärte Differenz kostet Vertrauen, und ein Gremium, das dem Paket nicht mehr glaubt, bestellt Parallelberichte.
- Weil Definitionen in Formeln statt in einem Modell leben, wird dieselbe Kennzahl zweifach gerechnet, und die Lücke zeigt sich vor dem Prüfer.
Kosten des Nichtstuns
Am Bestehenden festzuhalten ist bequem, und deshalb übersteht das Paket jede Überprüfung. Die vier Tage kehren jeden Monat wieder, die korrigierte Fassung folgt der ersten, und die Geschäftsführung gewöhnt sich an Zahlen, denen sie halb glaubt. Was wächst, ist der Abstand zwischen dem Tempo des Geschäfts und dem Tempo seines Berichtswesens: Entscheidungen zu Preis, Kapazität und Personal fallen auf drei Wochen alten Zahlen.
Das zweite Risiko ist Konzentration. Das Wissen hinter dem Paket ist nicht dokumentiert: drei Analysten und eine Arbeitsmappe, jeweils ein einzelner Ausfallpunkt. Eine Kündigung im Berichtsteam ist ein Ausfall des Berichtswesens, und die Logik nachträglich aus Formeln zu rekonstruieren kostet mehr, als sie einmal zu modellieren, solange ihre Urheber noch im Haus sind.
Eine plausible Organisation mit realistischen Größenordnungen. Die Zahlen sind zum Nachrechnen mit Ihren Daten gedacht, kein Kundenergebnis.
Eine Mehrstandort-Dienstleistungsgruppe mit rund 1.400 Beschäftigten an elf Standorten in vier Ländern; SAP S/4HANA als Hauptbuch, ein CRM für die Pipeline, ein eigenes HR-System, ein operatives System für geleistete Stunden und Power BI Pro im Finanzbereich.
Vierzehn Quelldateien pro Monat; drei Analysten mit je vier Arbeitstagen, zusammen zwölf Analystentage; sechzig Seiten, acht Kommentarverantwortliche, zwei Korrekturfassungen pro Quartal.
Auszüge werden von Hand geladen, in eine Hauptarbeitsmappe eingefügt, soweit die Zeit reicht abgestimmt, mit per E-Mail gesammelten Kommentaren versehen und am sechsten Arbeitstag als PDF veröffentlicht.
Das Zusammenstellen selbst. Vier Tage manuelle Konsolidierung liegen zwischen dem Abschluss des Hauptbuchs und dem ersten Blick der Geschäftsführung, und eine späte Korrektur setzt einen Teil der Arbeit zurück.
Roboter holen jede Quelle nach Zeitplan, Kontrollen prüfen die Vollständigkeit gegen das Hauptbuch, ein geregeltes semantisches Power BI Modell hält die Definitionen, die Verantwortlichen kommentieren auf einer Karte in Microsoft Teams, und das Paket erscheint als Power BI App mit PDF daneben.
Das Paket liegt am Morgen nach dem Abschluss des Hauptbuchs vor, zwölf Analystentage wandern vom Zusammenstellen in die Analyse, und Schwellenwertverletzungen erreichen eine benannte Führungskraft am Tag ihres Auftretens. Das sind Modellwerte, keine Messung.
Vorgeschlagene Lösung
Wir bauen die Schicht, die von Anfang an unter dem Paket hätte liegen sollen. Roboter laufen nach einem Zeitplan im Orchestrator und holen dieselben Auszüge, die heute ein Analyst holt: Summen und Salden sowie Kostenstellen aus SAP, die Pipeline aus dem CRM, den Personalbestand aus dem HR-System, die fakturierbaren Stunden aus dem operativen System.
Jeder Auszug wird datiert und in ein semantisches Power BI Modell geladen, in dem die Definitionen leben: eine Kennzahl für Umsatz, eine für Vollzeitäquivalente, eine für Auslastung, eine Periodenlogik. Jeder Bericht ist ein Schnitt dieses Modells. Kontrollsummen entscheiden, ob überhaupt veröffentlicht wird: Weichen Hauptbuch und Auszug voneinander ab, stoppt der Lauf, und eine Person erfährt, was fehlt.
