Ausgangssituation

Ein Energieversorger mit gewachsener Power-BI-Landschaft im B2B-Vertrieb hatte ein Leadreporting im Einsatz, das funktionierte: Die Zahlen stimmten, der Vertrieb nutzte es. Das Problem lag darunter.

Die Datenaktualisierung dauerte lange. Das Datenmodell war über die Jahre so unübersichtlich geworden, dass Wartung aufwendig und jede Erweiterung ein Risiko war. Außerdem gab es kein zentrales Reporting, das als Datengrundlage für die Leadgenerierung im Geschäftskundensegment dienen konnte.

Gesucht war deshalb weniger ein neues Dashboard als jemand, der die Daten aus den verschiedenen Quellen sauber in Zusammenhang bringt.

Das Ziel: ein Leadreporting für mehrere Zielgruppen im Vertrieb. Darunter ein zentrales Dataset, aus dem sich künftige Reports zur Leadgenerierung im Geschäftskundensegment speisen können.

Herausforderung

Wie löst man ein schwer wartbares Bestandsreporting ab, wenn die Erwartungen im Kundenteam parallel noch in Bewegung sind?

• Das Wissen über das bestehende Legacy-Reporting war nicht verfügbar. Das Modell musste aus dem bestehenden Report und den Datenquellen heraus rekonstruiert werden.

• Unterschiedliche Vorstellungen. Im Projekt entstand eine neue Position, welche gute Ideen für das künftige Leadreporting mitbrachte. Ablösung des Alten und Aufbau des Neuen standen zunächst nebeneinander

• Viele Quellsysteme. Die Anbindungen zu warten ist eine dauerhaft laufende Arbeit und findet parallel zu jedem neuen Thema, das aus dem Fachbereich kommt statt.

Was das neue Reporting leisten musste

• Saubere Datenmodellierung über verschiedene Quellsysteme hinweg

• Deutlich schnellere Datenaktualisierung als im Legacy-Reporting

• Ein zentraler Datentopf als Power BI Dataset, auf den weitere Reports aufsetzen

• Erweiterbarkeit für zusätzliche Themen und neue Ideen des Fachbereichs

• Verlässliche Wartung der Anbindung zahlreicher Datenquellen

Unser Vorgehen

Erst ablösen, dann erweitern.
Es wurde sich darauf geeinigt, das bestehende Leadreporting zuerst neu aufzubauen und abzulösen. Im Anschluss haben wir die neuen Ideen umgesetzt. Das war die unbequemere Reihenfolge, aber die einzige, bei der klar bleibt, ob eine Abweichung in den Zahlen aus dem neuen Modell oder aus einer neuen Anforderung kommt.

Ein Dataset für viele Reports
Das zentrale Power BI Dataset haben wir um die Tabellen erweitert, die weitere Reports als Datengrundlage brauchen. Neue Auswertungen für andere Vertriebsbereiche docken damit an eine bestehende Basis an, statt ihre eigene Datenlogik mitzubringen. Kennzahlen bleiben über Reports hinweg vergleichbar.

Neue Themen im laufenden Betrieb.
Auf dieser Grundlage wächst das Reporting weiter, aktuell zum Beispiel um die Performance der Online-Kanäle und die Auswertung des Door-to-Door-Vertriebs.

Das Ergebnis

Für das Unternehmen

• Eine einheitliche Wissensbasis: Der Vertrieb arbeitet auf einer gemeinsamen Datengrundlage statt auf mehreren Reports mit eigener Logik

• Skalierbarkeit: Das zentrale Dataset ist die Basis für künftige Anforderungen. Neue Reports lassen sich anbinden, statt sie von Null zu bauen

Für die Vertriebler

• Neue Business-Insights auf Basis erweiterter Analysen, unter anderem zu Online-Kanälen und Door-to-Door

• Schnellerer Zugriff auf aktuelle Daten durch zentrale Reports

• Passende Reports für unterschiedliche Nutzergruppen, alle auf derselben Datenbasis

Fazit

Ein funktionierender Report bedeutet nicht, dass die Grundlage in Ordnung ist. Der Fokus lag hier nicht in der Visualisierung, sondern im Datenmodell darunter.

Ihr Reporting läuft, aber das Datenmodell darunter benötigt ein Upgrade? Lassen Sie uns 30 Minuten über Ihren konkreten Fall sprechen.