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	<title>The Data Brothers</title>
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	<description><![CDATA[Ein Daten Roadtrip durch das Thema Business Intelligence]]></description>
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<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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	<copyright>© 2021 The Data Brothers</copyright>
	<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
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	<itunes:summary><![CDATA[Jede zweite Woche treffen sich "The Data Brothers" Andreas und Marcus zu einem virtuellen Daten Roadtrip durch die Business Intelligence Landschaft.
Sie sind im Auftrag der Daten unterwegs und wollen diese mit dem Business zusammenbringen. Dabei geht es nicht nur um technische Themen, sondern auch um dem Faktor Mensch, Leitplanken, Freiheit und weitere Einflussfaktoren.
In diesem Podcast nehmen dich "The Data Brothers" mit durch Ihre Erfahrungen und Erlebnisse im Bereich Business Intelligence. Also nimm Platz auf der Rückbank und genieße die Tour denn: 
"Es sind noch 30 Min Podcast, wir haben eine ganze Tafel Schokolade, noch 'n halbe Tasse Kaffee, er ist schwarz und wir tragen Sonnenbrillen!" 
"Los Geht's"]]></itunes:summary>
<itunes:category text="Technology" />

	
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		<itunes:name>Marcus Wegener</itunes:name>
		<itunes:email>mail@thedatabrothers.de</itunes:email>
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        <title>#101 Was haben wir gelernt und warum gerade Pasadena?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/10/27/101-was-haben-wir-gelernt-und-warum-gerade-pasadena/</link>
		<pubDate>Mon, 27 Oct 2025 04:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Damals, vor der ersten Folge, haben wir drei, vielleicht vier Wochen vorbereitet.
Wir wollten es richtig machen. Nicht perfekt, aber ehrlich.
Und schon damals entstand dieses Gefühl: Wir müssen liefern. Immer liefern.
Das war unser Anspruch und irgendwann auch der Punkt, an dem wir merkten, dass man darüber sprechen muss, was das eigentlich bedeutet.

Warum Pasadena?
Pasadena steht für einen Ort, an dem vieles beginnt. Die Idee, dass Daten Geschichten erzählen können, wenn man ihnen zuhört.
Damals die Entscheidung, The DataBrothers nicht nur als Podcast, sondern als Lernreise zu starten: von Self Service bis Fabric, von Technik bis Verantwortung. Es ist ein Symbol, für den Start, für Reife, für Neugier und Wandel.
Und vielleicht auch für den Mut, loszulassen, wenn ein Kapitel zu Ende erzählt ist.

Warum wir aufhören und doch weitermachen.
Nach 100 Folgen ist klar: Wir haben geliefert. Immer.
Unser Leitsatz: The DataBrothers erleben Geschichten, die das Businessleben für sie bereithält
Erfahrungen im Business, die im wirklichen Leben nicht viel anders sind.
Wir haben gelacht, gestritten, reflektiert.
Und immer wieder festgestellt: Datenprojekte sind keine technischen Projekte, sie sind menschliche Projekte.
Aber echte Weiterentwicklung braucht Pausen, neue Räume, neue Perspektiven.
Wir hören nicht auf, weil es nichts mehr zu sagen gibt sondern, weil wir uns neuen Themen widmen wollen.
Vielleicht wird daraus kein nächstes The DataBrothers sondern etwas anderes, ein neues Format, mit frischem Fokus, aus derselben Leidenschaft geboren.
Denn wer sich mit Daten beschäftigt, lernt irgendwann, dass Veränderung das einzig Stabile ist.


Pasadena steht auch für diesen Moment:
Innehalten, zurückschauen, dankbar sein.

Für jede Frage.
Jedes Feedback.
Jeden Austausch.

Wir haben gelernt, dass man mit Daten viel bewegen kann, aber mit Menschen noch mehr.

Danke für 100 Folgen.
Danke fürs Zuhören, fürs Mitdenken, fürs Mitwachsen.
Vielleicht hören wir uns wieder, in einer neuen Staffel, einem neuen Projekt, oder einfach auf einer Konferenz irgendwo zwischen Fabric und Realität. 

Bis dahin gilt:
Bleibt neugierig.
Bleibt klar.
Und vergesst nicht, 
manchmal einfach offline zu gehen. 

Marcus & Andreas - The DataBrothers.
Over and out.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Unser AbschlusskapitelNach 100 Folgen voller Daten, DAX und Denkanstöße schließen wir ein Kapitel, das vor über drei Jahren mit einer simplen Idee begann: Wissen teilen, aus der Praxis für die Praxis.</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[Damals, vor der ersten Folge, haben wir drei, vielleicht vier Wochen vorbereitet.
Wir wollten es richtig machen. Nicht perfekt, aber ehrlich.
Und schon damals entstand dieses Gefühl: Wir müssen liefern. Immer liefern.
Das war unser Anspruch und irgendwann auch der Punkt, an dem wir merkten, dass man darüber sprechen muss, was das eigentlich bedeutet.

Warum Pasadena?
Pasadena steht für einen Ort, an dem vieles beginnt. Die Idee, dass Daten Geschichten erzählen können, wenn man ihnen zuhört.
Damals die Entscheidung, The DataBrothers nicht nur als Podcast, sondern als Lernreise zu starten: von Self Service bis Fabric, von Technik bis Verantwortung. Es ist ein Symbol, für den Start, für Reife, für Neugier und Wandel.
Und vielleicht auch für den Mut, loszulassen, wenn ein Kapitel zu Ende erzählt ist.

Warum wir aufhören und doch weitermachen.
Nach 100 Folgen ist klar: Wir haben geliefert. Immer.
Unser Leitsatz: The DataBrothers erleben Geschichten, die das Businessleben für sie bereithält
Erfahrungen im Business, die im wirklichen Leben nicht viel anders sind.
Wir haben gelacht, gestritten, reflektiert.
Und immer wieder festgestellt: Datenprojekte sind keine technischen Projekte, sie sind menschliche Projekte.
Aber echte Weiterentwicklung braucht Pausen, neue Räume, neue Perspektiven.
Wir hören nicht auf, weil es nichts mehr zu sagen gibt sondern, weil wir uns neuen Themen widmen wollen.
Vielleicht wird daraus kein nächstes The DataBrothers sondern etwas anderes, ein neues Format, mit frischem Fokus, aus derselben Leidenschaft geboren.
Denn wer sich mit Daten beschäftigt, lernt irgendwann, dass Veränderung das einzig Stabile ist.


Pasadena steht auch für diesen Moment:
Innehalten, zurückschauen, dankbar sein.

Für jede Frage.
Jedes Feedback.
Jeden Austausch.

Wir haben gelernt, dass man mit Daten viel bewegen kann, aber mit Menschen noch mehr.

Danke für 100 Folgen.
Danke fürs Zuhören, fürs Mitdenken, fürs Mitwachsen.
Vielleicht hören wir uns wieder, in einer neuen Staffel, einem neuen Projekt, oder einfach auf einer Konferenz irgendwo zwischen Fabric und Realität. 

Bis dahin gilt:
Bleibt neugierig.
Bleibt klar.
Und vergesst nicht, 
manchmal einfach offline zu gehen. 

Marcus &amp; Andreas - The DataBrothers.
Over and out.]]></itunes:summary>
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		<content:encoded><![CDATA[
<p>Unser Abschlusskapitel! Nach 100 Folgen voller Daten, DAX und Denkanstöße schließen wir ein Kapitel, das vor über drei Jahren mit einer simplen Idee begann: Wissen teilen, aus der Praxis für die Praxis.</p>



<p>Damals, vor der ersten Folge, haben wir drei, vielleicht vier Wochen vorbereitet.<br>Wir wollten es richtig machen. Nicht perfekt, aber ehrlich.<br>Und schon damals entstand dieses Gefühl: Wir müssen liefern. Immer liefern.<br>Das war unser Anspruch und irgendwann auch der Punkt, an dem wir merkten, dass man darüber sprechen muss, was das eigentlich bedeutet.</p>



<p>Warum Pasadena?<br>Pasadena steht für einen Ort, an dem vieles beginnt. Die Idee, dass Daten Geschichten erzählen können, wenn man ihnen zuhört.<br>Damals die Entscheidung, The DataBrothers nicht nur als Podcast, sondern als Lernreise zu starten: von Self Service bis Fabric, von Technik bis Verantwortung. Es ist ein Symbol, für den Start, für Reife, für Neugier und Wandel.<br>Und vielleicht auch für den Mut, loszulassen, wenn ein Kapitel zu Ende erzählt ist.</p>



<p>Warum wir aufhören und doch weitermachen.<br>Nach 100 Folgen ist klar: Wir haben geliefert. Immer.<br>Unser Leitsatz: The DataBrothers erleben Geschichten, die das Businessleben für sie bereithält<br>Erfahrungen im Business, die im wirklichen Leben nicht viel anders sind.<br>Wir haben gelacht, gestritten, reflektiert.<br>Und immer wieder festgestellt: Datenprojekte sind keine technischen Projekte, sie sind menschliche Projekte.<br>Aber echte Weiterentwicklung braucht Pausen, neue Räume, neue Perspektiven.<br>Wir hören nicht auf, weil es nichts mehr zu sagen gibt sondern, weil wir uns neuen Themen widmen wollen.<br>Vielleicht wird daraus kein nächstes The DataBrothers sondern etwas anderes, ein neues Format, mit frischem Fokus, aus derselben Leidenschaft geboren.<br>Denn wer sich mit Daten beschäftigt, lernt irgendwann, dass Veränderung das einzig Stabile ist.</p>



<p>Pasadena steht auch für diesen Moment:<br>Innehalten, zurückschauen, dankbar sein.</p>



<p>Für jede Frage.<br>Jedes Feedback.<br>Jeden Austausch.</p>



<p>Wir haben gelernt, dass man mit Daten viel bewegen kann, aber mit Menschen noch mehr.</p>



<p>Danke für 100 Folgen.<br>Danke fürs Zuhören, fürs Mitdenken, fürs Mitwachsen.<br>Vielleicht hören wir uns wieder, in einer neuen Staffel, einem neuen Projekt, oder einfach auf einer Konferenz irgendwo zwischen Fabric und Realität.</p>



<p>Bis dahin gilt:<br>Bleibt neugierig.<br>Bleibt klar.<br>Und vergesst nicht,<br>manchmal einfach offline zu gehen.</p>



<p>Marcus &amp; Andreas &#8211; The DataBrothers.<br>Over and out</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-922"></span>



    



<p></p>
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/10/27/101-was-haben-wir-gelernt-und-warum-gerade-pasadena/">#101 Was haben wir gelernt und warum gerade Pasadena?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#100 Was steht noch auf unserer Bucket List?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/10/13/100-was-steht-noch-auf-unserer-bucket-list/</link>
		<pubDate>Mon, 13 Oct 2025 03:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Von Translytical bis Self Service, von Modellüberarbeitung bis Fehlerkultur. In unseren letzten Folgen drehte sich alles um praktische BI-Herausforderungen und echte Projekterfahrungen. Wir haben diskutiert, wann Power BI allein nicht mehr reicht, wie man Fabric effizient nutzt und welche Learnings zehn Jahre Power BI gebracht haben.
Ein Highlight, die FabCon Vienna, mit spannenden Impulsen zur Zukunft moderner Datenplattformen und natürlich auch die Frage: Wo stehen wir beruflich und wohin wollen wir uns entwickeln?
Mit diesen Erkenntnissen starten wir in eine neue Folge, mit dem Ziel, Verantwortung, Technik und Fokus in Einklang zu bringen.

Ist jetzt noch Zeit für ein neues Thema?
Nach zehn intensiven Folgen zu Power BI, Datenkultur und technologischen Entwicklungen könnte man meinen, wir hätten alles besprochen. Doch es gibt eine Frage, die über Technik hinausgeht und unser tägliches Arbeiten direkt betrifft:

Zwischen UDFs, dbt und OnPrem, was steht auf unserer Bucket List?
Nach Jahren technischer Entwicklung und zahllosen BI-Projekten wird deutlich, Verantwortung hört nicht bei Modellen und Pipelines auf. Ob User Defined Functions, dbt-Modelle oder OnPrem-Systeme, überall geht es darum, Komplexität zu beherrschen, ohne den Überblick zu verlieren. Und auch wenn oft von Cloud-first die Rede ist, OnPremise ist nicht tot, es ist immer noch intensiv, wichtig und Teil vieler produktiver Architekturen. Die Cloud geht ihren Weg mit neuen Ideen und mutigen Schritten nach vorn, aber nicht als Ersatz, sondern als Ergänzung.

Auf Konferenzen wie den SQL days spüren wir, wie sich die BI-Welt verändert: Neue Tools, neue Rollen, neue Erwartungen. Doch mit jeder Innovation wächst auch der Druck, Schritt zu halten – und gleichzeitig das Bestehende zu pflegen. Deshalb geht es in dieser Folge um Prioritäten, Fokus und das bewusste Setzen von Grenzen – beruflich wie privat.

Und natürlich werfen wir einen Blick auf unsere Bucket List, die großen Ziele und die kleinen Momente.
Beruflich geht es um spannende Projekte, neue Technologien, vielleicht einen eigenen Vortrag auf der nächsten SQL days oder den Plan, ein komplexes Datenmodell endlich sauber in dbt zu überführen.
Privat geht’s um Erlebnisse, die Kraft geben: mal wieder ein Fußballspiel live im Stadion erleben, mehr Zeit mit der Familie verbringen oder ein Wochenende komplett offline bleiben, bevor das nächste große Projekt ansteht.

Denn manchmal braucht es genau diesen Perspektivwechsel, raus aus der Datenwelt, rein ins Leben, um mit neuer Energie und klarem Fokus zurückzukehren.

Und wie sehen es Andreas und Marcus?
Was steht auf ihren Bucket Lists? Welche Projekte wollen sie noch angehen und wo ist auch mal Zeit, innezuhalten? Wie gelingt der Spagat zwischen beruflichem Anspruch, technischer Neugier und persönlicher Balance?

Wie immer bekommt ihr drei, oder vier, praktische Takeaways, ehrlich und authentisch.
Reinhören lohnt sich für alle, die BI machen und dabei Mensch bleiben wollen.]]></description>
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		<itunes:subtitle>100 Folgen, 100 Fragen: Unsere BI-Reise zwischen Power BI, Fabric und Verantwortung geht weiter. Wir sprechen über unsere Bucket List – beruflich, privat, groß, klein – und warum Stadionmomente manchmal genauso zählen wie das nächste Datenmodell</itunes:subtitle>
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Ein Highlight, die FabCon Vienna, mit spannenden Impulsen zur Zukunft moderner Datenplattformen und natürlich auch die Frage: Wo stehen wir beruflich und wohin wollen wir uns entwickeln?
Mit diesen Erkenntnissen starten wir in eine neue Folge, mit dem Ziel, Verantwortung, Technik und Fokus in Einklang zu bringen.

Ist jetzt noch Zeit für ein neues Thema?
Nach zehn intensiven Folgen zu Power BI, Datenkultur und technologischen Entwicklungen könnte man meinen, wir hätten alles besprochen. Doch es gibt eine Frage, die über Technik hinausgeht und unser tägliches Arbeiten direkt betrifft:

Zwischen UDFs, dbt und OnPrem, was steht auf unserer Bucket List?
Nach Jahren technischer Entwicklung und zahllosen BI-Projekten wird deutlich, Verantwortung hört nicht bei Modellen und Pipelines auf. Ob User Defined Functions, dbt-Modelle oder OnPrem-Systeme, überall geht es darum, Komplexität zu beherrschen, ohne den Überblick zu verlieren. Und auch wenn oft von Cloud-first die Rede ist, OnPremise ist nicht tot, es ist immer noch intensiv, wichtig und Teil vieler produktiver Architekturen. Die Cloud geht ihren Weg mit neuen Ideen und mutigen Schritten nach vorn, aber nicht als Ersatz, sondern als Ergänzung.

Auf Konferenzen wie den SQL days spüren wir, wie sich die BI-Welt verändert: Neue Tools, neue Rollen, neue Erwartungen. Doch mit jeder Innovation wächst auch der Druck, Schritt zu halten – und gleichzeitig das Bestehende zu pflegen. Deshalb geht es in dieser Folge um Prioritäten, Fokus und das bewusste Setzen von Grenzen – beruflich wie privat.

Und natürlich werfen wir einen Blick auf unsere Bucket List, die großen Ziele und die kleinen Momente.
Beruflich geht es um spannende Projekte, neue Technologien, vielleicht einen eigenen Vortrag auf der nächsten SQL days oder den Plan, ein komplexes Datenmodell endlich sauber in dbt zu überführen.
Privat geht’s um Erlebnisse, die Kraft geben: mal wieder ein Fußballspiel live im Stadion erleben, mehr Zeit mit der Familie verbringen oder ein Wochenende komplett offline bleiben, bevor das nächste große Projekt ansteht.

Denn manchmal braucht es genau diesen Perspektivwechsel, raus aus der Datenwelt, rein ins Leben, um mit neuer Energie und klarem Fokus zurückzukehren.

Und wie sehen es Andreas und Marcus?
Was steht auf ihren Bucket Lists? Welche Projekte wollen sie noch angehen und wo ist auch mal Zeit, innezuhalten? Wie gelingt der Spagat zwischen beruflichem Anspruch, technischer Neugier und persönlicher Balance?

Wie immer bekommt ihr drei, oder vier, praktische Takeaways, ehrlich und authentisch.
Reinhören lohnt sich für alle, die BI machen und dabei Mensch bleiben wollen.]]></itunes:summary>
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<p>100 Folgen, 100 Fragen: Unsere BI-Reise zwischen Power BI, Fabric und Verantwortung geht weiter. Wir sprechen über unsere Bucket List – beruflich, privat, groß, klein – und warum Stadionmomente manchmal genauso zählen wie das nächste Datenmodell</p>



<p>Von Translytical bis Self Service, von Modellüberarbeitung bis Fehlerkultur. In unseren letzten Folgen drehte sich alles um praktische BI-Herausforderungen und echte Projekterfahrungen. Wir haben diskutiert, wann Power BI allein nicht mehr reicht, wie man Fabric effizient nutzt und welche Learnings zehn Jahre Power BI gebracht haben.<br>Ein Highlight, die FabCon Vienna, mit spannenden Impulsen zur Zukunft moderner Datenplattformen und natürlich auch die Frage: Wo stehen wir beruflich und wohin wollen wir uns entwickeln?<br>Mit diesen Erkenntnissen starten wir in eine neue Folge, mit dem Ziel, Verantwortung, Technik und Fokus in Einklang zu bringen.</p>



<p>Ist jetzt noch Zeit für ein neues Thema?<br>Nach zehn intensiven Folgen zu Power BI, Datenkultur und technologischen Entwicklungen könnte man meinen, wir hätten alles besprochen. Doch es gibt eine Frage, die über Technik hinausgeht und unser tägliches Arbeiten direkt betrifft:</p>



<p>Zwischen UDFs, dbt und OnPrem, was steht auf unserer Bucket List?<br>Nach Jahren technischer Entwicklung und zahllosen BI-Projekten wird deutlich, Verantwortung hört nicht bei Modellen und Pipelines auf. Ob User Defined Functions, dbt-Modelle oder OnPrem-Systeme, überall geht es darum, Komplexität zu beherrschen, ohne den Überblick zu verlieren. Und auch wenn oft von Cloud-first die Rede ist, OnPremise ist nicht tot, es ist immer noch intensiv, wichtig und Teil vieler produktiver Architekturen. Die Cloud geht ihren Weg mit neuen Ideen und mutigen Schritten nach vorn, aber nicht als Ersatz, sondern als Ergänzung.</p>



<p>Auf Konferenzen wie den SQL days spüren wir, wie sich die BI-Welt verändert: Neue Tools, neue Rollen, neue Erwartungen. Doch mit jeder Innovation wächst auch der Druck, Schritt zu halten – und gleichzeitig das Bestehende zu pflegen. Deshalb geht es in dieser Folge um Prioritäten, Fokus und das bewusste Setzen von Grenzen – beruflich wie privat.</p>



<p>Und natürlich werfen wir einen Blick auf unsere Bucket List, die großen Ziele und die kleinen Momente.<br>Beruflich geht es um spannende Projekte, neue Technologien, vielleicht einen eigenen Vortrag auf der nächsten SQL days oder den Plan, ein komplexes Datenmodell endlich sauber in dbt zu überführen.<br>Privat geht’s um Erlebnisse, die Kraft geben: mal wieder ein Fußballspiel live im Stadion erleben, mehr Zeit mit der Familie verbringen oder ein Wochenende komplett offline bleiben, bevor das nächste große Projekt ansteht.</p>



<p>Denn manchmal braucht es genau diesen Perspektivwechsel, raus aus der Datenwelt, rein ins Leben, um mit neuer Energie und klarem Fokus zurückzukehren.</p>



<p>Und wie sehen es Andreas und Marcus?<br>Was steht auf ihren Bucket Lists? Welche Projekte wollen sie noch angehen und wo ist auch mal Zeit, innezuhalten? Wie gelingt der Spagat zwischen beruflichem Anspruch, technischer Neugier und persönlicher Balance?</p>



<p>Wie immer bekommt ihr drei, oder vier, praktische Takeaways, ehrlich und authentisch.<br>Reinhören lohnt sich für alle, die BI machen und dabei Mensch bleiben wollen.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p></p>
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/10/13/100-was-steht-noch-auf-unserer-bucket-list/">#100 Was steht noch auf unserer Bucket List?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	<item>
        <title>#099 Was waren unsere Highlights der Fabcon Vienna?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/09/29/099-was-waren-unsere-highlights-der-fabcon-vienna/</link>
		<pubDate>Mon, 29 Sep 2025 03:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In dieser Episode sprechen wir über die Fabcon Vienna. Welche Features haben uns überrascht, welche Ankündigungen fanden wir besonders spannend und welche kleinen, fast versteckten Dinge haben das Potenzial, den Alltag von Entwickler:innen und Datenprofis massiv zu verändern?

Was haben wir mitgenommen?

•	Copilot überall: Kaum eine Session ohne KI. Egal ob Entwicklung, Datenmodellierung oder Administration. Copilot ist inzwischen tief in Fabric integriert und verändert die Art, wie wir mit der Plattform arbeiten.
•	User Defined Functions: Ein Feature, das in den großen Ankündigungen fast unterging, aber enormes Potenzial bietet. Für uns ein „Hidden Gem“.
•	REST-API mit Third-Party-Integration: Spannend zu sehen, wie offen Fabric inzwischen geworden ist, von der API bis hin zur Zusammenarbeit mit externen Tools.
•	Projektfile-Struktur in Power BI: Endlich mehr Ordnung im Entwicklungsprozess, die neue Struktur bringt Klarheit, Nachvollziehbarkeit und erleichtert Teamarbeit enorm.
•	Visual Studio Code Add-in: Für viele ein Gamechanger, um Power BI und Fabric-Entwicklung nahtlos in den gewohnten Entwicklungs-Workflow zu integrieren.
•	Featurefeuerwerk am ersten Tag: So viele Neuheiten in so kurzer Zeit, man merkte, wie schnell Microsoft das Tempo hochschraubt.

Wie sehen es Andreas und Marcus?
Für Andreas war der KI-Schwerpunkt der große Aha-Moment: „Es ist kein Add-on mehr, Copilot ist fester Bestandteil, das verändert die Arbeitsweise fundamental.“
Marcus dagegen schwärmt von den kleinen Dingen: „User Defined Functions klingen unscheinbar, aber wenn man tiefer einsteigt, merkt man: Damit lassen sich Prozesse viel schlanker bauen.“

Diskussionsfragen an euch

•	Welche Ankündigung der Fabcon Vienna war euer Highlight?
•	Wo seht ihr den größten Nutzen von Copilot im Alltag?
•	Nutzt ihr schon die neue Projektfile-Struktur in Power BI und wie verändert sie eure Arbeitsweise?
•	Habt ihr das Visual Studio Code Add-in getestet und wie integriert ihr es in eure Prozesse?
•	Glaubt ihr, dass die „Hidden Features“ am Ende wichtiger werden als die großen Ankündigungen?

Wir sind gespannt auf eure Eindrücke, teilt sie mit uns und lasst uns wissen, was für euch das Highlight der Fabcon war!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Von Wien zurück am Mikrofon: Die Fabcon Vienna zeigte, wie rasant sich Fabric entwickelt. KI war allgegenwärtig, neue Features im Minutentakt und dazwischen versteckte Funktionen. Wir nehmen euch mit zu unseren persönlichen Highlights</itunes:subtitle>
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Was haben wir mitgenommen?

•	Copilot überall: Kaum eine Session ohne KI. Egal ob Entwicklung, Datenmodellierung oder Administration. Copilot ist inzwischen tief in Fabric integriert und verändert die Art, wie wir mit der Plattform arbeiten.
•	User Defined Functions: Ein Feature, das in den großen Ankündigungen fast unterging, aber enormes Potenzial bietet. Für uns ein „Hidden Gem“.
•	REST-API mit Third-Party-Integration: Spannend zu sehen, wie offen Fabric inzwischen geworden ist, von der API bis hin zur Zusammenarbeit mit externen Tools.
•	Projektfile-Struktur in Power BI: Endlich mehr Ordnung im Entwicklungsprozess, die neue Struktur bringt Klarheit, Nachvollziehbarkeit und erleichtert Teamarbeit enorm.
•	Visual Studio Code Add-in: Für viele ein Gamechanger, um Power BI und Fabric-Entwicklung nahtlos in den gewohnten Entwicklungs-Workflow zu integrieren.
•	Featurefeuerwerk am ersten Tag: So viele Neuheiten in so kurzer Zeit, man merkte, wie schnell Microsoft das Tempo hochschraubt.

Wie sehen es Andreas und Marcus?
Für Andreas war der KI-Schwerpunkt der große Aha-Moment: „Es ist kein Add-on mehr, Copilot ist fester Bestandteil, das verändert die Arbeitsweise fundamental.“
Marcus dagegen schwärmt von den kleinen Dingen: „User Defined Functions klingen unscheinbar, aber wenn man tiefer einsteigt, merkt man: Damit lassen sich Prozesse viel schlanker bauen.“

Diskussionsfragen an euch

•	Welche Ankündigung der Fabcon Vienna war euer Highlight?
•	Wo seht ihr den größten Nutzen von Copilot im Alltag?
•	Nutzt ihr schon die neue Projektfile-Struktur in Power BI und wie verändert sie eure Arbeitsweise?
•	Habt ihr das Visual Studio Code Add-in getestet und wie integriert ihr es in eure Prozesse?
•	Glaubt ihr, dass die „Hidden Features“ am Ende wichtiger werden als die großen Ankündigungen?

