Data-Analytics- & BI-Beratung Vergleich
2026
Die besten 40 Anbieter 2026
Viele Unternehmen haben mehr Daten als je zuvor und trotzdem keine verlässliche Antwort auf einfache Fragen: Welche Kunden sind profitabel, welche Produkte binden zu viel Kapital, wo läuft der Monat aus dem Plan? Beratungen für Data Analytics und Business Intelligence verbinden die verstreuten Daten aus ERP, CRM, Shop und Produktion, bauen eine zentrale Datenplattform und machen Kennzahlen in Berichten und Dashboards nutzbar. Wir haben 40 Beratungen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz geprüft. Der Ratgeber erklärt, was solche Projekte leisten, wie sie ablaufen, woran Sie eine passende Beratung erkennen und wovon die Kosten abhängen. Reine BI-Software wie Power BI, Tableau oder Qlik vergleichen wir in einem eigenen Beitrag zu BI-Tools.
TIQ Solutions
Sitz in Leipzig 
4 Standorte in Deutschland 
Power BI ab 5.490 Euro Data- und KI-Beratung der TIQ Solutions GmbH aus Leipzig mit eigenem Bereich Business Intelligence und Data Analytics. Leistungen: Datenstrategie, Datenintegration, KPI-Design, Dashboards, Self-Service Analytics, Datenqualität und Governance sowie Predictive Analytics. Plattformen: Power BI, Qlik Sense und MicroStrategy.
tiq-solutions.de
tiq-solutions.de TIQ Solutions ist eine Data- und KI-Beratung mit eigenem Leistungsbereich Business Intelligence und Data Analytics. Betreiberin ist die TIQ Solutions GmbH mit Sitz in Leipzig und weiteren Standorten in Dresden, München und Hamburg.
Im BI-Bereich verbindet TIQ Quellsysteme wie ERP, CRM, Produktionsdaten und externe APIs in einer zentralen Datenbasis, definiert Kennzahlen und baut interaktive Dashboards mit Self-Service Analytics. Dazu kommen Datenqualitätsprüfungen und Governance-Strukturen in der BI-Architektur sowie Predictive Analytics mit statistischen Modellen und Machine Learning. Das Vorgehen läuft in vier Schritten von Bestandsaufnahme und Strategie über Architektur und Integration und die iterative Entwicklung der Dashboards bis zu Deployment und Betrieb mit Berechtigungskonzept, Releasemanagement und Training. Technologisch arbeitet das Haus mit Microsoft Power BI, Qlik Sense inklusive Migration von QlikView und Health Check sowie MicroStrategy.
Für den Einstieg gibt es eine Power-BI-Einführung zum Festpreis von 5.490 Euro einmalig: Kick-off-Workshop zum Anwendungsfall, Anbindung von zwei Datenquellen, zwei Visualisierungen im Corporate Design und ein Berechtigungskonzept. Daneben stehen ein kostenfreier Data Analytics Check und ein Quick Check zur Verfügung. Nach dem Go-live übernimmt TIQ auf Wunsch Betrieb, Training und Weiterentwicklung. Weitere Leistungen wie KI-Integration und individuelle KI-Agenten ergänzen das Portfolio.
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Was leistet eine Beratung für Data Analytics und BI?
Eine Beratung für Data Analytics und Business Intelligence hilft Unternehmen, aus verstreuten Daten verlässliche Kennzahlen für Entscheidungen zu machen. Sie klärt Ziele, baut eine zentrale Datenplattform auf und entwickelt Berichte und Dashboards, mit denen Fachbereiche selbst arbeiten können.
Business Intelligence, kurz BI, beschreibt alles, was zwischen den Daten in den Quellsystemen und einer Entscheidung im Unternehmen liegt. Dazu gehören das Sammeln der Daten aus ERP, Buchhaltung, CRM, Onlineshop oder Produktion, ihre Bereinigung und Vereinheitlichung in einem Data Warehouse sowie die Darstellung in Berichten. Data Analytics geht einen Schritt weiter und sucht in den Daten nach Ursachen, Mustern und Prognosen.
