Reproduzierbar.
Auditierbar.
Belastbar.
Ob Monatsabschluss oder Transformationsprogramm: Wenn Reports, KPIs und Forecasts nicht konsistent sind, liegt es selten an den Menschen – sondern an den Datenflüssen.
Ich stabilisiere Datenpipelines in steuernden Funktionen mit modularen Python‑/R‑Architekturen, die jeden Monat verlässlich liefern.
So finden auch Last-Minute Changes ihren verlässlichen Weg in die Entscheidungsgrundlagen.
Wenn Zahlen nicht stimmen, liegt es fast nie an den Teams – sondern an den Datenflüssen.
Controlling‑Abteilungen und PMOs großer Transformationsprogramme stehen vor denselben strukturellen Problemen:
- Excel‑Silos und manuelle Schritte
- unterschiedliche KPI‑Definitionen
- fehlende Automatisierung
- inkonsistente Daten aus vielen Quellen
- hoher Reporting‑Druck
- fehlende Reproduzierbarkeit für Management & Audit
Das Muster ist ident. Und strukturelle Probleme löst man nicht mit mehr Excel.
Ich stabilisiere Datenflüsse in steuernden Funktionen.
Ich übernehme die technische und konzeptionelle Stabilisierung Ihrer Datenpipelines – von der Extraktion über die Transformation bis zu Forecasting und Reporting. Für Controlling‑Teams und PMOs, die verlässliche Zahlen brauchen, weil Entscheidungen davon abhängen.
Mit klaren Strukturen, reproduzierbaren Abläufen und einer Architektur, die jeden Monat verlässlich liefert.
Wie wir starten
1. Lagebeurteilung (48 Stunden)
Ich analysiere Ihre bestehenden Datenflüsse:
Datenquellen, manuelle Schritte, KPI‑Definitionen, Transformationen, Engpässe, Fehlerquellen.
Ziel: ein klares Bild, wo Instabilität entsteht.
2. Pipeline Architektur
Ich entwickle eine modulare Struktur für Ihre Datenflüsse:
ETL‑Prozesse, KPI‑Logiken, Validierungsregeln, Forecast‑Module, Monitoring.
Ziel: eine Architektur, die reproduzierbar und auditierbar ist.
3. Umsetzung & Stabilisierung
Ich automatisiere, versioniere und dokumentiere die Pipeline. Ziel: ein stabiler, nachvollziehbarer Datenfluss, der Controlling und PMO entlastet und Management verlässlich versorgt.
Warum das funktioniert
Ich verbinde drei Welten, die selten zusammenkommen:
- Finance‑Verständnis
- Data‑Science‑Know‑how (Python, R, Pipelines)
- IT‑Architektur & Governance
Das Ergebnis: Lösungen, die technisch sauber sind – und im operativen Alltag von Controlling und PMO funktionieren.
Für wen das geeignet ist
Für Controlling‑Teams, die…
- jeden Monat zu viel manuell machen
- keine einheitlichen KPI‑Definitionen haben
- Forecasts nicht reproduzierbar erstellen können
- unter Excel‑Silos leiden
Für PMOs großer Transformationsprogramme, die…
- konsistente Programmdaten liefern müssen
- komplexe Reporting‑Anforderungen haben
- Daten aus vielen Streams konsolidieren
- unter manuellen Excel‑Konstruktionen leiden
- für Steering Committees und Audit belastbare Zahlen brauchen
Das Ergebnis
- stabile, reproduzierbare Datenpipelines
- klare KPI‑Definitionen als Code
- automatisierte Reports & Forecasts
- weniger Fehler, weniger Stress, weniger Monatsabschluss‑Chaos
- volle Transparenz für Management, Steering Committees & Audit
Bereit für stabile Datenflüsse
in Controlling & PMO?