BUILD AI TECH

Datenanalyse und Reporting

Zahlen, denen im Haus jemand traut

In den meisten Betrieben sind die Daten längst da. Sie liegen im Kassensystem, in der Buchhaltung, in Tabellen und im Postfach. Was fehlt, ist nicht die Erfassung, sondern eine Stelle, an der sie zusammenkommen und übereinstimmen.

Solange zwei Auswertungen zwei verschiedene Umsätze zeigen, wird keine davon für Entscheidungen benutzt. Deshalb steht am Anfang die Bestandsaufnahme und nicht das Dashboard.

Was ist Datenanalyse im Mittelstand?

Datenanalyse bedeutet, vorhandene Daten aus mehreren Systemen zusammenzuführen, nach dokumentierten Regeln zu bereinigen und zu Kennzahlen zu verdichten, die eine Entscheidung stützen. Der Aufwand liegt selten in der Auswertung selbst, sondern darin, widersprüchliche Angaben aus verschiedenen Quellen auf einen gemeinsamen Stand zu bringen.

Ein Reporting ist erst fertig, wenn nachvollziehbar ist, warum eine Zahl so aussieht, wie sie aussieht. Dazu gehört, welche Quelle sie speist, welche Datensätze ausgeschlossen wurden und nach welcher Regel. Ohne diese Dokumentation entsteht ein Bericht, den niemand verteidigen kann, sobald ihn jemand anzweifelt.

Was die Zahlen sagen

Gartner beziffert die durchschnittlichen jährlichen Kosten schlechter Datenqualität in großen Unternehmen auf 12,9 Millionen US-Dollar. Diese Zahl lässt sich nicht auf einen Betrieb mit zwanzig Beschäftigten übertragen, und wer das tut, verkauft mit einer Zahl, die nicht passt. Übertragbar sind die Ursachen, denn die sind überall dieselben: doppelte Datensätze, uneinheitliche Schreibweisen, fehlende Pflichtfelder, konkurrierende Tabellen.

Der Zusammenhang zur KI-Debatte ist direkt: Laut Bitkom meldet ein Drittel der Unternehmen mit KI-Einsatz höhere Kosten als erwartet. Der teure Teil ist regelmäßig die Vorarbeit an Datenbestand und Dokumentenstruktur, nicht das Modell. Wer Auswertung oder Automatisierung plant, ohne den Datenbestand vorher zu prüfen, verschiebt diese Kosten nur nach hinten.

Praktisch heißt das: Ein Datencheck vor dem ersten größeren Vorhaben ist kein zusätzlicher Posten, sondern der Posten, der die Überraschung verhindert. Er kostet einen Bruchteil dessen, was eine Auswertung kostet, die auf falschen Grundlagen aufgebaut wurde und danach niemand benutzt.

„Der Moment, an dem ein Reporting stirbt, ist der erste Widerspruch. Jemand vergleicht die neue Auswertung mit seiner eigenen Tabelle, die Zahlen weichen um drei Prozent ab, und ab da benutzt er wieder seine Tabelle. Deshalb steht in jedem Projekt vorher fest, welche Quelle im Zweifel gilt.“
Jan Küpper, Inhaber von Build AI Tech, Düsseldorf

Tabelle oder Reporting

Nicht jeder Betrieb braucht ein aufgebautes Reporting. Diese Fragen entscheiden, ob sich der Aufwand trägt:

ThemaTabelle reichtReporting lohnt sich
QuellenAlle Zahlen stammen aus einem SystemDrei oder mehr Systeme müssen zusammengeführt werden
HäufigkeitDie Auswertung wird ein- bis zweimal im Jahr gebrauchtWöchentlich oder monatlich, immer im selben Zuschnitt
Aufwand heuteDas Zusammenstellen dauert unter einer StundeJemand kopiert regelmäßig einen halben Tag zusammen
VertrauenNiemand zweifelt die Zahlen anEs kursieren mehrere Fassungen mit anderen Werten
EntscheidungenDie Zahlen bestätigen, was ohnehin klar istEs hängen Entscheidungen über Personal, Preise oder Einkauf daran

Was wir konkret machen

01

Alle Quellen aufnehmen

Welche Daten entstehen wo, wer pflegt sie, wie kommt man an sie heran. Dazu gehören auch die Tabellen auf einzelnen Rechnern, die in keiner Systemübersicht stehen und trotzdem für Entscheidungen benutzt werden.