Eine BI-Beratung bringt dafür drei Dinge mit: methodisches Wissen über Datenmodelle und Kennzahlen, technische Erfahrung mit Plattformen wie Microsoft Fabric, SAP Datasphere, Snowflake oder Databricks und Werkzeugen wie Power BI, Tableau oder Qlik sowie die Erfahrung aus vielen ähnlichen Projekten. Gute Beratungen verkaufen dabei nicht zuerst Software, sondern fragen, welche Entscheidungen im Unternehmen besser werden sollen.
Der Bedarf wächst aus mehreren Richtungen. Fachbereiche erwarten aktuelle Zahlen statt Monatsberichten, Pläne für KI scheitern ohne saubere Datenbasis, und der EU Data Act regelt seit dem 12. September 2025 neue Zugangsrechte zu Daten vernetzter Produkte. Wer heute in eine Datenplattform investiert, legt damit auch die Grundlage für Prognosen und KI-Anwendungen von morgen.
- Zahlen widersprechen sich: Vertrieb, Controlling und Geschäftsführung kommen mit derselben Frage zu unterschiedlichen Ergebnissen.
- Excel ist das System: Monatsberichte entstehen durch Kopieren aus mehreren Exporten, und nur wenige Personen verstehen die Tabellen.
- Berichte kommen zu spät: Kennzahlen liegen erst Tage oder Wochen nach Monatsende vor und taugen kaum noch zur Steuerung.
- Viele Quellsysteme: ERP, CRM, Shop, Produktion und Buchhaltung liefern Daten, die bisher niemand zusammenführt.
- Plattformwechsel steht an: Ein altes Data Warehouse läuft aus, oder der Umzug zu einer Cloud-Plattform wie Microsoft Fabric oder SAP Datasphere ist geplant.
- KI-Pläne ohne Datenbasis: Sie möchten KI nutzen, haben aber keine verlässlich gepflegten, zugänglichen Daten.
Treffen zwei oder mehr Punkte zu, lohnt sich ein Vergleich von Beratungen für Data Analytics und BI. Wer nur einzelne Berichte in einem vorhandenen Werkzeug braucht, kommt oft mit einem kurzen Workshop und gezielter Schulung aus.
Welche Probleme lösen BI-Projekte?
Die meisten BI-Projekte beginnen mit einem bekannten Ärgernis: Zahlen widersprechen sich, Berichte entstehen mühsam in Tabellen, und niemand traut dem Ergebnis ganz. Eine gemeinsame Datenbasis mit einheitlich definierten Kennzahlen beendet diese Diskussionen.
Typisch ist der Monatsabschluss, für den Controlling oder Vertrieb Exporte aus mehreren Systemen in Tabellen zusammenführen. Das kostet Tage, ist fehleranfällig und hängt oft an einer einzigen Person, die die Formeln versteht. Kommt dann jede Abteilung mit einer eigenen Umsatzzahl in die Besprechung, geht die Zeit für die Frage drauf, welche Zahl stimmt, statt für die Frage, was zu tun ist.
Ein zweites Problem sind Datensilos. ERP, CRM, Shop und Produktion speichern jeweils ihren Teil der Wahrheit, aber erst die Verbindung zeigt etwa, welche Kunden trotz hohem Umsatz kaum Deckungsbeitrag bringen. Dazu kommen Schwächen in der Datenqualität: doppelte Kunden, fehlende Felder, uneinheitliche Artikelnummern. Ein Dashboard macht solche Fehler nur sichtbarer, beheben muss man sie an der Quelle.
Schließlich fehlt oft ein Rahmen. Lizenzen für ein BI-Werkzeug sind schnell gekauft, aber ohne Datenmodell, Zuständigkeiten und Berechtigungskonzept entstehen Dutzende unabhängige Berichte, die bald niemand mehr pflegt. Eine Beratung bringt hier Ordnung hinein, bevor das Chaos nur in ein neues Werkzeug umzieht.
Jedes System hat eigene Daten, und niemand verbindet Vertrieb, Finanzen und Produktion zu einem Gesamtbild.
