Daten, Dashboards & Entscheidungen: So gelingt Reporting im Zeitalter von KI und ESG
Moderne Reporting-Systeme leisten mehr, als Zahlen zu liefern – sie unterstützen Entscheidungen und bieten Orientierung. Neue Technologien, steigende Anforderungen an die Datenqualität und die Integration nichtfinanzieller Kennzahlen fordern Controller:innen heraus und eröffnen zugleich neue Chancen. Im Interview spricht Dr. Christoph Eisl, fachlicher Leiter der Reporting Master Class, über Trends, die Rolle von KI, die Bedeutung von ESG und darüber, wie gutes Reporting heute Klarheit schafft, wo früher Komplexität dominierte.
Wie verändert sich aktuell die Funktion des Reportings im Unternehmen – und welche neuen Anforderungen zeichnen sich mit Blick auf 2026 ab?
Das Reporting wandelt sich immer mehr vom Zahlenlieferanten zum strategischen Navigator. Statt rückblickender Berichterstattung steht 2026 die proaktive Steuerung im Fokus. KI-gestützte Analysen und Forecasts werden vermehrt Einzug in den Reportingalltag finden. Ergänzend erfolgt die Einbindung von für das Controlling noch vergleichsweise neuen Daten, wie beispielsweise ESG-Kennzahlen. Führungskräfte erwarten kontextualisierte, visuell aufbereitete Erkenntnisse,die handlungsleitend wirken und schnelle Entscheidungen ermöglichen.
Was bedeutet „wahrnehmungsoptimiertes Reporting“ in der Praxis – und woran erkennt man gut gestaltete Dashboards jenseits standardisierter Vorlagen?
Klarheit schlägt Komplexität: Wahrnehmungsoptimiertes Reporting nutzt visuelle Prinzipien, um Informationen intuitiv erfassbar zu machen. Gute Dashboards reduzieren Inhalte auf das Wesentliche, nutzen gezielt Farben, folgen einer klaren Struktur und verzichten auf visuelle Überfrachtung. Ein durchdachtes Interaktionskonzept erleichtert es Führungskräften, den Überblick zu behalten und gleichzeitig im Sinne eines Self-Service-BI individuell in die Tiefe der Daten einzutauchen.
Wo stehen Unternehmen 2026 bei Datenverfügbarkeit und -qualität? Wie gelingt es, saubere Datenprozesse als Grundlage für verlässliches Reporting zu etablieren – auch konzernweit?
Im Jahr 2026 werden viele Unternehmen deutliche Fortschritte bei der Datenverfügbarkeit machen – Cloud-Plattformen, APIs und Data Lakes sorgen für umfassenden Zugang zu internen und externen Datenquellen. Dennoch bleibt die Datenqualität eine der größten Herausforderungen: Inkonsistente Stammdaten, manuelle Schnittstellen und historisch gewachsene IT-Landschaften führen häufig zu fragmentierten Datenbeständen. Um konzernweit saubere Datenprozesse zu etablieren, braucht es mehr als technische Infrastruktur – wesentlich sind einheitliche Data-Governance-Strukturen, automatisierte Validierungsprozesse und die enge Verzahnung von Controlling, Fachbereichen und IT.
Power BI ist in vielen Unternehmen im Einsatz – aber wie weit ist der souveräne Umgang mit dem Tool tatsächlich verbreitet? Erleben wir eine Reifephase oder eher eine Konsolidierung nach Jahren des Experimentierens?
Power BI ist weit verbreitet, doch die Nutzungstiefe variiert stark. 2026 stehen wir eher vor einer Phase der Konsolidierung als einer Innovationswelle: Self-Service BI wird gezielter gesteuert, Standardisierung und Governance gewinnen an Gewicht und Kompetenzaufbau rückt stärker in den Fokus als neue Funktionen. Jedoch werden KI-Funktionalitäten zunehmend in BI-Tools integriert, was deren Weiterentwicklung und Nutzung wesentlich erleichtert.
Welche typischen Fehler oder Missverständnisse begegnen Ihnen in der Dashboard-Gestaltung – und was sind die Stellhebel für strukturell besseres Reporting?
Zu viele KPIs, uneinheitliche Visualisierungen und fehlender Kontext gehören zu den häufigsten Schwächen. Strukturell besseres Reporting entsteht durch eine klare Zielgruppenorientierung, State-of-the-Art-Visualisierungen, sinnvolles Storytelling, eine enge Zusammenarbeit zwischen Fachbereich und Control
ling – und nicht zuletzt durch das Prinzip „weniger ist mehr“.
