Warum ist dieses Thema so brisant?
Stelle Dir vor, im Meeting diskutieren Vertrieb und Finanzabteilung hitzig darüber, wessen Umsatzzahlen eigentlich stimmen. Statt Maßnahmen zu beschließen, endet alles in einem Streit über unterschiedliche Reports.
Dein Data Team investiert mehr Zeit in Rückfragen zu Formeln und Definitionen als in tatsächliche Analysen. Und wenn ein Auditor Details zum „Gross Margin“ wissen will, kann niemand genau erklären, wie dieser Wert berechnet wird.
Solche Situationen untergraben das Vertrauen in Dashboards. Teams exportieren Daten wieder in Excel, und Entscheidungen ziehen sich unnötig in die Länge.
In diesem Video erklärt Cornelius die wichtigsten Punkte in unter 5 Minuten:
Was bringt eine klare KPI Governance?
Ein strukturiertes Governance-Framework schafft hier Abhilfe:
- 🕑 Schnellere Entscheidungen, weil Definitionen eindeutig festgelegt sind und nicht ständig neu diskutiert werden.
- 🔍 Vertrauen, da alle auf derselben Datengrundlage arbeiten.
- 🛡️ Compliance, weil jederzeit nachvollziehbar ist, wie Kennzahlen zustande kommen.
- 🚀 Skalierbarkeit, da neue Reports, Märkte oder Unternehmensbereiche ohne Konflikte integriert werden können.
Typische Fehler bei der Definition von KPIs
Viele Unternehmen machen ähnliche Fehler:
- ❌ Die IT definiert alleine, was eine KPI bedeutet. („Net Revenue? Das hat der Entwickler eben so umgesetzt.“)
- ❌ Unterschiedliche Abteilungen pflegen eigene Excel-Formeln – ein klassischer „Spreadsheet Drift“ entsteht.
- ❌ Es gibt keine klare Verantwortlichkeit, daher bleibt Konsistenz aus.
- ❌ Governance wird so rigide gestaltet, dass selbst kleine Änderungen viel Zeit kosten.
- ❌ Definitionen existieren nur in Word-Dokumenten, nicht im BI-System, wodurch Ist-Stand und Dokumentation auseinanderlaufen.
Der KPI Governance Blueprint: So setzt Du es richtig auf
Ein klares Modell verteilt Verantwortung transparent auf fünf Rollen:
So läuft der Prozess in der Praxis
- Die Business-Verantwortlichen definieren das KPI-Konzept.
- Der Data Product Owner erstellt darauf basierend eine Spezifikation inklusive Formeln und Ausschlüssen.
- Die Data Engineers setzen dies technisch um, z. B. in dbt oder ADF.
- BI-Entwickler bauen Dashboards direkt auf dieser Basis auf.
- Der Data Steward katalogisiert die Definitionen in Tools wie Alation oder Purview.
Beispiel: Definition von „Gross Margin“
So verhinderst Du, dass der CFO im Audit plötzlich eine andere Formel präsentiert als Dein Reporting-Team.
Häufige Einwände - und die passenden Antworten
- 💬 CFO: „Wir müssen KPIs schnell anpassen können.“
👉 Governance verhindert das nicht, sondern macht Änderungen transparent und revisionssicher. - 💬 Data Engineer: „Soll wirklich jede Kennzahl dokumentiert werden?“
👉 Nicht jede – entscheidend sind die wichtigsten KPIs. Das 80/20-Prinzip hilft hier, den Fokus zu setzen. - 💬 BI Developer: „Das verzögert doch die Dashboard-Entwicklung.“
👉 Im Gegenteil: Klare Definitionen verhindern späteren Mehraufwand und doppelte Arbeit.
Weniger KPIs, dafür eindeutig definiert
Viele Unternehmen messen zu viel und nichts wirklich präzise. Besser ist es, sich auf wenige, dafür klar definierte KPIs zu konzentrieren. So wird Governance nicht zum Hindernis, sondern beschleunigt die gesamte Organisation.
FAQ: Was Unternehmen oft noch wissen wollen
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