Umsatz oder Marge werden in jeder Abteilung anders berechnet, Besprechungen drehen sich um die richtige Zahl.
Fachkräfte verbringen Tage mit Kopieren und Abgleichen in Tabellen, statt die Zahlen zu analysieren.
Doppelte Kunden, fehlende Felder und uneinheitliche Artikelnummern machen jede Auswertung unsicher.
Nur eine Person versteht die Berichtslogik, Urlaub oder Kündigung legen das Reporting lahm.
Sensible Personal- oder Kundendaten landen ungeschützt in Tabellen und Berichten.
Lizenzen für ein BI-Werkzeug sind gekauft, aber Datenmodell, Zuständigkeiten und Schulung fehlen.
Welche Arten von BI-Beratung gibt es?
Beratungen für Data Analytics und BI unterscheiden sich nach Schwerpunkt und Technik. Für die Auswahl zählt vor allem, ob die Beratung Ihre Plattform und Ihren Projekttyp mit eigenem Team abdeckt.
Nach Leistung lassen sich sechs Bereiche unterscheiden: Datenstrategie, Aufbau von Data Warehouse oder Lakehouse, Reporting und Dashboards, Planung und Controlling, Data Governance sowie Advanced Analytics mit Statistik und maschinellem Lernen. Viele Häuser decken mehrere Bereiche ab, haben aber klare Stärken. Spezialisierte BI-Beratungen arbeiten seit Jahren mit Datenmodellen und Berichten, Data-Science-Beratungen kommen eher von Prognosen und KI, IT-Dienstleister mit Analytics-Team bringen Integration und Betrieb mit.
Mindestens so wichtig ist die Technik. Ein großer Teil des Marktes arbeitet mit Microsoft, also Power BI, Azure und Microsoft Fabric. SAP-Häuser setzen auf SAP BW, Datasphere und SAP Analytics Cloud. Andere sind auf Qlik, Tableau, Snowflake oder Databricks spezialisiert oder arbeiten mit Open-Source-Werkzeugen. Für Planung und Controlling gibt es eigene Spezialisten mit Werkzeugen wie Jedox, Board oder SAP Analytics Cloud.
Bei der Architektur stehen sich heute zwei Ansätze gegenüber. Das klassische Data Warehouse ist auf strukturierte Daten aus ERP und CRM ausgelegt und bewährt sich seit Jahrzehnten für Finanz- und Vertriebsberichte. Das Lakehouse verbindet einen günstigen Speicher für Rohdaten mit den Abfragen eines Warehouse und ist damit die übliche Grundlage, wenn später Data Science oder KI hinzukommen sollen.
Klärt Ziele, Anwendungsfälle, Zuständigkeiten und einen Fahrplan, bevor Technik gekauft wird.
Baut die zentrale Datenplattform, in der Daten aus allen Quellen bereinigt und einheitlich bereitstehen.
Entwickelt Berichte und Dashboards, etwa in Power BI, Tableau, Qlik oder SAP Analytics Cloud.
Digitalisiert Budget, Forecast und Konzernreporting mit spezialisierten Planungswerkzeugen.
Legt Rollen, Regeln und Datenqualität fest, damit Kennzahlen dauerhaft verlässlich bleiben.
Nutzt Statistik und maschinelles Lernen für Prognosen, etwa zu Absatz, Ausfällen oder Kündigungen.
- Strukturierte Daten aus ERP und CRM
- Festes Datenmodell vorab
- Stark bei Finanz- und Vertriebsberichten
- Oft auf eigenen Servern betrieben
- Auch Text, Sensor- und Logdaten
- Modell wächst mit den Anwendungsfällen
- Grundlage für Data Science und KI
- Meist als Cloud-Dienst betrieben
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Woran erkennen Sie eine gute BI-Beratung?
Eine gute BI-Beratung erkennen Sie daran, dass sie zuerst nach Ihren Entscheidungen fragt und erst danach nach Werkzeugen. Entscheidend sind Erfahrung mit Ihrer Plattform, fachliches Verständnis und ein Vorgehen in Etappen, das früh nutzbare Ergebnisse liefert.
