Kosten- und Leistungsrechnung mit Power BI

Juli 26, 2015 / Business Solutions / Office 365 September 16, 2019


Kosten- und Leistungsrechnung (KLR) mit Power BI vereinfacht Controlling und KLR und ILV (Innerbetriebliche Leistungsverrechnung) nicht nur wesentlich, sondern bringt auch ganz neue Möglichkeiten.

Wenn in Unternehmen Controlling betrieben wird, dann spielt auch Kosten- und Leistungsrechnung (KLR) eine bedeutende Rolle. Wer sich über KLR oder ILV informieren möchte findet auf der WebSite Rechnungswesen Grundlagen ausgezeichnete Informationen.

Nicht jedes Unternehmen hat eine ERP- oder Warenwirtschafts-Lösung mit integriertem Controlling-Modul, so dass in vielen Unternehmen KLR oder ILV ein weitgehend manueller Prozess ist.

Und selbst wenn Unternehmen solche Systeme im Einsatz haben, stehen die erforderlichen Prozessketten und Daten nicht immer so zur Verfügung, dass die vorhandene Software ein durchgängiges Controlling leisten könnte.

Kosten- und Leistungsrechnung mit Excel ist möglich. Aber es geht besser.

Fast jeder Controller ist virtuos im Umgang mit Excel und überbrückt dort Prozess- und Datenlücken durch die manuelle Kombination von Daten.

Controller setzen Daten aus diversen Quellen halbautomatisch bis manuell mittels Excel- VLOOKUP in Beziehung und pivotieren die Daten zu übersichtlichen Datenkonstellationen und KLR-Reports wie BABs oder Cashflow-Analysen.

Grenzen hat Excel nicht nur bei den Datenmengen, sondern auch bei der Anzahl der Daten-Relationen, die einfach in Beziehung gesetzt werden können. Und auch die Möglichkeiten zur Gestaltung von Dashboards und Reports für Teams sind eingeschränkt oder fehlen.

Kosten- und Leistungsrechnung mit Power BI

Seit Excel 2010 wurde PowerPivot als kostenloser Download bereitgestellt, mit Excel 2013 steht das Tool mit der Installation zur Verfügung.

Wer VLOOKUP seinen Freund nennt, der kann im Video von der WebSite PowerPivot Pro ansehen, wie PowerPivot Beziehungen managed und die Vorteile gegenüber VLOOKUP ansehen (Englisch).

Schon mit PowerPivot für Excel 2010 war es viel einfacher, die für eine KLR erforderlichen Daten aus verschiedenen Datenquellen zu verbinden und in sehr flexiblen Reports zu nutzen.

Richtig spannend ist bei den PowerPivot oder PowerBI Tools, dass Controllern die Analyse von Daten aus ganz neuen Blickwinkeln durch Drag&Drop ermöglicht wird.

Und PowerPivot ist nur der erste Baustein einer vollständigen und mächtigen BI-Umgebung für Endanwender. Das erleichtert nicht nur Controllern das Leben enorm, aber Controller finden sich in aller Regel am schnellsten mit den Werkzeugen zurecht.

PowerPivot für Excel 2013, Power BI und PowerView

Mit PowerPivot für Excel 2013 wurde die bisherige Version massive verbessert und man kann nun nicht nur Daten modellieren, sondern

  • Daten bereits beim Laden filtern
  • die Modellierung der Datenrelationen geht jetzt grafisch und per Drag&Drop
  • bei den Möglichkeiten für Formeln, KPIs, benutzerdefinierte Hierarchien und den Formatierungsmöglichkeiten für Daten wurden die Möglichkeiten nochmals enorm erweitert

Neben PowerPivot steht noch PowerView als neue Funktionalität zur Verfügung.

PowerView ermöglicht es, modellierte PowerPivots für Benutzer von MS SharePoint 2013 oder MS SQL Reporting Services 2013 bereitzustellen.

So können Datenmodelle von den Datenexperten der Fachbereiche, wie z.B. von Controllern, erstellt und gemanaged werden, um anderen Mitarbeitern tolle und dynamische Reports zur Verfügung zu stellen, die von Endanwender mit den bereitgestellten Filtern und Daten-Drilldowns untersucht werden können.

Und oben drauf gibt es noch Power BI, um den Entwurf von Dashboards und die Bereitstellung von Daten einfach zu ermöglichen, ohne den Verwendern Zugang zu den eigentlichen Daten gewähren zu müssen.

Hier ein Überblick über Power BI für Office 365:

Fazit

PowerPivot, PowerBiew und Power BI sind geniale Werkzeuge zur Datenmodellierung und Analyse auch über viele verschiedene Datenquellen hinweg. Die Bedienung der Werkzeuge ist auch für Endanwender schnell erlernbar.

Dennoch bleibt eines trotz BigData, künstlicher Intelligenz und Maschinenlern-Algorithmen nach wie vor erhalten:

Daten und Datensemantik muss man verstehen. Datenabstraktion und -modellierung muss man erlernen und begreifen. Und man muss grundsätzlich in der Lage sein, aus vorhandenen Daten eine Idee zu haben, wie man die Daten kombinieren und präsentieren möchte, um aus Daten Informationen zu machen.

Wer den letzten Teil selbst kann, für den liefern die Tools echtes „Enduser BI“.

Wer beim letzten Teil Hilfe braucht, der kann ja zum Beispiel uns fragen.