Zwischen Rohdaten und Bericht

Der Bericht ist das Ergebnis, das Modell die Arbeit

Wer eine Kennzahl in jedem Bericht neu rechnet, hat irgendwann drei Umsätze im Haus, und in der Sitzung wird dann über die Zahl gesprochen statt über die Sache.

KI-generiertDieses Bild wurde mit KI erzeugt · Yves Hoppe / KI / cmt
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Worum es geht

Ein Bericht ohne Modell ist eine einmalige Antwort

Der übliche Einstieg sieht so aus: Jemand braucht eine Auswertung, die Daten werden aus zwei Systemen exportiert, in einer breiten Tabelle nebeneinandergelegt und daraus entsteht ein ansehnlicher Bericht. Er beantwortet genau die Frage, die gestellt wurde. Die nächste Frage betrifft eine andere Zeitachse oder eine zusätzliche Ebene, und der Bericht muss von vorn gebaut werden, weil die flache Tabelle keine andere Sicht zulässt.

Der zweite Schaden entsteht bei den Kennzahlen. Wenn der Umsatz in jedem Bericht als Formel neu geschrieben wird, entstehen unweigerlich Abweichungen, weil einmal die Gutschriften fehlen und einmal ein Zeitpunkt anders gewählt ist. Sobald zwei Berichte unterschiedliche Werte zeigen, ist die Diskussion in der Sitzung nicht mehr die über das Geschäft, sondern die darüber, welche Zahl gilt.

Der dritte Punkt trifft erst nach einem halben Jahr. Der Bericht läuft, die Person, die ihn gebaut hat, wechselt, und niemand weiß, welche Quelle genutzt wurde, wie oft aktualisiert wird und warum eine Position herausgefiltert ist. Ein Bericht, den nur sein Erbauer versteht, ist kein Werkzeug des Hauses, sondern das eines Menschen.

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Wer entscheidet was

Wer entscheidet, wer baut, und wo Berichtswesen auseinanderläuft

Die Rolle wird oft als reine Bauaufgabe verstanden, hat aber an mehreren Stellen keine Entscheidungsbefugnis. Die folgende Aufteilung zeigt, wo eine fachliche Festlegung nötig ist, bevor gebaut werden kann, und was passiert, wenn sie ausbleibt.

Definition einer Kennzahl

Wer entscheidet
Der Fachbereich, der die Kennzahl verantwortet
Wer setzt um
Der BI-Analyst, als Measure im Modell
Stolperfalle
Die Definition wird beim Bauen unterwegs getroffen, weil niemand greifbar war. Zwei Berichte später gibt es zwei Wahrheiten und keine Möglichkeit, sie zusammenzuführen.

Welche Quelle für einen Sachverhalt gilt

Wer entscheidet
Der Dateneigentümer im Fachbereich
Wer setzt um
BI-Analyst gemeinsam mit dem Betrieb der Quellsysteme
Stolperfalle
Der Bericht zieht aus einem Export statt aus dem System, weil es schneller ging. Sobald die Person, die exportiert, im Urlaub ist, altert der Bericht still vor sich hin.

Wer welche Zeilen sehen darf

Wer entscheidet
Leitung, gemeinsam mit dem Datenschutzbeauftragten
Wer setzt um
BI-Analyst über Zeilensicherheit im Modell
Stolperfalle
Statt Rollen entstehen mehrere Kopien desselben Berichts. Bei der nächsten Änderung wird nur eine davon nachgezogen, und niemand weiß, welche stimmt.

Wie oft aktualisiert wird

Wer entscheidet
Der Fachbereich, im Rahmen dessen, was die Quelle hergibt
Wer setzt um
BI-Analyst mit dem Betrieb
Stolperfalle
Es wird stündliche Aktualität gefordert, ohne zu prüfen, was das Quellsystem im Tagesgeschäft aushält. Der Bericht wird schnell und das Vorsystem langsam.

Wer den Bericht dauerhaft pflegt

Wer entscheidet
Leitung des nutzenden Bereichs
Wer setzt um
Benannte Person, nicht die zufällig verfügbare
Stolperfalle
Der Bericht gehört faktisch der Person, die ihn gebaut hat. Nach ihrem Wechsel traut sich niemand, etwas zu ändern, und daneben entsteht ein zweiter.

Sechs Schritte von der Frage zum belastbaren Bericht

  1. 01 Am Anfang steht die Entscheidung, die der Bericht stützen soll.
  2. 02 Für jeden Sachverhalt wird eine führende Quelle festgelegt.
  3. 03 Das Modell trennt Fakten von Dimensionen und verbindet sie über Beziehungen.
  4. 04 Kennzahlen werden einmal als Measure definiert und dokumentiert.
  5. 05 Zeilensicherheit regelt im Modell, wer welche Daten sieht.
  6. 06 Erst danach entsteht die Darstellung, und sie ist der kleinste Teil.
Was du mitnimmst

Was einen Bericht dauerhaft brauchbar macht

Fast alles, was diese Rolle wertvoll macht, passiert bevor die erste Grafik entsteht. Die sechs Punkte unten sind die Arbeit, die man auf dem fertigen Bericht nicht sieht und ohne die er nach einem Jahr nicht mehr trägt.

