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Datenanalyse: Auswertungen, Dashboards und Datenqualität

In Datenprojekten entfällt der weit überwiegende Teil des Aufwands nicht auf die Auswertung, sondern auf das Zusammenführen und Bereinigen der Daten. Kundennummern, die in drei Systemen unterschiedlich geschrieben sind, Datumsformate, die nicht zusammenpassen, Umsätze mit und ohne Umsatzsteuer – das ist die eigentliche Arbeit. Wer ein Angebot bekommt, in dem die Aufbereitung nur einen kleinen Posten ausmacht, sollte nachfragen.

Kurz erklärt: Datenanalyse und Business Intelligence kosten in Deutschland üblicherweise 800–1.800 € je Tag. Ein erstes Dashboard-Projekt für kleine und mittlere Unternehmen liegt meist bei 5.000–25.000 €, wobei der überwiegende Aufwand auf die Datenaufbereitung entfällt.
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Was kostet Datenanalyse & Business Intelligence?

Orientierungswerte für den deutschen Markt. Was Sie tatsächlich zahlen, hängt vom Umfang ab – die verbindliche Zahl steht im Angebot des Anbieters.

Leistung Preisspanne Wofür
Tagessatz Analyst 800 – 1.500 € Auswertung, Aufbereitung, Visualisierung.
Tagessatz Data Engineer 1.000 – 1.800 € Datenanbindung und automatisierte Verarbeitung.
Erstes Dashboard-Projekt 5.000 – 25.000 € Anbindung, Bereinigung, Kennzahlen, Visualisierung.
Werkzeuglizenzen 10 – 70 € je Nutzer und Monat Power BI, Tableau, Looker und vergleichbare Anbieter.
Laufende Betreuung 500 – 3.000 € / Monat Pflege, neue Auswertungen, Fehlerbehebung.

Hinweis: Beginnen Sie mit drei bis fünf Kennzahlen, nicht mit fünfzig. Ein Dashboard, das täglich angesehen wird, ist mehr wert als eines, das alles zeigt und deshalb niemand öffnet. Erweitern lässt sich später jederzeit.

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Was bei Datenanalyse & Business Intelligence üblicherweise enthalten ist

Wie lange dauert es?

Ein erstes Dashboard steht in vier bis zwölf Wochen. Der Zeitfresser ist der Zugriff auf die Quellsysteme – planen Sie ein, dass Zugänge zu Warenwirtschaft, Buchhaltung oder CRM oft länger dauern als erwartet.

Worauf Sie bei der Auswahl achten sollten

Fünf Fragen, die Angebote vergleichbar machen – und teure Überraschungen vermeiden.

  1. 1 Fragen Sie, wie viel Aufwand für Datenaufbereitung eingeplant ist. Unter der Hälfte ist meist zu optimistisch.
  2. 2 Bestehen Sie darauf, dass jede Kennzahl schriftlich definiert wird – „Umsatz" bedeutet in drei Abteilungen oft drei Verschiedenes.
  3. 3 Klären Sie, ob Sie später selbst Auswertungen anpassen können.
  4. 4 Fragen Sie nach der Aktualisierungsfrequenz. Täglich klingt gut, ist aber selten nötig und oft teuer.
  5. 5 Achten Sie auf Datenschutz, sobald personenbezogene Daten verarbeitet werden.

So einfach kommen Sie zu Datenanalyse & Business Intelligence

In drei Schritten zum passenden Anbieter – kostenlos und unverbindlich.

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Beschreiben Sie kurz Ihr Vorhaben im Bereich Datenanalyse & Business Intelligence – in wenigen Minuten, kostenlos und unverbindlich.

2

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Wir prüfen Ihre Anfrage und geben sie an passende, geprüfte Anbieter weiter.

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Angebote erhalten

Die Anbieter melden sich mit ihren Angeboten. Sie vergleichen und wählen das beste aus.

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Häufige Fragen zu Datenanalyse & Business Intelligence

Womit sollte man anfangen? +

Mit einer konkreten Frage, die Sie heute nicht beantworten können und die eine Entscheidung beeinflusst – etwa welche Produktgruppe tatsächlich Deckungsbeitrag bringt oder woher Kunden mit hohem Wert kommen. Nicht mit dem Werkzeug. Wer erst die Software kauft und dann nach Fragen sucht, baut ein Dashboard, das niemand nutzt.

Warum ist Datenaufbereitung so aufwendig? +

Weil Daten aus verschiedenen Systemen selten zusammenpassen. Kundennummern sind unterschiedlich formatiert, Artikel doppelt angelegt, Umsätze mal mit und mal ohne Umsatzsteuer erfasst, Zeiträume unterschiedlich abgegrenzt. Jede dieser Abweichungen muss erkannt und geregelt werden, bevor eine Auswertung stimmt.

Welches Werkzeug ist das richtige? +

Für die meisten mittelständischen Unternehmen ist Power BI die naheliegende Wahl, weil es günstig ist und sich in eine vorhandene Microsoft-Umgebung fügt. Tableau ist stärker bei anspruchsvollen Visualisierungen, Looker bei sehr großen Datenmengen. Die Werkzeugfrage ist allerdings zweitrangig – entscheidend sind Datenqualität und klare Kennzahlendefinitionen.

Brauche ich dafür eigene Leute? +

Für den Aufbau selten, für den Betrieb schon. Jemand im Unternehmen sollte die Auswertungen verstehen und kleine Anpassungen selbst vornehmen können – sonst rufen Sie für jede Änderung den Dienstleister. Eine Einweisung mit Übungen an echten Fragen ist Teil eines guten Projekts.

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