Wir sind gespannt auf eure Eindrücke, teilt sie mit uns und lasst uns wissen, was für euch das Highlight der Fabcon war!]]></itunes:summary>
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<p>Von Wien zurück am Mikrofon: Die Fabcon Vienna zeigte, wie rasant sich Fabric entwickelt. KI war allgegenwärtig, neue Features im Minutentakt und dazwischen versteckte Funktionen. Wir nehmen euch mit zu unseren persönlichen Highlights</p>



<p>In dieser Episode sprechen wir über die Fabcon Vienna. Welche Features haben uns überrascht, welche Ankündigungen fanden wir besonders spannend und welche kleinen, fast versteckten Dinge haben das Potenzial, den Alltag von Entwickler:innen und Datenprofis massiv zu verändern?</p>



<p>Was haben wir mitgenommen?</p>



<p>• Copilot überall: Kaum eine Session ohne KI. Egal ob Entwicklung, Datenmodellierung oder Administration. Copilot ist inzwischen tief in Fabric integriert und verändert die Art, wie wir mit der Plattform arbeiten.<br>• User Defined Functions: Ein Feature, das in den großen Ankündigungen fast unterging, aber enormes Potenzial bietet. Für uns ein „Hidden Gem“.<br>• REST-API mit Third-Party-Integration: Spannend zu sehen, wie offen Fabric inzwischen geworden ist, von der API bis hin zur Zusammenarbeit mit externen Tools.<br>• Projektfile-Struktur in Power BI: Endlich mehr Ordnung im Entwicklungsprozess, die neue Struktur bringt Klarheit, Nachvollziehbarkeit und erleichtert Teamarbeit enorm.<br>• Visual Studio Code Add-in: Für viele ein Gamechanger, um Power BI und Fabric-Entwicklung nahtlos in den gewohnten Entwicklungs-Workflow zu integrieren.<br>• Featurefeuerwerk am ersten Tag: So viele Neuheiten in so kurzer Zeit, man merkte, wie schnell Microsoft das Tempo hochschraubt.</p>



<p>Wie sehen es Andreas und Marcus?<br>Für Andreas war der KI-Schwerpunkt der große Aha-Moment: „Es ist kein Add-on mehr, Copilot ist fester Bestandteil, das verändert die Arbeitsweise fundamental.“<br>Marcus dagegen schwärmt von den kleinen Dingen: „User Defined Functions klingen unscheinbar, aber wenn man tiefer einsteigt, merkt man: Damit lassen sich Prozesse viel schlanker bauen.“</p>



<p>Diskussionsfragen an euch</p>



<p>• Welche Ankündigung der Fabcon Vienna war euer Highlight?<br>• Wo seht ihr den größten Nutzen von Copilot im Alltag?<br>• Nutzt ihr schon die neue Projektfile-Struktur in Power BI und wie verändert sie eure Arbeitsweise?<br>• Habt ihr das Visual Studio Code Add-in getestet und wie integriert ihr es in eure Prozesse?<br>• Glaubt ihr, dass die „Hidden Features“ am Ende wichtiger werden als die großen Ankündigungen?</p>



<p>Wir sind gespannt auf eure Eindrücke, teilt sie mit uns und lasst uns wissen, was für euch das Highlight der Fabcon war!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-913"></span>



    



<p></p>
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/09/29/099-was-waren-unsere-highlights-der-fabcon-vienna/">#099 Was waren unsere Highlights der Fabcon Vienna?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Marcus.png">Marcus Wegener</podcast:person>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#098 Wie nutzt ihr Fabric effizient und spart CUs dabei?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/09/15/098-wie-nutzt-ihr-fabric-effizient-und-spart-cus-dabei/</link>
		<pubDate>Mon, 15 Sep 2025 03:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Wir nehmen euch in dieser Episode mit zu genau dieser Frage: Wie nutzt ihr Fabric effizient und spart CUs dabei? Kein Dogma, sondern praktische Leitplanken: Woran erkennt man, dass es Zeit ist, genauer hinzusehen, und welche Ansätze helfen? Zum Beispiel, wenn
•	Funktionen im Hintergrund mehr CUs ziehen, als ihr dachtet,
•	eine einzelne Abfrage oder ein Feature überproportional Kapazität frisst,
•	neue Workloads plötzlich dieselbe Fabric-Instanz teilen müssen,
•	ihr merkt, dass ihr CUs nicht gezielt „deckeln“ könnt, sondern über Architektur und Nutzung steuert,
•	ihr euer Guthaben für Leistung immer häufiger nachkaufen müsst.

Eine bewusste Nutzung von Fabric ist kein Selbstzweck. Sie wird dann wichtig, wenn ihr CUs nicht nur im Tagesgeschäft „verheizt“, sondern gezielt einsetzt, für die Workloads, die Mehrwert bringen, für geteilte Instanzen, die sinnvoll organisiert sind, und für Features, die ihr wirklich braucht.

Wie sehen es Andreas und Marcus?
Für Marcus ist das Thema fällig, wenn verschiedene Teams auf derselben Instanz arbeiten und der Verbrauch unkontrolliert steigt. Sein Punkt: Nutzung transparent machen, Verbräuche zuordnen, Governance klären, erst dann habt ihr die Basis, um effizient mit CUs umzugehen. „Ohne Transparenz bleibt jede Optimierung Zufall.“
Andreas spürt den Moment, wenn Features wie Streaming, ML-Experimente oder Dataflows plötzlich die Kapazität dominieren. Für ihn heißt Einsparen: Workloads konsolidieren, Standardpfade nutzen, Instanzen teilen und nur dort eigene Ressourcen aufbauen, wo sie wirklich gebraucht werden. „Fabric belohnt Klarheit: Wer weiß, was läuft, spart.“

Oder sagen Beide eher: Fachlichkeit und Technik müssen auch hier zusammenspielen, nur so gelingt es, CUs als gemeinsame Ressource fair und effizient einzusetzen.

Unsere drei Learnings
1.	Verbrauch sichtbar machen. Erst verstehen, welche Komponenten wie viele CUs benötigen, dann optimieren.
2.	Instanzen teilen & Regeln setzen. Ein Fabric-Service, viele Workloads, klare Governance verhindert Überlast, Wildwuchs und verteilt die Kosten fair.
3.	Bewusste Nutzung statt Vollgas. Nicht jedes Feature sofort aktivieren, überdenkt, ob sie echten Mehrwert liefert.

Diskussionsfragen an euch
•	Wann habt ihr gemerkt, unser CU-Guthaben schmilzt zu schnell und was war der Auslöser?
•	Welche Strategien nutzt ihr, um Verbrauch transparent zu machen?
•	Teilt ihr Fabric-Instanzen zwischen Teams und wie regelt ihr dabei Verantwortung?
•	Welche Features sind für euch „Must-have“, welche eher Luxus?
•	Wie sorgt ihr dafür, dass der Betrieb stabil bleibt, auch wenn die Kapazität knapp wird?

Teilt eure Erfahrungen, von ersten Monitoring-Ansätzen bis hin zu Regeln für die gemeinsame Nutzung von Fabric und bringt eure Tipps ein, wie man Leistung bewusst steuert, statt CUs zu verschwenden. Wir sind gespannt und freuen uns auf eure Beiträge!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Berichte laufen, Datenmengen steigen, neue Features kommen hinzu das Guthaben an Capacity Units (CUs) in Fabric sinkt schneller. Da keine Begrenzung existiert, steuern nur bewusster Einsatz und Workload-Kontrolle Effizienz und Kosten.</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[Wir nehmen euch in dieser Episode mit zu genau dieser Frage: Wie nutzt ihr Fabric effizient und spart CUs dabei? Kein Dogma, sondern praktische Leitplanken: Woran erkennt man, dass es Zeit ist, genauer hinzusehen, und welche Ansätze helfen? Zum Beispiel, wenn
•	Funktionen im Hintergrund mehr CUs ziehen, als ihr dachtet,
•	eine einzelne Abfrage oder ein Feature überproportional Kapazität frisst,
•	neue Workloads plötzlich dieselbe Fabric-Instanz teilen müssen,
•	ihr merkt, dass ihr CUs nicht gezielt „deckeln“ könnt, sondern über Architektur und Nutzung steuert,
•	ihr euer Guthaben für Leistung immer häufiger nachkaufen müsst.

Eine bewusste Nutzung von Fabric ist kein Selbstzweck. Sie wird dann wichtig, wenn ihr CUs nicht nur im Tagesgeschäft „verheizt“, sondern gezielt einsetzt, für die Workloads, die Mehrwert bringen, für geteilte Instanzen, die sinnvoll organisiert sind, und für Features, die ihr wirklich braucht.

Wie sehen es Andreas und Marcus?
Für Marcus ist das Thema fällig, wenn verschiedene Teams auf derselben Instanz arbeiten und der Verbrauch unkontrolliert steigt. Sein Punkt: Nutzung transparent machen, Verbräuche zuordnen, Governance klären, erst dann habt ihr die Basis, um effizient mit CUs umzugehen. „Ohne Transparenz bleibt jede Optimierung Zufall.“
Andreas spürt den Moment, wenn Features wie Streaming, ML-Experimente oder Dataflows plötzlich die Kapazität dominieren. Für ihn heißt Einsparen: Workloads konsolidieren, Standardpfade nutzen, Instanzen teilen und nur dort eigene Ressourcen aufbauen, wo sie wirklich gebraucht werden. „Fabric belohnt Klarheit: Wer weiß, was läuft, spart.“

Oder sagen Beide eher: Fachlichkeit und Technik müssen auch hier zusammenspielen, nur so gelingt es, CUs als gemeinsame Ressource fair und effizient einzusetzen.

Unsere drei Learnings
1.	Verbrauch sichtbar machen. Erst verstehen, welche Komponenten wie viele CUs benötigen, dann optimieren.
2.	Instanzen teilen &amp; Regeln setzen. Ein Fabric-Service, viele Workloads, klare Governance verhindert Überlast, Wildwuchs und verteilt die Kosten fair.
3.	Bewusste Nutzung statt Vollgas. Nicht jedes Feature sofort aktivieren, überdenkt, ob sie echten Mehrwert liefert.

Diskussionsfragen an euch
•	Wann habt ihr gemerkt, unser CU-Guthaben schmilzt zu schnell und was war der Auslöser?
•	Welche Strategien nutzt ihr, um Verbrauch transparent zu machen?
•	Teilt ihr Fabric-Instanzen zwischen Teams und wie regelt ihr dabei Verantwortung?
•	Welche Features sind für euch „Must-have“, welche eher Luxus?
•	Wie sorgt ihr dafür, dass der Betrieb stabil bleibt, auch wenn die Kapazität knapp wird?

Teilt eure Erfahrungen, von ersten Monitoring-Ansätzen bis hin zu Regeln für die gemeinsame Nutzung von Fabric und bringt eure Tipps ein, wie man Leistung bewusst steuert, statt CUs zu verschwenden. Wir sind gespannt und freuen uns auf eure Beiträge!]]></itunes:summary>
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<p>Berichte laufen, Datenmengen steigen, neue Features kommen hinzu – das Guthaben an Capacity Units (CUs) in Fabric sinkt schneller. Da keine Begrenzung existiert, steuern nur bewusster Einsatz und Workload-Kontrolle Effizienz und Kosten.</p>



<p>Wir nehmen euch in dieser Episode mit zu genau dieser Frage: <strong>Wie nutzt ihr Fabric effizient und spart CUs dabei?</strong> Kein Dogma, sondern praktische Leitplanken: Woran erkennt man, dass es Zeit ist, genauer hinzusehen, und welche Ansätze helfen? Zum Beispiel, wenn</p>



<ul class="wp-block-list">
<li>Funktionen im Hintergrund mehr CUs ziehen, als ihr dachtet,</li>



<li>eine einzelne Abfrage oder ein Feature überproportional Kapazität frisst,</li>



<li>neue Workloads plötzlich dieselbe Fabric-Instanz teilen müssen,</li>



<li>ihr merkt, dass ihr CUs nicht gezielt „deckeln“ könnt, sondern über Architektur und Nutzung steuert,</li>



<li>ihr euer Guthaben für Leistung immer häufiger nachkaufen müsst.</li>
</ul>



<p>Eine bewusste Nutzung von Fabric ist kein Selbstzweck. Sie wird dann wichtig, wenn ihr CUs nicht nur im Tagesgeschäft „verheizt“, sondern gezielt einsetzt, für die Workloads, die Mehrwert bringen, für geteilte Instanzen, die sinnvoll organisiert sind, und für Features, die ihr wirklich braucht.</p>



<p><strong>Wie sehen es Andreas und Marcus?</strong></p>



<p>Für Marcus ist das Thema fällig, wenn verschiedene Teams auf derselben Instanz arbeiten und der Verbrauch unkontrolliert steigt. Sein Punkt: <strong>Nutzung transparent machen, Verbräuche zuordnen, Governance klären</strong>, erst dann habt ihr die Basis, um effizient mit CUs umzugehen. „Ohne Transparenz bleibt jede Optimierung Zufall.“</p>



<p>Andreas spürt den Moment, wenn Features wie Streaming, ML-Experimente oder Dataflows plötzlich die Kapazität dominieren. Für ihn heißt Einsparen: <strong>Workloads konsolidieren, Standardpfade nutzen, Instanzen teilen</strong> und nur dort eigene Ressourcen aufbauen, wo sie wirklich gebraucht werden. „Fabric belohnt Klarheit: Wer weiß, was läuft, spart.“</p>



<p>Oder sagen Beide eher: Fachlichkeit und Technik müssen auch hier zusammenspielen, nur so gelingt es, CUs als gemeinsame Ressource fair und effizient einzusetzen.</p>



<p><strong>Unsere drei Learnings</strong></p>



<ol start="1" class="wp-block-list">
<li>Verbrauch sichtbar machen. Erst verstehen, welche Komponenten wie viele CUs benötigen, dann optimieren.</li>



<li>Instanzen teilen &amp; Regeln setzen. Ein Fabric-Service, viele Workloads, klare Governance verhindert Überlast, Wildwuchs und verteilt die Kosten fair.</li>



<li>Bewusste Nutzung statt Vollgas. Nicht jedes Feature sofort aktivieren, überdenkt, ob sie echten Mehrwert liefert.</li>
</ol>



<p><strong>Diskussionsfragen an euch</strong></p>



<ul class="wp-block-list">
<li>Wann habt ihr gemerkt, unser CU-Guthaben schmilzt zu schnell und was war der Auslöser?</li>



<li>Welche Strategien nutzt ihr, um Verbrauch transparent zu machen?</li>



<li>Teilt ihr Fabric-Instanzen zwischen Teams und wie regelt ihr dabei Verantwortung?</li>



<li>Welche Features sind für euch „Must-have“, welche eher Luxus?</li>



<li>Wie sorgt ihr dafür, dass der Betrieb stabil bleibt, auch wenn die Kapazität knapp wird?</li>
</ul>



<p>Teilt eure Erfahrungen, von ersten Monitoring-Ansätzen bis hin zu Regeln für die gemeinsame Nutzung von Fabric und bringt eure Tipps ein, wie man Leistung bewusst steuert, statt CUs zu verschwenden. Wir sind gespannt und freuen uns auf eure Beiträge!</p>



<p> Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/09/15/098-wie-nutzt-ihr-fabric-effizient-und-spart-cus-dabei/">#098 Wie nutzt ihr Fabric effizient und spart CUs dabei?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
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	</item>
	
	<item>
        <title>#097 Wann sollte man von Power BI Only auf eine Datenplattform wechseln?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/09/01/097-wann-sollte-man-von-power-bi-only-auf-eine-datenplattform-wechseln/</link>
		<pubDate>Mon, 01 Sep 2025 03:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Wir nehmen euch in dieser Episode mit auf genau diese Schwelle. Kein Dogma, sondern praktische Leitplanken: Woran erkennt man, dass es Zeit ist, vom Tool zur Plattform zu denken? Zum Beispiel, wenn
•	dieselbe Kennzahl in drei Workspaces drei Bedeutungen hat,
•	Refresh-Fenster den Morgen dominieren und jede Änderung Zittern auslöst,
•	neue Quellen (API, Stream, Files, ERP) euch zwingen, Logik mehrmals zu erfinden,
•	Kunstgriffe oder Workarounds in Power BI nötig sind, die eine Plattform eleganter lösen könnte,
•	Audits, Datenschutz oder Datenfreigaben an Grenzen stoßen,
•	Verantwortung und Betrieb auf wenige Personen verteilt sind und Urlaub plötzlich zur Herausforderung wird,
•	ihr euch nach Versionierung, automatischen Tests, Lineage-Transparenz und einem zentralen Metrik-Katalog sehnt.

Eine Datenplattform ist kein Selbstzweck. Sie wird dann sinnvoll, wenn sie das liefert, was Power BI allein nur begrenzt abbildet: ein gemeinsames Regelwerk, wiederverwendbare Logik, kontrollierte Releases, offene Formate, klare Ownership und die Fähigkeit, mit dem Geschäft zu wachsen, nicht nur mitzuhalten.

Wie sehen es Andreas und Marcus?
Bei Marcus ist der Plattform-Schritt fällig, wenn Definitionen und Zuständigkeiten wichtiger werden als das nächste visuelle Feature. Sein Punkt: Business-Regeln, Datenverantwortung, Datenkatalog und Freigabeprozesse zuerst klarziehen, dann Technik auswählen. „Eine Plattform ist am Ende ein Versprechen: gleiche Wahrheit, egal wo du schaust.“
Andreas spürt den Moment, wenn CI/CD, offene Formate (z. B. Parquet/Delta), Orchestrierung, Dev/Test/Prod und reproducible Deployments den Unterschied machen. Für ihn ist die Plattform die Chance, Logik aus Berichten ins Fundament zu ziehen, Abhängigkeiten sichtbar zu machen und Skalierung ohne Drama zu ermöglichen.

Beide wollen, dass Fachlichkeit und Technik wieder an einem Ort zusammenfinden, der Code unterstützt das Regelwerk und ersetzt es nicht.

Ob ihr bei Power BI bleibt oder eine Plattform baut, entscheidet letztlich die Frage, wie ihr dauerhaft konsistente, nachvollziehbare und skalierbare Antworten liefert.

Unsere drei Learnings
1.	Zielbild vor Werkzeug: Erst klären, welche Regeln, Datenprodukte und Verantwortlichkeiten ihr braucht, dann die Plattform bauen.
2.	Plattform = Betriebsmodell: Nicht „ein Projekt“, sondern Standards, Automatisierung und Ownership, die jeden Tag wirken und Lasten verteilen.
3.	Wachstum in kleinen Schritten: Von bestehenden Berichten aus iterativ migrieren: Katalog, Lineage, Git, Tests – Stück für Stück, aber konsequent.

Diskussionsfragen an euch
•	Wann habt ihr gemerkt: Power BI only reicht nicht mehr und was war der Auslöser?
•	Weiter veredeln oder Plattform-Schritt? Nach welchen Kriterien entscheidet ihr (Governance, Skalierung, Performance, Compliance, Teamgröße)?
•	Wie sorgt ihr dafür, dass bestehende Berichte während des Umbaus stabil bleiben?
•	Welche Methoden/Tools (z. B. Git-Integration, Autoscaling, Copilot, Lineage-Viewer) helfen euch, Definitionen zu harmonisieren, Transparenz zu schaffen und Releases zu automatisieren?
•	Setzt ihr eher auf offene, austauschbare Komponenten oder auf vorkonfigurierten Content und warum?
•	Wie verteilt ihr Betrieb und Verantwortung im Team und wie verhindert ihr, dass Urlaub oder Krankheit zum Risiko wird?

Teilt eure Erfahrungen, von der ersten Git-Verzweigung bis hin zum zentralen Datenprodukt-Katalog und bringt eure Tipps und Perspektiven rund um Modellpflege, Weiterentwicklung und nachhaltige BI-Lösungen ein. Wir sind gespannt und freuen uns auf eure Beiträge!]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2025/09/01/097-wann-sollte-man-von-power-bi-only-auf-eine-datenplattform-wechseln/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Dashboards laufen, Business wird schneller, neue Kennzahlen &amp;amp; externe Daten kommen, Compliance prüft, IT will Dev/Test/Prod &amp;amp; Git – plötzlich ist es kein Bericht mehr, sondern ein System aus Datenprodukten, Definitionen &amp;amp; Verantwortlichkeiten.</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[Wir nehmen euch in dieser Episode mit auf genau diese Schwelle. Kein Dogma, sondern praktische Leitplanken: Woran erkennt man, dass es Zeit ist, vom Tool zur Plattform zu denken? Zum Beispiel, wenn
•	dieselbe Kennzahl in drei Workspaces drei Bedeutungen hat,
•	Refresh-Fenster den Morgen dominieren und jede Änderung Zittern auslöst,
•	neue Quellen (API, Stream, Files, ERP) euch zwingen, Logik mehrmals zu erfinden,
•	Kunstgriffe oder Workarounds in Power BI nötig sind, die eine Plattform eleganter lösen könnte,
•	Audits, Datenschutz oder Datenfreigaben an Grenzen stoßen,
•	Verantwortung und Betrieb auf wenige Personen verteilt sind und Urlaub plötzlich zur Herausforderung wird,
•	ihr euch nach Versionierung, automatischen Tests, Lineage-Transparenz und einem zentralen Metrik-Katalog sehnt.

Eine Datenplattform ist kein Selbstzweck. Sie wird dann sinnvoll, wenn sie das liefert, was Power BI allein nur begrenzt abbildet: ein gemeinsames Regelwerk, wiederverwendbare Logik, kontrollierte Releases, offene Formate, klare Ownership und die Fähigkeit, mit dem Geschäft zu wachsen, nicht nur mitzuhalten.

Wie sehen es Andreas und Marcus?
Bei Marcus ist der Plattform-Schritt fällig, wenn Definitionen und Zuständigkeiten wichtiger werden als das nächste visuelle Feature. Sein Punkt: Business-Regeln, Datenverantwortung, Datenkatalog und Freigabeprozesse zuerst klarziehen, dann Technik auswählen. „Eine Plattform ist am Ende ein Versprechen: gleiche Wahrheit, egal wo du schaust.“
Andreas spürt den Moment, wenn CI/CD, offene Formate (z. B. Parquet/Delta), Orchestrierung, Dev/Test/Prod und reproducible Deployments den Unterschied machen. Für ihn ist die Plattform die Chance, Logik aus Berichten ins Fundament zu ziehen, Abhängigkeiten sichtbar zu machen und Skalierung ohne Drama zu ermöglichen.

Beide wollen, dass Fachlichkeit und Technik wieder an einem Ort zusammenfinden, der Code unterstützt das Regelwerk und ersetzt es nicht.

Ob ihr bei Power BI bleibt oder eine Plattform baut, entscheidet letztlich die Frage, wie ihr dauerhaft konsistente, nachvollziehbare und skalierbare Antworten liefert.

Unsere drei Learnings
1.	Zielbild vor Werkzeug: Erst klären, welche Regeln, Datenprodukte und Verantwortlichkeiten ihr braucht, dann die Plattform bauen.
2.	Plattform = Betriebsmodell: Nicht „ein Projekt“, sondern Standards, Automatisierung und Ownership, die jeden Tag wirken und Lasten verteilen.
3.	Wachstum in kleinen Schritten: Von bestehenden Berichten aus iterativ migrieren: Katalog, Lineage, Git, Tests – Stück für Stück, aber konsequent.

Diskussionsfragen an euch
•	Wann habt ihr gemerkt: Power BI only reicht nicht mehr und was war der Auslöser?
•	Weiter veredeln oder Plattform-Schritt? Nach welchen Kriterien entscheidet ihr (Governance, Skalierung, Performance, Compliance, Teamgröße)?
•	Wie sorgt ihr dafür, dass bestehende Berichte während des Umbaus stabil bleiben?
•	Welche Methoden/Tools (z. B. Git-Integration, Autoscaling, Copilot, Lineage-Viewer) helfen euch, Definitionen zu harmonisieren, Transparenz zu schaffen und Releases zu automatisieren?
•	Setzt ihr eher auf offene, austauschbare Komponenten oder auf vorkonfigurierten Content und warum?
•	Wie verteilt ihr Betrieb und Verantwortung im Team und wie verhindert ihr, dass Urlaub oder Krankheit zum Risiko wird?

Teilt eure Erfahrungen, von der ersten Git-Verzweigung bis hin zum zentralen Datenprodukt-Katalog und bringt eure Tipps und Perspektiven rund um Modellpflege, Weiterentwicklung und nachhaltige BI-Lösungen ein. Wir sind gespannt und freuen uns auf eure Beiträge!]]></itunes:summary>
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<p>Dashboards laufen, Business wird schneller, neue Kennzahlen &amp; externe Daten kommen, Compliance prüft, IT will Dev/Test/Prod &amp; Git – plötzlich ist es kein Bericht mehr, sondern ein System aus Datenprodukten, Definitionen &amp; Verantwortlichkeiten.</p>



<p>Wir nehmen euch in dieser Episode mit auf genau diese Schwelle. Kein Dogma, sondern praktische Leitplanken: Woran erkennt man, dass es Zeit ist, vom Tool zur Plattform zu denken? Zum Beispiel, wenn</p>



<ul class="wp-block-list">
<li>dieselbe Kennzahl in drei Workspaces drei Bedeutungen hat,</li>



<li>Refresh-Fenster den Morgen dominieren und jede Änderung Zittern auslöst,</li>



<li>neue Quellen (API, Stream, Files, ERP) euch zwingen, Logik mehrmals zu erfinden,</li>



<li>Kunstgriffe oder Workarounds in Power BI nötig sind, die eine Plattform eleganter lösen könnte,</li>



<li>Audits, Datenschutz oder Datenfreigaben an Grenzen stoßen,</li>



<li>Verantwortung und Betrieb auf wenige Personen verteilt sind und Urlaub plötzlich zur Herausforderung wird,</li>



<li>ihr euch nach Versionierung, automatischen Tests, Lineage-Transparenz und einem zentralen Metrik-Katalog sehnt.</li>
</ul>



<p>Eine Datenplattform ist kein Selbstzweck. Sie wird dann sinnvoll, wenn sie das liefert, was Power BI allein nur begrenzt abbildet: ein gemeinsames Regelwerk, wiederverwendbare Logik, kontrollierte Releases, offene Formate, klare Ownership und die Fähigkeit, mit dem Geschäft zu wachsen, nicht nur mitzuhalten.</p>



<p><strong>Wie sehen es Andreas und Marcus?</strong></p>



<p>Bei Marcus ist der Plattform-Schritt fällig, wenn Definitionen und Zuständigkeiten wichtiger werden als das nächste visuelle Feature. Sein Punkt: Business-Regeln, Datenverantwortung, Datenkatalog und Freigabeprozesse zuerst klarziehen, dann Technik auswählen. „Eine Plattform ist am Ende ein Versprechen: gleiche Wahrheit, egal wo du schaust.“</p>



<p>Andreas spürt den Moment, wenn CI/CD, offene Formate (z. B. Parquet/Delta), Orchestrierung, Dev/Test/Prod und reproducible Deployments den Unterschied machen. Für ihn ist die Plattform die Chance, Logik aus Berichten ins Fundament zu ziehen, Abhängigkeiten sichtbar zu machen und Skalierung ohne Drama zu ermöglichen.</p>



<p>Beide wollen, dass Fachlichkeit und Technik wieder an einem Ort zusammenfinden, der Code unterstützt das Regelwerk und ersetzt es nicht.</p>



<p>Ob ihr bei Power BI bleibt oder eine Plattform baut, entscheidet letztlich die Frage, wie ihr dauerhaft konsistente, nachvollziehbare und skalierbare Antworten liefert.</p>



<p><strong>Unsere drei Learnings</strong></p>



<ol start="1" class="wp-block-list">
<li>Zielbild vor Werkzeug: Erst klären, welche Regeln, Datenprodukte und Verantwortlichkeiten ihr braucht, dann die Plattform bauen.</li>



<li>Plattform = Betriebsmodell: Nicht „ein Projekt“, sondern Standards, Automatisierung und Ownership, die jeden Tag wirken und Lasten verteilen.</li>



<li>Wachstum in kleinen Schritten: Von bestehenden Berichten aus iterativ migrieren: Katalog, Lineage, Git, Tests – Stück für Stück, aber konsequent.</li>
</ol>



<p><strong>Diskussionsfragen an euch</strong></p>



<ul class="wp-block-list">
<li>Wann habt ihr gemerkt: Power BI only reicht nicht mehr und was war der Auslöser?</li>



<li>Weiter veredeln oder Plattform-Schritt? Nach welchen Kriterien entscheidet ihr (Governance, Skalierung, Performance, Compliance, Teamgröße)?</li>



<li>Wie sorgt ihr dafür, dass bestehende Berichte während des Umbaus stabil bleiben?</li>



<li>Welche Methoden/Tools (z. B. Git-Integration, Autoscaling, Copilot, Lineage-Viewer) helfen euch, Definitionen zu harmonisieren, Transparenz zu schaffen und Releases zu automatisieren?</li>



<li>Setzt ihr eher auf offene, austauschbare Komponenten oder auf vorkonfigurierten Content und warum?</li>



<li>Wie verteilt ihr Betrieb und Verantwortung im Team und wie verhindert ihr, dass Urlaub oder Krankheit zum Risiko wird?</li>
</ul>



<p>Teilt eure Erfahrungen, von der ersten Git-Verzweigung bis hin zum zentralen Datenprodukt-Katalog und bringt eure Tipps und Perspektiven rund um Modellpflege, Weiterentwicklung und nachhaltige BI-Lösungen ein. Wir sind gespannt und freuen uns auf eure Beiträge!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-904"></span>



    



<p></p>
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/09/01/097-wann-sollte-man-von-power-bi-only-auf-eine-datenplattform-wechseln/">#097 Wann sollte man von Power BI Only auf eine Datenplattform wechseln?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#096 Wie gehen wir mit Fehlern um, die schon immer da waren?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/08/18/096-wie-gehen-wir-mit-fehlern-um-die-schon-immer-da-waren/</link>
		<pubDate>Mon, 18 Aug 2025 03:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Wir reden über diesen Moment, in dem du ein altes Power-BI-Modell öffnest, eine kleine Änderung machen willst und plötzlich starrt dich eine Zahl an, die nie so hätte existieren dürfen. Jahre lang hat’s niemand gemerkt, weil die Berichte „funktionierten“. In der Zwischenzeit hat sich der Business Case leise verschoben. Also was tun mit Fehlern aus altem Code, weiterflicken oder neu denken? Und die eigentliche Gretchenfrage, sind eure Business Cases wirklich beschrieben oder ist der Code längst zur heimlichen Spezifikation geworden?