Prüfen Sie zuerst die technische Passung. Arbeitet Ihr Unternehmen mit Microsoft, SAP oder einer anderen Plattform, sollte die Beratung genau dort nachweisbare Erfahrung haben, etwa über einen Partnerstatus beim Hersteller und Referenzprojekte mit ähnlichen Quellsystemen. Fragen Sie auch nach den Menschen, die tatsächlich an Ihrem Projekt arbeiten, und nach deren Erfahrung.
Ebenso wichtig ist das fachliche Verständnis. Ein Dashboard hilft nur, wenn die Kennzahl dahinter die richtige ist. Gute Beratungen kennen typische Kennzahlen Ihrer Branche, setzen sich mit Controlling und Vertrieb an einen Tisch und definieren Begriffe wie Umsatz, Marge oder Liefertreue gemeinsam mit Ihnen. Achten Sie darauf, dass Datenqualität, Zuständigkeiten und Berechtigungen von Anfang an Teil des Konzepts sind.
Schließlich sollte die Beratung Sie unabhängiger machen. Fragen Sie nach Schulungen, Dokumentation und gemeinsamer Entwicklung, damit Ihr Team Berichte später selbst pflegt. Klären Sie außerdem, wo Ihre Daten verarbeitet werden, ob ein Vertrag zur Auftragsverarbeitung nach Art. 28 DSGVO vorliegt und wie Betrieb und Weiterentwicklung nach dem Go-live geregelt sind.
Die meisten Beratungen haben Schwerpunkte, etwa Microsoft mit Power BI und Fabric, SAP mit BW und Datasphere oder Qlik und Tableau. Wer täglich mit Ihrer Plattform arbeitet, kennt deren Grenzen und spart Ihnen Umwege.
Ein gutes Dashboard beginnt mit der richtigen Kennzahl, nicht mit dem Diagramm. Achten Sie darauf, dass die Beratung nach Entscheidungen und Abläufen fragt und Branchenkennzahlen kennt, etwa aus Handel, Produktion oder Finanzwesen.
Berichte sind nur so gut wie die Daten dahinter. Gute Beratungen planen Regeln für Datenqualität, klare Zuständigkeiten und ein Berechtigungskonzept von Anfang an mit, statt sie später nachzurüsten.
Große BI-Projekte scheitern selten an der Technik, häufiger an zu großen Plänen. Bewährt ist ein Einstieg mit Workshop oder Proof of Concept und ein schrittweiser Ausbau, bei dem jeder Abschnitt nutzbare Berichte liefert.
Eine Beratung sollte Sie unabhängiger machen, nicht abhängiger. Fragen Sie nach Schulungen, Dokumentation und gemeinsamer Entwicklung, damit Ihr Team Berichte selbst pflegen und erweitern kann.
In BI-Projekten fließen oft Personal-, Kunden- und Finanzdaten. Klären Sie, wo die Daten liegen, wer darauf zugreift und ob ein Vertrag zur Auftragsverarbeitung nach Art. 28 DSGVO vorliegt.
Datenplattformen brauchen Pflege: neue Quellen, geänderte Kennzahlen, Updates der Werkzeuge. Klären Sie, ob die Beratung Betrieb und Support anbietet oder Ihr Team dafür vorbereitet.
Die meisten Beratungen rechnen nach Tagessätzen ab, einige bieten Pakete zum Festpreis für Workshops, Schnellstarts oder klar umrissene Projekte. Vergleichen Sie Angebote nur bei gleichem Umfang.
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Wie läuft ein BI-Projekt ab?
Ein BI-Projekt führt von der Klärung der Ziele über Konzept und Datenplattform bis zu Berichten, Schulung und laufendem Betrieb. Bewährt ist ein Vorgehen in Etappen, bei dem jeder Abschnitt nutzbare Ergebnisse liefert.