Kommentiert wird dort, wo die Verantwortlichen ohnehin arbeiten. Power Automate sendet jedem eine Adaptive Card in Microsoft Teams mit seiner Abweichung und einer Frist; der Text wird mit Namen und Zeitstempel gespeichert. Das Paket erscheint als Power BI App mit Zielgruppen für die Geschäftsführung, die Funktionsleitungen und die Standortleitungen sowie als PDF. Eine Datenwarnung meldet Schwellenwertverletzungen in den Führungskanal in Teams.
Eine Anmerkung zur Plattform. Ein geplantes Importmodell in einem Power BI Pro Arbeitsbereich genügt für den Start; Microsoft Fabric Kapazität wird relevant für Direct Lake über OneLake, für Aktualisierungen jenseits der Pro-Grenzen, für Betrachter ohne Einzellizenz ab F64 und für Copilot in Power BI. Die auf dieser Website beschriebene konversationelle Schicht, der Vorstandsassistent und das Morning Briefing, antwortet dann aus einem geregelten Modell statt aus vierzehn Tabellen.
Zeitgesteuerte Trigger, Warteschlangen und Prüfpfad in UiPath Orchestrator; UiPath Integration Service Konnektoren für SAP, Microsoft OneDrive & SharePoint und Microsoft Teams; semantische Power BI Modelle, Apps mit Zielgruppen, Abonnements und Datenwarnungen; Zeilenschutz über Microsoft Entra ID Gruppen; Adaptive Cards aus Power Automate in Teams
Die Extraktionsroboter und ihren Zeitplan, die Kontrollen als Freigabetor der Veröffentlichung, das semantische Modell mit seinen Kennzahlen, die Berichtsseiten und den paginierten Bericht hinter dem PDF, den Kommentarprozess und die Schwellenwerte
SAP-Extraktion über UiPath SAP Aktivitäten (BAPI und OData oder die SAP GUI, wo keine Reporting-API besteht); das operative System über seine eigene API mit dem UiPath Integration Service Connector Builder
So läuft der automatisierte Prozess
- AutomatisierungDer Orchestrator startet den Extraktionslauf jede Nacht und an den vereinbarten Abschlusstagen zusätzlich früh, jede Quelle als eigener Warteschlangeneintrag
- SystemRoboter holen Hauptbuch, Kostenstellen, Pipeline, Personalbestand und geleistete Stunden aus SAP, dem CRM sowie dem HR- und dem operativen System in datierte Auszüge
- AutomatisierungKontrollen laufen vor der Veröffentlichung: Zeilenzahlen, Kontrollsummen gegen das Hauptbuch, fehlende Kostenstellen, Währungs- und Periodenkennzeichen
- AutomatisierungDas semantische Modell aktualisiert sich; Kennzahlen, Hierarchien und Vergleichsperioden sind einmal dort definiert und nicht in einer Arbeitsmappe
- MenschJeder Kommentarverantwortliche erhält in Teams eine Karte mit seiner Abweichung, schreibt zwei oder drei Sätze und wird nach Fristablauf einmal erinnert
- AutomatisierungDas Paket wird in der Power BI App für die Zielgruppe der Geschäftsführung veröffentlicht und per Abonnement als PDF zugestellt
- AutomatisierungEine Schwellenwertverletzung löst eine Datenwarnung in den Führungskanal in Teams aus, sobald die Aktualisierung abgeschlossen ist
- SystemJeder Lauf, jede Quelle, Kontrollsumme, Kommentareingabe und Veröffentlichung wird protokolliert, sodass jede Zahl auf ihren Auszug zurückführt
Zusammenspiel von Mensch und Automatisierung
Die Automatisierung übernimmt
- Die geplante Extraktion aus jeder Quelle, mit Wiederholungen und einem Nachweis, was wann geholt wurde
- Vollständigkeits- und Abstimmungskontrollen, einschließlich des Zurückhaltens der Veröffentlichung bei abweichender Kontrollsumme
- Modellaktualisierung, Veröffentlichung an die Zielgruppen der App, das PDF-Abonnement und die Alerts
- Erinnerungen an die Kommentarverantwortlichen und das Zusammenführen ihrer Texte im Paket
Menschen entscheiden
- Was die Kennzahlen bedeuten. Definitionen, Hierarchien und Schwellenwerte bleiben im Besitz des Finanzbereichs, jede Änderung wird versioniert
- Den Kommentar: warum sich eine Zahl bewegt hat und was daraufhin geschieht
- Ob eine fehlgeschlagene Kontrolle ein Datenproblem oder ein echtes Geschäftsereignis ist, bevor das Paket freigegeben wird
- Wer zu welcher Zielgruppe gehört und welche Zahlen der Zeilenschutz begrenzt
Vorher und nachher
Systeme und Integrationen
Wir fügen keine Technologie hinzu, damit eine Architektur seriös aussieht. Jedes Element unten hat hier eine konkrete Aufgabe.
