Proof of Value (PoV)

Einführung

Ein Proof of Value (PoV) geht einen Schritt weiter als ein einfacher Machbarkeitstest. Während ein PoC prüft, ob etwas funktioniert, zeigt ein PoV, wieviel Wert eine BI-Lösung wie Power BI für Ihr Unternehmen tatsächlich liefert. Gerade für Geschäftsführer, IT-Leiter und BI Consultants & Freelancer im DACH-Raum ist ein PoV der Schlüssel, wenn es um Investitionsentscheidungen geht.

Im Zentrum steht die Frage: Lohnt sich der Einsatz von Power BI wirklich? Im PoV werden konkrete Geschäftsziele, wie Zeitersparnis, Kostenreduktion oder Umsatzsteigerung, mit echten Unternehmensdaten belegt. Es geht also nicht mehr nur um „ob“, sondern um „wie groß“ ist der Nutzen.

Microsoft liefert hierzu weitere Einblicke im Artikel Power BI Proof of Concept Guidance – dort wird auch der PoV als erweiterte Form eines PoC beschrieben.

Beim PoV zählen harte Fakten: Sie belegen, welchen Mehrwert Power BI im Arbeitsalltag bringt – und überzeugen damit auch Skeptiker.

Funktionsweise & Komponenten

Wie läuft ein Proof of Value in der Praxis ab? Welche Schritte müssen Sie gehen, damit Sie wirklich einen messbaren Nutzen nachweisen können? Hier kommt eine strukturierte Übersicht, speziell für Power BI:

• Geschäftsziele festlegen: Was soll konkret verbessert werden? Z. B. Reduktion der Reporting-Zeit um 50% oder bessere Vertriebsprognosen dank Echtzeitdaten.
• KPIs und Messgrößen definieren: Welche Kennzahlen belegen den Erfolg? Zum Beispiel Einsparungen, mehr Umsatz, weniger Fehler oder schnellere Analysezyklen.
• Datenquellen identifizieren: Welche Daten sind relevant und verfügbar? Typisch sind ERP, CRM, Excel, Cloud oder IoT-Plattformen.
• Power BI Lösung aufbauen: Entwicklung eines echten Dashboards oder Self-Service-Tools, das die definierten Ziele abbildet.
• Testphase durchführen: Nutzer arbeiten mit dem System im Alltag. Die Auswirkungen werden dokumentiert und mit den alten Prozessen verglichen.
• Wertnachweis liefern: Die Ergebnisse werden ausgewertet. Sie zeigen z. B. Zeitersparnis, Kostensenkung oder Qualitätsgewinn – schwarz auf weiß.

Ein PoV ist also immer zielgerichtet und ergebnisorientiert. Am Ende steht eine klare Kosten-Nutzen-Bilanz. Haben Sie schon einmal erlebt, dass ein Projekt genau daran gescheitert ist?

Der PoV macht BI-Investitionen begründbar und transparent – das heißt, Sie können Ihr Projekt intern leichter verkaufen.

Anwendungsbeispiele

In welchen Situationen ist ein Proof of Value in Power BI besonders sinnvoll? Hier sind typische BI-Szenarien, die Ihnen direkt aus der Praxis im DACH-Raum begegnen – mit Fokus auf Self-Service BI:

• Vertriebs-Controlling: Sie möchten zeigen, dass Ihre Sales-Teams mit Power BI ihre Prognosen und Abschlüsse schneller und genauer steuern können. Im PoV werden Zeitersparnis und Umsatzpotenziale belegt.
• Management-KPI-Dashboards: Sie zeigen, dass Entscheidungsprozesse durch Echtzeit-KPIs aus verschiedenen Datenquellen beschleunigt werden – und wie sich das auf die Unternehmenssteuerung auswirkt.
• Automatisierung von Standard-Reports: Der PoV belegt, dass monatliche Reportings mit Power BI nicht nur schneller, sondern auch fehlerfreier laufen.

Gerade dort, wo BI „nur“ ein nettes Extra war, können Sie mit einem PoV zeigen: Der wirkliche Wert von Power BI ist messbar und überzeugend. Kennen Sie eine Abteilung, die noch überzeugt werden muss?

„Mit einem Proof of Value sprechen Sie nicht mehr über Technik, sondern über echten Business-Nutzen – das macht den Unterschied.“

Ein PoV liefert harte Zahlen für den ROI – und das ist oft das stärkste Argument für ein BI-Projekt.

Vor- & Nachteile

Jede Methode hat ihre Licht- und Schattenseiten. Beim Proof of Value gibt es drei klare Vorteile – aber auch drei typische Risiken, die Sie kennen sollten.

Vorteile

• Messbarer Nutzen: Sie belegen den Wert von Power BI mit handfesten Zahlen – das überzeugt Entscheider und Budgetverantwortliche.
• Bessere Investitionsentscheidungen: Sie investieren nur, wenn sich der Mehrwert wirklich lohnt – kein Blindflug mehr bei BI-Projekten.
• Höhere Nutzerakzeptanz: Die Fachabteilungen sehen den konkreten Vorteil für ihren Alltag – das sorgt für Offenheit und Motivation.

Nachteile

• Aufwändiger als ein PoC: Ein PoV benötigt mehr Zeit, Daten und Ressourcen – schließlich wollen Sie echte Ergebnisse messen.
• Erfolgsdruck: Bleibt der erhoffte Mehrwert aus, kann das BI-Projekt in Frage gestellt werden – daher ist eine realistische Zieldefinition essenziell.
• Abstimmungsbedarf: Sie müssen verschiedene Abteilungen und Stakeholder koordinieren, um aussagekräftige Ergebnisse zu bekommen.

Mein Tipp: Behalten Sie Ihr Ziel im Auge und setzen Sie auf eine offene Kommunikation – dann überwiegen die Vorteile deutlich!

Ein PoV ist die Brücke zwischen BI-Technik und echtem Business-Erfolg – bereit für den nächsten Schritt?

Best Practice

Wie holen Sie das Maximum aus Ihrem Proof of Value heraus? Hier meine drei wichtigsten Empfehlungen für einen erfolgreichen PoV mit Power BI:

• Setzen Sie auf messbare KPIs: Legen Sie vorab fest, welche Kennzahlen den Erfolg belegen – und messen Sie konsequent vor, während und nach dem PoV.
• Nehmen Sie echte Use Cases: Wählen Sie Szenarien, die den größten Hebel für Ihr Unternehmen bieten – keine Spielwiesen, sondern echte Business-Prozesse.
• Binden Sie alle relevanten Stakeholder ein: Nur gemeinsam mit Fachbereichen, IT und Management bekommen Sie aussagekräftige und akzeptierte Ergebnisse.

„Ein Proof of Value ist Ihr Business-Kompass: Er zeigt klar, ob und wo Ihr BI-Projekt wirklich Wert schafft.“

Setzen Sie auf Transparenz und konsequentes Messen – dann wird Ihr PoV zum überzeugenden Argument für Power BI.

Fazit

Ein Proof of Value ist Ihr Werkzeug, um den echten Nutzen von Power BI oder Self-Service BI im Unternehmen zu belegen. Sie liefern klare Ergebnisse und überzeugen Entscheider mit messbaren Fakten statt mit Versprechungen.

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Wichtiger Hinweis: Dieser Beitrag enthält Inhalte, die mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) erstellt wurden. Wir überprüfen alle Informationen sorgfältig auf Richtigkeit und Relevanz. Dennoch können Fehler oder Ungenauigkeiten nicht vollständig ausgeschlossen werden.