In dieser Episode nehmen wir euch mit in den Maschinenraum. Wir sprechen von Bugs, die nicht laut krachen, sondern nur ein bisschen schieben, bis sie ganze Entscheidungen in die falsche Richtung lenken.
Wir müssen uns dann fragen: Was ist hier eigentlich die Wahrheit, die Fachregel von heute oder die Logik von damals? Woher kommt der Fehler? Wen trifft er wirklich? Und was passiert mit den Berichten, die jeden Morgen pünktlich in Postfächern landen?
Manchmal reicht ein sauberer, kleiner Fix. Manchmal merkt man, der Code erzählt eine Geschichte, die niemand mehr unterschreiben würde. Dann hilft nur aufräumen und anpassen, so dass das Modell wieder zu dem passt, was das Business heute ist. Wir sprechen darüber, wie man währenddessen den Laden am Laufen hält, wie man Änderungen sichtbar macht, ohne Panik zu verbreiten, und warum ein paar gut erzählte Business-Regeln mehr bewirken als der schönste DAX-Zauber.

Wie sehen es Andreas und Marcus?
Marcus schaut zuerst auf die Governance-Seite. Für ihn ist klar, dass man Altfehler nicht einfach technisch beheben darf, ohne vorher die fachliche Grundlage zu prüfen. Sein Ansatz, erst definieren, wie es „heute“ richtig sein müsste und das sauber dokumentieren. Dann kann der Code angepasst werden. „Ein Bug ist oft nur das Symptom dafür, dass niemand mehr weiß, wie die Logik eigentlich gemeint war.“

Andreas kommt von der technischen Seite. Er sieht alte Fehler als Chance, die Architektur zu verbessern. Für ihn ist jeder Fund ein „Eintrittsticket“ in den Code, um aufzuräumen, zu modularisieren und Abhängigkeiten zu reduzieren. Sein Credo: „Wenn ich schon am offenen Herzen operiere, dann auch gleich den Bypass legen, der uns künftige Probleme erspart.“
Beide wollen, dass am Ende Fachlichkeit und Technik wieder übereinstimmen und dass der Code nicht länger als heimliche Dokumentation herhalten muss.

Unsere drei Learnings
1.	Transparenz vor Technik: Erst Klarheit über die fachlichen Regeln schaffen, dann bauen. Sonst bleibt jeder Fix ein Ratespiel.
2.	Altfehler sind Organisationsfehler: Ohne Zuständigkeiten, Tests und klare Definitionen bleiben Bugs unsichtbar, oft über Jahre.
3.	Struktur schlägt Aktionismus: Kleine, getestete Schritte mit klaren Guardrails verhindern das Fass-ohne-Boden-Gefühl.

Diskussionsfragen an euch
•	Wo seid ihr zuletzt auf einen Altfehler gestoßen und warum konnte er so lange unentdeckt bleiben?
•	Fix oder Redesign? Nach welchen Kriterien trefft ihr die Entscheidung in der Praxis?
•	Ist bei euch der Business Case sauber beschrieben oder beschreibt der Code (noch) die Realität?
•	Wie stellt ihr sicher, dass bestehende Berichte während der Korrektur weiter funktionieren?
•	Welche Methoden/Tools helfen euch, Abhängigkeiten sichtbar zu machen und strukturiert aufzuräumen?

Wir freuen uns auf eure Erfahrungen, Tipps und Perspektiven rund um Modellpflege, Weiterentwicklung und nachhaltige BI-Lösungen!]]></description>
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		<itunes:subtitle>Fehler im alten Code, unbemerkt, weil Berichte funktionierten und sich der Business Case still veränderte: Reicht ein Fix oder braucht es Redesign? Sind eure Business Cases klar oder ist der Code längst zur schlechten Spezifikation geworden?</itunes:subtitle>
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In dieser Episode nehmen wir euch mit in den Maschinenraum. Wir sprechen von Bugs, die nicht laut krachen, sondern nur ein bisschen schieben, bis sie ganze Entscheidungen in die falsche Richtung lenken.
Wir müssen uns dann fragen: Was ist hier eigentlich die Wahrheit, die Fachregel von heute oder die Logik von damals? Woher kommt der Fehler? Wen trifft er wirklich? Und was passiert mit den Berichten, die jeden Morgen pünktlich in Postfächern landen?
Manchmal reicht ein sauberer, kleiner Fix. Manchmal merkt man, der Code erzählt eine Geschichte, die niemand mehr unterschreiben würde. Dann hilft nur aufräumen und anpassen, so dass das Modell wieder zu dem passt, was das Business heute ist. Wir sprechen darüber, wie man währenddessen den Laden am Laufen hält, wie man Änderungen sichtbar macht, ohne Panik zu verbreiten, und warum ein paar gut erzählte Business-Regeln mehr bewirken als der schönste DAX-Zauber.

Wie sehen es Andreas und Marcus?
Marcus schaut zuerst auf die Governance-Seite. Für ihn ist klar, dass man Altfehler nicht einfach technisch beheben darf, ohne vorher die fachliche Grundlage zu prüfen. Sein Ansatz, erst definieren, wie es „heute“ richtig sein müsste und das sauber dokumentieren. Dann kann der Code angepasst werden. „Ein Bug ist oft nur das Symptom dafür, dass niemand mehr weiß, wie die Logik eigentlich gemeint war.“

Andreas kommt von der technischen Seite. Er sieht alte Fehler als Chance, die Architektur zu verbessern. Für ihn ist jeder Fund ein „Eintrittsticket“ in den Code, um aufzuräumen, zu modularisieren und Abhängigkeiten zu reduzieren. Sein Credo: „Wenn ich schon am offenen Herzen operiere, dann auch gleich den Bypass legen, der uns künftige Probleme erspart.“
Beide wollen, dass am Ende Fachlichkeit und Technik wieder übereinstimmen und dass der Code nicht länger als heimliche Dokumentation herhalten muss.

Unsere drei Learnings
1.	Transparenz vor Technik: Erst Klarheit über die fachlichen Regeln schaffen, dann bauen. Sonst bleibt jeder Fix ein Ratespiel.
2.	Altfehler sind Organisationsfehler: Ohne Zuständigkeiten, Tests und klare Definitionen bleiben Bugs unsichtbar, oft über Jahre.
3.	Struktur schlägt Aktionismus: Kleine, getestete Schritte mit klaren Guardrails verhindern das Fass-ohne-Boden-Gefühl.

Diskussionsfragen an euch
•	Wo seid ihr zuletzt auf einen Altfehler gestoßen und warum konnte er so lange unentdeckt bleiben?
•	Fix oder Redesign? Nach welchen Kriterien trefft ihr die Entscheidung in der Praxis?
•	Ist bei euch der Business Case sauber beschrieben oder beschreibt der Code (noch) die Realität?
•	Wie stellt ihr sicher, dass bestehende Berichte während der Korrektur weiter funktionieren?
•	Welche Methoden/Tools helfen euch, Abhängigkeiten sichtbar zu machen und strukturiert aufzuräumen?

Wir freuen uns auf eure Erfahrungen, Tipps und Perspektiven rund um Modellpflege, Weiterentwicklung und nachhaltige BI-Lösungen!]]></itunes:summary>
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<p>Fehler im alten Code, unbemerkt, weil Berichte funktionierten und sich der Business Case still veränderte: Reicht ein Fix oder braucht es Redesign? Sind eure Business Cases klar oder ist der Code längst zur schlechten Spezifikation geworden?</p>



<p>Wir reden über diesen Moment, in dem du ein altes Power-BI-Modell öffnest, eine kleine Änderung machen willst und plötzlich starrt dich eine Zahl an, die nie so hätte existieren dürfen. Jahre lang hat’s niemand gemerkt, weil die Berichte „funktionierten“. In der Zwischenzeit hat sich der Business Case leise verschoben. Also was tun mit Fehlern aus altem Code, weiterflicken oder neu denken? Und die eigentliche Gretchenfrage, sind eure Business Cases wirklich beschrieben oder ist der Code längst zur heimlichen Spezifikation geworden?</p>



<p>In dieser Episode nehmen wir euch mit in den Maschinenraum. Wir sprechen von Bugs, die nicht laut krachen, sondern nur ein bisschen schieben, bis sie ganze Entscheidungen in die falsche Richtung lenken.</p>



<p>Wir müssen uns dann fragen: Was ist hier eigentlich die Wahrheit, die Fachregel von heute oder die Logik von damals? Woher kommt der Fehler? Wen trifft er wirklich? Und was passiert mit den Berichten, die jeden Morgen pünktlich in Postfächern landen?</p>



<p>Manchmal reicht ein sauberer, kleiner Fix. Manchmal merkt man, der Code erzählt eine Geschichte, die niemand mehr unterschreiben würde. Dann hilft nur aufräumen und anpassen, so dass das Modell wieder zu dem passt, was das Business heute ist. Wir sprechen darüber, wie man währenddessen den Laden am Laufen hält, wie man Änderungen sichtbar macht, ohne Panik zu verbreiten, und warum ein paar gut erzählte Business-Regeln mehr bewirken als der schönste DAX-Zauber.</p>



<p>Wie sehen es Andreas und Marcus?</p>



<p>Marcus schaut zuerst auf die Governance-Seite. Für ihn ist klar, dass man Altfehler nicht einfach technisch beheben darf, ohne vorher die fachliche Grundlage zu prüfen. Sein Ansatz, erst definieren, wie es „<em>heute</em>“ richtig sein müsste und das sauber dokumentieren. Dann kann der Code angepasst werden. „Ein Bug ist oft nur das Symptom dafür, dass niemand mehr weiß, wie die Logik eigentlich gemeint war.“</p>



<p>Andreas kommt von der technischen Seite. Er sieht alte Fehler als Chance, die Architektur zu verbessern. Für ihn ist jeder Fund ein „Eintrittsticket“ in den Code, um aufzuräumen, zu modularisieren und Abhängigkeiten zu reduzieren. Sein Credo: „Wenn ich schon am offenen Herzen operiere, dann auch gleich den Bypass legen, der uns künftige Probleme erspart.“</p>



<p>Beide wollen, dass am Ende Fachlichkeit und Technik wieder übereinstimmen und dass der Code nicht länger als heimliche Dokumentation herhalten muss.</p>



<p>Unsere drei Learnings</p>



<ol start="1" class="wp-block-list">
<li>Transparenz vor Technik: Erst Klarheit über die fachlichen Regeln schaffen, dann bauen. Sonst bleibt jeder Fix ein Ratespiel.</li>



<li>Altfehler sind Organisationsfehler: Ohne Zuständigkeiten, Tests und klare Definitionen bleiben Bugs unsichtbar, oft über Jahre.</li>



<li>Struktur schlägt Aktionismus: Kleine, getestete Schritte mit klaren Guardrails verhindern das Fass-ohne-Boden-Gefühl.</li>
</ol>



<p>Diskussionsfragen an euch</p>



<ul class="wp-block-list">
<li>Wo seid ihr zuletzt auf einen Altfehler gestoßen und warum konnte er so lange unentdeckt bleiben?</li>



<li>Fix oder Redesign? Nach welchen Kriterien trefft ihr die Entscheidung in der Praxis?</li>



<li>Ist bei euch der Business Case sauber beschrieben oder beschreibt der Code (noch) die Realität?</li>



<li>Wie stellt ihr sicher, dass bestehende Berichte während der Korrektur weiter funktionieren?</li>



<li>Welche Methoden/Tools helfen euch, Abhängigkeiten sichtbar zu machen und strukturiert aufzuräumen?</li>
</ul>



<p>Wir freuen uns auf eure Erfahrungen, Tipps und Perspektiven rund um Modellpflege, Weiterentwicklung und nachhaltige BI-Lösungen!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p></p>
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/08/18/096-wie-gehen-wir-mit-fehlern-um-die-schon-immer-da-waren/">#096 Wie gehen wir mit Fehlern um, die schon immer da waren?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

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<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#095 Wie überarbeiten wir ein Power BI Modell?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/08/04/095-wie-ueberarbeiten-wir-ein-power-bi-modell/</link>
		<pubDate>Mon, 04 Aug 2025 03:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Jede Modellüberarbeitung beginnt mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme. Wir beleuchten, woran man erkennt, ob punktuelle Anpassungen ausreichen oder ob ein Neuanfang nötig ist. Was ist eigentlich noch wartbar? Was hängt alles dran, auch an den bestehenden Berichten? Und wie vermeiden wir es, in endlosen Detailanpassungen zu versinken?

Stakeholder statt Einzelkämpfer, wer gehört an den Tisch?
Ein Power BI Modell ist nie nur ein technisches Artefakt, es ist Teil eines größeren Ökosystems. Wir sprechen darüber, wie viele (und welche) Stakeholder eingebunden werden müssen, damit Änderungen auch strategisch sinnvoll sind. Wer entscheidet, was bleiben muss und wer versteht, welche Anpassungen welche Auswirkungen haben?

Kein Fass ohne Boden, wie wir gezielt vorgehen
Oft beginnt es mit einem kleinen Wunsch und endet im kompletten Umbau. Wir diskutieren, wie man die Kontrolle behält, realistische Ziele setzt und vermeidet, in technischem Perfektionismus zu versinken. Auch wichtig: Wie dokumentieren wir sinnvoll, was wir tun und für wen?

Komplexität verstehen und trotzdem vereinfachen
In vielen Modellen geht es längst nicht mehr nur um einfache Kennzahlen. Unterschiedliche Logiken, heterogene Datenquellen und sich verändernde Anforderungen machen das Ganze schnell unübersichtlich. Wir zeigen, wie man auch in komplexen Situationen handlungsfähig bleibt und warum technisches Know-how allein oft nicht reicht. Tools können dabei unterstützen: Der Measure Killer zum Beispiel hilft, Abhängigkeiten aufzudecken und sichtbar zu machen und so besser zu verstehen, was man überhaupt umbaut.

Bestandsschutz trifft Innovation, was muss bleiben?
Berichte, Dashboards, vertraute Strukturen in vielen Organisationen darf Bestehendes nicht verändert werden. Doch wie passt das zur Weiterentwicklung? Wir sprechen über Strategien, wie man bestehende Auswertungen erhält, ohne Innovation zu blockieren.
 
Unsere drei Learnings:
1.	Technik ist nicht alles: Gute Entscheidungen beginnen mit einem klaren Zielbild, nicht mit Tools.
2.	Einbindung ist der Schlüssel: Wer nicht von Anfang an die richtigen Personen einbindet, scheitert am Ende an Akzeptanz.
3.	Komplexität braucht Struktur: Gute Modelle wachsen mit, aber nur, wenn man regelmäßig ausmistet.

Diskussionsfragen an euch:
•	Wann habt ihr zuletzt ein Power BI Modell überarbeitet und warum?
•	Wie entscheidet ihr, ob ihr neu startet oder weiterentwickelt?
•	Welche Tools oder Methoden helfen euch, den Überblick zu behalten?
•	Wie stellt ihr sicher, dass bestehende Berichte weiterhin funktionieren?
•	Welche Rolle spielt euer Team und wie holt ihr alle ins Boot?

Wir freuen uns auf eure Erfahrungen, Tipps und Perspektiven rund um Modellpflege, Weiterentwicklung und nachhaltige BI-Lösungen!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Zwischen Weiterbauen und Neuanfang: Wann ist ein BI-Modell noch tragfähig? Wir diskutieren punktuelle Anpassung vs. Redesign, technische vs. organisatorische Anforderungen und wie man Komplexität jenseits von „Menge mal Preis“ bewältigt.</itunes:subtitle>
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Stakeholder statt Einzelkämpfer, wer gehört an den Tisch?
Ein Power BI Modell ist nie nur ein technisches Artefakt, es ist Teil eines größeren Ökosystems. Wir sprechen darüber, wie viele (und welche) Stakeholder eingebunden werden müssen, damit Änderungen auch strategisch sinnvoll sind. Wer entscheidet, was bleiben muss und wer versteht, welche Anpassungen welche Auswirkungen haben?

Kein Fass ohne Boden, wie wir gezielt vorgehen
Oft beginnt es mit einem kleinen Wunsch und endet im kompletten Umbau. Wir diskutieren, wie man die Kontrolle behält, realistische Ziele setzt und vermeidet, in technischem Perfektionismus zu versinken. Auch wichtig: Wie dokumentieren wir sinnvoll, was wir tun und für wen?

Komplexität verstehen und trotzdem vereinfachen
In vielen Modellen geht es längst nicht mehr nur um einfache Kennzahlen. Unterschiedliche Logiken, heterogene Datenquellen und sich verändernde Anforderungen machen das Ganze schnell unübersichtlich. Wir zeigen, wie man auch in komplexen Situationen handlungsfähig bleibt und warum technisches Know-how allein oft nicht reicht. Tools können dabei unterstützen: Der Measure Killer zum Beispiel hilft, Abhängigkeiten aufzudecken und sichtbar zu machen und so besser zu verstehen, was man überhaupt umbaut.

Bestandsschutz trifft Innovation, was muss bleiben?
Berichte, Dashboards, vertraute Strukturen in vielen Organisationen darf Bestehendes nicht verändert werden. Doch wie passt das zur Weiterentwicklung? Wir sprechen über Strategien, wie man bestehende Auswertungen erhält, ohne Innovation zu blockieren.
 
Unsere drei Learnings:
1.	Technik ist nicht alles: Gute Entscheidungen beginnen mit einem klaren Zielbild, nicht mit Tools.
2.	Einbindung ist der Schlüssel: Wer nicht von Anfang an die richtigen Personen einbindet, scheitert am Ende an Akzeptanz.
3.	Komplexität braucht Struktur: Gute Modelle wachsen mit, aber nur, wenn man regelmäßig ausmistet.

Diskussionsfragen an euch:
•	Wann habt ihr zuletzt ein Power BI Modell überarbeitet und warum?
•	Wie entscheidet ihr, ob ihr neu startet oder weiterentwickelt?
•	Welche Tools oder Methoden helfen euch, den Überblick zu behalten?
•	Wie stellt ihr sicher, dass bestehende Berichte weiterhin funktionieren?
•	Welche Rolle spielt euer Team und wie holt ihr alle ins Boot?

Wir freuen uns auf eure Erfahrungen, Tipps und Perspektiven rund um Modellpflege, Weiterentwicklung und nachhaltige BI-Lösungen!]]></itunes:summary>
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<p>Zwischen Weiterbauen und Neuanfang: Wann ist ein BI-Modell noch tragfähig? Wir diskutieren punktuelle Anpassung vs. Redesign, technische vs. organisatorische Anforderungen und wie man Komplexität jenseits von „Menge mal Preis“ bewältigt.</p>



<p>Jede Modellüberarbeitung beginnt mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme. Wir beleuchten, woran man erkennt, ob punktuelle Anpassungen ausreichen oder ob ein Neuanfang nötig ist. Was ist eigentlich noch wartbar? Was hängt alles dran, auch an den bestehenden Berichten? Und wie vermeiden wir es, in endlosen Detailanpassungen zu versinken?</p>



<p>Stakeholder statt Einzelkämpfer, wer gehört an den Tisch?<br>Ein Power BI Modell ist nie nur ein technisches Artefakt, es ist Teil eines größeren Ökosystems. Wir sprechen darüber, wie viele (und welche) Stakeholder eingebunden werden müssen, damit Änderungen auch strategisch sinnvoll sind. Wer entscheidet, was bleiben muss und wer versteht, welche Anpassungen welche Auswirkungen haben?</p>



<p>Kein Fass ohne Boden, wie wir gezielt vorgehen<br>Oft beginnt es mit einem kleinen Wunsch und endet im kompletten Umbau. Wir diskutieren, wie man die Kontrolle behält, realistische Ziele setzt und vermeidet, in technischem Perfektionismus zu versinken. Auch wichtig: Wie dokumentieren wir sinnvoll, was wir tun und für wen?</p>



<p>Komplexität verstehen und trotzdem vereinfachen<br>In vielen Modellen geht es längst nicht mehr nur um einfache Kennzahlen. Unterschiedliche Logiken, heterogene Datenquellen und sich verändernde Anforderungen machen das Ganze schnell unübersichtlich. Wir zeigen, wie man auch in komplexen Situationen handlungsfähig bleibt und warum technisches Know-how allein oft nicht reicht. Tools können dabei unterstützen: Der Measure Killer zum Beispiel hilft, Abhängigkeiten aufzudecken und sichtbar zu machen und so besser zu verstehen, was man überhaupt umbaut.</p>



<p>Bestandsschutz trifft Innovation, was muss bleiben?<br>Berichte, Dashboards, vertraute Strukturen in vielen Organisationen darf Bestehendes nicht verändert werden. Doch wie passt das zur Weiterentwicklung? Wir sprechen über Strategien, wie man bestehende Auswertungen erhält, ohne Innovation zu blockieren.</p>



<p>Unsere drei Learnings:</p>



<ol class="wp-block-list">
<li>Technik ist nicht alles: Gute Entscheidungen beginnen mit einem klaren Zielbild, nicht mit Tools.</li>



<li>Einbindung ist der Schlüssel: Wer nicht von Anfang an die richtigen Personen einbindet, scheitert am Ende an Akzeptanz.</li>



<li>Komplexität braucht Struktur: Gute Modelle wachsen mit, aber nur, wenn man regelmäßig ausmistet.</li>
</ol>



<p>Diskussionsfragen an euch:<br>• Wann habt ihr zuletzt ein Power BI Modell überarbeitet und warum?<br>• Wie entscheidet ihr, ob ihr neu startet oder weiterentwickelt?<br>• Welche Tools oder Methoden helfen euch, den Überblick zu behalten?<br>• Wie stellt ihr sicher, dass bestehende Berichte weiterhin funktionieren?<br>• Welche Rolle spielt euer Team und wie holt ihr alle ins Boot?</p>



<p>Wir freuen uns auf eure Erfahrungen, Tipps und Perspektiven rund um Modellpflege, Weiterentwicklung und nachhaltige BI-Lösungen!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p></p>
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/08/04/095-wie-ueberarbeiten-wir-ein-power-bi-modell/">#095 Wie überarbeiten wir ein Power BI Modell?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	</item>
	
	<item>
        <title>#094 Welche Learnings ziehen wir aus 10 Jahren Power BI?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/07/21/094-welche-learnings-ziehen-wir-aus-10-jahren-power-bi/</link>
		<pubDate>Mon, 21 Jul 2025 03:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Zehn Jahre Power BI bedeuten auch zehn Jahre BI-Erfahrungen, Community-Wachstum und technologische Reife. Von den ersten Self-Service-Berichten bis zum unternehmensweiten Datenportal mit integriertem Copilot: Power BI hat sich massiv weiterentwickelt und mit ihm unser Verständnis von Datenarchitektur, Verantwortung und Plattformstrategie.
Und wie unterscheidet sich das heutige Arbeiten mit Daten von der klassischen OLAP-Welt? Wir sprechen über technologische Entwicklungen, den Community-Spirit und darüber, warum Self Service heute anders gedacht werden muss.

Von der ersten Henry-Eule zum Tabular-Supermodell
Wer erinnert sich noch an die frühen Zeiten mit Henry der Eule? Damals war BI vor allem bunt, schnell und oft ein wenig chaotisch. Heute denken wir in semantischen Modellen, Git-Integration, Datenklassifikation und Mandantenfähigkeit. Unsere langjährige Erfahrung hat uns gelehrt: Ohne robuste Governance wird jedes noch so schöne Modell irgendwann zur Blackbox.

Self Service schafft Freiheit, benötigt aber Standards
Power BI ist heute so zugänglich wie nie: Kein Server, keine Installation, einfach loslegen. Das ist einerseits ein Riesenvorteil. Andererseits entstehen neue Herausforderungen: Wer ist wofür verantwortlich? Wie sorgen wir für Datenqualität und Wiederverwendbarkeit? Und was passiert, wenn Self Service aus dem Ruder läuft?

Community als Rückgrat der Entwicklung
Was uns von Anfang an geholfen hat, war die Power BI Community. Foren, User Groups, Blogs, Meetups, der Austausch ist enorm. Viele Lösungen stammen nicht aus der Dokumentation, sondern aus der Praxis anderer. Diese Kultur des Teilens ist ein echtes Alleinstellungsmerkmal und einer der Gründe, warum Power BI sich so schnell weiterentwickeln konnte.

Unsere Erfahrungen nach 10 Jahren Power BI:
•	Ohne Community wären wir an vielen Stellen nicht weitergekommen.
•	Die Einfachheit des Einstiegs darf nicht über die Komplexität der Verantwortung hinwegtäuschen.
•	Das Tabular-Modell erfordert ein neues Denken, weit über klassische OLAP-Konzepte hinaus.

Diskussion mit euch:
•	Welche Rolle spielt Power BI heute in eurer Plattformstrategie, eher integrierter Kern oder austauschbares Frontend?
•	Wo zieht ihr die Grenze zwischen Cloud-Komfort und technischer Unabhängigkeit?
•	Welche Power BI-Erlebnisse sind euch besonders im Kopf geblieben?
•	Wie hat sich eure Arbeit mit Datenmodellen über die Jahre verändert?
•	Was war euer größter Aha-Moment oder euer größter Frust?
•	Wie nutzt ihr heute die Power BI Community, aktiv oder eher lesend?

10 Jahre Power BI und kein bisschen leise. Wir freuen uns auf eure Erfahrungen!]]></description>
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		<itunes:subtitle>Wir blicken zurück auf 10 Jahre Power BI: Innovationen, Überraschungen, Fallstricke. Wir diskutieren die Entwicklung des Self-Service-Gedankens, häufige Fehler in Organisationen und wie heute ein sinnvoller Umgang damit aussehen kann.</itunes:subtitle>
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Und wie unterscheidet sich das heutige Arbeiten mit Daten von der klassischen OLAP-Welt? Wir sprechen über technologische Entwicklungen, den Community-Spirit und darüber, warum Self Service heute anders gedacht werden muss.