Eingänge
- Summen und Salden sowie Kostenstellen aus SAP S/4HANA
- Pipeline und Verträge aus dem CRM
- Personalbestand und Abwesenheiten aus dem HR-System
- geleistete Stunden aus dem operativen System
- eine Excel Online Vorlage für Zahlen, die es sonst nirgends gibt
Automatisierungsschicht
- UiPath Orchestrator
- UiPath Robots
- UiPath Integration Service
- Power Automate
Zielsysteme
- semantisches Power BI Modell und Arbeitsbereich
- die Power BI App mit Zielgruppen für Geschäftsführung, Funktionen und Standorte
- SharePoint-Bibliothek mit den Auszügen und dem PDF
Berührungspunkte für Menschen: Kommentarkarten in Microsoft Teams; Schwellenwert-Alerts im Führungskanal; die Power BI App in Teams oder auf dem Telefon
Eingesetzte Technologien
geplante Extraktion, Warteschlangen, Wiederholungen, Laufhistorie und Prüfpfad
AAPI-Zugriff auf das Hauptbuch und die Berichtsbibliothek
Adas geregelte Modell, das veröffentlichte Paket, das PDF und die Alerts
Awo Kapazität vorhanden ist: Direct Lake über OneLake, Betrachter ohne Einzellizenz ab F64
AKommentarkarten an die Verantwortlichen, Erinnerungen und Weiterleitung der Alerts
Ader Ort, an dem kommentiert und an dem das Paket samt Alerts gelesen wird
AQuellauszüge und die kontrollierte Vorlage für Zahlen, die es sonst nirgends gibt
ASummen und Salden, Kostenstellen und Periodendaten über Standardschnittstellen
AIllustratives Wirtschaftlichkeitsmodell
Was es wert ist, mit offener Rechnung.
Jeder Rechenschritt ist offengelegt, damit er nachgeprüft werden kann, und jeder Wert illustriert das obige Szenario statt einer Messung bei einem Kunden. Zwölf Analystentage im Monat sind drei Analysten an vier Arbeitstagen, ein Arbeitstag wird mit 480 Minuten angesetzt, und 35 € je Stunde sind Vollkosten für einen Finanzanalysten in Mitteleuropa. Gezeigt wird freigesetzte Kapazität, nicht Personalabbau.
Rechnen Sie mit Ihren Zahlen
Eine illustrative Schätzung aus Ihren Eingaben. Sie modelliert freigesetzte Kapazität und verspricht keine Einsparung.
Geschäftlicher Nutzen
- Das Paket liegt am Arbeitstag nach dem Abschluss des Hauptbuchs vor und nicht am fünften, Entscheidungen fallen also eine Woche früher
- Zwölf Analystentage im Monat wandern vom Zusammenstellen der Zahlen in deren Erklärung, also in die Arbeit, für die die Gruppe zahlt
- Eine Definition je Kennzahl für alle Zielgruppen; Standort-, Länder- und Vorstandssicht sind Schnitte desselben Modells
- Fragen in der Sitzung werden im Raum beantwortet, indem die Zahl geöffnet wird, statt zu einem Prüfpunkt zu werden
- Eine Schwellenwertverletzung erreicht die verantwortliche Führungskraft am Tag ihres Auftretens in den Daten und nicht erst beim nächsten Review
- Ein weiterer Standort oder ein weiteres Land bedeutet eine zusätzliche Quelle im Mapping, nicht zwei weitere Tabellen und einen weiteren Tag Zusammenführung
Aus Sicht der Geschäftsführung
- Jede Zahl lässt sich von der Visualisierung über das Modell bis zum datierten Auszug und zum erzeugenden Lauf verfolgen
- Der Kommentar wird zum Nachweis: wer welche Abweichung wann erklärt hat und wozu er sich verpflichtet hat
- Der Berichtskalender wird planbar und hängt nicht mehr davon ab, welcher Analyst verfügbar ist
- Eine Korrektur ist sichtbar statt still: Eine nach der Veröffentlichung geänderte Zahl ändert sich mit Version und Begründung
KPIs für die Geschäftsführung
Sicherheit und Governance
Wo die Daten liegen und wer sie sieht.