Am Anfang steht die Bestandsaufnahme. Welche Entscheidungen sollen besser werden, welche Kennzahlen braucht es dafür, und in welchen Systemen liegen die Daten heute? Daraus entsteht ein Konzept mit Datenmodell, Plattform und Berechtigungen. Viele Beratungen sichern diesen Schritt mit einem Proof of Concept ab, der mit Ihren echten Daten zeigt, ob der Ansatz trägt.
Im Kern des Projekts entstehen die Datenstrecken aus den Quellsystemen in das Data Warehouse oder Lakehouse. Hier zeigt sich, wie gut die Daten wirklich sind, und hier fallen die meisten Aufwände an. Darauf aufbauend entwickelt das Team die ersten Berichte und Dashboards und prüft die Zahlen gegen die bisherigen Auswertungen, bis Fachbereiche und Controlling ihnen vertrauen.
Zum Abschluss lernen Anwender und IT, mit Berichten und Datenmodell zu arbeiten, und alte Tabellenberichte werden abgeschaltet. Danach beginnt der Betrieb: Datenstrecken werden überwacht, neue Quellen und Anwendungsfälle kommen hinzu. Ein erster Ausbauschritt mit einem klar umrissenen Anwendungsfall ist oft in wenigen Monaten erreichbar, eine unternehmensweite Plattform wächst über Jahre.
Ziele und Bestandsaufnahme
Sie klären mit der Beratung, welche Entscheidungen besser werden sollen und welche Daten heute wo liegen.
Konzept und Architektur
Datenmodell, Plattform und Berechtigungen werden festgelegt, oft abgesichert durch einen Proof of Concept.
Datenplattform aufbauen
Datenstrecken aus den Quellsystemen entstehen, Daten werden bereinigt und im Warehouse oder Lakehouse abgelegt.
Berichte und Dashboards
Auf dem geprüften Datenmodell entstehen die ersten Berichte, gemeinsam mit den Fachbereichen getestet.
Schulung und Einführung
Fachbereiche und IT lernen, mit Berichten und Datenmodell zu arbeiten, Altberichte werden abgeschaltet.
Betrieb und Ausbau
Die Plattform wird überwacht, gepflegt und Schritt für Schritt um neue Quellen und Anwendungsfälle erweitert.
Welche Fehler sollten Sie bei BI-Projekten vermeiden?
Die meisten BI-Projekte scheitern nicht an der Technik, sondern an unklaren Zielen, ungeklärten Kennzahlen und zu großen Plänen. Wer diese Fehler kennt, spart Zeit, Budget und Vertrauen der Anwender.
Ein klassischer Fehler ist der Kauf von Werkzeugen, bevor klar ist, welche Fragen beantwortet werden sollen. Dann entstehen bunte Dashboards, die niemand nutzt. Ebenso häufig bleiben Kennzahlen undefiniert: Rechnen Vertrieb und Controlling den Umsatz weiterhin unterschiedlich, übernimmt das neue System nur den alten Streit. Schreiben Sie wichtige Kennzahlen deshalb verbindlich auf und hinterlegen Sie sie zentral im Datenmodell.
Ein zweiter Fehler ist der Versuch, alles auf einmal zu lösen. Ein Projekt, das alle Quellen und Fachbereiche gleichzeitig anbinden will, liefert oft monatelang nichts Sichtbares und verliert den Rückhalt. Besser ist ein Start mit einem Anwendungsfall, der schnell Nutzen bringt. Werden die Fachbereiche erst am Ende gefragt, gehen Berichte zudem leicht an ihren Fragen vorbei.
Nach dem Go-live rächen sich fehlende Übergabe und fehlende Regeln. Kann niemand im Haus das Datenmodell ändern, bleibt jede Anpassung ein Beratungsauftrag. Und ohne Rollen- und Rechtekonzept sehen schnell zu viele Personen Personal- oder Kundendaten, was nach Art. 5 und Art. 32 DSGVO vermieden werden muss.
Lizenzen werden gekauft, bevor klar ist, welche Entscheidungen die Berichte unterstützen sollen.
Jede Abteilung rechnet Umsatz oder Marge anders, und das neue Dashboard übernimmt den Streit.
Fehlerhafte Stammdaten wandern ungeprüft in schöne Berichte, denen danach niemand traut.
