max.dash vs. Power BI - Werkzeug oder fertiges Cockpit?
Power BI ist ein starkes Werkzeug. Die Frage ist nicht, ob es das kann, sondern wer es baut, pflegt und bei jedem JTL-Update nachzieht. Dieser Vergleich zeigt, wo beide Wege identisch sind - und wo sie sich trennen.
Gleicher Zugriff, andere Frage.
max.dash ist ein read-only Operations-Cockpit für JTL-Fulfillment-Dienstleister (3PL) im DACH-Raum. Wir lesen die JTL-WaWi (eazybusiness) rein lesend und liefern SLA-Reporting pro Mandant, Versandleistung pro Mitarbeiter, ein mandantengetrenntes Kundenportal und Abrechnungs-Mengen-Export - ohne Systemwechsel.
Power BI kann sich mit derselben Datenbank verbinden. Der Datenzugriff ist also nicht der Unterschied zwischen beiden Wegen. Der Unterschied ist, was zwischen dem Lesezugriff und dem fertigen Bericht auf deinem Bildschirm passiert - und wer diese Arbeit macht.
- Beide greifen rein lesend auf die eazybusiness-SQL-Datenbank zu - kein Schreibzugriff, keine Migration
- Power BI liefert das leere Werkzeug, du oder ein Dienstleister bauen Datenmodell und Logik
- max.dash liefert die Fulfillment-Fachlogik fertig - definiert, gewartet, sofort nutzbar
Power BI ist leistungsfähig - und leer.
Power BI liefert eine hervorragende Engine für Datenmodelle, DAX-Kennzahlen und Visualisierung. Was es nicht liefert, ist Fulfillment-Fachwissen. Die SLA-Logik mit Cutoff, Werktagen, Feiertagen pro Standort und Ausschlüssen musst du selbst modellieren. Dasselbe gilt für Mandantentrennung und ein Portal, in dem deine Händler-Kunden nur ihre eigenen Zahlen sehen.
In der Praxis heißt das: entweder baust du das intern mit einem eigenen Data-Team auf, oder ein Beratungshaus setzt es als Projekt um - Größenordnung mehrere hundert Euro im Monat plus Aufbauaufwand, und die Logik muss bei jedem JTL-Update erneut geprüft werden.
- Datenmodell, DAX-Kennzahlen und SLA-Regeln komplett in Eigenregie
- Mandantentrennung und Kundenportal sind eigene Entwicklungsaufgaben
- Pflege bei jedem WaWi-Update liegt bei dir oder deinem Dienstleister
max.dash bringt die Fachlogik mit.
max.dash liest denselben Weg - rein lesend aus deiner eazybusiness-Datenbank - liefert die Fulfillment-Logik aber fertig definiert: SLA-Quote pro Mandant mit Cutoff, Werktagen und Ausschlüssen, Versand- und Pickleistung pro Mitarbeiter, ein mandantengetrenntes Kundenportal für deine Händler und den Abrechnungs-Mengen-Export pro Mandant.
Du konfigurierst deine Regeln - Cutoff-Zeiten, Feiertage, Mandanten - statt sie als Formel oder DAX-Maß nachzubauen. Und wenn JTL sein Schema ändert, ist das unsere Aufgabe, nicht deine.
Power BI (Eigenbau) gegen max.dash im Detail.
WISCHEN → MAX.DASH-SPALTE
| KRITERIUM | POWER BI (EIGENBAU) | MAX.DASH |
|---|---|---|
| Datenzugriff | Rein lesend auf eazybusiness-SQL | Rein lesend auf eazybusiness-SQL |
| SLA-Logik | Cutoff, Werktage, Feiertage, Ausschlüsse selbst in DAX modellieren | Fertig konfigurierbar pro Mandant |
| Mandantentrennung | Eigene Modellierung im Datenmodell nötig | Von Grund auf pro Mandant gedacht |
| Kundenportal für Händler | Nicht enthalten - separate Entwicklung nötig | Mandantengetrennt enthalten |
| Wartung bei JTL-Updates | Liegt bei dir oder deinem Dienstleister | Liegt bei max.dash |
| Zeit bis produktiv | Wochen bis Monate, je nach Projektumfang | Tage, nach Ersteinrichtung im Demo-Gespräch |
| Wer pflegt es dauerhaft | Internes Data-Team oder externer BI-Dienstleister | max.dash |
Wann Power BI die bessere Wahl ist.
Power BI ist kein Kompromiss, sondern für andere Fälle das richtige Werkzeug. Wenn eine der folgenden Aussagen auf dich zutrifft, lohnt sich der Eigenbau eher als ein fertiges Cockpit.
- Du hast ein eigenes Data-Team oder einen festen BI-Dienstleister, der Kapazität für laufende Pflege hat
- Du willst Fulfillment-Zahlen mit ganz anderen Datenquellen verknüpfen - Finanzbuchhaltung, CRM, Personalplanung - in einem gemeinsamen Modell
- Du brauchst freie, unternehmensspezifische Auswertungen jenseits von SLA, Versand und Abrechnung, die kein Fulfillment-Anbieter vorhersehen kann
- Reporting ist bei dir eine strategische Kernkompetenz, nicht nur ein Werkzeug für den Lager- und Kundenalltag
Für die meisten JTL-Fulfiller ist das nicht die Ausgangslage. Sie brauchen SLA-Nachweis, Versandleistung und ein Kundenportal - heute, nicht nach einem BI-Projekt. Genau dafür ist max.dash gebaut.
Fragen zu max.dash und Power BI.
Kann ich das nicht einfach mit Power BI bauen?
Technisch ja. Power BI kann sich mit derselben eazybusiness-SQL-Datenbank verbinden wie max.dash. Der Unterschied ist der Aufwand danach: Du musst das Datenmodell aufbauen, SLA-Logik mit Cutoff, Werktagen, Feiertagen und Ausschlüssen in DAX nachbilden, Mandantentrennung selbst konstruieren und ein Kundenportal für deine Händler separat entwickeln. Das ist machbar, aber ein Projekt mit laufender Pflege - kein fertiges Werkzeug.
Greift max.dash wie Power BI nur lesend zu?
Ja, genau derselbe Zugriffsweg. max.dash liest die eazybusiness-Datenbank deiner JTL-WaWi rein lesend, spiegelt die relevanten Daten in eine eigene sichere Cloud-Datenbank und rechnet dort. Es wird nie in deine WaWi zurückgeschrieben. Der Datenzugriff ist bei Power BI und max.dash identisch - der Unterschied liegt vollständig in der Fachlogik obendrauf.
Was ist mit meinen SQL- oder Power-BI-Reports bei JTL-Updates?
Eigene SQL-Abfragen und Power-BI-Datenmodelle zeigen direkt auf Tabellen und Spalten der eazybusiness-Datenbank. Ändert JTL bei einem Update das Schema, können Abfragen ohne Fehlermeldung stillschweigend falsche Werte liefern oder ganz brechen - und das merkst du oft erst, wenn eine SLA-Zahl nicht mehr plausibel wirkt. Diese Wartung übernimmst du bei einem Eigenbau selbst. Bei max.dash pflegen wir die Anbindung an das JTL-Schema laufend mit - mehr dazu in unserem Beitrag zu JTL-Schema-Updates.
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