- Roboter lesen die Quellsysteme mit dedizierten Konten, die ausschließlich Leserechte für das Berichtswesen haben; die Kennwörter holt der Orchestrator zur Laufzeit aus dem Schlüsseltresor Ihres Mandanten
- Der Zugriff folgt Microsoft Entra ID Sicherheitsgruppen: Zielgruppen in der Power BI App und Zeilenschutz im Modell, sodass eine Standortleitung denselben Bericht öffnet und ihren eigenen Standort sieht. Der Zeilenschutz greift für Betrachter, deshalb sind Geschäftsführung und Standorte Betrachter-Zielgruppen und keine Mitglieder des Arbeitsbereichs
- Auszüge, Modell und Paket bleiben in Ihrem Microsoft 365 Mandanten; die Automatisierung läuft in der EU-Region der UiPath Automation Cloud, wo europäische Datenhaltung gefordert ist
- Eine Änderung an einer Kennzahldefinition wird beantragt, vom Definitionsverantwortlichen freigegeben, versioniert und ist in der Historie des Modells sichtbar
- Der Prüfpfad umfasst Lauf, Quelle, Kontrollsummen, Kommentarautor und Veröffentlichung, sodass eine korrigierte Zahl auch später erklärbar bleibt
Warum jetzt
Die Power BI Premium Kapazitäts-SKUs wurden zugunsten der Fabric Kapazitäten eingestellt, sodass die meisten Organisationen ihre Berichtsplattform ohnehin gerade überdenken; das Paket bei dieser Gelegenheit auf ein geregeltes Modell zu stellen erspart die zweite Migration
Zwölf Analystentage verlassen das Unternehmen jeden Monat, unabhängig davon, ob dem Paket geglaubt wird, im Modell also rund 3.360 € Finanzkapazität für das Übertragen von Zahlen
Geplante Extraktion über Konnektoren, sich selbst aktualisierende semantische Modelle und Adaptive Cards in Teams sind heute gewöhnliche Konfiguration; der Aufwand hat sich vom Plattformbau zur Einigung über Definitionen verschoben
Relevante Führungsrollen
Das Paket ist kein Erzeugnis dreier Personen mehr, sondern ein Modell im Besitz des Finanzbereichs, veröffentlicht an einem Termin, den Sie im Kalender führen können
Entscheidungen zu Preis, Kapazität und Personal rücken in die erste Monatswoche und beruhen auf Zahlen, über die niemand streitet
Standort-, Auslastungs- und Leistungskennzahlen liegen im selben Modell wie die Finanzzahlen, ein operatives Problem und seine Margenwirkung sind also eine Sicht
Das Management-Reporting verlässt vierzehn Tabellen auf persönlichen Laufwerken zugunsten einer dokumentierten Aktualisierung, eines Zugriffsmodells und eines Prüfpfads
Häufige Fragen und Einwände
Die meisten Einführungen setzen Berichte auf dieselben manuellen Auszüge, die Tabellenarbeit wandert also lediglich hinter ein Dashboard. Hier ändert sich die Schicht darunter: geplante Extraktion durch Roboter, Kontrollsummen, die eine Veröffentlichung zurückhalten können, und ein Modell, in dem die Definitionen leben.
Dann bedient der Roboter dieselbe Oberfläche wie ein Mensch, unbeaufsichtigt und nach Zeitplan, und erzeugt denselben datierten Auszug. Das ist bei älteren Systemen der Normalfall, und deshalb beginnen wir mit einer Bestandsaufnahme der Extraktionen und nicht mit einem Modell.