Welche Fragen sollte ein modernes Reporting System 2026 unbedingt beantworten können – und welche Art von Kennzahlen rücken verstärkt ins Zentrum der Steuerung?
Ein modernes Reporting-System im Jahr 2026 sollte nicht nur vergangenheitsorientierte Kennzahlen liefern, sondern vor allem zukunftsgerichtete Fragen beantworten: Wo entstehen Risiken? Welche Maßnahmen wirken? Und wie lassen sich Ressourcen gezielter steuern? Neben klassischen Finanzkennzahlen rücken Impact-KPIs, Frühindikatoren und nichtfinanzielle Steuerungsgrößen wie ESG-Metriken stärker in den Fokus. Systeme müssen Trends visualisieren, Risiken veranschaulichen sowie Controller:innen und Manager:innen dabei unterstützen, Zusammenhänge zu erkennen und Handlungsstrategien abzuleiten.
Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz im Reporting – insbesondere Generative AI? Was lässt sich bereits sinnvoll automatisieren oder assistiert gestalten, wo bleibt menschliches Urteilsvermögen unersetzlich?
KI ist im Reporting angekommen – als Assistenz, nicht als Ersatz. Generative AI unterstützt bei automatisierten Textbausteinen, Anomalie-Erkennung oder Ad-hoc-Analysen via Chatbots. Menschliches Urteilsvermögen bleibt jedoch essenziell für die Interpretation, Priorisierung und Kontextualisierung von Informationen – besonders im strategischen Umfeld. Ich erwarte, dass wir in wenigen Jahren unsere BI-Tools regelmäßig per Spracheingabe bedienen und steuern werden.
Wie wirken sich neue Berichtspflichten wie die CSRD sowie ESG-Logiken generell
auf das Reporting-Design und die Auswahl steuerungsrelevanter Informationen aus?
Die neuen Berichtspflichten durch die CSRD und die EU-Taxonomie führen in vielen Unternehmen zu einem erweiterten Reporting-Verständnis, das finanzielle und nichtfinanzielle Informationen gleichwertig behandelt. Für das Controlling bedeutet das, ESG-Kriterien systematisch in die Steuerungslogik zu integrieren und Wirkungszusammenhänge transparent zu machen. Moderne Reporting-Systeme müssen daher nicht nur Kennzahlen liefern, sondern auch nachhaltigkeitsbezogene Wirkungen strukturiert aufbereiten – etwa durch Baumstrukturen zur Aufgliederung des Energieverbrauchs oder interaktive Visualisierungen für Emissionspfade. Die Auswahl steuerungsrelevanter Informationen wird komplexer, aber auch strategischer: Es geht zunehmend darum, Verantwortung messbar und steuerbar zu machen.
Was bedeutet die zunehmende Komplexität für die Rollen und Kompetenzen im Reporting-Team? Welche Fähigkeiten werden wichtiger – und was kann man nicht mehr allein mit Tools kompensieren?
Die zunehmende Komplexität im Reporting erfordert eine klare Rollenabgrenzung und gleichzeitig eine engere Zusammenarbeit zwischen Controllern:innen, Business Data Analysts und Data Scientists. Während Controller:innen weiterhin für betriebswirtschaftliche Einordnung, Steuerungslogik und Kommunikation mit dem Management verantwortlich sind, bringen Business Data Analysts die Fähigkeit mit, Datenquellen zu verknüpfen, Visualisierungen zu gestalten und Anforderungen aus dem Fachbereich zu übersetzen. Data Scientists hingegen fokussieren sich auf Modellierung, Prognosen und algorithmische Analysen. Fachlich werden Datenkompetenz, Prozessverständnis und Tool-Souveränität (z.B. in Power BI, SQL, Python und UiPath) immer wichtiger. Doch ebenso entscheidend sind soziale Kompetenzen: Kommunikationsstärke, Übersetzungsfähigkeit zwischen Fachbereich und IT sowie die Fähigkeit, in interdisziplinären Teams zu arbeiten. Tools können vieles automatisieren – aber nicht die Fähigkeit, Daten in Entscheidungen zu übersetzen und Stakeholder:innen mitzunehmen.
Wenn Sie CFOs oder BI-Verantwortlichen drei Empfehlungen für ein zukunftsgerichtetes Reporting 2026 geben müssten – welche wären das?
- Fokus auf Nutzer:innenzentrierung: Reporting muss Antworten liefern, nicht nur Daten zeigen.
- Investition in Datenkultur: Schulungen, Governance und Ownership sind zentrale Hebel.
- Technologie gezielt einsetzen: Automatisierung ja – aber nur auf Basis sauberer Daten und
klarer Steuerungslogik.
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