Das Projekt soll in einem Schritt alle Quellen und Fachbereiche abdecken und liefert monatelang nichts.
IT und Beratung bauen Berichte, die an den Fragen der Anwender vorbeigehen.
Nach Projektende kann niemand im Haus das Datenmodell ändern oder erweitern.
Personal- oder Kundendaten sind für zu viele Nutzer sichtbar.
Was kostet eine BI-Beratung?
Die Kosten einer BI-Beratung richten sich nach dem Aufwand in Beratertagen und damit nach Zahl und Zustand Ihrer Datenquellen. Tagessätze veröffentlicht keine der geprüften Beratungen, Einstiegspakete gibt es dagegen zum Festpreis: etwa einen eintägigen Proof of Concept für 1.960 Euro netto oder eine Power-BI-Einführung für 5.490 Euro.
Der wichtigste Kostentreiber ist der Umfang. Ein einzelner Bericht auf einer vorhandenen Datenbasis ist in wenigen Tagen umgesetzt. Eine Datenplattform, die ERP, CRM und Produktion verbindet, Daten bereinigt und Historie übernimmt, braucht dagegen Wochen bis Monate. Jede weitere Quelle, jede ungeklärte Kennzahl und jede Baustelle bei der Datenqualität erhöht den Aufwand.
Abgerechnet wird überwiegend nach Beratertagen. Für den Einstieg bieten manche Beratungen feste Formate an: ceteris einen eintägigen Proof of Concept für Microsoft Fabric zu 1.960 Euro netto zuzüglich Reisekosten, TIQ Solutions eine Power-BI-Einführung mit zwei Datenquellen und zwei Visualisierungen zum Festpreis von 5.490 Euro sowie einen kostenlosen Online-Check zum Reifegrad. So lässt sich mit überschaubarem Budget prüfen, ob Ansatz und Zusammenarbeit passen, bevor das große Projekt beginnt.
Rechnen Sie die Gesamtkosten über mehrere Jahre. Zum Projekt kommen Lizenzen für BI-Werkzeug und Datenplattform, die Sie an den Hersteller zahlen, sowie Betrieb und Weiterentwicklung. Dem gegenüber stehen eingesparte Stunden für manuelle Berichte und bessere Entscheidungen. Ein klar umrissener erster Anwendungsfall mit messbarem Nutzen hilft, das Budget für den weiteren Ausbau zu begründen.
Beispiel TIQ Solutions: kostenloser Online-Selbstcheck zum Reifegrad bei Data Analytics.
Beispiel ceteris: Microsoft Fabric One-Day-PoC, zuzüglich Reisekosten.
Beispiel TIQ Solutions: Festpreis mit Kick-off-Workshop, zwei Datenquellen, zwei Visualisierungen und Berechtigungskonzept.
Übliches Modell für Datenplattform und Berichte, abgerechnet nach Beratertagen.
Wartung der Datenstrecken und Weiterentwicklung, oft als Pauschale oder Stundenkontingent.
Kosten für Power BI, Fabric, SAP oder Qlik zahlen Sie zusätzlich an den Hersteller oder Händler.
Die Kosten eines BI-Projekts richten sich vor allem nach Zahl und Zustand der Quellsysteme, dem Umfang des Datenmodells und der Zahl der Berichte. Tagessätze veröffentlicht keine der geprüften Beratungen, einige nennen Festpreise für Einstiegspakete. Rechnen Sie neben dem Projekt auch Lizenzen und laufenden Betrieb über mehrere Jahre ein und vergleichen Sie Angebote nur bei gleichem Umfang.
1 Wofür steht die Abkürzung ETL? Aufklappen ↓
Auflösung aufdecken ↓
2 Was steht beim Sternschema in der Mitte des Datenmodells? Aufklappen ↓
Auflösung aufdecken ↓
3 Was bedeutet Self-Service-BI? Aufklappen ↓
Auflösung aufdecken ↓
4 Seit wann gilt der EU Data Act? Aufklappen ↓
Auflösung aufdecken ↓
5 Was verbindet ein Lakehouse? Aufklappen ↓
Auflösung aufdecken ↓
Glossar: Begriffe rund um Data Analytics und BI
Die wichtigsten Begriffe rund um Business Intelligence, Datenplattformen und Datenmanagement, kompakt und anbieterneutral erklärt.