Ein Sternschema statt einer breiten Tabelle

Eine Faktentabelle in der Mitte, Dimensionen für Kunde, Produkt, Zeit und Region daneben, verbunden über Beziehungen. Das ist die Bauform, die Microsoft für Modelle in Power BI empfiehlt, und sie ist der Grund, warum neue Fragen ohne Umbau beantwortbar sind.

Kennzahlen als Measure definieren, nicht als Spalte

Eine berechnete Spalte legt sich für jede Zeile fest, ein Measure rechnet im jeweiligen Zusammenhang. Wer den Unterschied verinnerlicht hat, baut Kennzahlen einmal und verwendet sie überall gleich, statt sie je Bericht nachzubilden.

Für jeden Sachverhalt eine führende Quelle festlegen

Ein Bericht, der aus einem Export zieht, ist nur so aktuell wie der Mensch, der exportiert. Leg fest, welches System für welchen Sachverhalt gilt, und hol die Daten dort ab, auch wenn es beim ersten Mal aufwendiger ist.

Sichtbarkeit im Modell lösen statt in getrennten Berichten

Zeilensicherheit gehört ins Modell, nicht in fünf Kopien desselben Berichts für fünf Bereiche. Kopien laufen auseinander, sobald sich die Kennzahl ändert, und niemand merkt, welche Version jemand gerade offen hat.

Die Aktualisierung gegen die Quelle planen

Ob Daten importiert oder direkt abgefragt werden, entscheidet über Antwortzeiten und über die Last im Quellsystem. Diese Frage gehört vor den Bau geklärt und nicht in den Moment, in dem der Betrieb sich über langsame Abfragen beschwert.

Den Bericht übergabefähig machen

Eine Seite Dokumentation reicht: Quellen, Aktualisierungsrhythmus, Kennzahldefinitionen, Verantwortliche. Wer das anlegt, während er baut, braucht zwanzig Minuten. Wer es nachträglich rekonstruiert, braucht Tage und wird trotzdem etwas übersehen.

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Was die Rolle im Alltag tatsächlich tut

Der Alltag besteht aus Gesprächen mit Fachbereichen, aus Modellierung, aus dem Schreiben von Kennzahlen und aus einer erstaunlichen Menge an Fehlersuche in Daten. Ein großer Teil der Zeit geht dafür drauf, herauszufinden, warum eine Summe nicht zur Summe im Vorsystem passt, und die Antwort liegt fast nie im Modell, sondern in einer Buchung, einer Stornierung oder einer Abgrenzung, die niemand erwähnt hat.

Die häufigste falsche Erwartung betrifft die Darstellung. Wer sich die Rolle als Gestaltung schöner Übersichten vorstellt, unterschätzt den Anteil an Modellierung um ein Vielfaches. Die Darstellung ist der letzte und schnellste Schritt, und sie ist auch der einzige, den jemand anders übernehmen könnte.

Die zweite falsche Erwartung geht in Richtung Statistik. Machine Learning kommt in dieser Rolle selten vor, und wenn, dann als Zulieferung aus einem anderen Team. Die eigentliche Leistung liegt darin, aus unvollständigen betrieblichen Daten eine Struktur zu bauen, in der Fragen beantwortbar werden. Das ist Handwerk und keine Modellierung im statistischen Sinn.

Wo die Rolle endet und die Nachbarrolle anfängt

Unterhalb sitzt die Datenaufbereitung. Wer Pipelines baut, Quellsysteme anbindet, Ladeprozesse überwacht und für die Verfügbarkeit der Daten geradesteht, arbeitet an einer anderen Stelle der Kette. In kleineren Häusern macht eine Person beides, in größeren sind es getrennte Rollen, und die Schnittstelle zwischen ihnen ist der Ort, an dem Berichte kaputtgehen, nämlich bei einer Änderung an der Quellstruktur.

Oberhalb sitzt die statistische Modellierung. Dort geht es um Vorhersage, um Zusammenhänge und um Verfahren, deren Ergebnis eine Wahrscheinlichkeit ist. Das braucht anderes Handwerkszeug und eine andere Ausbildung. Wer beides beherrscht, ist selten, und wer beides gleichzeitig verantworten soll, macht meistens eines von beiden schlecht.

