Ratgeber · Werkzeuge

Power BI, Tableau oder Dienstleister: Was für den Mittelstand passt

Ein sachlicher Vergleich der bekanntesten BI-Tools und der Frage, wo der Aufwand bei einem eigenen Dashboard wirklich liegt. Mit einer Entscheidungshilfe, wann selbst bauen sinnvoll ist und wann nicht.

Wer im Mittelstand über ein eigenes Dashboard nachdenkt, landet schnell bei Power BI im Mittelstand, bei Tableau oder bei Looker Studio. Alle drei sind gute Werkzeuge. Die eigentliche Frage ist aber eine andere: Wer baut das Dashboard, wer hält es am Laufen, und wie viel Zeit steckt darin? Dieser Artikel vergleicht die Werkzeuge sachlich, zeigt, wo bei einem BI-Tool im Mittelstand der Aufwand wirklich liegt, und hilft dir bei der Entscheidung zwischen selbst bauen und bauen lassen.

Was die drei Werkzeuge gut können

BI steht für Business Intelligence. Gemeint sind Programme, die Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und als Diagramme, Tabellen und Kennzahlen darstellen. Die bekanntesten unterscheiden sich weniger in dem, was am Ende auf dem Bildschirm steht, als im Weg dorthin.

Power BI

Power BI kommt von Microsoft und passt gut in Unternehmen, die ohnehin mit Microsoft 365, Excel und Teams arbeiten. Wer sich in Excel mit Power Query oder Pivot-Tabellen auskennt, findet sich schnell zurecht. Die Stärke liegt im Datenmodell: Mehrere Tabellen lassen sich sauber verknüpfen, Kennzahlen werden einmal definiert und überall gleich berechnet. Zum Erstellen gibt es eine kostenlose Desktop-Version. Zum Teilen der Berichte brauchen in der Regel alle Beteiligten eine Lizenz.

Tableau

Tableau gehört zu Salesforce und ist besonders stark in der visuellen Analyse. Wer gern mit Daten spielt, Zusammenhänge sucht und Diagramme frei gestaltet, kommt hier sehr weit. Tableau ist in größeren Unternehmen und bei Analyse-Teams verbreitet. Für ein schlankes Geschäftsführungs-Cockpit ist es oft mehr Werkzeug, als man braucht.

Looker Studio

Looker Studio, früher Google Data Studio, ist in der Grundversion kostenlos und ideal für Marketing-Daten aus Google Ads, Google Analytics und der Google Search Console. Für einen schnellen Überblick über Kampagnen ist es kaum zu schlagen. Schwieriger wird es, sobald Buchhaltungsdaten aus DATEV oder komplexere Berechnungen dazukommen. Dann braucht es zusätzliche Datenverbindungen oder Zwischenschritte.

Die Lizenzmodelle ändern sich regelmäßig, deshalb nennen wir hier keine Preise. Als Grundregel gilt: Bezahlt wird meist pro Person, die Berichte ansieht oder bearbeitet. Bei zehn Lesern im Unternehmen summiert sich das über die Jahre.

Wo der Aufwand wirklich steckt

Viele Projekte starten mit der Erwartung, dass das Werkzeug die Arbeit macht. Die Diagramme sind tatsächlich in wenigen Stunden gebaut. Der Großteil der Arbeit liegt davor und danach, und er ist bei allen drei Werkzeugen ähnlich groß.

Datenanbindung

Die Daten müssen zuerst ins Werkzeug. Für manche Systeme gibt es fertige Verbindungen, für andere nicht. Gerade DATEV ist kein Fall für einen Klick: Meist läuft es über regelmäßige Exporte oder zusätzliche Schnittstellen-Dienste. Bei CRM-Systemen und Shops gibt es oft Verbindungen, die aber Felder anders benennen oder nur einen Teil der Daten liefern. Wenn die Verbindung einmal hakt, muss jemand herausfinden, warum.

Datenmodell

Danach müssen die Daten zueinander passen. Der Kunde heißt im CRM „Müller GmbH“, in der Buchhaltung hat er die Debitorennummer 10423. Damit du den Deckungsbeitrag pro Kunde sehen kannst, braucht es eine Zuordnung. Solche Verknüpfungen sind das Herzstück jedes Dashboards und der Teil, der die meiste Erfahrung braucht.