- Business Intelligence
Methoden und Werkzeuge, mit denen Unternehmen Daten sammeln, aufbereiten und als Berichte, Dashboards oder Analysen für Entscheidungen nutzen.
- Data Analytics
Auswertung von Daten, um Muster, Ursachen und Prognosen zu erkennen, von einfachen Kennzahlen bis zu statistischen Modellen.
- Data Warehouse
Zentrale Datenbank, in der bereinigte und vereinheitlichte Daten aus mehreren Quellsystemen für Auswertungen bereitstehen.
- Data Lake
Speicher für große Mengen strukturierter und unstrukturierter Rohdaten, die erst bei Bedarf aufbereitet werden.
- Lakehouse
Architektur, die den flexiblen Speicher eines Data Lake mit Strukturen und Abfragen eines Data Warehouse verbindet.
- ETL und ELT
Verfahren zum Extrahieren, Umwandeln und Laden von Daten. Bei ELT erfolgt die Umwandlung erst in der Zielplattform.
- Sternschema
Datenmodell mit einer zentralen Faktentabelle für Messwerte und umliegenden Dimensionstabellen wie Kunde, Produkt oder Datum.
- Semantisches Modell
Fachliche Schicht über den Daten, die Kennzahlen, Beziehungen und Begriffe einheitlich definiert, damit alle Berichte gleich rechnen.
- Self-Service-BI
Ansatz, bei dem Fachbereiche eigene Berichte und Auswertungen erstellen, gestützt auf zentral gepflegte Datenmodelle.
- KPI
Key Performance Indicator, eine Kennzahl, die den Erfolg eines Ziels messbar macht, etwa Deckungsbeitrag oder Liefertreue.
- Data Governance
Regeln, Rollen und Prozesse, die festlegen, wer für welche Daten verantwortlich ist und wie Qualität, Schutz und Nutzung gesichert werden.
- Stammdaten
Grundlegende, selten veränderte Daten wie Kunden, Artikel oder Lieferanten, auf die viele Prozesse und Berichte zugreifen.
- Datenqualität
Maß dafür, wie vollständig, korrekt, aktuell und einheitlich Daten sind. Schlechte Datenqualität ist die häufigste Ursache falscher Berichte.
- OLAP
Online Analytical Processing, mehrdimensionale Auswertung von Daten, etwa Umsatz nach Region, Produkt und Monat.
- Data Mesh
Organisationsansatz, bei dem Fachbereiche ihre Daten als Produkte selbst verantworten, unterstützt durch eine gemeinsame Plattform.
- Advanced Analytics
Fortgeschrittene Analyseverfahren wie Prognosen, Statistik und maschinelles Lernen, die über klassische Berichte hinausgehen.
- Proof of Concept
Kleines, zeitlich begrenztes Vorprojekt, das prüft, ob eine Lösung mit den eigenen Daten technisch und fachlich funktioniert.
Häufige Fragen
Die wichtigsten Fragen rund um Business Intelligence, Datenplattformen, Projektablauf und Kosten haben wir kurz und anbieterneutral beantwortet. Die Hinweise sind allgemein gehalten. Maßgeblich sind immer Ihr Vertrag mit der Beratung und die Lizenzbedingungen der eingesetzten Software.
Was macht eine BI-Beratung?
Eine BI-Beratung hilft Unternehmen, aus verstreuten Daten verlässliche Kennzahlen für Entscheidungen zu machen. Sie klärt Ziele und Kennzahlen, baut eine zentrale Datenplattform wie ein Data Warehouse oder Lakehouse auf und entwickelt Berichte und Dashboards. Viele Beratungen übernehmen auch Schulung, Betrieb und Weiterentwicklung.
Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Data Analytics?
