Wie Du mit einer DQ Scorecard endlich verlässliche Monatszahlen sichern

Monatszahlen, die du wirklich vertreten kannst

Kennst du das?
Power BI zeigt andere Zahlen als dein ERP-System. Die Marge passt nicht. Dein CFO zweifelt. Im MBR geht es plötzlich um Ursachenforschung statt Strategie.

Das Problem ist selten ein Bug – sondern fehlendes Vertrauen in deine Datenqualität.

Die Lösung: Eine Data Quality (DQ) Scorecard, die dir zeigt, ob du deiner eigenen Auswertung trauen kannst. In Power BI, im Audit – und im Boardroom.

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In diesem Video erklärt Cornelius die wichtigsten Punkte in unter 5 Minuten:

Warum so viele Reports in der Realität scheitern

Du bist nicht allein – viele Unternehmen kämpfen mit denselben Problemen:

Für dich als Entscheider:

• Power BI und ERP liefern widersprüchliche Zahlen
• Fehlende Datenlinie erschwert Audits und Regulatorik
• Excel-Reporting unterläuft deine BI-Initiative
• Ad-hoc-Fragen wie „Was hat sich hier geändert?“ führen zu Stress in QBRs

Für dein Data-Team:

• Pipelines laufen „grün“, aber KPIs sind trotzdem falsch
• Frische, Vollständigkeit und Logik der Daten werden nicht geprüft
• Tests existieren – aber nur im Dev, nicht für dein Reporting
• Data Quality wird nicht mit dem Business geteilt – Vertrauen fehlt

Was du mit einer DQ Scorecard erreichst

Eine DQ Scorecard ist wie ein Gesundheitscheck für deine wichtigsten KPIs – direkt im Reporting sichtbar.

Du bekommst:

• Ampelsystem pro KPI – auf einen Blick sichtbar
• Technische & fachliche Checks vereint
• Visualisierung in Power BI
• Alerts in Teams, Slack oder Monitoringsystemen
• Dokumentation deiner Daten-Standards

Beispielhafte Checks in einer Scorecard

So baust du deine Scorecard technisch auf

Du brauchst kein riesiges Setup – nur ein sauberes Framework.

Referenz-Stack:

• Azure Data Factory → Datei-Check & Trigger
  
• Databricks → Validierungen mit Delta Expectations
• dbt → Testdefinition pro Modell/KPI
• Power BI → Darstellung & Statusanzeige
• Slack, Teams → Alerts & Kommunikation

Ablauf:

1. KPI-Erwartung definieren (z. B. Umsatz bis 3. Werktag)
2. Tests schreiben (technisch + logisch)
3. Testergebnisse in dq_results speichern
4. Ampel-Dashboard in Power BI aufbauen
5. Alerts & Governance ergänzen

Deine Vorteile auf einen Blick

Für dich als Entscheider:

• Eine Zahl, eine Wahrheit – keine doppelten Versionen
• Schnellere Monatsabschlüsse, weniger Rückfragen
• Audit-fähiges Reporting, das Vertrauen schafft
• Weniger Excel-Reports, mehr BI-Nutzung

Für dein Data-Team:

• Besseres Monitoring: Frische, Plausibilität, Abdeckung
• Wiederverwendbare Tests für KPIs
• Automatische Alerts bei Problemen
• Dokumentierte Regeln, die auch Business-Verantwortliche verstehen

Vermeide diese 5 typischen Fehler

1. ❌ Nur Pipelines prüfen – KPIs bleiben unvalidiert
2. ❌ DQ als „reines Dev-Thema“ betrachten
3. ❌ Nur Rohdaten testen – aber nie das Reporting-Ergebnis
4. ❌ Änderungen in Power BI/dbt nicht monitoren
5. ❌ DQ = Vertrauen. Nicht gleichbedeutend mit „akkurat“

Häufige Fragen zur DQ Scorecard (FAQ)

Fazit – Reporting, dem du vertrauen kannst

Wenn du deine Monatszahlen nicht erklären kannst, sind sie wertlos – oder schlimmer: gefährlich.

Mit einer DQ Scorecard hast du ein System, das dir zeigt:

• Wo dein Reporting steht
• Ob du deiner BI wirklich trauen kannst
• Und wie du dein Data-Team entlastest – ohne Kompromisse bei Qualität oder Geschwindigkeit

Dein nächster Schritt

Du willst deine Monatszahlen absichern, Vertrauen aufbauen und Audits entspannen?

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