Fallstudie

Einheitliche Abo-Kennzahlen für Finanzwesen, Produkt und Kundenbetreuung

Internet und IT

Ein Internetunternehmen, dessen Teams aus Finanzwesen, Produkt und Kundenbetreuung jeweils aus eigenen Tabellen berichteten. Alle 3 lesen heute ein Power-BI-Modell mit Governance und einer gemeinsamen KPI-Schicht für Abo und Umsatz.

Projektbeschreibung lesen (englisch)(öffnet in einem neuen Tab)
Dauer
19 Monate
Unternehmen
50–250 Mitarbeitende
Schwerpunkt
Abonnementumsatz
Eine Schemazeichnung: die getrennten Berichte, mit denen das Projekt begann, die eine zusammengeführte Reporting-Schicht, die sie ersetzt hat, und die Technologien darunter.

3 Tabellensammlungen, ersetzt durch ein Modell

Die Teams aus Finanzwesen, Produkt und Kundenbetreuung führten jeweils eigene Tabellen. Wir haben für den Kunden die erste Power-BI-Umgebung mit Governance gebaut, auf einem Modell aus Abrechnung, CRM und Produktnutzung.

Quellsysteme in einem Modell
3
Teams, die es lesen
3
Familien von Abo-Kennzahlen
4
Monate Projektlaufzeit
19

Für dieses Projekt werden keine Ergebniszahlen veröffentlicht: Es gibt nichts, womit Sie sie prüfen könnten, also steht hier stattdessen vollständig, was gebaut wurde. Nach Branche und Größe anonymisiert, denn die Vertraulichkeit, die diesen Kunden schützt, würde auch Sie schützen. Branche und Ergebnisse sind echt, die identifizierenden Details nicht.

Vorher und nachher

Vor und nach dem Projekt

3 Tabellensammlungen

  • Tabellen des FinanzwesensEine eigene Lesart des Umsatzes
  • Tabellen aus dem ProduktGetrennt aufgebaut, von Hand aufbereitet
  • Tabellen aus der KundenbetreuungEine dritte Zählung derselben Kunden

Ein Modell

  • Ein semantisches ModellAbrechnung, CRM und Produktnutzung zusammengeführt
  • Power BI für alle 3 TeamsDieselben Definitionen in jedem Bericht
Von 3 Teams, die aus eigenen Tabellen berichteten, zu einem Modell mit Governance, das alle lesen.

Das Projekt im Detail

Kunde
Ein Internetunternehmen mit 50 bis 250 Mitarbeitenden und Abonnementumsatz.
Ausgangslage
Jedes Team hatte seine eigene Lesart des Umsatzes, von Hand aufbereitet, sodass wiederkehrender Umsatz im Finanzwesen etwas anderes bedeutete als im Produkt, und kein Gespräch bei einer vereinbarten Zahl beginnen konnte.
Auftrag
Getrenntes Tabellenreporting durch eine Power-BI-Umgebung mit Governance ersetzen und je Abo-Kennzahl eine Definition schaffen.

Die Abo-KPI-Schicht

Wiederkehrender Umsatz, Kohorten-Retention, Expansion und Contraction sind je einmal im Modell definiert, mit einheitlicher Zeitintelligenz, sodass Finanzwesen, Produkt und Kundenbetreuung für dieselbe Periode dieselbe Zahl lesen. Die Kohorten-Retention liest sich als eine Zeile je Startgruppe und eine Spalte je Periode danach.

Aktualisierung und Auslieferung, automatisiert

Die Aufbereitung, die früher jedem Bericht vorausging, läuft heute von selbst.

  1. QuellenAbrechnung, CRM, Nutzung
  2. DataflowsPlanmäßige Aktualisierung
  3. SQLFür das Modell aufbereitet
  4. BerichteAutomatisch aufbereitet

Die Architektur

Quellen: Abrechnung · CRM · Produktnutzung. Aufbereitung: Dataflows · SQL-Transformationen. Semantisches Modell: Abo-KPI-Schicht · Zeitintelligenz. Teams: Finanzwesen · Produkt · Kundenbetreuung
Abrechnung, CRM und Produktnutzung werden automatisch aufbereitet und in einem semantischen Modell zusammengeführt, das alle 3 Teams lesen.

Architekturentscheidungen

EntscheidungVerworfene AlternativeWarum
Ein Modell über Abrechnung, CRM und NutzungEin Modell je TeamAlle 3 Teams lesen dieselben Kunden und denselben Umsatz.
Definitionen in einer KPI-SchichtFormeln in jeder TabelleWiederkehrender Umsatz bedeutet überall dasselbe.
Workspace, Benennung und rollenbasierter Zugriff zuerst eingerichtetZugriff von Fall zu Fall vergebenDie Umgebung bleibt beim Wachsen unter Governance.

Was der Kunde heute hat

  • Eine erste Power-BI-Umgebung mit Governance, mit rollenbasiertem Zugriff, Namensregeln und Nutzerschulung.
  • Ein semantisches Modell aus Abrechnung, CRM und Produktnutzung, mit wiederverwendbaren Definitionen.
Wohin es geführt hat
3 Teams beantworten Abo-Fragen aus einem Modell, mit je einer Definition pro Kennzahl.
Stack
  • Power BI
  • DAX
  • SQL
  • Dataflows
  • Azure Data Factory
  • Semantische Modellierung
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    • Microsoft Fabric
    • Semantische Power-BI-Modelle
    • Direct Lake
    • Copilot in Power BI
    • Fabric AI Functions
    • Activator

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    • Microsoft Fabric
    • OneLake
    • OneLake Security
    • Direct Lake
    • Spark
    • MES
    • OPC UA
    • Power BI
    • DAX
    • Azure Key Vault
    • Purview
    • Azure DevOps

  • Hotellerie und Immobilien

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    • Microsoft Fabric
    • OneLake
    • Direct Lake
    • Databricks Mirrored Catalog
    • Fabric Data Factory
    • Power BI
    • DAX
    • Berechnungsgruppen
    • Row-Level-Security
    • Azure DevOps
    • Azure Key Vault
    • Purview
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