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Reporting-Infrastruktur
Aufbau der Snowflake-Datenmodelle und Reporting-Schicht, die ein Private-Equity-Investor nach einer Übernahme benötigt: bis zu den Quellsystemen rückverfolgbar und in jedem Quartal gleich definiert.
Ausgangslage
Ein B2B-SaaS-Unternehmen wurde von einem Private-Equity-Investor übernommen. Nach einer Übernahme entspricht das interne Reporting eines Unternehmens nur selten dem, was der Investor benötigt. Die Zahlen müssen wiederholbar, belastbar und rückverfolgbar sein. Und sie müssen in jedem Quartal dasselbe bedeuten.
Was ich entwickelt habe
- Snowflake-Datenmodelle für ARR, Umsatz, GuV und Bilanzreporting
- Eine Übersetzungsschicht, die Geschäftslogik aus Salesforce CPQ in dokumentierte, kontrollierte Kennzahlen überführt
- Abstimmung zwischen Salesforce und den Finanzsystemen mit definierter Berichtsgranularität und Window Functions
- Tableau-Reporting für das Finanzteam und den Investor
Die eigentliche Herausforderung
Die Geschäftslogik lag nicht in einem Datenmodell. Sie steckte in Salesforce CPQ: in Angebotskonfigurationen, Vertragsänderungen und Lebenszyklusregeln, die von Menschen geschrieben wurden, um Vertriebsprobleme zu lösen, nicht Reporting-Probleme. Diese Logik in kontrollierte Analysen zu übersetzen bedeutet, Entscheidungen zu treffen, die in den Quellsystemen nie ausdrücklich getroffen wurden: Was ist ein Vertrag nach vier Änderungen noch, welcher Umsatz gehört in welchen Zeitraum, und was geschieht, wenn Salesforce und das Finanzsystem dasselbe Abonnement unterschiedlich bewerten?
Es ist verlockend, Doppelzählungen direkt im BI-Werkzeug zu korrigieren, weil sich die Zahl dort sofort sichtbar berichtigen lässt. Dann leitet jedoch jedes neue Dashboard die Korrektur erneut her, bis eines davon abweicht. Wird die Regel in das Datenmodell verlagert, lässt sich die falsche Zahl nur noch schwer erzeugen, statt lediglich leicht korrigieren.