Für den Start nicht. Ein Pro-Arbeitsbereich trägt ein geplantes Importmodell und die App ohne Weiteres. Kapazität wird relevant für Direct Lake über OneLake, häufigere Aktualisierungen, Betrachter ohne Einzellizenz ab F64 oder Copilot in Power BI. Die Dimensionierung klären wir, sobald das Modell steht.
Wann diese Lösung nicht passt
- Wenn das Paket tatsächlich ein Bericht aus einem ERP ist, sind ein geplanter Export und ein einzelner Bericht günstiger als ein Modell
- Wenn die Kennzahldefinitionen zwischen Finanzbereich und Geschäft noch strittig sind, klären Sie diese zuerst; Automatisierung lässt eine strittige Zahl schneller ankommen, nicht richtiger werden
- Wenn in den nächsten Monaten ein ERP- oder HR-Wechsel ansteht, kartieren wir die Definitionen jetzt und bauen die Extraktion nach der Umstellung
Eine Frage für die nächste Sitzung
An welchem Arbeitstag des Monats sieht dieses Gremium endgültige Zahlen, und wie viele Personentage kostet es das Unternehmen, sie dorthin zu bringen?
Vorgehen bei der Umsetzung
Was wir liefern und was wir für den Start brauchen.
Wir liefern
- Einen Definitionsworkshop: die Kennzahlenliste, je Definition einen Verantwortlichen, die Hierarchien und die Schwellenwerte für die Geschäftsführung
- Extraktionsroboter für jedes Quellsystem, mit Zeitplänen, Wiederholungen und einem Nachweis jedes Laufs
- Vollständigkeits- und Abstimmungskontrollen, die über die Freigabe zur Veröffentlichung entscheiden
- Das semantische Power BI Modell, die Berichtsseiten und den paginierten Bericht hinter dem PDF
- Den Kommentarprozess in Teams: Verantwortliche, Fristen, Erinnerungen und ein Archiv
- Schwellenwert-Alerts, die Zielgruppen der App und das Zugriffsmodell auf Zeilenebene
- Einen Monat im Parallelbetrieb zum bisherigen Paket, danach die Umstellung mit intensiver Anfangsbetreuung
Wir brauchen von Ihnen
- Die letzten beiden Managementpakete und die vierzehn Quelldateien dahinter
- Je einen benannten Verantwortlichen für jede Kennzahldefinition und jeden Kommentarabschnitt
- Lesende Konten für die Quellsysteme sowie einen Arbeitsbereich in Ihrem Power BI Mandanten
- Ihren heutigen Verteiler und die Festlegung, wer was sehen darf
Etappen
Definitionen
Kennzahlenliste, Verantwortliche, Hierarchien und Schwellenwerte; Festlegung, woher jede Zahl stammt
Extraktion
Roboter, Zeitpläne und Kontrollsummen für jede Quelle
Modell
Semantisches Modell, Kennzahlen, Berechtigungen und die Berichtsseiten des Pakets
Kommentare und Alerts
Karten in Teams, Fristen, Erinnerungen und die Schwellenwertregeln
Parallelbetrieb
Ein Monat neben dem bisherigen Paket, Position für Position abgestimmt
Übergabe
Veröffentlichung an die Geschäftsführung, intensive Anfangsbetreuung und das Betriebshandbuch
Abteilungsweit. Der Aufwand hängt von der Zahl der Quellsysteme, der Qualität ihrer Exporte und davon ab, wie weit die Kennzahldefinitionen heute auseinanderliegen.
Wie viele der vierzehn Dateien hinter Ihrem Managementpaket könnte ein Roboter selbst lesen?
Senden Sie uns die Liste der Quelldateien Ihres letzten Managementpakets mit dem jeweiligen Verantwortlichen und dem Bericht, aus dem sie stammt. Wir antworten mit einer Bestandsaufnahme der Extraktionen und den Kennzahldefinitionen, die zuerst zu klären wären.
Quellen Ihres Managementpakets zeigenDer Nachbarprozess hat meist dasselbe Problem
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