Definitionen

Was ist Umsatz? Rechnungsbetrag oder Zahlungseingang, netto oder brutto, vor oder nach Gutschriften? Wann ist ein Auftrag ein Auftrag? Diese Fragen beantwortet kein Werkzeug. Sie müssen im Unternehmen geklärt werden, und zwar bevor jemand Diagramme baut. Sonst entstehen schöne Dashboards mit Zahlen, über die im Meeting gestritten wird.

Pflege

Ein Dashboard ist nie fertig. Eine neue Kostenstelle kommt dazu, der Kontenrahmen ändert sich, ein Werbekonto wird umbenannt, ein System liefert nach einem Update andere Felder. Jede dieser Kleinigkeiten kann eine Kennzahl falsch machen, ohne dass es sofort auffällt. Rechne mit einigen Stunden pro Monat, in denen sich jemand darum kümmert.

Was es kostet, auch ohne Preisliste

Bei einem BI-Tool fallen zwei Arten von Kosten an. Die Lizenzen sind gut planbar und meist pro Person. Die Arbeitszeit ist der größere und schwerer sichtbare Posten.

Eine Beispielrechnung zur Größenordnung: Angenommen, ein erstes Cockpit mit Buchhaltung, CRM und einem Werbekonto braucht im Eigenbau 120 Stunden, verteilt auf mehrere Monate. Bei einem internen Stundensatz von 55 € sind das 6.600 € Arbeitszeit. Für die Pflege setzen wir im Beispiel 4 Stunden pro Monat an, also 48 Stunden oder 2.640 € pro Jahr. Die Einarbeitung ist dabei noch nicht eingerechnet, falls niemand im Haus das Werkzeug kennt.

Deine eigenen Werte können deutlich darüber oder darunter liegen. Wer schon sauber gepflegte Daten und Erfahrung mit Power Query hat, ist schneller. Wer mit uneinheitlichen Kundennummern und drei Exporten startet, braucht länger. Wichtig ist, die Stunden überhaupt einzuplanen, statt das Projekt als Nebenbei-Aufgabe zu behandeln.

Die entscheidende Frage ist daher nicht, ob das Werkzeug günstig ist. Sie lautet: Hast du jemanden, der diese Stunden leisten kann, ohne dass andere Arbeit liegen bleibt?

Entscheidungshilfe: drei Wege im Vergleich

Grundsätzlich gibt es drei Wege zum Dashboard. Die Tabelle zeigt, wofür sich welcher eignet.

FrageSelbst bauen mit BI-ToolMit Berater im eigenen BI-ToolAls Dienstleistung bauen lassen
Wer baut?Eigenes TeamBerater, Team übernimmt späterDienstleister
Eigener ZeitaufwandHoch, oft mehrere Monate nebenbeiMittel, für Abstimmung und ÜbergabeGering
Wissen im Haus nötigJa, Datenmodell und WerkzeugJa, für die Pflege danachNein
Laufende KostenLizenzen pro Person, eigene PflegezeitLizenzen pro Person, Pflege oder BeratertageNach Vereinbarung mit dem Dienstleister
Freiheit bei AuswertungenSehr hochHochAuf das abgestimmte Cockpit ausgerichtet
Passt gut, wennJemand im Haus Freude an Daten hat und Zeit dafür bekommtEin Datenteam im Aufbau istDie Geschäftsführung Klarheit will, ohne eigenes Controlling aufzubauen

Der mittlere Weg wird oft unterschätzt. Ein Berater baut das Datenmodell und die ersten Berichte, danach übernimmt das eigene Team. Das funktioniert gut, wenn tatsächlich jemand übernimmt. Fehlt diese Person, hängt das Unternehmen dauerhaft an Beratertagen, und jede kleine Änderung wird zum Auftrag.

Keiner der Wege ist grundsätzlich besser. Es kommt darauf an, was du im Unternehmen hast: Zeit, Wissen oder Budget.

Wann selbst bauen sinnvoll ist

Selbst bauen ist eine gute Wahl, wenn ein paar Voraussetzungen zusammenkommen. Ehrlich gesagt sind das mehr Unternehmen, als man denkt.