Von der ersten Henry-Eule zum Tabular-Supermodell
Wer erinnert sich noch an die frühen Zeiten mit Henry der Eule? Damals war BI vor allem bunt, schnell und oft ein wenig chaotisch. Heute denken wir in semantischen Modellen, Git-Integration, Datenklassifikation und Mandantenfähigkeit. Unsere langjährige Erfahrung hat uns gelehrt: Ohne robuste Governance wird jedes noch so schöne Modell irgendwann zur Blackbox.

Self Service schafft Freiheit, benötigt aber Standards
Power BI ist heute so zugänglich wie nie: Kein Server, keine Installation, einfach loslegen. Das ist einerseits ein Riesenvorteil. Andererseits entstehen neue Herausforderungen: Wer ist wofür verantwortlich? Wie sorgen wir für Datenqualität und Wiederverwendbarkeit? Und was passiert, wenn Self Service aus dem Ruder läuft?

Community als Rückgrat der Entwicklung
Was uns von Anfang an geholfen hat, war die Power BI Community. Foren, User Groups, Blogs, Meetups, der Austausch ist enorm. Viele Lösungen stammen nicht aus der Dokumentation, sondern aus der Praxis anderer. Diese Kultur des Teilens ist ein echtes Alleinstellungsmerkmal und einer der Gründe, warum Power BI sich so schnell weiterentwickeln konnte.

Unsere Erfahrungen nach 10 Jahren Power BI:
•	Ohne Community wären wir an vielen Stellen nicht weitergekommen.
•	Die Einfachheit des Einstiegs darf nicht über die Komplexität der Verantwortung hinwegtäuschen.
•	Das Tabular-Modell erfordert ein neues Denken, weit über klassische OLAP-Konzepte hinaus.

Diskussion mit euch:
•	Welche Rolle spielt Power BI heute in eurer Plattformstrategie, eher integrierter Kern oder austauschbares Frontend?
•	Wo zieht ihr die Grenze zwischen Cloud-Komfort und technischer Unabhängigkeit?
•	Welche Power BI-Erlebnisse sind euch besonders im Kopf geblieben?
•	Wie hat sich eure Arbeit mit Datenmodellen über die Jahre verändert?
•	Was war euer größter Aha-Moment oder euer größter Frust?
•	Wie nutzt ihr heute die Power BI Community, aktiv oder eher lesend?

10 Jahre Power BI und kein bisschen leise. Wir freuen uns auf eure Erfahrungen!]]></itunes:summary>
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		<content:encoded><![CDATA[
<p>Wir blicken zurück auf 10 Jahre Power BI: Innovationen, Überraschungen, Fallstricke. Wir diskutieren die Entwicklung des Self-Service-Gedankens, häufige Fehler in Organisationen und wie heute ein sinnvoller Umgang damit aussehen kann.</p>



<p>Zehn Jahre Power BI bedeuten auch zehn Jahre BI-Erfahrungen, Community-Wachstum und technologische Reife. Von den ersten Self-Service-Berichten bis zum unternehmensweiten Datenportal mit integriertem Copilot: Power BI hat sich massiv weiterentwickelt und mit ihm unser Verständnis von Datenarchitektur, Verantwortung und Plattformstrategie.</p>



<p>Und wie unterscheidet sich das heutige Arbeiten mit Daten von der klassischen OLAP-Welt? Wir sprechen über technologische Entwicklungen, den Community-Spirit und darüber, warum Self Service heute anders gedacht werden muss.</p>



<p><strong>Von der ersten Henry-Eule zum Tabular-Supermodell</strong></p>



<p>Wer erinnert sich noch an die frühen Zeiten mit Henry der Eule? Damals war BI vor allem bunt, schnell und oft ein wenig chaotisch. Heute denken wir in semantischen Modellen, Git-Integration, Datenklassifikation und Mandantenfähigkeit. Unsere langjährige Erfahrung hat uns gelehrt: Ohne robuste Governance wird jedes noch so schöne Modell irgendwann zur Blackbox.</p>



<p><strong>Self Service schafft Freiheit, benötigt aber Standards</strong></p>



<p>Power BI ist heute so zugänglich wie nie: Kein Server, keine Installation, einfach loslegen. Das ist einerseits ein Riesenvorteil. Andererseits entstehen neue Herausforderungen: Wer ist wofür verantwortlich? Wie sorgen wir für Datenqualität und Wiederverwendbarkeit? Und was passiert, wenn Self Service aus dem Ruder läuft?</p>



<p><strong>Community als Rückgrat der Entwicklung</strong></p>



<p>Was uns von Anfang an geholfen hat, war die Power BI Community. Foren, User Groups, Blogs, Meetups, der Austausch ist enorm. Viele Lösungen stammen nicht aus der Dokumentation, sondern aus der Praxis anderer. Diese Kultur des Teilens ist ein echtes Alleinstellungsmerkmal und einer der Gründe, warum Power BI sich so schnell weiterentwickeln konnte.</p>



<p><strong>Unsere Erfahrungen nach 10 Jahren Power BI:</strong></p>



<ul class="wp-block-list">
<li>Ohne Community wären wir an vielen Stellen nicht weitergekommen.</li>



<li>Die Einfachheit des Einstiegs darf nicht über die Komplexität der Verantwortung hinwegtäuschen.</li>



<li>Das Tabular-Modell erfordert ein neues Denken, weit über klassische OLAP-Konzepte hinaus.</li>
</ul>



<p><strong>Diskussion mit euch:</strong></p>



<ul class="wp-block-list">
<li>Welche Rolle spielt Power BI heute in eurer Plattformstrategie, eher integrierter Kern oder austauschbares Frontend?</li>



<li>Wo zieht ihr die Grenze zwischen Cloud-Komfort und technischer Unabhängigkeit?</li>



<li>Welche Power BI-Erlebnisse sind euch besonders im Kopf geblieben?</li>



<li>Wie hat sich eure Arbeit mit Datenmodellen über die Jahre verändert?</li>



<li>Was war euer größter Aha-Moment oder euer größter Frust?</li>



<li>Wie nutzt ihr heute die Power BI Community, aktiv oder eher lesend?</li>
</ul>



<p>10 Jahre Power BI und kein bisschen leise. Wir freuen uns auf eure Erfahrungen!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/07/21/094-welche-learnings-ziehen-wir-aus-10-jahren-power-bi/">#094 Welche Learnings ziehen wir aus 10 Jahren Power BI?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#093 Wie bestimmen wir unseren beruflichen Standort?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/07/07/093-wie-bestimmen-wir-unseren-beruflichen-standort/</link>
		<pubDate>Mon, 07 Jul 2025 03:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Standortbestimmung, nicht nur, wo wir sind, sondern wo wir hinwollen
Was machen wir gut und was davon macht uns wirklich stark? Wir beleuchten, wie man sich selbst besser einschätzt, wo blinde Flecken lauern und warum ehrlicher Austausch mit Kollegen und Kunden oft der beste Spiegel ist. Standortbestimmung ist kein Selbstzweck, sondern ein wichtiger Schritt für gezielte Weiterentwicklung. Wo laufen wir im Alltag auf Autopilot und wo fängt echtes Lernen an? In dieser Folge sprechen wir darüber, wie man seine eigenen Stärken erkennt und gleichzeitig offen für Entwicklung bleibt.

Technische Exzellenz beginnt im Anspruch an uns selbst.
Exzellenz wird oft mit Zertifikaten oder Tools verwechselt. Aber technische Exzellenz zeigt sich nicht im Technik-Stack, sondern in der Qualität von Lösungen, im Verständnis für Prozesse und im Umgang mit Komplexität. Wir fragen uns: Wie erkennt man Exzellenz, bei sich selbst und im Team? Und wie entwickeln wir sie weiter? Bin ich Anwender, Entwickler, Übersetzer oder Impulsgeber?

Wo geht die Reise hin, persönlich wie organisatorisch?
Strategische Ausrichtung ist kein Thema nur für Führungskräfte. Auch auf individueller Ebene stellt sich die Frage: Welche Technologien, welche Methoden und welche Rollen passen zu mir. Wir neigen dazu, uns am lautesten, sichtbarsten oder bequemsten zu orientieren. Aber, wer wirklich weiterkommen will, braucht Vorbilder, die inspirieren.

Selbsteinschätzung trifft Realität, warum Standortbestimmung kein Einmal-Workshop ist
Ein realistisches Bild von sich selbst zu haben, ist schwer und selten endgültig. Standortbestimmung ist ein Prozess, keine Momentaufnahme. Wir zeigen, warum Offenheit und Neugier entscheidender sind als perfekte Pläne.

Feuer weitergeben, statt sich verbrennen zu lassen
Wer brennt, kann andere entfachen oder sich im Alleingang erschöpfen. Wir diskutieren, wie gute Kollegen andere motivieren können, ohne sich selbst zu verlieren. Und warum echter Austausch mehr bringt als jede Einzelperformance: Wenn man voneinander lernt, wächst das ganze Team.

Unsere drei Learnings sind auch wieder dabei, hört mal rein.

Diskussionsfragen an euch:
•	Wie bestimmt ihr euren Standort, individuell oder im Teamkontext?
•	Welche Rolle spielen Kollegen, Vorbilder oder Mentoren in eurer Entwicklung?
•	Was bedeutet für euch „Feuer weitergeben“ und wie gelingt es, ohne auszubrennen?
•	Wie verhindert ihr, dass sich starke Teammitglieder an schwächeren ausrichten?
•	Wie bringt ihr eure eigenen Ziele mit denen eures Teams oder Unternehmens in Einklang?

Wir freuen uns wie immer auf eure Gedanken, Erfahrungen und Impulse aus der Praxis!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Wir bestimmen unseren beruflichen Standort: fachlich, im Team, in unserer Haltung. Was machen wir gut? Wo wollen wir hin? Und an wem richten wir uns aus? Warum Vorbilder im Licht wichtig sind – und wie wir unser eigenes Feuer weitergeben.</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[Standortbestimmung, nicht nur, wo wir sind, sondern wo wir hinwollen
Was machen wir gut und was davon macht uns wirklich stark? Wir beleuchten, wie man sich selbst besser einschätzt, wo blinde Flecken lauern und warum ehrlicher Austausch mit Kollegen und Kunden oft der beste Spiegel ist. Standortbestimmung ist kein Selbstzweck, sondern ein wichtiger Schritt für gezielte Weiterentwicklung. Wo laufen wir im Alltag auf Autopilot und wo fängt echtes Lernen an? In dieser Folge sprechen wir darüber, wie man seine eigenen Stärken erkennt und gleichzeitig offen für Entwicklung bleibt.

Technische Exzellenz beginnt im Anspruch an uns selbst.
Exzellenz wird oft mit Zertifikaten oder Tools verwechselt. Aber technische Exzellenz zeigt sich nicht im Technik-Stack, sondern in der Qualität von Lösungen, im Verständnis für Prozesse und im Umgang mit Komplexität. Wir fragen uns: Wie erkennt man Exzellenz, bei sich selbst und im Team? Und wie entwickeln wir sie weiter? Bin ich Anwender, Entwickler, Übersetzer oder Impulsgeber?

Wo geht die Reise hin, persönlich wie organisatorisch?
Strategische Ausrichtung ist kein Thema nur für Führungskräfte. Auch auf individueller Ebene stellt sich die Frage: Welche Technologien, welche Methoden und welche Rollen passen zu mir. Wir neigen dazu, uns am lautesten, sichtbarsten oder bequemsten zu orientieren. Aber, wer wirklich weiterkommen will, braucht Vorbilder, die inspirieren.

Selbsteinschätzung trifft Realität, warum Standortbestimmung kein Einmal-Workshop ist
Ein realistisches Bild von sich selbst zu haben, ist schwer und selten endgültig. Standortbestimmung ist ein Prozess, keine Momentaufnahme. Wir zeigen, warum Offenheit und Neugier entscheidender sind als perfekte Pläne.

Feuer weitergeben, statt sich verbrennen zu lassen
Wer brennt, kann andere entfachen oder sich im Alleingang erschöpfen. Wir diskutieren, wie gute Kollegen andere motivieren können, ohne sich selbst zu verlieren. Und warum echter Austausch mehr bringt als jede Einzelperformance: Wenn man voneinander lernt, wächst das ganze Team.

Unsere drei Learnings sind auch wieder dabei, hört mal rein.

Diskussionsfragen an euch:
•	Wie bestimmt ihr euren Standort, individuell oder im Teamkontext?
•	Welche Rolle spielen Kollegen, Vorbilder oder Mentoren in eurer Entwicklung?
•	Was bedeutet für euch „Feuer weitergeben“ und wie gelingt es, ohne auszubrennen?
•	Wie verhindert ihr, dass sich starke Teammitglieder an schwächeren ausrichten?
•	Wie bringt ihr eure eigenen Ziele mit denen eures Teams oder Unternehmens in Einklang?

Wir freuen uns wie immer auf eure Gedanken, Erfahrungen und Impulse aus der Praxis!]]></itunes:summary>
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<p>Wir bestimmen unseren beruflichen Standort: fachlich, im Team, in unserer Haltung. Was machen wir gut? Wo wollen wir hin? Und an wem richten wir uns aus? Warum Vorbilder im Licht wichtig sind und wie wir unser eigenes Feuer weitergeben.</p>



<p><strong>Standortbestimmung, nicht nur, wo wir sind, sondern wo wir hinwollen</strong><br>Was machen wir gut und was davon macht uns wirklich stark? Wir beleuchten, wie man sich selbst besser einschätzt, wo blinde Flecken lauern und warum ehrlicher Austausch mit Kollegen und Kunden oft der beste Spiegel ist. Standortbestimmung ist kein Selbstzweck, sondern ein wichtiger Schritt für gezielte Weiterentwicklung. Wo laufen wir im Alltag auf Autopilot und wo fängt echtes Lernen an? In dieser Folge sprechen wir darüber, wie man seine eigenen Stärken erkennt und gleichzeitig offen für Entwicklung bleibt.</p>



<p><strong>Technische Exzellenz beginnt im Anspruch an uns selbst</strong>.<br>Exzellenz wird oft mit Zertifikaten oder Tools verwechselt. Aber technische Exzellenz zeigt sich nicht im Technik-Stack, sondern in der Qualität von Lösungen, im Verständnis für Prozesse und im Umgang mit Komplexität. Wir fragen uns: Wie erkennt man Exzellenz, bei sich selbst und im Team? Und wie entwickeln wir sie weiter? Bin ich Anwender, Entwickler, Übersetzer oder Impulsgeber?</p>



<p><strong>Wo geht die Reise hin, persönlich wie organisatorisch?<br></strong>Strategische Ausrichtung ist kein Thema nur für Führungskräfte. Auch auf individueller Ebene stellt sich die Frage: Welche Technologien, welche Methoden und welche Rollen passen zu mir. Wir neigen dazu, uns am lautesten, sichtbarsten oder bequemsten zu orientieren. Aber, wer wirklich weiterkommen will, braucht Vorbilder, die inspirieren.</p>



<p><strong>Selbsteinschätzung trifft Realität, warum Standortbestimmung kein Einmal-Workshop ist<br></strong>Ein realistisches Bild von sich selbst zu haben, ist schwer und selten endgültig. Standortbestimmung ist ein Prozess, keine Momentaufnahme. Wir zeigen, warum Offenheit und Neugier entscheidender sind als perfekte Pläne.</p>



<p><strong>Feuer weitergeben, statt sich verbrennen zu lassen</strong><br>Wer brennt, kann andere entfachen oder sich im Alleingang erschöpfen. Wir diskutieren, wie gute Kollegen andere motivieren können, ohne sich selbst zu verlieren. Und warum echter Austausch mehr bringt als jede Einzelperformance: Wenn man voneinander lernt, wächst das ganze Team.</p>



<p>Unsere drei Learnings sind auch wieder dabei, hört mal rein.</p>



<p><strong>Diskussionsfragen an euch:</strong></p>



<ul class="wp-block-list">
<li>Wie bestimmt ihr euren Standort, individuell oder im Teamkontext?</li>



<li>Welche Rolle spielen Kollegen, Vorbilder oder Mentoren in eurer Entwicklung?</li>



<li>Was bedeutet für euch „Feuer weitergeben“ und wie gelingt es, ohne auszubrennen?</li>



<li>Wie verhindert ihr, dass sich starke Teammitglieder an schwächeren ausrichten?</li>



<li>Wie bringt ihr eure eigenen Ziele mit denen eures Teams oder Unternehmens in Einklang?</li>
</ul>



<p>Wir freuen uns wie immer auf eure Gedanken, Erfahrungen und Impulse aus der Praxis!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/07/07/093-wie-bestimmen-wir-unseren-beruflichen-standort/">#093 Wie bestimmen wir unseren beruflichen Standort?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	</item>
	
	<item>
        <title>#092 Sollte jeder Self Service machen?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/06/23/092-sollte-jeder-self-service-machen/</link>
		<pubDate>Mon, 23 Jun 2025 03:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Self Service für alle? Chancen, Risiken und der richtige Einstieg

Self Service klingt nach Freiheit, Effizienz und direktem Zugriff auf Daten, doch ist es für jeden geeignet? In dieser Episode diskutieren wir, wie niedrig die Einstiegshürden wirklich sein sollten, ob eine Schulung verpflichtend sein muss und wie man mit der unausweichlichen Schatten-IT umgehen kann. Außerdem: Ist „Dashboard in a Day“ ein guter Start?

Kann jeder Self Service und sollte es jeder dürfen?
Self Service eröffnet Fachanwenderinnen ganz neue Möglichkeiten. Daten analysieren, Dashboards bauen, Erkenntnisse gewinnen und das ohne langes Warten auf die IT. Aber nicht jeder hat die nötige Erfahrung oder das Verständnis für Datenqualität, Modellierung und Governance. Die Technik ist einfach, aber die Verantwortung bleibt komplex.

Brauchen wir eine Art „Führerschein“ für Self Service?
Die Frage ist provokant, aber legitim. Sollte man einfach loslegen dürfen oder braucht es eine Basisqualifikation? Ein Datenführerschein klingt bürokratisch, könnte aber helfen, Risiken wie Fehlinterpretationen oder Datenchaos zu vermeiden. Denn Self Service ohne Schulung ist wie Autofahren ohne Fahrschule. Man kommt voran, aber das Risiko steigt.

Schatten-IT – unvermeidbar oder steuerbar?
Die Realität ist klar. Wenn zentrale Lösungen zu träge sind, holen sich Fachbereiche ihre Tools selbst, ob erlaubt oder nicht. Schatten-IT ist oft kein böser Wille, sondern Ausdruck von Pragmatismus. Der bessere Weg: Hürden senken, sinnvolle Governance etablieren und den Dialog mit den Fachbereichen suchen, denn die Leute werden es sich sowieso holen.

Wie fängt man an und wie hoch ist die Lernkurve?
Ein gutes Onboarding ist entscheidend. „Dashboard in a Day“ ist dafür ein beliebter Einstieg. Kompakt, praxisnah, und es vermittelt zentrale Konzepte. Aber es bleibt dabei nicht. Wer tiefer einsteigen will, muss sich mit Datenmodellen, DAX, Sicherheit und Performance beschäftigen. Die Lernkurve ist da, aber mit den richtigen Formaten gut zu meistern.

Self Service ist kein Selbstläufer
So groß die Potenziale sind, Self Service ist keine Plug-&-Play-Lösung. Es braucht klare Rahmenbedingungen, Schulungsangebote, Unterstützer und Governance. Die Tools sind da, die Begeisterung auch, jetzt kommt es auf Strukturen an, die beides zusammenbringen.

Unsere drei Learnings sind auch wieder dabei, hört mal rein.

Diskussionsfragen an euch:
•	Welche Einstiegspunkte funktionieren in euren Organisationen? (z. B. „Dashboard in a Day“)
•	Wo zieht ihr die Grenze zwischen Empowerment und Kontrolle?
•	Wer sollte Self Service machen dürfen? Jede*r, oder nur mit Schulung?
•	Wie geht ihr mit Schatten-IT um? Verbieten, dulden oder integrieren?

Wir freuen uns auf eure Meinungen und Erfahrungen!]]></description>
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		<itunes:subtitle>In dieser Episode fragen wir: Sollte jeder Self Service nutzen dürfen? Wir beleuchten das Thema aus technischer, organisatorischer und sicherheitsrelevanter Sicht, diskutieren Chancen und wo klare Grenzen gezogen werden sollten.</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[Self Service für alle? Chancen, Risiken und der richtige Einstieg

Self Service klingt nach Freiheit, Effizienz und direktem Zugriff auf Daten, doch ist es für jeden geeignet? In dieser Episode diskutieren wir, wie niedrig die Einstiegshürden wirklich sein sollten, ob eine Schulung verpflichtend sein muss und wie man mit der unausweichlichen Schatten-IT umgehen kann. Außerdem: Ist „Dashboard in a Day“ ein guter Start?

Kann jeder Self Service und sollte es jeder dürfen?
Self Service eröffnet Fachanwenderinnen ganz neue Möglichkeiten. Daten analysieren, Dashboards bauen, Erkenntnisse gewinnen und das ohne langes Warten auf die IT. Aber nicht jeder hat die nötige Erfahrung oder das Verständnis für Datenqualität, Modellierung und Governance. Die Technik ist einfach, aber die Verantwortung bleibt komplex.

Brauchen wir eine Art „Führerschein“ für Self Service?
Die Frage ist provokant, aber legitim. Sollte man einfach loslegen dürfen oder braucht es eine Basisqualifikation? Ein Datenführerschein klingt bürokratisch, könnte aber helfen, Risiken wie Fehlinterpretationen oder Datenchaos zu vermeiden. Denn Self Service ohne Schulung ist wie Autofahren ohne Fahrschule. Man kommt voran, aber das Risiko steigt.

Schatten-IT – unvermeidbar oder steuerbar?
Die Realität ist klar. Wenn zentrale Lösungen zu träge sind, holen sich Fachbereiche ihre Tools selbst, ob erlaubt oder nicht. Schatten-IT ist oft kein böser Wille, sondern Ausdruck von Pragmatismus. Der bessere Weg: Hürden senken, sinnvolle Governance etablieren und den Dialog mit den Fachbereichen suchen, denn die Leute werden es sich sowieso holen.

Wie fängt man an und wie hoch ist die Lernkurve?
Ein gutes Onboarding ist entscheidend. „Dashboard in a Day“ ist dafür ein beliebter Einstieg. Kompakt, praxisnah, und es vermittelt zentrale Konzepte. Aber es bleibt dabei nicht. Wer tiefer einsteigen will, muss sich mit Datenmodellen, DAX, Sicherheit und Performance beschäftigen. Die Lernkurve ist da, aber mit den richtigen Formaten gut zu meistern.

Self Service ist kein Selbstläufer
So groß die Potenziale sind, Self Service ist keine Plug-&amp;-Play-Lösung. Es braucht klare Rahmenbedingungen, Schulungsangebote, Unterstützer und Governance. Die Tools sind da, die Begeisterung auch, jetzt kommt es auf Strukturen an, die beides zusammenbringen.

Unsere drei Learnings sind auch wieder dabei, hört mal rein.

Diskussionsfragen an euch:
•	Welche Einstiegspunkte funktionieren in euren Organisationen? (z. B. „Dashboard in a Day“)
•	Wo zieht ihr die Grenze zwischen Empowerment und Kontrolle?
•	Wer sollte Self Service machen dürfen? Jede*r, oder nur mit Schulung?
•	Wie geht ihr mit Schatten-IT um? Verbieten, dulden oder integrieren?

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<p>In dieser Episode fragen wir: Sollte jeder Self Service nutzen dürfen? Wir beleuchten das Thema aus technischer, organisatorischer und sicherheitsrelevanter Sicht, diskutieren Chancen und wo klare Grenzen gezogen werden sollten.</p>



<p>Self Service für alle? Chancen, Risiken und der richtige Einstieg</p>



<p>Self Service klingt nach Freiheit, Effizienz und direktem Zugriff auf Daten, doch ist es für jeden geeignet? In dieser Episode diskutieren wir, wie niedrig die Einstiegshürden wirklich sein sollten, ob eine Schulung verpflichtend sein muss und wie man mit der unausweichlichen Schatten-IT umgehen kann. Außerdem: Ist „Dashboard in a Day“ ein guter Start?</p>



<p>Kann jeder Self Service und sollte es jeder dürfen?<br>Self Service eröffnet Fachanwenderinnen ganz neue Möglichkeiten. Daten analysieren, Dashboards bauen, Erkenntnisse gewinnen und das ohne langes Warten auf die IT. Aber nicht jeder hat die nötige Erfahrung oder das Verständnis für Datenqualität, Modellierung und Governance. Die Technik ist einfach, aber die Verantwortung bleibt komplex.</p>



<p>Brauchen wir eine Art „Führerschein“ für Self Service?<br>Die Frage ist provokant, aber legitim. Sollte man einfach loslegen dürfen oder braucht es eine Basisqualifikation? Ein Datenführerschein klingt bürokratisch, könnte aber helfen, Risiken wie Fehlinterpretationen oder Datenchaos zu vermeiden. Denn Self Service ohne Schulung ist wie Autofahren ohne Fahrschule. Man kommt voran, aber das Risiko steigt.</p>



<p>Schatten-IT – unvermeidbar oder steuerbar?<br>Die Realität ist klar. Wenn zentrale Lösungen zu träge sind, holen sich Fachbereiche ihre Tools selbst, ob erlaubt oder nicht. Schatten-IT ist oft kein böser Wille, sondern Ausdruck von Pragmatismus. Der bessere Weg: Hürden senken, sinnvolle Governance etablieren und den Dialog mit den Fachbereichen suchen, denn die Leute werden es sich sowieso holen.</p>



<p>Wie fängt man an und wie hoch ist die Lernkurve?<br>Ein gutes Onboarding ist entscheidend. „Dashboard in a Day“ ist dafür ein beliebter Einstieg. Kompakt, praxisnah, und es vermittelt zentrale Konzepte. Aber es bleibt dabei nicht. Wer tiefer einsteigen will, muss sich mit Datenmodellen, DAX, Sicherheit und Performance beschäftigen. Die Lernkurve ist da, aber mit den richtigen Formaten gut zu meistern.</p>



<p>Self Service ist kein Selbstläufer<br>So groß die Potenziale sind, Self Service ist keine Plug-&amp;-Play-Lösung. Es braucht klare Rahmenbedingungen, Schulungsangebote, Unterstützer und Governance. Die Tools sind da, die Begeisterung auch, jetzt kommt es auf Strukturen an, die beides zusammenbringen.</p>



<p>Unsere drei Learnings sind auch wieder dabei, hört mal rein.</p>



<p>Diskussionsfragen an euch:<br>• Welche Einstiegspunkte funktionieren in euren Organisationen? (z. B. „Dashboard in a Day“)<br>• Wo zieht ihr die Grenze zwischen Empowerment und Kontrolle?<br>• Wer sollte Self Service machen dürfen? Jede*r, oder nur mit Schulung?<br>• Wie geht ihr mit Schatten-IT um? Verbieten, dulden oder integrieren?</p>



<p>Wir freuen uns auf eure Meinungen und Erfahrungen!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/06/23/092-sollte-jeder-self-service-machen/">#092 Sollte jeder Self Service machen?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	<item>
        <title>#091 Was kann Translytical?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/06/09/091-was-kann-translytical/</link>
		<pubDate>Mon, 09 Jun 2025 03:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Was kann Translytical Data Flow eigentlich genau leisten? In dieser Folge tauchen wir in das Konzept ein, das die klassische Trennung zwischen Analyse und operativen Prozessen auflösen kann? Wir beleuchten, wie dieser Ansatz in der Praxis funktioniert, welche technischen Voraussetzungen nötig sind und wo die größten Chancen und Herausforderungen liegen.