Business Intelligence beschreibt vor allem, was passiert ist, Data Analytics fragt zusätzlich nach Ursachen und Prognosen. BI liefert Berichte und Dashboards zu Umsatz, Kosten oder Lagerbestand. Data Analytics nutzt Statistik und maschinelles Lernen, um etwa Absatz vorherzusagen oder Kündigungen früh zu erkennen. In der Praxis greifen beide ineinander.
Brauche ich ein Data Warehouse für Power BI?
Für wenige Berichte nicht, für ein verlässliches Unternehmensreporting meist schon. Power BI kann Daten direkt aus Quellsystemen laden. Sobald mehrere Systeme verbunden, Daten bereinigt und Kennzahlen einheitlich berechnet werden sollen, ist eine zentrale Datenplattform wie ein Data Warehouse oder Lakehouse die stabilere Lösung.
Was ist ein Lakehouse?
Ein Lakehouse verbindet den flexiblen Speicher eines Data Lake mit den Strukturen und Abfragen eines Data Warehouse. Rohdaten aller Art und aufbereitete Kennzahlen liegen so auf einer gemeinsamen Plattform. Bekannte Umsetzungen sind etwa Microsoft Fabric und Databricks. Das Lakehouse eignet sich besonders, wenn später Data Science oder KI hinzukommen sollen.
Wie lange dauert ein BI-Projekt?
Ein erster Ausbauschritt mit einem klar umrissenen Anwendungsfall dauert oft drei bis sechs Monate. Ein Proof of Concept ist häufig in wenigen Wochen erledigt. Eine unternehmensweite Datenplattform mit vielen Quellen und Fachbereichen wächst dagegen über Jahre in Etappen. Den größten Einfluss auf die Dauer haben Zahl und Zustand der Quellsysteme.
Was kostet eine BI-Beratung?
Die Kosten richten sich nach dem Aufwand in Beratertagen und damit nach Zahl und Zustand Ihrer Datenquellen. Tagessätze veröffentlicht keine der geprüften Beratungen. Einstiegspakete gibt es zum Festpreis, etwa einen eintägigen Proof of Concept für 1.960 Euro netto oder eine Power-BI-Einführung für 5.490 Euro. Hinzu kommen Lizenzen und laufender Betrieb.
Welche BI-Plattform ist die richtige?
Die richtige Plattform hängt vor allem von Ihrer vorhandenen IT ab. Unternehmen mit Microsoft 365 und Azure landen häufig bei Power BI und Microsoft Fabric, SAP-Anwender bei SAP Datasphere und SAP Analytics Cloud. Qlik, Tableau, Snowflake oder Databricks sind weitere verbreitete Optionen. Eine unabhängige Beratung prüft Anforderungen, Kosten und Fähigkeiten Ihres Teams.
Was ist Data Governance, und brauche ich das?
Data Governance legt fest, wer für welche Daten verantwortlich ist und nach welchen Regeln Qualität, Schutz und Nutzung gesichert werden. Ohne diese Regeln verlieren Berichte schnell an Glaubwürdigkeit. Auch kleinere Unternehmen profitieren von klaren Zuständigkeiten, einheitlich definierten Kennzahlen und einem Rechtekonzept.
Wie wichtig ist Datenschutz in BI-Projekten?
Datenschutz ist wichtig, weil BI-Projekte oft Personal-, Kunden- und Finanzdaten verarbeiten. Die DSGVO verlangt Zweckbindung, Datenminimierung und angemessene Sicherheit. Klären Sie, wo Daten gespeichert werden, schließen Sie mit der Beratung einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung nach Art. 28 DSGVO und legen Sie ein Rollen- und Rechtekonzept fest.
Woran erkenne ich eine gute BI-Beratung?
Eine gute BI-Beratung fragt zuerst nach Ihren Entscheidungen und Kennzahlen und erst danach nach Werkzeugen. Weitere Zeichen sind nachweisbare Erfahrung mit Ihrer Plattform, Referenzen in Ihrer Branche, ein Vorgehen in Etappen mit frühen Ergebnissen, klare Regeln zu Datenqualität und Datenschutz sowie Schulung und Übergabe an Ihr Team.
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