Executive Financial Dashboard

Ausgangspunkt war ein vollständiges Briefing, wie es ein CFO schreiben würde: ein Zulieferer für Präzisionskomponenten, rund 180 Mitarbeitende, Konzernumsatz im Bereich von CHF 25 bis 30 Millionen, vier Absatzmärkte. Dazu ein Anforderungskatalog mit vier Pflicht- und drei Kürpunkten, klaren Design-Vorgaben und einem Satz, der den Ton vorgab: Der Verwaltungsrat schaut zehn Sekunden auf den Bildschirm und muss danach wissen, ob das Unternehmen auf Kurs ist.

Die drei Schmerzpunkte

• Margenerosion im EUR-Raum. Der Umsatz wächst, das operative Ergebnis sinkt. Der Verdacht: einzelne Kombinationen aus Produkt und Region sind strukturell defizitär – nachweisbar war das bisher nicht.
• Budget-Disziplin. Die Frage lautet nicht, ob abgewichen wird, sondern wo und seit wann.
• OpEx-Drift. Seit einem ERP-Projekt laufen die operativen Kosten schneller als der Umsatz. Das sollte sichtbar sein, nicht in einer Fussnote stehen.

Datenmodell

Die Faktentabelle enthält Umsatz, Herstellkosten, operative Kosten und Zielumsatz je Quartal, Produkt und Region. Dazu kommen Produktstammdaten mit einer hinterlegten Zielmarge je Produkt.

• Sternschema mit einer Faktentabelle und Dimensionen für Produkt und Datum
• Eine eigene Kalendertabelle, als Datumstabelle markiert – Voraussetzung für jede Zeitintelligenz
• Filterfluss ausschliesslich von den Dimensionen zur Faktentabelle, keine bidirektionalen Beziehungen
• Row-Level Security von Beginn an mitgedacht: Regionenverantwortliche sehen ihre Region, der Verwaltungsrat sieht alles

Die Falle des unvollständigen Jahres

Der Datenstand endet per 31. Juli 2026. Ein naiver Jahresvergleich stellt sieben Monate gegen zwölf und produziert einen Umsatzeinbruch, den es nicht gibt. Der Auftraggeber hatte das im Briefing ausdrücklich als Qualitätskriterium markiert – zu Recht, denn eine solche Zahl in einer Verwaltungsratssitzung kostet Vertrauen, das man nicht zurückbekommt.

Gelöst über Zeitintelligenz auf der Kalendertabelle statt über Jahreszahlen:

Umsatz VJ =
CALCULATE (
    [Umsatz],
    SAMEPERIODLASTYEAR ( Dim_Calendar[Datum] )
)

Damit vergleicht der Bericht immer denselben Zeitausschnitt – Januar bis Juli gegen Januar bis Juli.

Zielmargen richtig gewichten

Jedes Produkt hat eine eigene Zielmarge, von 18 Prozent bei Drehteilen bis 40 Prozent bei Serviceverträgen. Der Durchschnitt dieser sechs Prozentwerte ist als Konzernziel wertlos: Er behandelt ein Produkt mit CHF 0,6 Millionen Umsatz gleich wie eines mit CHF 2,5 Millionen und führt zu einer Prioritätenliste, die in die falsche Richtung zeigt.

Richtig ist die zeilenweise Gewichtung nach effektivem Volumen:

Zielmarge gewichtet =
DIVIDE (
    SUMX (
        Fact_Financials,
        Fact_Financials[Revenue_CHF]
            * RELATED ( Dim_Products[Margin_Target_%] ) / 100
    ),
    [Umsatz]
)

Erst damit lässt sich die Frage beantworten, die den CFO wirklich interessiert: nicht wer prozentual am weitesten zurückliegt, sondern wo in Franken das meiste Ergebnis liegen bleibt.

Drei Seiten, drei Publika

• Executive Board. Kennzahlenzeile mit Vorjahres- und Zielvergleich, dezente Ampellogik. Darunter das Divergenz-Chart: Umsatz als Säulen, Nettomarge als Linie darüber – genau die Schere, die den Auftrag ausgelöst hat. Dazu die Margenbrücke, die den Ergebnisunterschied zum Vorjahr in Umsatz-, COGS- und OpEx-Effekt zerlegt.
• Portfolio & Budget. Sechs Produkte gegen vier Regionen als bedingt formatierte Matrix. Defizitäre Zellen fallen sofort auf. Daneben Ist gegen Ziel je Region, absolut und prozentual.
• Szenario-Simulator. Drei What-If-Parameter für Preisanpassung, Materialkosten und operative Kosten. In der Sitzung lässt sich live durchspielen, was drei Prozent Preiserhöhung im DACH-Raum oder ein Materialkostenschock von fünf Prozent mit dem Ergebnis machen.

Was mich am meisten gekostet hat

Die Margenbrücke. Ein Wasserfalldiagramm braucht künstliche Kategorien – Startwert, Umsatzeffekt, COGS-Effekt, OpEx-Effekt, Endwert – die in einer festen Reihenfolge stehen müssen. Diese Kategorien stammen aus einer Hilfstabelle ohne Beziehung zum Modell, die Werte kommen über eine SWITCH-Logik. Sortiert man die Hilfstabelle nach einer Spalte, die selbst wieder auf das Measure verweist, entsteht eine zirkuläre Abhängigkeit, und Power BI verweigert die Arbeit. Die Lösung ist eine separate, konstante Sortierspalte – naheliegend, wenn man es einmal verstanden hat, und mühsam bis dahin.

Wie ich gearbeitet habe

Den Bericht habe ich mit Gemini als Assistent erarbeitet. Der Ablauf war durchgehend derselbe: Anforderung beschreiben, Vorschlag mit konkreter DAX-Formel erhalten, im Modell umsetzen – und den Schritt anschliessend auseinandernehmen. Warum steht diese Funktion hier, was passiert ohne sie, und hält das Ergebnis auch unter Filtern, an die der Vorschlag nicht gedacht hat?

Das ist meine Lernmethode, nicht eine Abkürzung. Ein funktionierendes Ergebnis, das ich rückwärts durchdringen kann, bringt mich schneller weiter als der Versuch, bei null anzufangen und die erste Woche mit Syntaxfehlern zu verbringen. Die drei Stellen weiter oben – unvollständiges Jahr, gewichtete Zielmargen, Ringabhängigkeit – sind genau die, an denen der Vorschlag nicht trug und ich korrigieren musste. Dort habe ich am meisten gelernt.

Was ich damit nicht behaupte: dass dieser Bericht freihändig aus dem Kopf entstanden ist. Wohl aber, dass ich jede Zeile darin erklären kann – warum sie so aussieht, was passiert, wenn man sie ändert, und woran sie scheitert.

Stand

Datenmodell, Kennzahlen und alle drei Seiten sind fertig und oben interaktiv eingebettet. Die eingebettete Fassung enthält keine Row-Level Security – Microsofts Veröffentlichungsfunktion für öffentliche Berichte unterstützt das nicht. Das Rollenkonzept aus dem Briefing ist im Modell umgesetzt und wird auf Anfrage gezeigt. Was noch läuft, ist die letzte visuelle Feinarbeit nach den Design-Vorgaben: zurückhaltend, druckfähig, geschäftsberichtstauglich.