  • Es gibt eine Person mit Zeit und Interesse. Jemand aus Finanzen oder Vertrieb, der gern mit Daten arbeitet und dafür mindestens einen Tag pro Woche bekommt.
  • Die Datenquellen sind überschaubar. Ein Shop und Google Ads lassen sich in Looker Studio schnell verbinden. Das ist ein guter Einstieg.
  • Du willst viel selbst erforschen. Wer regelmäßig neue Fragen an seine Daten hat, profitiert davon, das Werkzeug selbst zu beherrschen.
  • Es gibt ein Datenteam oder es soll eines entstehen. Dann ist das BI-Tool ohnehin die Grundlage für spätere Arbeit.

Weniger gut passt der eigene Bau, wenn die Geschäftsführung selbst die Stunden aufbringen müsste oder wenn das Projekt nebenbei laufen soll, während das Tagesgeschäft brummt. Dann bleiben Dashboards erfahrungsgemäß halb fertig liegen. Welche Kennzahlen am Anfang wirklich zählen, steht im Ratgeber KPI-Dashboard aufbauen.

Vier Fragen vor der Entscheidung

Bevor du ein Werkzeug auswählst oder einen Dienstleister fragst, lohnt sich ein ehrlicher Blick auf diese Punkte:

  1. Welche Entscheidungen soll das Dashboard unterstützen? Liquidität, Marge, Vertriebspipeline? Davon hängen die Kennzahlen ab.
  2. Aus welchen Systemen kommen die Daten? Je mehr Quellen, desto größer der Anteil der Anbindung am Gesamtaufwand.
  3. Wer pflegt das Ganze in zwei Jahren? Wenn die Antwort „mal sehen“ lautet, plane die Pflege von Anfang an mit ein.
  4. Wie viele Personen sollen die Zahlen sehen? Bei Lizenzen pro Person macht das einen spürbaren Unterschied.

Wer gerade noch mit Tabellen arbeitet, findet im Ratgeber Excel-Reporting ablösen eine Rechnung, was die Handarbeit heute kostet.

Wo dashboard.de in diesem Vergleich steht

dashboard.de ist der dritte Weg aus der Tabelle: Wir bauen dein Management-Dashboard als Dienstleistung. Du kaufst keine Software und keine Lizenzen. Wir binden Systeme wie DATEV, Lexoffice, SevDesk, HubSpot, Pipedrive, Shopify, Google Ads und Meta Ads an, klären mit dir im KPI-Workshop die Definitionen und kümmern uns um die laufende Aktualisierung.

Bis zum Livegang vergehen meist 3–6 Wochen, dein eigener Aufwand liegt bei rund 60 Minuten. Projekte beginnen bei einem mittleren vierstelligen Betrag. Details stehen auf der Seite Preise, und nach einer kostenlosen Dashboard-Analyse bekommst du ein transparentes Angebot.

Häufige Fragen

Fragen zu BI-Tools im Mittelstand

Deine Frage ist nicht dabei? Schreib uns. In der kostenlosen Dashboard-Analyse klären wir sie gemeinsam.

Frage stellen
Ist Power BI für kleine Unternehmen zu groß?

Nicht unbedingt. Das Werkzeug selbst lässt sich klein nutzen. Entscheidend ist, ob jemand im Haus die Zeit für Datenanbindung, Datenmodell und Pflege hat.

Was kosten die Lizenzen von Power BI oder Tableau?

Die Preise ändern sich regelmäßig, deshalb lohnt der Blick auf die aktuelle Seite des Herstellers. In der Regel wird pro Person bezahlt, die Berichte ansieht oder bearbeitet.

Kann ich DATEV direkt an ein BI-Tool anschließen?

Das hängt davon ab, wie du und deine Kanzlei DATEV nutzt. Oft laufen solche Anbindungen über regelmäßige Exporte oder zusätzliche Schnittstellen, die jemand einrichten und pflegen muss.

Brauche ich bei dashboard.de eine eigene BI-Lizenz?

Nein. dashboard.de setzt dein Dashboard als Dienstleistung um und verkauft keine Software und keine Lizenzen.

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