Besonders überzeugend war ein Tutorial, das wir ausprobiert haben: Es macht die Funktionsweise direkt greifbar, weil man sofort selbst mit echten Daten arbeiten kann. Diese unmittelbare Umsetzbarkeit hilft Teams, schneller zu verstehen, wie sie Translytical Data Flow sinnvoll in ihre Systeme integrieren können.

Doch es gibt auch Grenzen: Eine Logikfunktion fehlt aktuell, was komplexe Entscheidungsregeln erschwert. Hier bleibt es spannend, ob und wie das Feature weiterentwickelt wird und die Community Wünsche und Input liefert. Der Gedanke, dass Datenprozesse nicht mehr „nachgelagert“ sind, sondern Teil der eigentlichen Anwendung werden machen es interessant, oder?

Und ganz klar: Planungsapplikationen in Power BI kann Translytical Data Flow (noch) nicht ersetzen. Es fehlen zentrale Funktionen wie:
•	Splashing (Werteverteilung auf einzelne Ebenen)
•	Verteilen von Planwerten auf Benutzer oder Organisationseinheiten
•	Master-Data-Pflege, also das strukturierte Management von Stammdaten

Drei Erkenntnisse und Tipps aus der Folge:
1.	Gute Tutorials mit Live-Interaktion fördern schnelles Verständnis.
2.	User Data Functions und Filterobjekte eröffnen neue Anwendungsfelder.
3.	Low Code / No Code senkt die Einstiegshürden aber komplexe Logiken brauchen noch Ergänzung.

Diskussionsfragen an euch:
•	Welche Use Cases für Translytical Data Flow seht ihr in eurem Unternehmen?
•	Nutzt ihr bereits User Data Functions oder ähnliche Ansätze in eurer Datenanalyse?
•	Low Code / No Code-Ansatz, der schnelle Entwicklung erlaubt, auch für Fachanwender?
•	Welche Anforderungen habt ihr an Logikfunktionen in Echtzeitanwendungen?

Wir freuen uns auf eure Ideen, Erfahrungen und Fragen!]]></description>
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		<itunes:subtitle>Translytical Data Flow vereint Analyse- und Transaktionsprozesse in Echtzeit. Wir beleuchten Potenziale, Nutzen und warum es für datengetriebene Unternehmen ein Gamechanger ist. Highlight: direkt testen statt warten und verstehen durch Anwendung.</itunes:subtitle>
		<itunes:episode>91</itunes:episode>
		<itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
		<itunes:summary><![CDATA[Was kann Translytical Data Flow eigentlich genau leisten? In dieser Folge tauchen wir in das Konzept ein, das die klassische Trennung zwischen Analyse und operativen Prozessen auflösen kann? Wir beleuchten, wie dieser Ansatz in der Praxis funktioniert, welche technischen Voraussetzungen nötig sind und wo die größten Chancen und Herausforderungen liegen.

Besonders überzeugend war ein Tutorial, das wir ausprobiert haben: Es macht die Funktionsweise direkt greifbar, weil man sofort selbst mit echten Daten arbeiten kann. Diese unmittelbare Umsetzbarkeit hilft Teams, schneller zu verstehen, wie sie Translytical Data Flow sinnvoll in ihre Systeme integrieren können.

Doch es gibt auch Grenzen: Eine Logikfunktion fehlt aktuell, was komplexe Entscheidungsregeln erschwert. Hier bleibt es spannend, ob und wie das Feature weiterentwickelt wird und die Community Wünsche und Input liefert. Der Gedanke, dass Datenprozesse nicht mehr „nachgelagert“ sind, sondern Teil der eigentlichen Anwendung werden machen es interessant, oder?

Und ganz klar: Planungsapplikationen in Power BI kann Translytical Data Flow (noch) nicht ersetzen. Es fehlen zentrale Funktionen wie:
•	Splashing (Werteverteilung auf einzelne Ebenen)
•	Verteilen von Planwerten auf Benutzer oder Organisationseinheiten
•	Master-Data-Pflege, also das strukturierte Management von Stammdaten

Drei Erkenntnisse und Tipps aus der Folge:
1.	Gute Tutorials mit Live-Interaktion fördern schnelles Verständnis.
2.	User Data Functions und Filterobjekte eröffnen neue Anwendungsfelder.
3.	Low Code / No Code senkt die Einstiegshürden aber komplexe Logiken brauchen noch Ergänzung.

Diskussionsfragen an euch:
•	Welche Use Cases für Translytical Data Flow seht ihr in eurem Unternehmen?
•	Nutzt ihr bereits User Data Functions oder ähnliche Ansätze in eurer Datenanalyse?
•	Low Code / No Code-Ansatz, der schnelle Entwicklung erlaubt, auch für Fachanwender?
•	Welche Anforderungen habt ihr an Logikfunktionen in Echtzeitanwendungen?

Wir freuen uns auf eure Ideen, Erfahrungen und Fragen!]]></itunes:summary>
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		<content:encoded><![CDATA[
<p>Translytical Data Flow vereint Analyse- und Transaktionsprozesse in Echtzeit. Wir beleuchten Potenziale, Nutzen und warum es für datengetriebene Unternehmen ein Gamechanger ist. Highlight: direkt testen statt warten und verstehen durch Anwendung.</p>



<p>Was kann Translytical Data Flow eigentlich genau leisten? In dieser Folge tauchen wir in das Konzept ein, das die klassische Trennung zwischen Analyse und operativen Prozessen auflösen kann? Wir beleuchten, wie dieser Ansatz in der Praxis funktioniert, welche technischen Voraussetzungen nötig sind und wo die größten Chancen und Herausforderungen liegen.</p>



<p>Besonders überzeugend war ein Tutorial, das wir ausprobiert haben: Es macht die Funktionsweise direkt greifbar, weil man sofort selbst mit echten Daten arbeiten kann. Diese unmittelbare Umsetzbarkeit hilft Teams, schneller zu verstehen, wie sie Translytical Data Flow sinnvoll in ihre Systeme integrieren können.</p>



<p>Doch es gibt auch Grenzen: Eine Logikfunktion fehlt aktuell, was komplexe Entscheidungsregeln erschwert. Hier bleibt es spannend, ob und wie das Feature weiterentwickelt wird und die Community Wünsche und Input liefert. Der Gedanke, dass Datenprozesse nicht mehr „nachgelagert“ sind, sondern Teil der eigentlichen Anwendung werden machen es interessant, oder?</p>



<p>Und ganz klar: Planungsapplikationen in Power BI kann Translytical Data Flow (noch) nicht ersetzen. Es fehlen zentrale Funktionen wie:</p>



<ul class="wp-block-list">
<li><strong>Splashing</strong> (Werteverteilung auf einzelne Ebenen)</li>



<li><strong>Verteilen</strong> von Planwerten auf Benutzer oder Organisationseinheiten</li>



<li><strong>Master-Data-Pflege</strong>, also das strukturierte Management von Stammdaten</li>
</ul>



<p><strong>Drei Erkenntnisse und Tipps aus der Folge:</strong></p>



<ol start="1" class="wp-block-list">
<li>Gute Tutorials mit Live-Interaktion fördern schnelles Verständnis.</li>



<li>User Data Functions und Filterobjekte eröffnen neue Anwendungsfelder.</li>



<li>Low Code / No Code senkt die Einstiegshürden aber komplexe Logiken brauchen noch Ergänzung.</li>
</ol>



<p><strong>Diskussionsfragen an euch:</strong></p>



<ul class="wp-block-list">
<li>Welche Use Cases für Translytical Data Flow seht ihr in eurem Unternehmen?</li>



<li>Nutzt ihr bereits User Data Functions oder ähnliche Ansätze in eurer Datenanalyse?</li>



<li>Low Code / No Code-Ansatz, der schnelle Entwicklung erlaubt, auch für Fachanwender?</li>



<li>Welche Anforderungen habt ihr an Logikfunktionen in Echtzeitanwendungen?</li>
</ul>



<p>Wir freuen uns auf eure Ideen, Erfahrungen und Fragen!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-878"></span>



    



<p></p>
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/06/09/091-was-kann-translytical/">#091 Was kann Translytical?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#090 Wie schaffen wir es, unseren Verpflichtungen gerecht zu werden?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/05/26/090-wie-schaffen-wir-es-unseren-verpflichtungen-gerecht-zu-werden/</link>
		<pubDate>Mon, 26 May 2025 03:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In diesen Folgen haben wir nicht nur über die Integration sauberer Daten und die Bedeutung des Datenmodells gesprochen, sondern auch über den Aufbau einer BI-Community. Wir haben unsere Lieblingsfunktionen in Power BI beleuchtet, die Rolle von KI in der Datenanalyse diskutiert und Anforderungen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz reflektiert. Dabei standen ebenso Fragen zur Datenqualität, zum Umgang mit Direct Query und zur Bewältigung von Veränderungen im Fokus, inklusive unserer Erwartungen an das kommende Jahr.

Ist jetzt noch Zeit für ein neues Thema?
Nach zehn intensiven Folgen zu Power BI, Datenkultur und technologischen Entwicklungen könnte man meinen, wir hätten alles besprochen. Doch es gibt eine Frage, die über Technik hinausgeht und unser tägliches Arbeiten direkt betrifft:

Wie schaffen wir es, unseren Verpflichtungen gerecht zu werden?
Business Intelligence lebt von Verantwortung. Von sauberen Daten, zuverlässigen Modellen und fundierten Entscheidungen. Doch hinter jeder BI-Lösung stehen Menschen und mit ihnen eine Vielzahl von Verpflichtungen, Erwartungen und Herausforderungen.

Wir wollen heute einen Schritt zurücktreten und uns fragen: Wie schaffen wir es, all dem gerecht zu werden? Und wie gelingt uns das auf eine Weise, die nachhaltig ist, für Projekte, aber auch für uns persönlich?
Verpflichtungen in BI-Projekten sind vielfältig:
Fachbereiche erwarten schnell nutzbare Dashboards, die IT fordert Standards und Governance, das Management will strategische Auswertungen und das möglichst gestern. Dazu kommen Schulungen, Nutzerfeedback, Bugs, Deadlines. Alles wichtig. Alles dringend.

Doch was passiert, wenn alles gleich wichtig erscheint? Wenn Berufliches ins Private übergreift, weil „es ja nur noch schnell gemacht werden muss“? Wenn der Kalender voll ist, aber dennoch jede neue Anfrage ein "Ja" bekommt?
Darum sprechen wir auch über:
•	Grenzen ziehen: Wie gelingt es, Berufliches und Privates zu trennen, in Zeiten von Homeoffice, mobilen Geräten und ständiger Erreichbarkeit?
•	Nein sagen: Warum es manchmal das mutigste (und klügste) ist, auch mal bewusst Aufgaben abzulehnen, um Qualität zu sichern, statt auf allen Baustellen gleichzeitig zu sein.
•	Prioritäten setzen: Welche Verpflichtungen sind wirklich wichtig? Und wer definiert das eigentlich?
•	Selbstverantwortung und Fürsorge: Wie achten wir auf uns selbst, damit wir langfristig leistungsfähig und motiviert bleiben?
•	Teamstrukturen und Rollenklärung: Wer übernimmt was und wie verhindern wir, dass alle alles machen (und niemand mehr durchblickt)?
Verpflichtungen sind nicht nur eine Frage der Organisation, sondern auch der Haltung. Verantwortung heißt nicht, alles zu machen, sondern die richtigen Dinge gut zu machen. Für das Team, die Organisation und sich selbst.

Und wie sehen es Andreas und Marcus?
Auch in dieser Folge teilen wir offen unsere eigenen Erfahrungen:
Wann haben wir uns zu viel vorgenommen? Wie schaffen wir es, Prioritäten zu setzen und wo fällt uns das noch schwer? Welche Tools und Strategien helfen uns?
Wie immer bekommt ihr drei praktische Takeaways, ehrlich und authentisch.
Reinhören lohnt sich für alle, die BI machen und dabei Mensch bleiben wollen.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>In den letzten zehn Episoden ging es um zentrale BI-Themen – von Modellgrößen bis Microsoft Fabric. Heute blicken wir zurück, teilen Highlights und fragen: Wie schaffen wir es eigentlich, unseren Verpflichtungen wirklich gerecht zu werden?</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[In diesen Folgen haben wir nicht nur über die Integration sauberer Daten und die Bedeutung des Datenmodells gesprochen, sondern auch über den Aufbau einer BI-Community. Wir haben unsere Lieblingsfunktionen in Power BI beleuchtet, die Rolle von KI in der Datenanalyse diskutiert und Anforderungen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz reflektiert. Dabei standen ebenso Fragen zur Datenqualität, zum Umgang mit Direct Query und zur Bewältigung von Veränderungen im Fokus, inklusive unserer Erwartungen an das kommende Jahr.

Ist jetzt noch Zeit für ein neues Thema?
Nach zehn intensiven Folgen zu Power BI, Datenkultur und technologischen Entwicklungen könnte man meinen, wir hätten alles besprochen. Doch es gibt eine Frage, die über Technik hinausgeht und unser tägliches Arbeiten direkt betrifft:

Wie schaffen wir es, unseren Verpflichtungen gerecht zu werden?
Business Intelligence lebt von Verantwortung. Von sauberen Daten, zuverlässigen Modellen und fundierten Entscheidungen. Doch hinter jeder BI-Lösung stehen Menschen und mit ihnen eine Vielzahl von Verpflichtungen, Erwartungen und Herausforderungen.

Wir wollen heute einen Schritt zurücktreten und uns fragen: Wie schaffen wir es, all dem gerecht zu werden? Und wie gelingt uns das auf eine Weise, die nachhaltig ist, für Projekte, aber auch für uns persönlich?
Verpflichtungen in BI-Projekten sind vielfältig:
Fachbereiche erwarten schnell nutzbare Dashboards, die IT fordert Standards und Governance, das Management will strategische Auswertungen und das möglichst gestern. Dazu kommen Schulungen, Nutzerfeedback, Bugs, Deadlines. Alles wichtig. Alles dringend.

Doch was passiert, wenn alles gleich wichtig erscheint? Wenn Berufliches ins Private übergreift, weil „es ja nur noch schnell gemacht werden muss“? Wenn der Kalender voll ist, aber dennoch jede neue Anfrage ein &quot;Ja&quot; bekommt?
Darum sprechen wir auch über:
•	Grenzen ziehen: Wie gelingt es, Berufliches und Privates zu trennen, in Zeiten von Homeoffice, mobilen Geräten und ständiger Erreichbarkeit?
•	Nein sagen: Warum es manchmal das mutigste (und klügste) ist, auch mal bewusst Aufgaben abzulehnen, um Qualität zu sichern, statt auf allen Baustellen gleichzeitig zu sein.
•	Prioritäten setzen: Welche Verpflichtungen sind wirklich wichtig? Und wer definiert das eigentlich?
•	Selbstverantwortung und Fürsorge: Wie achten wir auf uns selbst, damit wir langfristig leistungsfähig und motiviert bleiben?
•	Teamstrukturen und Rollenklärung: Wer übernimmt was und wie verhindern wir, dass alle alles machen (und niemand mehr durchblickt)?
Verpflichtungen sind nicht nur eine Frage der Organisation, sondern auch der Haltung. Verantwortung heißt nicht, alles zu machen, sondern die richtigen Dinge gut zu machen. Für das Team, die Organisation und sich selbst.

Und wie sehen es Andreas und Marcus?
Auch in dieser Folge teilen wir offen unsere eigenen Erfahrungen:
Wann haben wir uns zu viel vorgenommen? Wie schaffen wir es, Prioritäten zu setzen und wo fällt uns das noch schwer? Welche Tools und Strategien helfen uns?
Wie immer bekommt ihr drei praktische Takeaways, ehrlich und authentisch.
Reinhören lohnt sich für alle, die BI machen und dabei Mensch bleiben wollen.]]></itunes:summary>
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<p>In den letzten zehn Episoden ging es um zentrale BI-Themen – von Modellgrößen bis Microsoft Fabric. Heute blicken wir zurück, teilen Highlights und fragen: Wie schaffen wir es eigentlich, unseren Verpflichtungen wirklich gerecht zu werden?</p>



<p>In diesen Folgen haben wir nicht nur über die Integration sauberer Daten und die Bedeutung des Datenmodells gesprochen, sondern auch über den Aufbau einer BI-Community. Wir haben unsere Lieblingsfunktionen in Power BI beleuchtet, die Rolle von KI in der Datenanalyse diskutiert und Anforderungen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz reflektiert. Dabei standen ebenso Fragen zur Datenqualität, zum Umgang mit Direct Query und zur Bewältigung von Veränderungen im Fokus, inklusive unserer Erwartungen an das kommende Jahr.</p>



<p><strong>Ist jetzt noch Zeit für ein neues Thema?</strong></p>



<p>Nach zehn intensiven Folgen zu Power BI, Datenkultur und technologischen Entwicklungen könnte man meinen, wir hätten alles besprochen. Doch es gibt eine Frage, die über Technik hinausgeht und unser tägliches Arbeiten direkt betrifft:</p>



<p><strong>Wie schaffen wir es, unseren Verpflichtungen gerecht zu werden?</strong></p>



<p>Business Intelligence lebt von Verantwortung. Von sauberen Daten, zuverlässigen Modellen und fundierten Entscheidungen. Doch hinter jeder BI-Lösung stehen Menschen und mit ihnen eine Vielzahl von Verpflichtungen, Erwartungen und Herausforderungen.</p>



<p>Wir wollen heute einen Schritt zurücktreten und uns fragen: <strong>Wie schaffen wir es, all dem gerecht zu werden?</strong> Und wie gelingt uns das auf eine Weise, die nachhaltig ist, für Projekte, aber auch für uns persönlich?</p>



<p><strong>Verpflichtungen in BI-Projekten sind vielfältig:</strong></p>



<p>Fachbereiche erwarten schnell nutzbare Dashboards, die IT fordert Standards und Governance, das Management will strategische Auswertungen und das möglichst gestern. Dazu kommen Schulungen, Nutzerfeedback, Bugs, Deadlines. Alles wichtig. Alles dringend.</p>



<p>Doch was passiert, wenn alles gleich wichtig erscheint? Wenn Berufliches ins Private übergreift, weil „es ja nur noch schnell gemacht werden muss“? Wenn der Kalender voll ist, aber dennoch jede neue Anfrage ein &#8222;Ja&#8220; bekommt?</p>



<p><strong>Darum sprechen wir auch über:</strong></p>



<ul class="wp-block-list">
<li><strong>Grenzen ziehen:</strong> Wie gelingt es, Berufliches und Privates zu trennen, in Zeiten von Homeoffice, mobilen Geräten und ständiger Erreichbarkeit?</li>



<li><strong>Nein sagen:</strong> Warum es manchmal das mutigste (und klügste) ist, auch mal bewusst Aufgaben abzulehnen, um Qualität zu sichern, statt auf allen Baustellen gleichzeitig zu sein.</li>



<li><strong>Prioritäten setzen:</strong> Welche Verpflichtungen sind wirklich wichtig? Und wer definiert das eigentlich?</li>



<li><strong>Selbstverantwortung und Fürsorge:</strong> Wie achten wir auf uns selbst, damit wir langfristig leistungsfähig und motiviert bleiben?</li>



<li><strong>Teamstrukturen und Rollenklärung:</strong> Wer übernimmt was und wie verhindern wir, dass alle alles machen (und niemand mehr durchblickt)?</li>
</ul>



<p>Verpflichtungen sind nicht nur eine Frage der Organisation, sondern auch der Haltung. Verantwortung heißt nicht, alles zu machen, sondern die richtigen Dinge gut zu machen. Für das Team, die Organisation und sich selbst.</p>



<p><strong>Und wie sehen es Andreas und Marcus?</strong></p>



<p>Auch in dieser Folge teilen wir offen unsere eigenen Erfahrungen:</p>



<p>Wann haben wir uns zu viel vorgenommen? Wie schaffen wir es, Prioritäten zu setzen und wo fällt uns das noch schwer? Welche Tools und Strategien helfen uns?</p>



<p>Wie immer bekommt ihr <strong>drei praktische Takeaways</strong>, ehrlich und authentisch.</p>



<p><strong>Reinhören lohnt sich für alle, die BI machen und dabei Mensch bleiben wollen.</strong></p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/05/26/090-wie-schaffen-wir-es-unseren-verpflichtungen-gerecht-zu-werden/">#090 Wie schaffen wir es, unseren Verpflichtungen gerecht zu werden?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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        <title>#089 Wer weiß was?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/05/12/089-wer-weiss-was/</link>
		<pubDate>Mon, 12 May 2025 03:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Je digitaler unsere Arbeitswelt wird, desto wichtiger ist die zentrale Frage: Wer weiß was? Oft liegt entscheidendes Know-how bei Einzelnen ungeteilt, unausgesprochen, unbewusst. Dabei entsteht echte Souveränität nicht allein durch Technik, sondern durch das Teilen von Wissen.

In einer Welt, in der Dienste, Daten und Prozesse ständig wachsen, muss Wissen bewusst gemacht und zugänglich sein. Nur wer sich regelmäßig mit Kolleginnen und Kollegen austauscht, kann informierte Entscheidungen treffen über Systeme, Verantwortlichkeiten und Risiken.

Denn Wissen wirkt nur dann, wenn es weitergegeben, hinterfragt und gemeinsam weiterentwickelt wird.

Wissenssouveränität entsteht im Team
Andreas und Marcus bringen zwei Perspektiven in den Austausch ein:

Andreas stellt die Frage nach Verantwortung: Für ihn ist es zentral, dass alle Beteiligten verstehen, wer auf welche Informationen Zugriff hat und wie Wissen klassifiziert wird bevor Projekte starten.
Marcus bringt die technische Seite ein für ihn zählt, dass Wissen dokumentiert, zugänglich und portabel ist, sodass Teams bei Bedarf unabhängig agieren können.

Was uns beide verbindet: Wir setzen auf transparente Kommunikation, klare Rollen und den Willen, gegenseitig voneinander zu lernen, statt sich auf Einzellösungen oder Spezialwissen zu verlassen.

Drei Impulse für mehr Wissenshoheit im Team

1.	Wissen sichtbar machen
Wer weiß was – und wo fehlt etwas? Erst Transparenz schafft Handlungsfähigkeit.
2.	Austausch fördern
Regelmäßige Gespräche im Team helfen, Wissen zu verbreitern, auch über Fachgrenzen hinweg.
3.	Verantwortung teilen
Wenn alle wissen, worauf es ankommt, kann Verantwortung auch gemeinsam getragen werden.

Jetzt seid ihr gefragt
•	Wie gelingt es euch im Alltag, Wissen zu teilen und weiterzugeben?
•	Welche Formate oder Tools nutzt ihr, um Wissen zugänglich zu machen?
•	Wo seht ihr Potenziale und vielleicht auch Blockaden im Austausch?

Teilt eure Erfahrungen, denn Wissenshoheit entsteht, wenn wir reden, zuhören und voneinander lernen.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Daten sind essenziell, doch genauso wichtig ist Wissenshoheit: Wer kennt sich womit aus? Wie teilen Teams ihr Wissen, um schneller und besser zu entscheiden – ohne Innovation einzubüßen, gerade in komplexen Cloud-Umgebungen?</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[Je digitaler unsere Arbeitswelt wird, desto wichtiger ist die zentrale Frage: Wer weiß was? Oft liegt entscheidendes Know-how bei Einzelnen ungeteilt, unausgesprochen, unbewusst. Dabei entsteht echte Souveränität nicht allein durch Technik, sondern durch das Teilen von Wissen.

In einer Welt, in der Dienste, Daten und Prozesse ständig wachsen, muss Wissen bewusst gemacht und zugänglich sein. Nur wer sich regelmäßig mit Kolleginnen und Kollegen austauscht, kann informierte Entscheidungen treffen über Systeme, Verantwortlichkeiten und Risiken.

Denn Wissen wirkt nur dann, wenn es weitergegeben, hinterfragt und gemeinsam weiterentwickelt wird.

Wissenssouveränität entsteht im Team
Andreas und Marcus bringen zwei Perspektiven in den Austausch ein:

Andreas stellt die Frage nach Verantwortung: Für ihn ist es zentral, dass alle Beteiligten verstehen, wer auf welche Informationen Zugriff hat und wie Wissen klassifiziert wird bevor Projekte starten.
Marcus bringt die technische Seite ein für ihn zählt, dass Wissen dokumentiert, zugänglich und portabel ist, sodass Teams bei Bedarf unabhängig agieren können.

Was uns beide verbindet: Wir setzen auf transparente Kommunikation, klare Rollen und den Willen, gegenseitig voneinander zu lernen, statt sich auf Einzellösungen oder Spezialwissen zu verlassen.

Drei Impulse für mehr Wissenshoheit im Team

1.	Wissen sichtbar machen
Wer weiß was – und wo fehlt etwas? Erst Transparenz schafft Handlungsfähigkeit.
2.	Austausch fördern
Regelmäßige Gespräche im Team helfen, Wissen zu verbreitern, auch über Fachgrenzen hinweg.
3.	Verantwortung teilen
Wenn alle wissen, worauf es ankommt, kann Verantwortung auch gemeinsam getragen werden.

Jetzt seid ihr gefragt
•	Wie gelingt es euch im Alltag, Wissen zu teilen und weiterzugeben?
•	Welche Formate oder Tools nutzt ihr, um Wissen zugänglich zu machen?
•	Wo seht ihr Potenziale und vielleicht auch Blockaden im Austausch?