02

Qualität bewerten statt behaupten

Vollständigkeit, Struktur, Dubletten, Lücken in Pflichtfeldern. Ergebnis ist ein schriftlicher Befund mit Rangfolge: was blockiert eine Auswertung, was ist unschön, aber tragbar. Das ist der Datencheck und er ist einzeln beauftragbar.

03

Bereinigungsregeln festlegen und dokumentieren

Welche Dublette gewinnt, wie werden Schreibweisen vereinheitlicht, was passiert mit fehlenden Werten. Diese Regeln werden schriftlich festgehalten, weil jede Zahl im späteren Bericht auf sie zurückgeht und jemand sie irgendwann hinterfragen wird.

04

Die führende Quelle bestimmen

Für jede Kennzahl wird festgelegt, welches System im Zweifel gilt. Ohne diese Festlegung entsteht bei jedem Widerspruch eine Diskussion, und nach der dritten benutzt niemand mehr das Reporting.

05

Kennzahlen aufbauen und automatisch aktualisieren

Ein festes Set an Kennzahlen, das sich selbst aktualisiert, statt monatlich zusammenkopiert zu werden. Lieber fünf Zahlen, die stimmen und benutzt werden, als dreißig, die niemand liest.

06

Übergeben mit Dokumentation

Sie bekommen die Auswertung samt Herleitung: welche Quelle, welche Regel, welcher Ausschluss. Damit lässt sich das Reporting später erweitern, auch ohne uns. Eine Auswertung, deren Zustandekommen niemand nachvollziehen kann, ist wertlos, sobald sie jemand anzweifelt.

Woran Sie es messen

Ein Reporting ist nicht dann erfolgreich, wenn es schön aussieht, sondern wenn es benutzt wird. Daran wird es gemessen:

  • Zeit, die das Zusammenstellen vorher gekostet hat, gegen den Aufwand danach
  • Zahl der Personen, die die Auswertung tatsächlich regelmäßig öffnen
  • Zahl der parallel weitergeführten eigenen Tabellen, die idealerweise auf null geht
  • Zahl der Widersprüche, die nach der Einführung noch gemeldet werden
  • Zeit von der Frage bis zur Antwort, wenn die Geschäftsführung eine Zahl braucht

Was wir nicht versprechen

Dieser Abschnitt steht bewusst auf der Verkaufsseite und nicht im Kleingedruckten:

  • Bessere Entscheidungen. Ein Reporting liefert eine belastbare Grundlage. Ob daraus eine gute Entscheidung wird, entscheidet niemand außer Ihnen.
  • Dass sich der Aufwand für jeden Betrieb lohnt. Wenn Ihre Daten an einer Stelle liegen und dort schon ausgewertet werden, ist meist ein einzelner Bericht das Ziel und kein Projekt. Diese Empfehlung bekommen Sie auch dann, wenn sie gegen einen Auftrag spricht.
  • Eine Ersparnis in Euro. Wie viel Zeit das Zusammenkopieren heute kostet, ergibt der Datencheck. Vorher ist jede Zahl dazu geraten.
  • Zahlen ohne Pflege. Wenn im Quellsystem künftig anders erfasst wird, muss die Regel nachgezogen werden. Ohne Zuständigkeit läuft ein Reporting still falsch weiter, und das ist schlimmer als gar keins.

Was wir zusagen: dokumentierte Regeln, eine benannte führende Quelle je Kennzahl und eine Auswertung, deren Zustandekommen Sie jederzeit nachvollziehen können.

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  • Aufnahme aller Datenquellen im Unternehmen
  • Bewertung von Vollständigkeit, Struktur und Qualität
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Auf einen Blick

Alle Beträge netto, zuzüglich Umsatzsteuer. Der verbindliche Preis für den Aufbau steht nach dem Datencheck fest.

Leistung
Datenanalyse und Reporting, Aufnahme bis Betrieb
Anbieter
Build AI Tech, Jan Küpper, Düsseldorf
Für wen
Kleine Unternehmen und Selbständige, 1 bis 100 Beschäftigte
Bestandsaufnahme
Datencheck ab 700 € netto
Aufbau des Reportings
ab 2.700 € netto
Betrieb
ab 200 € netto monatlich
Arbeitsgebiet
Deutschland, Österreich, Schweiz
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