10.000 Abrechnungen pro Monat, aber keine aktuellen Zahlen? Wie Big-Data-Reporting Transparenz in die Lohnabrechnung brachte

Dienstleister in der Lohnabrechnung arbeiten mit extremen Datenmengen, engen Zeitfenstern und hohen Anforderungen an Genauigkeit. Gleichzeitig braucht das Management jederzeit einen Überblick über Ergebnis, Kosten und Liquidität. Genau hier lag die Herausforderung bei einem unserer Kunden: Trotz hoher operativer Leistung fehlten tagesaktuelle und belastbare Unternehmenszahlen.

Ausgangssituation: Hohe Datenmengen, langsame Steuerung

Der Kunde wickelte monatlich rund 10.000 Abrechnungen für kurzfristig Beschäftigte ab. Die zugrunde liegenden Daten stammten aus verschiedenen Systemen – unter anderem aus Projektabrechnungen, der Buchhaltung und der Lohnabrechnung selbst.

Das zentrale Problem: Das Unternehmensergebnis wurde über das Steuerbüro erst mit einem Zeitversatz von rund anderthalb Monaten bereitgestellt. Für ein operativ stark getriebenes Geschäftsmodell war das zu spät. Gleichzeitig bestand ein hoher Bedarf an tagesaktuellen Informationen, um Auslastung, Profitabilität und Liquidität aktiv steuern zu können.

Hinzu kam eine inhaltliche Komplexität: Umsätze gegenüber Kunden und interne Aufwände fielen nicht immer in derselben Periode an. Diese periodischen Abweichungen führten zu verzerrten Ergebnissen im Reporting. Die Auswertungen wurden zudem manuell in Excel erstellt – zeitaufwendig, fehleranfällig und kaum skalierbar.

Unser Ansatz: Automatisiertes Big-Data-Reporting statt Excel-Auswertungen

Ziel war es, ein Reporting aufzubauen, das große Datenmengen zuverlässig verarbeitet, automatisiert aktualisiert wird und eine periodengerechte Steuerung ermöglicht. Kern der Lösung war die Einführung einer Business-Intelligence-Lösung auf Basis von Power BI.

Zunächst wurden die relevanten Datenquellen angebunden – darunter Projektabrechnungen, Buchhaltungsdaten und Personalkosten. Durch die zentrale Zusammenführung entstand erstmals eine konsistente Datenbasis für alle Auswertungen.

Darauf aufbauend wurde ein strukturiertes Management-Reporting mit Kostenstellenlogik implementiert. Eine funktionale Deckungsbeitragsrechnung ermöglicht es seitdem, Kosten und Erträge differenziert zu analysieren und die Profitabilität gezielt zu steuern.

Ein entscheidender Baustein war die periodengerechte Abgrenzung. Aufwände werden nun dem tatsächlichen Leistungszeitpunkt zugeordnet und – sofern notwendig – über mehrere Perioden verteilt. Dadurch spiegeln die Reports die wirtschaftliche Realität deutlich präziser wider, auch bei zeitlich versetzten Abrechnungen.

Zusätzlich wurden digitale Kreditkarten eingeführt, um Mitarbeiterauslagen automatisiert abzurechnen. Das reduzierte manuelle Fehler, beschleunigte Prozesse und verbesserte die Datenqualität im Reporting.

Das Ergebnis: Echtzeit-Transparenz trotz Big Data

Durch die Automatisierung des Reportings werden alle Berichte heute ohne manuellen Aufwand aktualisiert. Das Management verfügt über eine tages- bzw. wochenaktuelle Finanzübersicht und kann jederzeit auf konsistente Zahlen zugreifen.

Die Profitabilität lässt sich präzise auf Perioden- und Projektebene analysieren – trotz hoher Abrechnungsvolumina und komplexer Leistungszeiträume. Verbindlichkeiten, Forderungen und Kostenentwicklungen sind transparent und nachvollziehbar.

Statt rückblickender Excel-Reports steht dem Unternehmen nun ein leistungsfähiges Big-Data-Reporting zur Verfügung, das operative Steuerung und strategische Entscheidungen gleichermaßen unterstützt.

Fazit: Big Data beherrschbar machen – mit dem richtigen Reporting

Hohe Datenmengen sind kein Problem, wenn Struktur, Automatisierung und Logik stimmen. In diesem Projekt konnte der Lohnabrechnungsdienstleister seine manuelle Arbeit erheblich reduzieren und gleichzeitig eine belastbare, tagesaktuelle Entscheidungsgrundlage schaffen.

Automatisiertes BI-Reporting macht es möglich, auch komplexe Geschäftsmodelle mit Big Data effizient, transparent und zukunftsfähig zu steuern.

Du arbeitest mit großen Datenmengen, aber dein Reporting hinkt hinterher?

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