Auf Basis der aufbereiteten und fachlich geprüften Daten entstand ein interaktives Power-BI-Dashboard. Zentrale Kennzahlen zu Umsatz, Ergebnis, Materialkosten, Bestellungen und Retouren werden mit Analysen nach Produktgruppen, Vertriebskanälen, Marken und Zeitverlauf verbunden. So entsteht aus operativen Einzelinformationen eine strukturierte Grundlage für Analyse und Reporting.

Vom Datenchaos zur BI-Pipeline

Case Study · Data Quality & Power BI

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Datenaufbereitung und Transformation mit Power Query

Die identifizierten Qualitätsprobleme wurden in Power Query systematisch aufbereitet. Dazu gehörten die Vereinheitlichung von Schreibweisen und Formaten, die Anpassung von Datentypen sowie die Standardisierung relevanter Datenfelder. Die einzelnen Transformationsschritte wurden als nachvollziehbarer Prozess aufgebaut, sodass die Datenaufbereitung bei einer Aktualisierung erneut ausgeführt werden kann. Die bereinigte Datenbasis bildet anschließend die Grundlage für das Datenmodell und die weitere Analyse in Power BI.

Die Ausgangsdaten wirken auf den ersten Blick strukturiert. Bei genauerer Betrachtung zeigen sich jedoch typische Qualitätsprobleme: uneinheitliche Schreibweisen, unterschiedliche Formate, abweichende Kundenkennungen und nicht standardisierte Werte. Solche Inkonsistenzen können bei Aggregationen und Verknüpfungen zu fehlerhaften Zuordnungen führen und damit die Aussagekraft späterer Analysen beeinträchtigen. Vor der Entwicklung des Dashboards wurde die Datenbasis daher zunächst analysiert, fachlich geprüft und systematisch aufbereitet.

Von Rohdaten zum KPI-Dashboard · Fiktiver Business Case

Das Dashboard bildet das Endergebnis des Projekts. Grundlage dafür war jedoch zunächst die Analyse der vorhandenen Rohdaten und ihrer Qualitätsprobleme.

Die Methodik

Von Datenqualität zu belastbarem Reporting

Die Problemstellung

Die technische Lösung

Die Ausgangsdaten lagen zwar in einer strukturierten Tabelle vor, enthielten jedoch typische Qualitätsprobleme: uneinheitliche Schreibweisen, unterschiedliche Formate, abweichende Schlüssel und fachliche Informationslücken. Ohne systematische Prüfung und Aufbereitung hätten diese Inkonsistenzen zu fehlerhaften Zuordnungen und missverständlichen Analysen führen können.

Die Daten wurden zunächst analysiert, anschließend in Power Query standardisiert und für die weitere Verarbeitung strukturiert. Wiederholbare Transformationsschritte schaffen eine konsistente Datenbasis, auf der das Power-BI-Dashboard mit zentralen KPIs und Analysen nach Produkten, Marken, Vertriebskanälen und Zeitverlauf aufbaut.

Der Mehrwert

Strukturierte Daten. Nachvollziehbare Prozesse. Klare Analysen.

Reproduzierbar

standardisierte Datenaufbereitung

Nachvollziehbar

dokumentierte Transformationsschritte

Auswertbar

konsistente Basis für KPI-Reporting

Projekt besprechen

Aus Daten verlässliche Entscheidungsgrundlagen schaffen

Sie möchten Datenqualität verbessern, Reporting-Prozesse strukturieren oder vorhandene Datenbestände besser nutzbar machen? Lassen Sie uns gemeinsam prüfen, welcher Ansatz zu Ihrer Ausgangssituation passt.