Daneben steht der Fachbereich, meist das Controlling. Er interpretiert und verantwortet die Aussage, der BI-Analyst verantwortet, dass die Zahl technisch korrekt entstanden ist. Diese Trennung ist wichtiger, als sie klingt: Wer als Bauender auch die Deutung übernimmt, wird für Aussagen verantwortlich gemacht, deren fachliche Grundlage er nicht kennt.

Der Weg hinein und welche Nachweise zählen

Zwei Wege führen zuverlässig in diese Rolle. Der erste kommt aus dem Fachbereich, meist aus dem Controlling, mit viel Erfahrung in der Tabellenkalkulation und dem Wunsch, endlich nicht mehr jeden Monat dasselbe zu bauen. Der zweite kommt von der Datenbankseite, mit SQL und einem Verständnis für Modelle, und muss sich das fachliche Vokabular erarbeiten. Beide Wege funktionieren, und beide haben eine Lücke, die man kennen sollte.

Bei den Nachweisen ist die Prüfung zum Power BI Data Analyst der übliche Einstieg, und darüber liegt die Zertifizierung rund um Microsoft Fabric für die Plattformseite. Beide sind für die Vorauswahl hilfreich. Im Fachgespräch entscheidet etwas anderes, nämlich ob du ein Modell zeigen kannst, das jemand anders weiterverwendet hat, ohne dich zu fragen.

Wer aus dem Controlling kommt, sollte den Umweg über die Modellierung ernst nehmen und nicht direkt in das Berichtswerkzeug springen. Die Werkzeuge sind schnell gelernt, die Denkweise nicht: Der Wechsel von einer Tabelle, in der man jede Zelle sieht, zu einem Modell, in dem der Zusammenhang die Berechnung bestimmt, ist die eigentliche Hürde.

Woran sich zwei BI-Analysten mit gleicher Berufsdauer unterscheiden

Der erste Unterschied ist die Frage vor dem Bau. Die eine Person nimmt die Anforderung entgegen und baut den gewünschten Bericht. Die andere fragt, welche Entscheidung damit getroffen werden soll, und stellt oft fest, dass zwei Kennzahlen genügen, wo zwanzig gewünscht waren. Das Ergebnis ist ein Bericht, der gelesen wird.

Der zweite Unterschied ist der Umgang mit Abweichungen. Wenn eine Summe nicht zum Vorsystem passt, gibt es zwei Reaktionen: einen Filter setzen, bis es passt, oder die Ursache suchen. Die erste kostet zehn Minuten und zerstört das Vertrauen in den Bericht, sobald jemand sie entdeckt. Die zweite kostet einen Tag und schafft eine Erklärung, die für alle künftigen Berichte gilt.

Der dritte Unterschied ist Disziplin bei der Benennung. Ein Modell, in dem Tabellen, Spalten und Kennzahlen so heißen, wie der Fachbereich spricht, wird von Fachleuten selbst benutzt. Eines mit technischen Namen aus dem Quellsystem bleibt für immer auf eine übersetzende Person angewiesen.

Wohin die Rolle führt

Die erste Richtung ist die Plattform. Wer über einzelne Berichte hinaus für Modelle, Aktualisierung, Berechtigungen und Freigabeprozesse zuständig wird, arbeitet an einer Auswertungsumgebung für das ganze Haus. Fachlich rückt das näher an die Datenarchitektur und weiter weg vom einzelnen Fachbereich.

Die zweite Richtung ist die Datenordnung. Wer erlebt hat, wie viele Probleme aus fehlenden Definitionen und ungeklärter Zuständigkeit entstehen, landet folgerichtig bei der Frage, wer im Haus welche Daten verantwortet. Das ist weniger technisch und deutlich politischer als die Bauarbeit.

Die dritte Richtung führt zurück in den Fachbereich, jetzt aber mit einem anderen Gewicht. Wer die Zahlen bauen kann und das Geschäft versteht, ist in einer Leitungsrolle im Controlling oder im Vertrieb schwer zu ersetzen, weil er in Sitzungen beide Sprachen spricht.

Dazu passende Kurse

Die Bauform des Modells entscheidet darüber, wie viele Fragen ein Bericht beantworten kann, und genau daran arbeiten Kurse, in denen du aus flachen Tabellen ein Sternschema mit Beziehungen baust .

Wenn du den Nachweis für die Vorauswahl brauchst und dabei die Plattform kennenlernen willst, findest du Trainings zur Power Platform samt Prüfungsvorbereitung für Datenanalysten .