Teilt eure Erfahrungen, denn Wissenshoheit entsteht, wenn wir reden, zuhören und voneinander lernen.]]></itunes:summary>
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<p>Daten sind essenziell, doch genauso wichtig ist Wissenshoheit: Wer kennt sich womit aus? Wie teilen Teams ihr Wissen, um schneller und besser zu entscheiden, ohne Innovation einzubüßen, gerade in komplexen Cloud-Umgebungen?</p>



<p>Je digitaler unsere Arbeitswelt wird, desto wichtiger ist die zentrale Frage: Wer weiß was? Oft liegt entscheidendes Know-how bei Einzelnen ungeteilt, unausgesprochen, unbewusst. Dabei entsteht echte Souveränität nicht allein durch Technik, sondern durch das Teilen von Wissen.</p>



<p>In einer Welt, in der Dienste, Daten und Prozesse ständig wachsen, muss Wissen bewusst gemacht und zugänglich sein. Nur wer sich regelmäßig mit Kolleginnen und Kollegen austauscht, kann informierte Entscheidungen treffen über Systeme, Verantwortlichkeiten und Risiken.</p>



<p>Denn Wissen wirkt nur dann, wenn es weitergegeben, hinterfragt und gemeinsam weiterentwickelt wird.</p>



<p><strong>Wissenssouveränität entsteht im Team</strong></p>



<p>Andreas und Marcus bringen zwei Perspektiven in den Austausch ein:</p>



<p>Andreas stellt die Frage nach Verantwortung: Für ihn ist es zentral, dass alle Beteiligten verstehen, wer auf welche Informationen Zugriff hat und wie Wissen klassifiziert wird bevor Projekte starten.</p>



<p>Marcus bringt die technische Seite ein für ihn zählt, dass Wissen dokumentiert, zugänglich und portabel ist, sodass Teams bei Bedarf unabhängig agieren können.</p>



<p>Was uns beide verbindet: Wir setzen auf transparente Kommunikation, klare Rollen und den Willen, gegenseitig voneinander zu lernen, statt sich auf Einzellösungen oder Spezialwissen zu verlassen.</p>



<p><strong>Drei Impulse für mehr Wissenshoheit im Team</strong></p>



<ol start="1" class="wp-block-list">
<li><strong>Wissen sichtbar machen<br></strong>Wer weiß was – und wo fehlt etwas? Erst Transparenz schafft Handlungsfähigkeit.</li>



<li><strong>Austausch fördern<br></strong>Regelmäßige Gespräche im Team helfen, Wissen zu verbreitern, auch über Fachgrenzen hinweg.</li>



<li><strong>Verantwortung teilen<br></strong>Wenn alle wissen, worauf es ankommt, kann Verantwortung auch gemeinsam getragen werden.</li>
</ol>



<p>Jetzt seid ihr gefragt</p>



<ul class="wp-block-list">
<li>Wie gelingt es euch im Alltag, Wissen zu teilen und weiterzugeben?</li>



<li>Welche Formate oder Tools nutzt ihr, um Wissen zugänglich zu machen?</li>



<li>Wo seht ihr Potenziale und vielleicht auch Blockaden im Austausch?</li>
</ul>



<p>Teilt eure Erfahrungen, denn Wissenshoheit entsteht, wenn wir reden, zuhören und voneinander lernen.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p></p>
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/05/12/089-wer-weiss-was/">#089 Wer weiß was?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	<item>
        <title>#088 Wie sehen wir die Souveränität von Datenplattformen?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/04/28/088-wie-sehen-wir-die-souveraenitaet-von-datenplattformen/</link>
		<pubDate>Mon, 28 Apr 2025 03:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Souveränität statt Abhängigkeit: Warum wir jetzt über selbstbestimmte Plattformen sprechen müssen

Die digitalen Möglichkeiten wachsen rasant. Von Managed Services bis "Everything-as-a-Service" liefern Hyperscaler unzählige Funktionen, die Entwicklungsteams und BI-Teams begeistern – gleichzeitig aber neue Abhängigkeiten schaffen. Wer heute eine moderne Plattform aufbaut, braucht mehr als nur technische Power: Gefragt ist ein klares Modell, das Portabilität, Flexibilität und Unabhängigkeit im Blick behält. Denn das "Schiff" der Plattform wird größer, komplexer – und wer nicht aufpasst, landet schneller als gedacht im Strudel der Anbieterabhängigkeit.

Die Herausforderung: Innovation nutzen, ohne sich komplett von einem Hersteller oder System abhängig zu machen. Unternehmen und Teams müssen bewusst entscheiden, wo sie auf Services setzen – und wo sie lieber offen bleiben wollen. Nur so bleibt das Wechseln des Hafens – oder gar der ganzen Reederei – auch in Zukunft möglich.

Wie sehen es Andreas und Marcus? Andreas und Marcus bringen verschiedene Perspektiven aus ihren BI- und Data-Engineering-Erfahrungen mit:

Andreas betont die Balance zwischen Komfort und Kontrolle: Er liebt bewährte Tools, achtet aber auf mögliche Stolperfallen bei Web-Only-Angeboten und Funktionsunterschieden.

Marcus setzt auf technische Portabilität: Mit Containern, offenen Formaten wie Parquet und einer Infrastruktur, die bei Bedarf den Anbieter wechseln kann.

Ihr gemeinsames Ziel: ein flexibles, manövrierfähiges Plattform-Schiff, das Innovationen aufgreift, ohne die Kontrolle zu verlieren.

Daraus haben sie drei praktische Tipps für den Nachhauseweg abgeleitet, oder?

Warum Portabilität heute wichtiger denn je ist.

Weshalb offene Formate und modulare Architekturen echte Lebensretter sein können.

Und warum "alles online, alles überall" nicht immer der beste Weg sein muss.

Lasst uns eure Erfahrungen wissen und steigt mit uns in die Diskussion ein!]]></description>
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		<itunes:subtitle>Daten in der Cloud bieten Chancen und Risiken: Wie bewahren Unternehmen ihre Souveränität über Herkunft, Speicherung und Nutzung, ohne Innovationen auszubremsen?</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[Souveränität statt Abhängigkeit: Warum wir jetzt über selbstbestimmte Plattformen sprechen müssen

Die digitalen Möglichkeiten wachsen rasant. Von Managed Services bis &quot;Everything-as-a-Service&quot; liefern Hyperscaler unzählige Funktionen, die Entwicklungsteams und BI-Teams begeistern – gleichzeitig aber neue Abhängigkeiten schaffen. Wer heute eine moderne Plattform aufbaut, braucht mehr als nur technische Power: Gefragt ist ein klares Modell, das Portabilität, Flexibilität und Unabhängigkeit im Blick behält. Denn das &quot;Schiff&quot; der Plattform wird größer, komplexer – und wer nicht aufpasst, landet schneller als gedacht im Strudel der Anbieterabhängigkeit.

Die Herausforderung: Innovation nutzen, ohne sich komplett von einem Hersteller oder System abhängig zu machen. Unternehmen und Teams müssen bewusst entscheiden, wo sie auf Services setzen – und wo sie lieber offen bleiben wollen. Nur so bleibt das Wechseln des Hafens – oder gar der ganzen Reederei – auch in Zukunft möglich.

Wie sehen es Andreas und Marcus? Andreas und Marcus bringen verschiedene Perspektiven aus ihren BI- und Data-Engineering-Erfahrungen mit:

Andreas betont die Balance zwischen Komfort und Kontrolle: Er liebt bewährte Tools, achtet aber auf mögliche Stolperfallen bei Web-Only-Angeboten und Funktionsunterschieden.

Marcus setzt auf technische Portabilität: Mit Containern, offenen Formaten wie Parquet und einer Infrastruktur, die bei Bedarf den Anbieter wechseln kann.

Ihr gemeinsames Ziel: ein flexibles, manövrierfähiges Plattform-Schiff, das Innovationen aufgreift, ohne die Kontrolle zu verlieren.

Daraus haben sie drei praktische Tipps für den Nachhauseweg abgeleitet, oder?

Warum Portabilität heute wichtiger denn je ist.

Weshalb offene Formate und modulare Architekturen echte Lebensretter sein können.

Und warum &quot;alles online, alles überall&quot; nicht immer der beste Weg sein muss.

Lasst uns eure Erfahrungen wissen und steigt mit uns in die Diskussion ein!]]></itunes:summary>
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		<content:encoded><![CDATA[
<p>Daten in der Cloud bieten Chancen und Risiken: Wie bewahren Unternehmen ihre Souveränität über Herkunft, Speicherung und Nutzung, ohne Innovationen auszubremsen?</p>



<p>Souveränität statt Abhängigkeit: Warum wir jetzt über selbstbestimmte Plattformen sprechen müssen</p>



<p>Die digitalen Möglichkeiten wachsen rasant. Von Managed Services bis &#8222;Everything-as-a-Service&#8220; liefern Hyperscaler unzählige Funktionen, die Entwicklungsteams und BI-Teams begeistern – gleichzeitig aber neue Abhängigkeiten schaffen. Wer heute eine moderne Plattform aufbaut, braucht mehr als nur technische Power: Gefragt ist ein klares Modell, das Portabilität, Flexibilität und Unabhängigkeit im Blick behält. Denn das &#8222;Schiff&#8220; der Plattform wird größer, komplexer – und wer nicht aufpasst, landet schneller als gedacht im Strudel der Anbieterabhängigkeit.</p>



<p>Die Herausforderung: Innovation nutzen, ohne sich komplett von einem Hersteller oder System abhängig zu machen. Unternehmen und Teams müssen bewusst entscheiden, wo sie auf Services setzen – und wo sie lieber offen bleiben wollen. Nur so bleibt das Wechseln des Hafens – oder gar der ganzen Reederei – auch in Zukunft möglich.</p>



<p>Wie sehen es Andreas und Marcus? Andreas und Marcus bringen verschiedene Perspektiven aus ihren BI- und Data-Engineering-Erfahrungen mit:</p>



<p>Andreas betont die Balance zwischen Komfort und Kontrolle: Er liebt bewährte Tools, achtet aber auf mögliche Stolperfallen bei Web-Only-Angeboten und Funktionsunterschieden.</p>



<p>Marcus setzt auf technische Portabilität: Mit Containern, offenen Formaten wie Parquet und einer Infrastruktur, die bei Bedarf den Anbieter wechseln kann.</p>



<p>Ihr gemeinsames Ziel: ein flexibles, manövrierfähiges Plattform-Schiff, das Innovationen aufgreift, ohne die Kontrolle zu verlieren.</p>



<p>Daraus haben sie drei praktische Tipps für den Nachhauseweg abgeleitet, oder?</p>



<ul class="wp-block-list">
<li>Warum Portabilität heute wichtiger denn je ist.</li>



<li>Weshalb offene Formate und modulare Architekturen echte Lebensretter sein können.</li>



<li>Und warum &#8222;alles online, alles überall&#8220; nicht immer der beste Weg sein muss.</li>
</ul>



<p>Lasst uns eure Erfahrungen wissen und steigt mit uns in die Diskussion ein!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-861"></span>



    



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/04/28/088-wie-sehen-wir-die-souveraenitaet-von-datenplattformen/">#088 Wie sehen wir die Souveränität von Datenplattformen?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#087 Was waren unsere FabCon Highlights?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/04/14/087-was-waren-unsere-fabcon-highlights/</link>
		<pubDate>Mon, 14 Apr 2025 03:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[icrosoft Fabric ermöglicht jetzt KI-Features bereits in kleineren Kapazitäten – aber wie sinnvoll sind diese Features im echten Arbeitsalltag? Wir hinterfragen kritisch, ob die Umbenennung der „KI Skills“ in „Agents“ einen echten Mehrwert bietet und warum das Timing kurz vor dem 1. April möglicherweise etwas unglücklich war.

Weitere Themen sind der Copilot, der eigenständig innerhalb des Teams mit relevanten Daten antwortet, sowie der Überspannungsschutz, der unbemerkt im Hintergrund agiert. Wir diskutieren, wie Autoscaling für Spark effizient Ressourcen bereitstellt und Kosten optimiert.

Besonderes Augenmerk legen wir auf die Sicherheitsaspekte von OneLake Security: Welche Schutzmechanismen bietet Microsoft Fabric, um sensible Unternehmensdaten sicher zu speichern? Kann Fabric durch fein abgestufte Berechtigungen überzeugen und welche Herausforderungen lassen sich dadurch effektiv meistern?

Zudem werfen wir einen Blick auf praktische Neuerungen wie den COPY Job, der nun die passenden Features in Fabric-Pipelines bringt, die Einsatzmöglichkeiten von User Defined Functions und die Integration mit Git. Wir sprechen außerdem darüber, ob die Vielzahl der Konferenzen wirklich dabei hilft, Neuerungen gezielt zu vermitteln oder ob weniger manchmal mehr ist.

Nicht zuletzt diskutieren wir den immer relevanten Konflikt: Setzen wir lieber auf individuelle Freiheit in der Datenanalyse oder bevorzugen wir standardisierten Business Content „von der Stange“? Ganz nebenbei erinnern wir uns daran, dass schon die Italiener vor Jahrhunderten die Buchhaltung erfunden haben.

Wie immer gibt es drei praktische Tipps für den Nachhauseweg oder machen wir es diesmal anders?

Wir freuen uns auf eure Meinung zu diesen Themen:

Welche Highlights von der FabCon waren für euch besonders relevant?

Wie bewertet ihr die Nützlichkeit der KI-Features in kleinen Kapazitäten?

Sind die neuen „Agents“ wirklich eine Verbesserung?

Wie setzt ihr Copilot, Autoscaling oder Git Integration praktisch ein?

Wie zufrieden seid ihr mit der OneLake-Security?

Bevorzugt ihr eher freie, flexible Lösungen oder Business Content von der Stange?

War der Release-Termin kurz vor dem 1. April clever gewählt?

Lasst uns eure Erfahrungen wissen und steigt mit uns in die Diskussion ein!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>In dieser Episode blicken wir kritisch-humorvoll auf unsere FabCon-Highlights zurück. Thema: Microsoft Fabric und neue KI-Features – sinnvoller Fortschritt oder nur Marketing? Hört rein und bildet euch selbst ein Urteil!</itunes:subtitle>
		<itunes:episode>87</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[icrosoft Fabric ermöglicht jetzt KI-Features bereits in kleineren Kapazitäten – aber wie sinnvoll sind diese Features im echten Arbeitsalltag? Wir hinterfragen kritisch, ob die Umbenennung der „KI Skills“ in „Agents“ einen echten Mehrwert bietet und warum das Timing kurz vor dem 1. April möglicherweise etwas unglücklich war.

Weitere Themen sind der Copilot, der eigenständig innerhalb des Teams mit relevanten Daten antwortet, sowie der Überspannungsschutz, der unbemerkt im Hintergrund agiert. Wir diskutieren, wie Autoscaling für Spark effizient Ressourcen bereitstellt und Kosten optimiert.

Besonderes Augenmerk legen wir auf die Sicherheitsaspekte von OneLake Security: Welche Schutzmechanismen bietet Microsoft Fabric, um sensible Unternehmensdaten sicher zu speichern? Kann Fabric durch fein abgestufte Berechtigungen überzeugen und welche Herausforderungen lassen sich dadurch effektiv meistern?

Zudem werfen wir einen Blick auf praktische Neuerungen wie den COPY Job, der nun die passenden Features in Fabric-Pipelines bringt, die Einsatzmöglichkeiten von User Defined Functions und die Integration mit Git. Wir sprechen außerdem darüber, ob die Vielzahl der Konferenzen wirklich dabei hilft, Neuerungen gezielt zu vermitteln oder ob weniger manchmal mehr ist.

Nicht zuletzt diskutieren wir den immer relevanten Konflikt: Setzen wir lieber auf individuelle Freiheit in der Datenanalyse oder bevorzugen wir standardisierten Business Content „von der Stange“? Ganz nebenbei erinnern wir uns daran, dass schon die Italiener vor Jahrhunderten die Buchhaltung erfunden haben.

Wie immer gibt es drei praktische Tipps für den Nachhauseweg oder machen wir es diesmal anders?

Wir freuen uns auf eure Meinung zu diesen Themen:

Welche Highlights von der FabCon waren für euch besonders relevant?

Wie bewertet ihr die Nützlichkeit der KI-Features in kleinen Kapazitäten?

Sind die neuen „Agents“ wirklich eine Verbesserung?

Wie setzt ihr Copilot, Autoscaling oder Git Integration praktisch ein?

Wie zufrieden seid ihr mit der OneLake-Security?

Bevorzugt ihr eher freie, flexible Lösungen oder Business Content von der Stange?

War der Release-Termin kurz vor dem 1. April clever gewählt?

Lasst uns eure Erfahrungen wissen und steigt mit uns in die Diskussion ein!]]></itunes:summary>
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<p>In dieser Episode blicken wir kritisch-humorvoll auf unsere FabCon-Highlights zurück. Thema: Microsoft Fabric und neue KI-Features – sinnvoller Fortschritt oder nur Marketing? Hört rein und bildet euch selbst ein Urteil!</p>



<p>Microsoft Fabric ermöglicht jetzt KI-Features bereits in kleineren Kapazitäten – aber wie sinnvoll sind diese Features im echten Arbeitsalltag? Wir hinterfragen kritisch, ob die Umbenennung der „KI Skills“ in „Agents“ einen echten Mehrwert bietet und warum das Timing kurz vor dem 1. April möglicherweise etwas unglücklich war.</p>



<p>Weitere Themen sind der Copilot, der eigenständig innerhalb des Teams mit relevanten Daten antwortet, sowie der Überspannungsschutz, der unbemerkt im Hintergrund agiert. Wir diskutieren, wie Autoscaling für Spark effizient Ressourcen bereitstellt und Kosten optimiert.</p>



<p>Besonderes Augenmerk legen wir auf die Sicherheitsaspekte von OneLake Security: Welche Schutzmechanismen bietet Microsoft Fabric, um sensible Unternehmensdaten sicher zu speichern? Kann Fabric durch fein abgestufte Berechtigungen überzeugen und welche Herausforderungen lassen sich dadurch effektiv meistern?</p>



<p>Zudem werfen wir einen Blick auf praktische Neuerungen wie den COPY Job, der nun die passenden Features in Fabric-Pipelines bringt, die Einsatzmöglichkeiten von User Defined Functions und die Integration mit Git. Wir sprechen außerdem darüber, ob die Vielzahl der Konferenzen wirklich dabei hilft, Neuerungen gezielt zu vermitteln oder ob weniger manchmal mehr ist.</p>



<p>Nicht zuletzt diskutieren wir den immer relevanten Konflikt: Setzen wir lieber auf individuelle Freiheit in der Datenanalyse oder bevorzugen wir standardisierten Business Content „von der Stange“? Ganz nebenbei erinnern wir uns daran, dass schon die Italiener vor Jahrhunderten die Buchhaltung erfunden haben.</p>



<p>Wie immer gibt es drei praktische Tipps für den Nachhauseweg oder machen wir es diesmal anders?</p>



<p><strong>Wir freuen uns auf eure Meinung zu diesen Themen:</strong></p>



<ul class="wp-block-list">
<li>Welche Highlights von der FabCon waren für euch besonders relevant?</li>



<li>Wie bewertet ihr die Nützlichkeit der KI-Features in kleinen Kapazitäten?</li>



<li>Sind die neuen „Agents“ wirklich eine Verbesserung?</li>



<li>Wie setzt ihr Copilot, Autoscaling oder Git Integration praktisch ein?</li>



<li>Wie zufrieden seid ihr mit der OneLake-Security?</li>



<li>Bevorzugt ihr eher freie, flexible Lösungen oder Business Content von der Stange?</li>



<li>War der Release-Termin kurz vor dem 1. April clever gewählt?</li>
</ul>



<p>Lasst uns eure Erfahrungen wissen und steigt mit uns in die Diskussion ein!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/04/14/087-was-waren-unsere-fabcon-highlights/">#087 Was waren unsere FabCon Highlights?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	</item>
	
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        <title>#086 Wie nutze ich Fabric einfach, kontrolliert und kosteneffizient?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/03/31/086-wie-nutze-ich-fabric-einfach-kontrolliert-und-kosteneffizient/</link>
		<pubDate>Mon, 31 Mar 2025 03:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In dieser Podcast-Episode diskutieren wir intensiv über Microsoft Fabric und die zentrale Frage: Ist Fabric tatsächlich das „Waschen ohne nass zu werden“ der BI-Welt? Früher hatten wir unsere eigenen Server, on Premises, individuell konfiguriert und sogar mit Namen versehen. Doch davon müssen wir uns langsam verabschieden. Die Zukunft gehört Plattformen, bei denen jeder Wunsch erfüllt wird – sei es Notebooks für Analysten, SQL-Datenbanken für Entwickler oder umfassendes Dateimanagement über integrierte Warehouse-Lösungen.

Wir sprechen darüber, ob das ständig wachsende Angebot neuer Features tatsächlich hilft oder ob wir uns nicht doch lieber eine einfache, verlässliche Oberfläche wünschen, die „einfach funktioniert“. Denn nicht immer braucht man gleich eine Power BI Premium Lizenz – oder gar die leistungsstarke F64-Kapazität die auch gleich die KI-Features mitbringt.

Dabei werfen wir auch einen Blick auf das Lakehouse-Konzept, das mit seinen Spark-Notebooks neue analytische Möglichkeiten bietet. Doch wann ist der richtige Moment, von traditionellen Lösungen auf ein Lakehouse zu wechseln? Vielleicht lautet die Antwort: „Dann gehe ich doch erstmal Richtung Lakehouse!“

Wir gehen auf die Vor- und Nachteile ein, wenn alles „in der Box“ verfügbar ist. Welche Erfahrungen machen Unternehmen und Analysten, wenn sie traditionelle Infrastrukturen verlassen und zu Fabric wechseln? Können Anforderungen wirklich flexibler und effizienter erfüllt werden oder führt die Fülle an Möglichkeiten eher zu Überforderung?

Wie sehen Andreas und Marcus das Thema? Haben wir es hier mit einer echten Revolution im Datenmanagement zu tun oder ist es nur eine vorübergehende Entwicklung?

Und wie immer gibt es die drei Dinge für den Nachhauseweg!

Möchtet ihr mit uns ins Gespräch kommen? Hier sind ein paar Fragen zur Diskussion

•	Kennt ihr noch eure Server „on Prem“ und gebt ihr ihnen immer noch Namen?
•	Wie seht ihr den Wandel von klassischen Server on Prem hin zu Cloud-Lösungen wie Fabric?
•	Glaubt ihr, dass Microsoft Fabric tatsächlich alle Bedürfnisse von Analysten und Entwicklern erfüllt?
•	Welche Erfahrungen habt ihr mit dem „Alles in der Box“-Ansatz gemacht, wo jedes Tool für Analysten und Entwickler direkt verfügbar ist?
•	Wann entscheidet ihr euch für eine Power BI Pro Lizenz oder sogar für eine F64-Kapazität – braucht man das immer?
•	Seid ihr schon auf dem Weg Richtung Lakehouse und wie sind eure Erfahrungen mit Spark-Notebooks?

Wir freuen uns auf eure Meinungen und eine spannende Diskussion!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Business Intelligence im Wandel: Weg von klassischen On-Prem-Servern hin zu Microsoft Fabric. Komfort, Tempo, Flexibilität – doch ist es die All-in-One-Lösung oder nur „Fast Food“ für Datenanalysen?</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[In dieser Podcast-Episode diskutieren wir intensiv über Microsoft Fabric und die zentrale Frage: Ist Fabric tatsächlich das „Waschen ohne nass zu werden“ der BI-Welt? Früher hatten wir unsere eigenen Server, on Premises, individuell konfiguriert und sogar mit Namen versehen. Doch davon müssen wir uns langsam verabschieden. Die Zukunft gehört Plattformen, bei denen jeder Wunsch erfüllt wird – sei es Notebooks für Analysten, SQL-Datenbanken für Entwickler oder umfassendes Dateimanagement über integrierte Warehouse-Lösungen.

Wir sprechen darüber, ob das ständig wachsende Angebot neuer Features tatsächlich hilft oder ob wir uns nicht doch lieber eine einfache, verlässliche Oberfläche wünschen, die „einfach funktioniert“. Denn nicht immer braucht man gleich eine Power BI Premium Lizenz – oder gar die leistungsstarke F64-Kapazität die auch gleich die KI-Features mitbringt.

Dabei werfen wir auch einen Blick auf das Lakehouse-Konzept, das mit seinen Spark-Notebooks neue analytische Möglichkeiten bietet. Doch wann ist der richtige Moment, von traditionellen Lösungen auf ein Lakehouse zu wechseln? Vielleicht lautet die Antwort: „Dann gehe ich doch erstmal Richtung Lakehouse!“

Wir gehen auf die Vor- und Nachteile ein, wenn alles „in der Box“ verfügbar ist. Welche Erfahrungen machen Unternehmen und Analysten, wenn sie traditionelle Infrastrukturen verlassen und zu Fabric wechseln? Können Anforderungen wirklich flexibler und effizienter erfüllt werden oder führt die Fülle an Möglichkeiten eher zu Überforderung?

Wie sehen Andreas und Marcus das Thema? Haben wir es hier mit einer echten Revolution im Datenmanagement zu tun oder ist es nur eine vorübergehende Entwicklung?

Und wie immer gibt es die drei Dinge für den Nachhauseweg!

Möchtet ihr mit uns ins Gespräch kommen? Hier sind ein paar Fragen zur Diskussion

•	Kennt ihr noch eure Server „on Prem“ und gebt ihr ihnen immer noch Namen?
•	Wie seht ihr den Wandel von klassischen Server on Prem hin zu Cloud-Lösungen wie Fabric?
•	Glaubt ihr, dass Microsoft Fabric tatsächlich alle Bedürfnisse von Analysten und Entwicklern erfüllt?
•	Welche Erfahrungen habt ihr mit dem „Alles in der Box“-Ansatz gemacht, wo jedes Tool für Analysten und Entwickler direkt verfügbar ist?
•	Wann entscheidet ihr euch für eine Power BI Pro Lizenz oder sogar für eine F64-Kapazität – braucht man das immer?
•	Seid ihr schon auf dem Weg Richtung Lakehouse und wie sind eure Erfahrungen mit Spark-Notebooks?

Wir freuen uns auf eure Meinungen und eine spannende Diskussion!]]></itunes:summary>
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<p>Business Intelligence im Wandel: Weg von klassischen On-Prem-Servern hin zu Microsoft Fabric. Komfort, Tempo, Flexibilität – doch ist es die All-in-One-Lösung oder nur „Fast Food“ für Datenanalysen?</p>



<p>In dieser Podcast-Episode diskutieren wir intensiv über Microsoft Fabric und die zentrale Frage: Ist Fabric tatsächlich das „Waschen ohne nass zu werden“ der BI-Welt? Früher hatten wir unsere eigenen Server, on Premises, individuell konfiguriert und sogar mit Namen versehen. Doch davon müssen wir uns langsam verabschieden. Die Zukunft gehört Plattformen, bei denen jeder Wunsch erfüllt wird – sei es Notebooks für Analysten, SQL-Datenbanken für Entwickler oder umfassendes Dateimanagement über integrierte Warehouse-Lösungen.</p>



<p>Wir sprechen darüber, ob das ständig wachsende Angebot neuer Features tatsächlich hilft oder ob wir uns nicht doch lieber eine einfache, verlässliche Oberfläche wünschen, die „einfach funktioniert“. Denn nicht immer braucht man gleich eine Power BI Premium Lizenz – oder gar die leistungsstarke F64-Kapazität die auch gleich die KI-Features mitbringt.</p>



<p>Dabei werfen wir auch einen Blick auf das Lakehouse-Konzept, das mit seinen Spark-Notebooks neue analytische Möglichkeiten bietet. Doch wann ist der richtige Moment, von traditionellen Lösungen auf ein Lakehouse zu wechseln? Vielleicht lautet die Antwort: „Dann gehe ich doch erstmal Richtung Lakehouse!“</p>



<p>Wir gehen auf die Vor- und Nachteile ein, wenn alles „in der Box“ verfügbar ist. Welche Erfahrungen machen Unternehmen und Analysten, wenn sie traditionelle Infrastrukturen verlassen und zu Fabric wechseln? Können Anforderungen wirklich flexibler und effizienter erfüllt werden oder führt die Fülle an Möglichkeiten eher zu Überforderung?</p>



<p><strong>Wie sehen Andreas und Marcus das Thema? </strong>Haben wir es hier mit einer echten Revolution im Datenmanagement zu tun oder ist es nur eine vorübergehende Entwicklung?</p>



<p>Und wie immer gibt es die drei Dinge für den Nachhauseweg!</p>



<p><strong>Möchtet ihr mit uns ins Gespräch kommen?</strong> Hier sind ein paar Fragen zur Diskussion</p>



<ul class="wp-block-list">
<li>Kennt ihr noch eure Server „on Prem“ und gebt ihr ihnen immer noch Namen?</li>



<li>Wie seht ihr den Wandel von klassischen Server on Prem hin zu Cloud-Lösungen wie Fabric?</li>



<li>Glaubt ihr, dass Microsoft Fabric tatsächlich alle Bedürfnisse von Analysten und Entwicklern erfüllt?</li>



<li>Welche Erfahrungen habt ihr mit dem „Alles in der Box“-Ansatz gemacht, wo jedes Tool für Analysten und Entwickler direkt verfügbar ist?</li>



<li>Wann entscheidet ihr euch für eine Power BI Pro Lizenz oder sogar für eine F64-Kapazität – braucht man das immer?</li>



<li>Seid ihr schon auf dem Weg Richtung Lakehouse und wie sind eure Erfahrungen mit Spark-Notebooks?</li>
</ul>



<p>Wir freuen uns auf eure Meinungen und eine spannende Diskussion!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/03/31/086-wie-nutze-ich-fabric-einfach-kontrolliert-und-kosteneffizient/">#086 Wie nutze ich Fabric einfach, kontrolliert und kosteneffizient?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#085 Wie kann ich mein Power BI automatisiert testen?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/03/17/085-wie-kann-ich-mein-power-bi-automatisiert-testen/</link>
		<pubDate>Mon, 17 Mar 2025 04:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In dieser Podcast-Episode fokussieren wir uns auf das Thema automatisiertes Testing in Power BI-Projekten. Wir diskutieren, warum automatisierte Tests entscheidend sind, um eine hohe Datenqualität und Performance sicherzustellen, und wie sie professionell implementiert werden können. Besonderes Augenmerk liegt auf der Nutzung von Unit Tests und klar definierten Testfällen, um Kundenanforderungen zuverlässig abzubilden und Projektanforderungen effektiv zu dokumentieren.
 