Was verdient man

Die amtlichen Zahlen zu dieser Rolle

Für Business Intelligence gibt es keine eigene Berufsgattung, deshalb stehen hier die zwei nächstgelegenen, nämlich IT-Systemanalyse und IT-Anwendungsberatung. Die beiden Zellen liegen auf unterschiedlichen Anforderungsniveaus, ein Teil des Abstands zwischen ihnen ist also ein Niveauunterschied und keine Aussage über die Rolle, und das Anforderungsniveau beschreibt ohnehin den Zuschnitt der Stelle und nicht die Berufserfahrung der Person. Es sind Bruttomonatsverdienste Vollzeitbeschäftigter ohne Sonderzahlungen, ein Jahresverdienst liegt also über dem Zwölffachen, und der Median ist die aussagekräftigere Zahl, weil einzelne Spitzenverdienste den Durchschnitt nach oben ziehen. Wer die Rolle im Controlling eines Fachbereichs ausfüllt statt in der IT, findet sich in beiden Zellen nicht wieder.

Amtliche Medianverdienste, April 2025

Brutto im Monat

Statistisches Bundesamt, Verdiensterhebung. Vollzeit, ohne Sonderzahlungen. Die Hälfte der Beschäftigten verdient weniger als der Median, die andere Hälfte mehr.

IT-Systemanalyse Experte 6.500 €

KldB 43214, Durchschnitt 6.660 €, gerundet rund 78.000 € im Jahr ohne Sonderzahlungen

IT-Anwendungsberatung Spezialist 5.568 €

KldB 43223, Durchschnitt 5.886 €, gerundet rund 67.000 € im Jahr ohne Sonderzahlungen

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  • Vollzeitbeschäftigte, Bruttomonatsverdienst ohne Sonderzahlungen. Weihnachts- und Urlaubsgeld, Prämien und Boni sind nicht enthalten, der Jahresverdienst liegt also über dem Zwölffachen.
  • Das Anforderungsniveau beschreibt den Zuschnitt der Stelle, nicht die Berufserfahrung. Fachkraft, Spezialist und Experte sagen etwas über die Komplexität der Tätigkeit aus, nicht über Dienstjahre.
  • Die Erhebung geht regional nur bis auf die Bundeslandebene. Für einzelne Städte gibt es keine amtlichen Zahlen, weil der Zufallsfehler zu groß wäre.

Quelle: Statistischer Bericht Verdienste , Statistisches Bundesamt (Destatis). Den eigenen Fall prüfst du im Entgeltatlas der Bundesagentur für Arbeit . Beachte dort: Entgelte oberhalb der Beitragsbemessungsgrenze sind der Statistik nicht bekannt, bei gut bezahlten IT-Rollen steht deshalb nur eine Untergrenze.

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Häufige Fragen

Was unterscheidet den BI-Analysten vom Data Analyst?
Die Begriffe überschneiden sich, und viele Häuser verwenden sie gleichbedeutend. Wo unterschieden wird, liegt der Schwerpunkt des BI-Analysten auf dem dauerhaften Modell und dem wiederkehrenden Berichtswesen, während Data Analyst häufiger für einzelne Fragestellungen und Auswertungen steht. Achte in einer Ausschreibung weniger auf den Titel als auf die genannten Aufgaben und Werkzeuge.
Brauche ich SQL für diese Rolle?
Ja, zumindest lesend. Du musst nicht die Abfrageoptimierung eines Datenbankservers beherrschen, du solltest aber eine Abfrage lesen, anpassen und nachvollziehen können, woher deine Daten kommen. Ohne diese Fähigkeit bist du bei jeder Frage nach der Herkunft einer Zahl auf jemand anderen angewiesen.
Reicht Excel für Business Intelligence?
Für vieles reicht es, vor allem wenn du das Datenmodell in der Tabellenkalkulation nutzt und die Aufbereitung beschrieben statt kopiert wird. Die Grenze ist erreicht, wenn mehrere Bereiche dieselben Kennzahlen brauchen, wenn Berechtigungen nötig sind oder wenn automatisch aktualisiert werden soll. Die Denkweise bleibt beim Wechsel dieselbe, deshalb ist der Weg über beide Werkzeuge kein Umweg.
Wie fange ich an, wenn ich noch kein Modell gebaut habe?
Nimm eine echte Auswertung aus deinem Bereich, die du bisher von Hand pflegst, und bau sie einmal richtig: Quellen festlegen, Fakten und Dimensionen trennen, zwei Kennzahlen als Measure definieren, dokumentieren. Diese eine Übung bringt mehr als drei Kurse hintereinander, und sie ist gleichzeitig das Stück, das du im Bewerbungsgespräch zeigen kannst.

Passt thematisch dazu

Der Sprung vom Rechenblatt zum Modell lässt sich schon in Excel üben, deshalb lohnt der Blick darauf, ab wann sich ein Datenmodell gegenüber der einfachen Pivot-Tabelle lohnt .

Die Werkzeugfrage kommt in dieser Rolle von jedem Fachbereich, deshalb solltest du klar sagen können, welche Aufgaben in der Tabelle bleiben dürfen und welche nicht .

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