Wir sprechen auch darüber, warum es essenziell ist, dass Testverfahren gut dokumentiert sind und wie professionelle Entwicklungsprozesse dadurch unterstützt werden.
Zudem gehen wir auf die Implementierung eines Regelwerks in dbt ein, das durch standardisierte Prozesse eine konsistente Datenverarbeitung sicherstellt. Welche Erfahrungen haben wir und andere Tester in diesem Bereich gemacht? Wie unterscheiden sich verschiedene Ansätze hinsichtlich Granularität, Performance und Qualität der Ergebnisse?
 
Wie sehen Andreas und Marcus das Thema automatisiertes Testing?
 
Welche Methoden haben sich bewährt und welche Auswirkungen hat eine professionelle Teststrategie auf BI-Projekte?
Und wie immer gibt es die drei Dinge für den Nachhauseweg!
 
Möchtet ihr mit uns ins Gespräch kommen? Hier sind ein paar Fragen zur Diskussion:
 
•	Welche Methoden nutzt ihr für automatisiertes Testing in euren BI-Projekten?
•	Wie integriert ihr Unit Tests in eure Power BI-Modelle?
•	Wie dokumentiert ihr Testfälle und sorgt dafür, dass die Anforderungen der Kunden erfüllt werden?
•	Welche Erfahrungen habt ihr mit der Implementierung eines Regelwerks in dbt gemacht?
 
Wir freuen uns auf eure Meinungen und eine spannende Diskussion!]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2025/03/17/085-wie-kann-ich-mein-power-bi-automatisiert-testen/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Automatisiertes Testing wird im BI-Bereich immer wichtiger. Besonders in komplexen Power BI-Projekten hilft es, Kundenanforderungen effizient zu erfüllen. Doch wie etabliert man professionelle, dokumentierte Testverfahren erfolgreich?</itunes:subtitle>
		<itunes:episode>85</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[In dieser Podcast-Episode fokussieren wir uns auf das Thema automatisiertes Testing in Power BI-Projekten. Wir diskutieren, warum automatisierte Tests entscheidend sind, um eine hohe Datenqualität und Performance sicherzustellen, und wie sie professionell implementiert werden können. Besonderes Augenmerk liegt auf der Nutzung von Unit Tests und klar definierten Testfällen, um Kundenanforderungen zuverlässig abzubilden und Projektanforderungen effektiv zu dokumentieren.
 
Wir sprechen auch darüber, warum es essenziell ist, dass Testverfahren gut dokumentiert sind und wie professionelle Entwicklungsprozesse dadurch unterstützt werden.
Zudem gehen wir auf die Implementierung eines Regelwerks in dbt ein, das durch standardisierte Prozesse eine konsistente Datenverarbeitung sicherstellt. Welche Erfahrungen haben wir und andere Tester in diesem Bereich gemacht? Wie unterscheiden sich verschiedene Ansätze hinsichtlich Granularität, Performance und Qualität der Ergebnisse?
 
Wie sehen Andreas und Marcus das Thema automatisiertes Testing?
 
Welche Methoden haben sich bewährt und welche Auswirkungen hat eine professionelle Teststrategie auf BI-Projekte?
Und wie immer gibt es die drei Dinge für den Nachhauseweg!
 
Möchtet ihr mit uns ins Gespräch kommen? Hier sind ein paar Fragen zur Diskussion:
 
•	Welche Methoden nutzt ihr für automatisiertes Testing in euren BI-Projekten?
•	Wie integriert ihr Unit Tests in eure Power BI-Modelle?
•	Wie dokumentiert ihr Testfälle und sorgt dafür, dass die Anforderungen der Kunden erfüllt werden?
•	Welche Erfahrungen habt ihr mit der Implementierung eines Regelwerks in dbt gemacht?
 
Wir freuen uns auf eure Meinungen und eine spannende Diskussion!]]></itunes:summary>
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<p>Automatisiertes Testing wird im BI-Bereich immer wichtiger. Besonders in komplexen Power BI-Projekten hilft es, Kundenanforderungen effizient zu erfüllen. Doch wie etabliert man professionelle, dokumentierte Testverfahren erfolgreich?</p>



<p>In dieser Podcast-Episode fokussieren wir uns auf das Thema automatisiertes Testing in Power BI-Projekten. Wir diskutieren, warum automatisierte Tests entscheidend sind, um eine hohe Datenqualität und Performance sicherzustellen, und wie sie professionell implementiert werden können. Besonderes Augenmerk liegt auf der Nutzung von Unit Tests und klar definierten Testfällen, um Kundenanforderungen zuverlässig abzubilden und Projektanforderungen effektiv zu dokumentieren.</p>



<p>Wir sprechen auch darüber, warum es essenziell ist, dass Testverfahren gut dokumentiert sind und wie professionelle Entwicklungsprozesse dadurch unterstützt werden.<br>Zudem gehen wir auf die Implementierung eines Regelwerks in dbt ein, das durch standardisierte Prozesse eine konsistente Datenverarbeitung sicherstellt. Welche Erfahrungen haben wir und andere Tester in diesem Bereich gemacht? Wie unterscheiden sich verschiedene Ansätze hinsichtlich Granularität, Performance und Qualität der Ergebnisse?</p>



<p>Wie sehen Andreas und Marcus das Thema automatisiertes Testing?</p>



<p>Welche Methoden haben sich bewährt und welche Auswirkungen hat eine professionelle Teststrategie auf BI-Projekte?<br>Und wie immer gibt es die drei Dinge für den Nachhauseweg!</p>



<p>Möchtet ihr mit uns ins Gespräch kommen? Hier sind ein paar Fragen zur Diskussion:</p>



<p>• Welche Methoden nutzt ihr für automatisiertes Testing in euren BI-Projekten?<br>• Wie integriert ihr Unit Tests in eure Power BI-Modelle?<br>• Wie dokumentiert ihr Testfälle und sorgt dafür, dass die Anforderungen der Kunden erfüllt werden?<br>• Welche Erfahrungen habt ihr mit der Implementierung eines Regelwerks in dbt gemacht?</p>



<p>Wir freuen uns auf eure Meinungen und eine spannende Diskussion!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/03/17/085-wie-kann-ich-mein-power-bi-automatisiert-testen/">#085 Wie kann ich mein Power BI automatisiert testen?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#084 Wie viel Trennung zwischen Dev und Prod in Power BI? Gast:Ulrik Harnisch</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/03/03/084-wie-viel-trennung-zwischen-dev-und-prod-in-power-bi-gastulrik-harnisch/</link>
		<pubDate>Mon, 03 Mar 2025 04:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Power BI ermöglicht schnelle Analysen und flexible Berichte – doch wo liegt die Grenze zwischen Self-Service und professioneller BI-Entwicklung? Marcus und Ulrik diskutieren, ob getrennte Entwicklungs-, Test- und Produktivumgebungen in Power BI wirklich notwendig sind oder ob sie den Prozess unnötig verkomplizieren.

Die zentrale Frage: Wie lassen sich schnelle Anpassungen ohne Risiko umsetzen? Während im klassischen Software-Development klare Strukturen existieren, setzen viele Unternehmen in Power BI immer noch auf spontane Änderungen direkt in der Produktionsumgebung. Doch was passiert, wenn kleine Anpassungen unerwartet große Auswirkungen haben?

Wir beleuchten Best Practices zur Versionierung, die Herausforderungen beim Deployment und mögliche Automatisierungen, um den Entwicklungsprozess effizienter zu gestalten. Außerdem klären wir, ob Power BI sich noch im reinen Self-Service bewegt oder bereits professionelle Entwicklungsstandards benötigt.

Wie sehen es Marcus und Ulrik? Sind sie sich einig oder haben sie unterschiedliche Perspektiven? Welche Erfahrungen haben sie in Projekten gemacht? Gibt es eine goldene Mitte zwischen Kontrolle und Flexibilität? Hört rein, um die Antwort zu finden!

Natürlich gibt es auch wieder drei spannende Takeaways für euch!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Braucht Power BI wirklich getrennte DEV-, TEST- und PROD-Umgebungen? Wir diskutieren, wo Self-Service an seine Grenzen stößt, welche Herausforderungen die Versionierung mit sich bringt und wie man den Übergang zwischen den Umgebungen meistert.</itunes:subtitle>
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Die zentrale Frage: Wie lassen sich schnelle Anpassungen ohne Risiko umsetzen? Während im klassischen Software-Development klare Strukturen existieren, setzen viele Unternehmen in Power BI immer noch auf spontane Änderungen direkt in der Produktionsumgebung. Doch was passiert, wenn kleine Anpassungen unerwartet große Auswirkungen haben?

Wir beleuchten Best Practices zur Versionierung, die Herausforderungen beim Deployment und mögliche Automatisierungen, um den Entwicklungsprozess effizienter zu gestalten. Außerdem klären wir, ob Power BI sich noch im reinen Self-Service bewegt oder bereits professionelle Entwicklungsstandards benötigt.

Wie sehen es Marcus und Ulrik? Sind sie sich einig oder haben sie unterschiedliche Perspektiven? Welche Erfahrungen haben sie in Projekten gemacht? Gibt es eine goldene Mitte zwischen Kontrolle und Flexibilität? Hört rein, um die Antwort zu finden!

Natürlich gibt es auch wieder drei spannende Takeaways für euch!]]></itunes:summary>
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<p>Braucht Power BI wirklich getrennte DEV-, TEST- und PROD-Umgebungen? Wir diskutieren, wo Self-Service an seine Grenzen stößt, welche Herausforderungen die Versionierung mit sich bringt und wie man den Übergang zwischen den Umgebungen meistert.</p>



<p>Power BI ermöglicht schnelle Analysen und flexible Berichte – doch wo liegt die Grenze zwischen Self-Service und professioneller BI-Entwicklung? Marcus und Ulrik diskutieren, ob getrennte Entwicklungs-, Test- und Produktivumgebungen in Power BI wirklich notwendig sind oder ob sie den Prozess unnötig verkomplizieren.</p>



<p>Die zentrale Frage: Wie lassen sich schnelle Anpassungen ohne Risiko umsetzen? Während im klassischen Software-Development klare Strukturen existieren, setzen viele Unternehmen in Power BI immer noch auf spontane Änderungen direkt in der Produktionsumgebung. Doch was passiert, wenn kleine Anpassungen unerwartet große Auswirkungen haben?</p>



<p>Wir beleuchten Best Practices zur Versionierung, die Herausforderungen beim Deployment und mögliche Automatisierungen, um den Entwicklungsprozess effizienter zu gestalten. Außerdem klären wir, ob Power BI sich noch im reinen Self-Service bewegt oder bereits professionelle Entwicklungsstandards benötigt.</p>



<p>Wie sehen es Marcus und Ulrik? Sind sie sich einig oder haben sie unterschiedliche Perspektiven? Welche Erfahrungen haben sie in Projekten gemacht? Gibt es eine goldene Mitte zwischen Kontrolle und Flexibilität? Hört rein, um die Antwort zu finden!</p>



<p>Natürlich gibt es auch wieder drei spannende Takeaways für euch!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

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	<item>
        <title>#083 Welche Hürden gibt es in BI-Projekten? Gast: Sarah Ehrmayr</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/02/17/083-welche-huerden-gibt-es-in-bi-projekten/</link>
		<pubDate>Mon, 17 Feb 2025 04:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[BI-Projekte sind oft mit Herausforderungen wie schlechter Datenqualität, unrealistischen Erwartungen und fehlenden Standards verbunden. In dieser Episode sprechen wir mit unserem Gast Sarah über genau diese Stolpersteine und beleuchten, wie Unternehmen sie erfolgreich überwinden können. Dabei gibt sie spannende Einblicke in ihre Arbeit im digitalen Marketing und der Datenanalyse und zeigt auf, warum insbesondere in der Anfangsphase von BI-Projekten ein klares Erwartungsmanagement und definierte Standards in der Datenverarbeitung entscheidend sind.

Sie bringt spannende Einblicke aus dem digitalen Marketing mit und spricht über die Rolle von Automation Tools in der Datenanalyse. 
Wir sprechen über die Schwierigkeiten, die entstehen, wenn Unternehmen sich auf Standardlösungen verlassen und erst später merken, dass diese nicht alle wichtigen Fragen beantworten können. Diese versprechen umfassende Reportingmöglichkeiten, stoßen jedoch schnell an ihre Grenzen, wenn es um individuelle Fragestellungen geht. 

Genau hier kommt Power BI ins Spiel: Welche Vorteile bietet das Tool gegenüber Standardlösungen? Was muss man beachten? Welche Vorteile bietet das Tool gegenüber Standardlösungen im Marketing? Wir diskutieren, welche Best Practices es für die Modellierung und Visualisierung gibt, um aussagekräftige Analysen zu erstellen. Dabei geht es auch darum, welche Funktionen von Power BI Unternehmen helfen können, Daten sinnvoll zu aggregieren und Entscheidungen datengetrieben zu treffen.

Oft fehlt eine enge Zusammenarbeit über Fachteams hinaus, was dazu führt, dass wertvolle Daten nicht effizient genutzt werden. Wie können Unternehmen sicherstellen, dass alle Beteiligten an einem Strang ziehen? Welche Rolle spielen Controlling und Datenschutz in diesem Prozess?

Welche Erfahrungen haben Sarah, Andreas und Marcus mit der Wahl des richtigen BI-Modells gemacht. Wie hat sich sich deren Anwendung in der Praxis bewährt? Haben sich unterschiedliche Herangehensweisen als besonders effektiv erwiesen? Sind alle drei einer Meinung, oder gibt es hier unterschiedliche Sichtweisen?

Zum Abschluss gibt heute Sarah drei wertvolle Tipps für den erfolgreichen Umgang mit BI-Projekten:
 1. Einfach mal anfangen und nicht zu lange zögern. 
 2. Projekte in kleine Schritte aufteilen, um den Veränderungsschmerz zu reduzieren. 
 3. Sich von Anfang an bewusst machen, warum man etwas tut, und die dahinterstehenden Prozesse verstehen.

Möchtet Ihr mit uns ins Gespräch kommen? Hier sind einige Fragen zur Diskussion:

 • Wie geht ihr mit der Erwartungshaltung eurer Kunden in BI-Projekten um?
 • Welche Erfahrungen habt ihr mit der Zusammenarbeit zwischen Marketing, Sales und Controlling gemacht?
 • Wie handhabt ihr die Problematik rund um Datenqualität und Automatisierungsfehler?

Wir freuen uns auf eure Meinungen und eine spannende Diskussion!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>In dieser Folge sprechen wir mit Sarah über Herausforderungen in BI-Projekten: Datenqualität, Erwartungsmanagement und warum Standards in der Datenverarbeitung oft unterschätzt werden. Sie teilt Einblicke aus digitalem Marketing und Datenanalyse.</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[BI-Projekte sind oft mit Herausforderungen wie schlechter Datenqualität, unrealistischen Erwartungen und fehlenden Standards verbunden. In dieser Episode sprechen wir mit unserem Gast Sarah über genau diese Stolpersteine und beleuchten, wie Unternehmen sie erfolgreich überwinden können. Dabei gibt sie spannende Einblicke in ihre Arbeit im digitalen Marketing und der Datenanalyse und zeigt auf, warum insbesondere in der Anfangsphase von BI-Projekten ein klares Erwartungsmanagement und definierte Standards in der Datenverarbeitung entscheidend sind.

Sie bringt spannende Einblicke aus dem digitalen Marketing mit und spricht über die Rolle von Automation Tools in der Datenanalyse. 
Wir sprechen über die Schwierigkeiten, die entstehen, wenn Unternehmen sich auf Standardlösungen verlassen und erst später merken, dass diese nicht alle wichtigen Fragen beantworten können. Diese versprechen umfassende Reportingmöglichkeiten, stoßen jedoch schnell an ihre Grenzen, wenn es um individuelle Fragestellungen geht. 

Genau hier kommt Power BI ins Spiel: Welche Vorteile bietet das Tool gegenüber Standardlösungen? Was muss man beachten? Welche Vorteile bietet das Tool gegenüber Standardlösungen im Marketing? Wir diskutieren, welche Best Practices es für die Modellierung und Visualisierung gibt, um aussagekräftige Analysen zu erstellen. Dabei geht es auch darum, welche Funktionen von Power BI Unternehmen helfen können, Daten sinnvoll zu aggregieren und Entscheidungen datengetrieben zu treffen.

Oft fehlt eine enge Zusammenarbeit über Fachteams hinaus, was dazu führt, dass wertvolle Daten nicht effizient genutzt werden. Wie können Unternehmen sicherstellen, dass alle Beteiligten an einem Strang ziehen? Welche Rolle spielen Controlling und Datenschutz in diesem Prozess?

Welche Erfahrungen haben Sarah, Andreas und Marcus mit der Wahl des richtigen BI-Modells gemacht. Wie hat sich sich deren Anwendung in der Praxis bewährt? Haben sich unterschiedliche Herangehensweisen als besonders effektiv erwiesen? Sind alle drei einer Meinung, oder gibt es hier unterschiedliche Sichtweisen?

Zum Abschluss gibt heute Sarah drei wertvolle Tipps für den erfolgreichen Umgang mit BI-Projekten:
 1. Einfach mal anfangen und nicht zu lange zögern. 
 2. Projekte in kleine Schritte aufteilen, um den Veränderungsschmerz zu reduzieren. 
 3. Sich von Anfang an bewusst machen, warum man etwas tut, und die dahinterstehenden Prozesse verstehen.

Möchtet Ihr mit uns ins Gespräch kommen? Hier sind einige Fragen zur Diskussion:

 • Wie geht ihr mit der Erwartungshaltung eurer Kunden in BI-Projekten um?
 • Welche Erfahrungen habt ihr mit der Zusammenarbeit zwischen Marketing, Sales und Controlling gemacht?
 • Wie handhabt ihr die Problematik rund um Datenqualität und Automatisierungsfehler?

Wir freuen uns auf eure Meinungen und eine spannende Diskussion!]]></itunes:summary>
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<p>In dieser Folge sprechen wir mit Sarah über Herausforderungen in BI-Projekten: Datenqualität, Erwartungsmanagement und warum Standards in der Datenverarbeitung oft unterschätzt werden. Sie teilt Einblicke aus digitalem Marketing und Datenanalyse.</p>



<p>BI-Projekte sind oft mit Herausforderungen wie schlechter Datenqualität, unrealistischen Erwartungen und fehlenden Standards verbunden. In dieser Episode sprechen wir mit unserem Gast Sarah über genau diese Stolpersteine und beleuchten, wie Unternehmen sie erfolgreich überwinden können. Dabei gibt sie spannende Einblicke in ihre Arbeit im digitalen Marketing und der Datenanalyse und zeigt auf, warum insbesondere in der Anfangsphase von BI-Projekten ein klares Erwartungsmanagement und definierte Standards in der Datenverarbeitung entscheidend sind.<br><br>Sie bringt spannende Einblicke aus dem digitalen Marketing mit und spricht über die Rolle von Automation Tools in der Datenanalyse.<br>Wir sprechen über die Schwierigkeiten, die entstehen, wenn Unternehmen sich auf Standardlösungen verlassen und erst später merken, dass diese nicht alle wichtigen Fragen beantworten können. Diese versprechen umfassende Reportingmöglichkeiten, stoßen jedoch schnell an ihre Grenzen, wenn es um individuelle Fragestellungen geht.<br><br>Genau hier kommt Power BI ins Spiel: Welche Vorteile bietet das Tool gegenüber Standardlösungen? Was muss man beachten? Welche Vorteile bietet das Tool gegenüber Standardlösungen im Marketing? Wir diskutieren, welche Best Practices es für die Modellierung und Visualisierung gibt, um aussagekräftige Analysen zu erstellen. Dabei geht es auch darum, welche Funktionen von Power BI Unternehmen helfen können, Daten sinnvoll zu aggregieren und Entscheidungen datengetrieben zu treffen.<br><br>Oft fehlt eine enge Zusammenarbeit über Fachteams hinaus, was dazu führt, dass wertvolle Daten nicht effizient genutzt werden. Wie können Unternehmen sicherstellen, dass alle Beteiligten an einem Strang ziehen? Welche Rolle spielen Controlling und Datenschutz in diesem Prozess?<br><br>Welche Erfahrungen haben Sarah, Andreas und Marcus mit der Wahl des richtigen BI-Modells gemacht. Wie hat sich sich deren Anwendung in der Praxis bewährt? Haben sich unterschiedliche Herangehensweisen als besonders effektiv erwiesen? Sind alle drei einer Meinung, oder gibt es hier unterschiedliche Sichtweisen?<br><br>Zum Abschluss gibt heute Sarah drei wertvolle Tipps für den erfolgreichen Umgang mit BI-Projekten:<br> 1. Einfach mal anfangen und nicht zu lange zögern.<br> 2. Projekte in kleine Schritte aufteilen, um den Veränderungsschmerz zu reduzieren.<br> 3. Sich von Anfang an bewusst machen, warum man etwas tut, und die dahinterstehenden Prozesse verstehen.<br><br>Möchtet Ihr mit uns ins Gespräch kommen? Hier sind einige Fragen zur Diskussion:<br><br> • Wie geht ihr mit der Erwartungshaltung eurer Kunden in BI-Projekten um?<br> • Welche Erfahrungen habt ihr mit der Zusammenarbeit zwischen Marketing, Sales und Controlling gemacht?<br> • Wie handhabt ihr die Problematik rund um Datenqualität und Automatisierungsfehler?</p>



<p><br>Wir freuen uns auf eure Meinungen und eine spannende Diskussion!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/02/17/083-welche-huerden-gibt-es-in-bi-projekten/">#083 Welche Hürden gibt es in BI-Projekten? Gast: Sarah Ehrmayr</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	</item>
	
	<item>
        <title>#082 Wie viele Daten passen in ein Power BI-Modell?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/02/03/082-wie-viele-daten-passen-in-ein-power-bi-modell/</link>
		<pubDate>Mon, 03 Feb 2025 04:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In dieser Podcast-Episode geht es um die Bedeutung von Datenmodellen in Power BI und ihre Auswirkungen auf die Performance und die Datenanalyse. Wir werfen einen genauen Blick auf die Rolle von Dimensionen und Granularität und erläutern, wie du diese effektiv einsetzt, um aussagekräftige Berichte zu erstellen und gleichzeitig die Performance deines Modells zu optimieren. Ein wichtiger Punkt ist die Trennung von Datum und Zeit. Es ist entscheidend, diese beiden Elemente klar zu differenzieren, um präzise Zeitreihenanalysen und effiziente Aggregationen zu ermöglichen. 
 
Doch bei all dem spielt auch die Datenmenge eine wichtige Rolle: Wie viele Felder und Zeilen können in Power BI verarbeitet werden, ohne dass die Performance leidet? Und wie beeinflusst die Datasetgröße die Ladegeschwindigkeit und Verarbeitung? Ein zusätzlicher Faktor: Alles, was du an Daten mitnimmst, kostet Performance.
 
Der Italiener in mir sagt dazu: "It depends!"
 
Es kommt darauf an, welche Daten du tatsächlich benötigst und wie gut du sie komprimierst. Gute Komprimierungsverfahren in Power BI können hierbei helfen, die Performance trotz großer Datenmengen auf einem hohen Niveau zu halten. Im Gespräch gehen wir auch auf die Bedeutung der Datenqualität und -güte ein. Denn ein solides Datenmodell ist nicht nur eine Frage der Struktur, sondern auch der Qualität der Daten, die du darin abbildest. Nur wenn deine Daten konsistent und vertrauenswürdig sind, kannst du daraus wertvolle, zuverlässige Analysen ableiten.
 
Natürlich werfen wir auch einen Blick auf die unterschiedlichen Lizenzen in Power BI, die entscheidend dafür sind, welche Datenmengen und Verarbeitungsressourcen dir zur Verfügung stehen. Power BI Pro und Power BI Premium bieten unterschiedliche Kapazitäten, die je nach Umfang und Anforderungen deines Projekts eine Rolle spielen.
 
Wie sehen es Andreas und Marcus?
Können die eigenen Erfahrungen mit der Wahl des richtigen Modells und deren Anwendung helfen bei der Fragestellung? Haben wir unterschiedliche Herangehensweisen, die besonders gut funktionieren und was hat die Granularität und Qualität der Daten für eine Auswirkung? Macht es einen Unterschied in der Analyse wie man das Modell konzipiert?
 
Und wie immer gibt es die drei Dinge für den Nachhauseweg!

Möchtet Ihr mit uns ins Gespräch kommen sind hier ein paar Fragen zur Diskussion
•	Was ist eure bevorzugte Methode zur Datenmodellierung in Power BI?
•	Wie geht ihr mit der Trennung von Datum und Zeit um und welche Granularität verwendet ihr in euren Modellen?
•	Welche Erfahrungen habt ihr mit der Handhabung von großen Datenmengen und der Wahl der passenden Lizenz gemacht?
 
Wir freuen uns auf eure Meinungen und eine spannende Diskussion!]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2025/02/03/082-wie-viele-daten-passen-in-ein-power-bi-modell/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Optimiere dein Power BI-Datenmodell! In dieser Episode erfährst du, wie du Dimensionen und Granularität richtig einsetzt, welche Datenmengen Power BI bewältigt, welche Lizenzmodelle passen und warum Datum und Zeit getrennt werden sollten.</itunes:subtitle>
		<itunes:episode>82</itunes:episode>
		<itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
		<itunes:summary><![CDATA[In dieser Podcast-Episode geht es um die Bedeutung von Datenmodellen in Power BI und ihre Auswirkungen auf die Performance und die Datenanalyse. Wir werfen einen genauen Blick auf die Rolle von Dimensionen und Granularität und erläutern, wie du diese effektiv einsetzt, um aussagekräftige Berichte zu erstellen und gleichzeitig die Performance deines Modells zu optimieren. Ein wichtiger Punkt ist die Trennung von Datum und Zeit. Es ist entscheidend, diese beiden Elemente klar zu differenzieren, um präzise Zeitreihenanalysen und effiziente Aggregationen zu ermöglichen. 
 
Doch bei all dem spielt auch die Datenmenge eine wichtige Rolle: Wie viele Felder und Zeilen können in Power BI verarbeitet werden, ohne dass die Performance leidet? Und wie beeinflusst die Datasetgröße die Ladegeschwindigkeit und Verarbeitung? Ein zusätzlicher Faktor: Alles, was du an Daten mitnimmst, kostet Performance.
 
Der Italiener in mir sagt dazu: &quot;It depends!&quot;
 
Es kommt darauf an, welche Daten du tatsächlich benötigst und wie gut du sie komprimierst. Gute Komprimierungsverfahren in Power BI können hierbei helfen, die Performance trotz großer Datenmengen auf einem hohen Niveau zu halten. Im Gespräch gehen wir auch auf die Bedeutung der Datenqualität und -güte ein. Denn ein solides Datenmodell ist nicht nur eine Frage der Struktur, sondern auch der Qualität der Daten, die du darin abbildest. Nur wenn deine Daten konsistent und vertrauenswürdig sind, kannst du daraus wertvolle, zuverlässige Analysen ableiten.
 
Natürlich werfen wir auch einen Blick auf die unterschiedlichen Lizenzen in Power BI, die entscheidend dafür sind, welche Datenmengen und Verarbeitungsressourcen dir zur Verfügung stehen. Power BI Pro und Power BI Premium bieten unterschiedliche Kapazitäten, die je nach Umfang und Anforderungen deines Projekts eine Rolle spielen.
 
Wie sehen es Andreas und Marcus?
Können die eigenen Erfahrungen mit der Wahl des richtigen Modells und deren Anwendung helfen bei der Fragestellung? Haben wir unterschiedliche Herangehensweisen, die besonders gut funktionieren und was hat die Granularität und Qualität der Daten für eine Auswirkung? Macht es einen Unterschied in der Analyse wie man das Modell konzipiert?
 
Und wie immer gibt es die drei Dinge für den Nachhauseweg!

Möchtet Ihr mit uns ins Gespräch kommen sind hier ein paar Fragen zur Diskussion
•	Was ist eure bevorzugte Methode zur Datenmodellierung in Power BI?
•	Wie geht ihr mit der Trennung von Datum und Zeit um und welche Granularität verwendet ihr in euren Modellen?
•	Welche Erfahrungen habt ihr mit der Handhabung von großen Datenmengen und der Wahl der passenden Lizenz gemacht?
 
Wir freuen uns auf eure Meinungen und eine spannende Diskussion!]]></itunes:summary>
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		<content:encoded><![CDATA[
<p>Optimiere dein Power BI-Datenmodell! In dieser Episode erfährst du, wie du Dimensionen und Granularität richtig einsetzt, welche Datenmengen Power BI bewältigt, welche Lizenzmodelle passen und warum Datum und Zeit getrennt werden sollten.</p>



<p>In dieser Podcast-Episode geht es um die Bedeutung von Datenmodellen in Power BI und ihre Auswirkungen auf die Performance und die Datenanalyse. Wir werfen einen genauen Blick auf die Rolle von Dimensionen und Granularität und erläutern, wie du diese effektiv einsetzt, um aussagekräftige Berichte zu erstellen und gleichzeitig die Performance deines Modells zu optimieren. Ein wichtiger Punkt ist die Trennung von Datum und Zeit. Es ist entscheidend, diese beiden Elemente klar zu differenzieren, um präzise Zeitreihenanalysen und effiziente Aggregationen zu ermöglichen.</p>



<p>Doch bei all dem spielt auch die Datenmenge eine wichtige Rolle: Wie viele Felder und Zeilen können in Power BI verarbeitet werden, ohne dass die Performance leidet? Und wie beeinflusst die Datasetgröße die Ladegeschwindigkeit und Verarbeitung? Ein zusätzlicher Faktor: Alles, was du an Daten mitnimmst, kostet Performance.</p>



<p>Der Italiener in mir sagt dazu: &#8222;It depends!&#8220;</p>



<p>Es kommt darauf an, welche Daten du tatsächlich benötigst und wie gut du sie komprimierst. Gute Komprimierungsverfahren in Power BI können hierbei helfen, die Performance trotz großer Datenmengen auf einem hohen Niveau zu halten. Im Gespräch gehen wir auch auf die Bedeutung der Datenqualität und -güte ein. Denn ein solides Datenmodell ist nicht nur eine Frage der Struktur, sondern auch der Qualität der Daten, die du darin abbildest. Nur wenn deine Daten konsistent und vertrauenswürdig sind, kannst du daraus wertvolle, zuverlässige Analysen ableiten.</p>



<p>Natürlich werfen wir auch einen Blick auf die unterschiedlichen Lizenzen in Power BI, die entscheidend dafür sind, welche Datenmengen und Verarbeitungsressourcen dir zur Verfügung stehen. Power BI Pro und Power BI Premium bieten unterschiedliche Kapazitäten, die je nach Umfang und Anforderungen deines Projekts eine Rolle spielen.</p>



<p>Wie sehen es Andreas und Marcus?<br>Können die eigenen Erfahrungen mit der Wahl des richtigen Modells und deren Anwendung helfen bei der Fragestellung? Haben wir unterschiedliche Herangehensweisen, die besonders gut funktionieren und was hat die Granularität und Qualität der Daten für eine Auswirkung? Macht es einen Unterschied in der Analyse wie man das Modell konzipiert?</p>



<p>Und wie immer gibt es die drei Dinge für den Nachhauseweg!</p>



<p>Möchtet Ihr mit uns ins Gespräch kommen sind hier ein paar Fragen zur Diskussion<br>• Was ist eure bevorzugte Methode zur Datenmodellierung in Power BI?<br>• Wie geht ihr mit der Trennung von Datum und Zeit um und welche Granularität verwendet ihr in euren Modellen?<br>• Welche Erfahrungen habt ihr mit der Handhabung von großen Datenmengen und der Wahl der passenden Lizenz gemacht?</p>



<p>Wir freuen uns auf eure Meinungen und eine spannende Diskussion!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/02/03/082-wie-viele-daten-passen-in-ein-power-bi-modell/">#082 Wie viele Daten passen in ein Power BI-Modell?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Marcus.png">Marcus Wegener</podcast:person>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#081 Wird Power BI immer komplexer?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/01/20/081-wird-power-bi-immer-komplexer/</link>
		<pubDate>Mon, 20 Jan 2025 04:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Power BI entwickelt sich in rasantem Tempo weiter und wird zunehmend anspruchsvoller. Ständig werden neue Funktionen und Features hinzugefügt, die das Tool leistungsfähiger machen, jedoch auch neue Herausforderungen mit sich bringen: Wie lassen sich diese Neuerungen einfach und effizient nutzen?
 
Zudem rücken immer mehr Themen in den Fokus, die über den ursprünglichen Zweck von Power BI hinausgehen. Diese Entwicklung wirft die Frage auf, ob wir es noch mit Power BI zu tun haben oder bereits in „Fabric“ unterwegs sind. Das „Schiff“ wächst und wird umfangreicher – doch wie bleibt es steuerbar?
 
Die zusätzlichen Möglichkeiten machen Power BI zu einem vielseitigen Werkzeug, doch mit der wachsenden Komplexität steigt auch das Risiko, den Überblick zu verlieren. Es erfordert eine durchdachte Herangehensweise, um die Plattform optimal zu nutzen. Dabei ist es entscheidend, die Kernfunktionen gezielt einzusetzen und sich nicht in weniger relevanten Randthemen zu verzetteln. Nur so können Nutzer von den stetigen Innovationen profitieren, ohne von der Dynamik überfordert zu werden.
 
Wie sehen es Andreas und Marcus? Andreas und Marcus diskutieren, ob sie derselben Meinung sind oder unterschiedliche Perspektiven vertreten. Welche Erfahrungen haben sie in ihren BI-Projekten gemacht? Wie gehen sie mit der wachsenden Komplexität und neuen Features um? Gibt es unterschiedliche Herangehensweisen, um das „Schiff“ auf Kurs zu halten und welche Lösungsansätze haben wir für euch?
 
Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Power BI wird zunehmend komplexer: Neue Features bieten Chancen, aber auch Herausforderungen. Die Plattform wächst stetig – wird sie dadurch schwerfälliger? Wie lassen sich Neuerungen einfach und effektiv nutzen?</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[Power BI entwickelt sich in rasantem Tempo weiter und wird zunehmend anspruchsvoller. Ständig werden neue Funktionen und Features hinzugefügt, die das Tool leistungsfähiger machen, jedoch auch neue Herausforderungen mit sich bringen: Wie lassen sich diese Neuerungen einfach und effizient nutzen?
 
Zudem rücken immer mehr Themen in den Fokus, die über den ursprünglichen Zweck von Power BI hinausgehen. Diese Entwicklung wirft die Frage auf, ob wir es noch mit Power BI zu tun haben oder bereits in „Fabric“ unterwegs sind. Das „Schiff“ wächst und wird umfangreicher – doch wie bleibt es steuerbar?
 
Die zusätzlichen Möglichkeiten machen Power BI zu einem vielseitigen Werkzeug, doch mit der wachsenden Komplexität steigt auch das Risiko, den Überblick zu verlieren. Es erfordert eine durchdachte Herangehensweise, um die Plattform optimal zu nutzen. Dabei ist es entscheidend, die Kernfunktionen gezielt einzusetzen und sich nicht in weniger relevanten Randthemen zu verzetteln. Nur so können Nutzer von den stetigen Innovationen profitieren, ohne von der Dynamik überfordert zu werden.
 
Wie sehen es Andreas und Marcus? Andreas und Marcus diskutieren, ob sie derselben Meinung sind oder unterschiedliche Perspektiven vertreten. Welche Erfahrungen haben sie in ihren BI-Projekten gemacht? Wie gehen sie mit der wachsenden Komplexität und neuen Features um? Gibt es unterschiedliche Herangehensweisen, um das „Schiff“ auf Kurs zu halten und welche Lösungsansätze haben wir für euch?
 
Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!]]></itunes:summary>
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<p>Power BI wird zunehmend komplexer: Neue Features bieten Chancen, aber auch Herausforderungen. Die Plattform wächst stetig – wird sie dadurch schwerfälliger? Wie lassen sich Neuerungen einfach und effektiv nutzen?</p>



<p>Power BI entwickelt sich in rasantem Tempo weiter und wird zunehmend anspruchsvoller. Ständig werden neue Funktionen und Features hinzugefügt, die das Tool leistungsfähiger machen, jedoch auch neue Herausforderungen mit sich bringen: Wie lassen sich diese&nbsp;Neuerungen&nbsp;einfach und effizient nutzen?</p>



<p>Zudem rücken immer mehr Themen in den Fokus, die über den ursprünglichen Zweck von Power BI hinausgehen. Diese Entwicklung wirft die Frage auf, ob wir es noch mit Power BI zu tun haben oder bereits in „Fabric“ unterwegs sind. Das „Schiff“ wächst und wird umfangreicher – doch wie bleibt es steuerbar?</p>



<p>Die zusätzlichen Möglichkeiten machen Power BI zu einem vielseitigen Werkzeug, doch mit der wachsenden Komplexität steigt auch das Risiko, den Überblick zu verlieren. Es erfordert eine durchdachte Herangehensweise, um die Plattform optimal zu nutzen. Dabei ist es entscheidend, die Kernfunktionen gezielt einzusetzen und sich nicht in weniger relevanten Randthemen zu verzetteln. Nur so können Nutzer von den stetigen Innovationen profitieren, ohne von der Dynamik überfordert zu werden.</p>



<p>Wie sehen es Andreas und Marcus? Andreas und Marcus diskutieren, ob sie derselben Meinung sind oder unterschiedliche Perspektiven vertreten. Welche Erfahrungen haben sie in ihren BI-Projekten gemacht? Wie gehen sie mit der wachsenden Komplexität und neuen Features um? Gibt es unterschiedliche Herangehensweisen, um das „Schiff“ auf Kurs zu halten und welche Lösungsansätze haben wir für euch?</p>



<p>Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/01/20/081-wird-power-bi-immer-komplexer/">#081 Wird Power BI immer komplexer?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	<item>
        <title>#080 Wie fördern Mobile Reports die Datendemokratisierung?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2025/01/06/080-wie-foerdern-mobile-reports-die-datendemokratisierung/</link>
		<pubDate>Mon, 06 Jan 2025 04:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[n den letzten zehn Folgen haben wir zentrale BI-Themen behandelt, wie die Integration sauberer Daten, die Bedeutung des Datenmodells und den Aufbau einer BI-Community. Wir sprachen über Power BI, unsere Lieblingsfunktionen und die Nutzung von KI, sowie über Datenqualität und Anforderungen im Zeitalter der KI. Zudem teilten wir Erfahrungen mit Direct Query und diskutierten, wie wir mit Veränderungen umgehen und welche Erwartungen wir für das neue Jahr haben.

Ist jetzt noch Zeit für ein neues Thema? Nach diesem umfassenden Rückblick stellt sich die Frage, ob noch Raum für ein neues Thema bleibt. Die Antwort ist ein klares Ja.

Datendemokratisierung: Wie fördern Mobile Reports die Datendemokratisierung? Ein zentrales Thema, das wir nicht außer Acht lassen dürfen, ist die Datendemokratisierung. Wie können wir sicherstellen, dass alle Mitarbeiter, unabhängig von ihrer technischen Expertise, Zugang zu den richtigen Daten haben? Ziel ist es, eine Kultur zu schaffen, in der jeder – vom CEO bis zum operativen Mitarbeiter – die Möglichkeit hat, fundierte, datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Sind unsere BI-Systeme so aufgebaut, dass sie eine breite Nutzergruppe ansprechen, vom Power-User bis hin zum weniger technisch versierten Anwender?

Es ist entscheidend, eine Kultur der Datentransparenz zu etablieren. Alle Mitarbeitende erhalten Zugang zu den Informationen, die sie für ihre Arbeit benötigen, und können Entscheidungen nachvollziehbar und transparent treffen. So wird Vertrauen in die Daten aufgebaut und die Zusammenarbeit im Unternehmen gefördert.

Mobile Reports spielen eine Schlüsselrolle in der Datendemokratisierung, indem sie es einer breiten Benutzergruppe ermöglichen, Daten in Echtzeit und auf mobilen Geräten zuzugreifen. Diese Berichte fördern eine breitere Nutzung von Daten, indem sie nicht nur den traditionellen Power-Usern zugänglich gemacht werden, sondern auch den weniger technisch versierten Nutzern die Möglichkeit geben, fundierte Entscheidungen zu treffen. Indem Unternehmen den Zugang zu Daten über Mobile Reports erweitern, fördern sie eine Kultur der Datentransparenz und -verfügbarkeit, die für die Datendemokratisierung unerlässlich ist.

Wie sehen es Andreas und Marcus? Sind wir derselben Meinung oder haben wir unterschiedliche Ansichten? Welche Erfahrungen haben wir in unseren BI-Projekten gemacht? Gibt es unterschiedliche Herangehensweisen an das Thema? Hört mal rein, was wir zu sagen haben.

Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>In den letzten Folgen behandelten wir zentrale BI-Themen. Heute blicken wir zurück und stellen ein neues vor: Datendemokratisierung – der Schlüssel, um BI für alle zugänglich zu machen und fundierte Entscheidungen im gesamten Unternehmen zu fördern.</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[n den letzten zehn Folgen haben wir zentrale BI-Themen behandelt, wie die Integration sauberer Daten, die Bedeutung des Datenmodells und den Aufbau einer BI-Community. Wir sprachen über Power BI, unsere Lieblingsfunktionen und die Nutzung von KI, sowie über Datenqualität und Anforderungen im Zeitalter der KI. Zudem teilten wir Erfahrungen mit Direct Query und diskutierten, wie wir mit Veränderungen umgehen und welche Erwartungen wir für das neue Jahr haben.

Ist jetzt noch Zeit für ein neues Thema? Nach diesem umfassenden Rückblick stellt sich die Frage, ob noch Raum für ein neues Thema bleibt. Die Antwort ist ein klares Ja.

Datendemokratisierung: Wie fördern Mobile Reports die Datendemokratisierung? Ein zentrales Thema, das wir nicht außer Acht lassen dürfen, ist die Datendemokratisierung. Wie können wir sicherstellen, dass alle Mitarbeiter, unabhängig von ihrer technischen Expertise, Zugang zu den richtigen Daten haben? Ziel ist es, eine Kultur zu schaffen, in der jeder – vom CEO bis zum operativen Mitarbeiter – die Möglichkeit hat, fundierte, datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Sind unsere BI-Systeme so aufgebaut, dass sie eine breite Nutzergruppe ansprechen, vom Power-User bis hin zum weniger technisch versierten Anwender?

Es ist entscheidend, eine Kultur der Datentransparenz zu etablieren. Alle Mitarbeitende erhalten Zugang zu den Informationen, die sie für ihre Arbeit benötigen, und können Entscheidungen nachvollziehbar und transparent treffen. So wird Vertrauen in die Daten aufgebaut und die Zusammenarbeit im Unternehmen gefördert.

Mobile Reports spielen eine Schlüsselrolle in der Datendemokratisierung, indem sie es einer breiten Benutzergruppe ermöglichen, Daten in Echtzeit und auf mobilen Geräten zuzugreifen. Diese Berichte fördern eine breitere Nutzung von Daten, indem sie nicht nur den traditionellen Power-Usern zugänglich gemacht werden, sondern auch den weniger technisch versierten Nutzern die Möglichkeit geben, fundierte Entscheidungen zu treffen. Indem Unternehmen den Zugang zu Daten über Mobile Reports erweitern, fördern sie eine Kultur der Datentransparenz und -verfügbarkeit, die für die Datendemokratisierung unerlässlich ist.

Wie sehen es Andreas und Marcus? Sind wir derselben Meinung oder haben wir unterschiedliche Ansichten? Welche Erfahrungen haben wir in unseren BI-Projekten gemacht? Gibt es unterschiedliche Herangehensweisen an das Thema? Hört mal rein, was wir zu sagen haben.

Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!]]></itunes:summary>
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<p>In den letzten Folgen behandelten wir zentrale BI-Themen. Heute blicken wir zurück und stellen ein neues vor: Datendemokratisierung – der Schlüssel, um BI für alle zugänglich zu machen und fundierte Entscheidungen im gesamten Unternehmen zu fördern.</p>



<p>In den letzten zehn Folgen haben wir zentrale BI-Themen behandelt, wie die Integration sauberer Daten, die Bedeutung des Datenmodells und den Aufbau einer BI-Community. Wir sprachen über Power BI, unsere Lieblingsfunktionen und die Nutzung von KI, sowie über Datenqualität und Anforderungen im Zeitalter der KI. Zudem teilten wir Erfahrungen mit Direct Query und diskutierten, wie wir mit Veränderungen umgehen und welche Erwartungen wir für das neue Jahr haben.</p>



<p>Ist jetzt noch Zeit für ein neues Thema? Nach diesem umfassenden Rückblick stellt sich die Frage, ob noch Raum für ein neues Thema bleibt. Die Antwort ist ein klares Ja.</p>



<p>Datendemokratisierung: Wie fördern Mobile Reports die Datendemokratisierung? Ein zentrales Thema, das wir nicht außer Acht lassen dürfen, ist die Datendemokratisierung. Wie können wir sicherstellen, dass alle Mitarbeiter, unabhängig von ihrer technischen Expertise, Zugang zu den richtigen Daten haben? Ziel ist es, eine Kultur zu schaffen, in der jeder – vom CEO bis zum operativen Mitarbeiter – die Möglichkeit hat, fundierte, datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Sind unsere BI-Systeme so aufgebaut, dass sie eine breite Nutzergruppe ansprechen, vom Power-User bis hin zum weniger technisch versierten Anwender?</p>



<p>Es ist entscheidend, eine&nbsp;Kultur der Datentransparenz&nbsp;zu etablieren. Alle Mitarbeitende erhalten Zugang zu den Informationen, die sie für ihre Arbeit benötigen, und können Entscheidungen nachvollziehbar und transparent treffen. So wird Vertrauen in die Daten aufgebaut und die Zusammenarbeit im Unternehmen gefördert.</p>



<p>Mobile Reports spielen eine Schlüsselrolle in der&nbsp;Datendemokratisierung, indem sie es einer&nbsp;breiten Benutzergruppe&nbsp;ermöglichen, Daten in Echtzeit und auf mobilen Geräten zuzugreifen. Diese Berichte fördern eine breitere Nutzung von Daten, indem sie nicht nur den traditionellen Power-Usern zugänglich gemacht werden, sondern auch den weniger technisch versierten Nutzern die Möglichkeit geben, fundierte Entscheidungen zu treffen. Indem Unternehmen den Zugang zu Daten über Mobile Reports erweitern, fördern sie eine Kultur der Datentransparenz und -verfügbarkeit, die für die&nbsp;Datendemokratisierung&nbsp;unerlässlich ist.</p>



<p>Wie sehen es Andreas und Marcus? Sind wir derselben Meinung oder haben wir unterschiedliche Ansichten? Welche Erfahrungen haben wir in unseren BI-Projekten gemacht? Gibt es unterschiedliche Herangehensweisen an das Thema? Hört mal rein, was wir zu sagen haben.</p>



<p>Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2025/01/06/080-wie-foerdern-mobile-reports-die-datendemokratisierung/">#080 Wie fördern Mobile Reports die Datendemokratisierung?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	</item>
	
	<item>
        <title>#079 Was sind unsere Wünsche und Erwartungen für das neue Jahr?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/12/23/079-was-sind-unsere-wuensche-und-erwartungen-fuer-das-neue-jahr/</link>
		<pubDate>Mon, 23 Dec 2024 04:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In dieser Episode tauchen wir tief ein in die prägenden Trends von 2024 und reflektieren, wie sie unseren Projektalltag beeinflusst haben. Von Datenqualität, Datenkultur, Data Literacy bis hin zu Data Governance – welche Themen haben uns wirklich vorangebracht? Und wie haben Berechtigungen und Zugriffe das „BI-Haus“ mitgestaltet?

Natürlich sprechen wir auch über die Technologien, die das Jahr geprägt haben:

Kapazitätsmetriken und deren Rolle in skalierbaren BI-Projekten.

Bereitstellungspipelines und wie sie für effiziente Prozesse sorgen.

Ordnerstrukturen, die Übersichtlichkeit und Organisation fördern.

Einen Ausblick auf die neuen Features für Fabric in 2025 – was erwartet uns in der Zukunft?

Die KI-Entwicklung war ein weiteres heißes Thema: Copilot steht sinnbildlich für die Verschmelzung von KI mit den Microsoft-Produkten – Hype oder echter Game-Changer für Self-Service-Analysen, Data Warehouse-Modernisierung und Entscheidungsintelligenz?

Im typischen „The Data Brothers“-Stil vergleichen wir diese Trends mit unseren Projekterfahrungen aus 2024 und verraten euch, welche Themen uns besonders im Kundenumfeld begegnet sind. Gibt es eine klare Richtung oder bleibt alles so individuell wie ein maßgeschneiderter Anzug?

Zum Abschluss wagen wir den Blick nach vorne:

Unsere Wünsche und Erwartungen für 2025– was steht auf unserer Agenda?

Welche Trends begleiten uns weiter, und welche Themen könnten neu aufkommen?

Freut euch auf spannende Insights, Geschichten aus Kundenprojekten und die drei wichtigsten Dinge, die ihr für eure BI-Reise ins neue Jahr mitnehmen könnt.

Hört rein, wenn Andreas und Marcus erzählen, was 2024 gebracht hat, und was wir gemeinsam aus 2025 machen können. Jetzt reinhören und bestens vorbereitet ins neue Jahr starten!]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2024/12/23/079-was-sind-unsere-wuensche-und-erwartungen-fuer-das-neue-jahr/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Willkommen zur letzten Podcast-Folge 2024! Wir blicken auf die Highlights des Jahres zurück und wagen einen Ausblick auf spannende Trends, Wünsche und Erwartungen für 2025.</itunes:subtitle>
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Natürlich sprechen wir auch über die Technologien, die das Jahr geprägt haben:

Kapazitätsmetriken und deren Rolle in skalierbaren BI-Projekten.

Bereitstellungspipelines und wie sie für effiziente Prozesse sorgen.

Ordnerstrukturen, die Übersichtlichkeit und Organisation fördern.

Einen Ausblick auf die neuen Features für Fabric in 2025 – was erwartet uns in der Zukunft?

Die KI-Entwicklung war ein weiteres heißes Thema: Copilot steht sinnbildlich für die Verschmelzung von KI mit den Microsoft-Produkten – Hype oder echter Game-Changer für Self-Service-Analysen, Data Warehouse-Modernisierung und Entscheidungsintelligenz?

Im typischen „The Data Brothers“-Stil vergleichen wir diese Trends mit unseren Projekterfahrungen aus 2024 und verraten euch, welche Themen uns besonders im Kundenumfeld begegnet sind. Gibt es eine klare Richtung oder bleibt alles so individuell wie ein maßgeschneiderter Anzug?

Zum Abschluss wagen wir den Blick nach vorne:

Unsere Wünsche und Erwartungen für 2025– was steht auf unserer Agenda?

Welche Trends begleiten uns weiter, und welche Themen könnten neu aufkommen?

Freut euch auf spannende Insights, Geschichten aus Kundenprojekten und die drei wichtigsten Dinge, die ihr für eure BI-Reise ins neue Jahr mitnehmen könnt.

Hört rein, wenn Andreas und Marcus erzählen, was 2024 gebracht hat, und was wir gemeinsam aus 2025 machen können. Jetzt reinhören und bestens vorbereitet ins neue Jahr starten!]]></itunes:summary>
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<p>Willkommen zur letzten Podcast-Folge 2024! Wir blicken auf die Highlights des Jahres zurück und wagen einen Ausblick auf spannende Trends, Wünsche und Erwartungen für 2025.</p>



<p>In dieser Episode tauchen wir tief ein in die prägenden Trends von 2024 und reflektieren, wie sie unseren Projektalltag beeinflusst haben. Von <strong>Datenqualität</strong>, <strong>Datenkultur</strong>, <strong>Data Literacy</strong> bis hin zu <strong>Data Governance</strong> – welche Themen haben uns wirklich vorangebracht? Und wie haben <strong>Berechtigungen und Zugriffe</strong> das „BI-Haus“ mitgestaltet?</p>



<p>Natürlich sprechen wir auch über die Technologien, die das Jahr geprägt haben:</p>



<ul class="wp-block-list">
<li><strong>Kapazitätsmetriken</strong> und deren Rolle in skalierbaren BI-Projekten.</li>



<li><strong>Bereitstellungspipelines</strong> und wie sie für effiziente Prozesse sorgen.</li>



<li><strong>Ordnerstrukturen</strong>, die Übersichtlichkeit und Organisation fördern.</li>



<li>Einen <strong>Ausblick auf die neuen Features für Fabric in 2025</strong> – was erwartet uns in der Zukunft?</li>
</ul>



<p>Die KI-Entwicklung war ein weiteres heißes Thema: <strong>Copilot </strong>steht sinnbildlich für die Verschmelzung von <strong>KI </strong>mit den Microsoft-Produkten – Hype oder echter Game-Changer für Self-Service-Analysen, Data Warehouse-Modernisierung und Entscheidungsintelligenz?</p>



<p>Im typischen „The Data Brothers“-Stil vergleichen wir diese Trends mit unseren Projekterfahrungen aus 2024 und verraten euch, welche Themen uns besonders im Kundenumfeld begegnet sind. Gibt es eine klare Richtung oder bleibt alles so individuell wie ein maßgeschneiderter Anzug?</p>



<p>Zum Abschluss wagen wir den Blick nach vorne:</p>



<ul class="wp-block-list">
<li><strong>Unsere Wünsche und Erwartungen für 2025</strong>– was steht auf unserer Agenda?</li>



<li>Welche Trends begleiten uns weiter, und welche Themen könnten neu aufkommen?</li>
</ul>



<p>Freut euch auf spannende Insights, Geschichten aus Kundenprojekten und die drei wichtigsten Dinge, die ihr für eure BI-Reise ins neue Jahr mitnehmen könnt.</p>



<p>Hört rein, wenn Andreas und Marcus erzählen, was 2024 gebracht hat, und was wir gemeinsam aus 2025 machen können.&nbsp;<strong>Jetzt reinhören und bestens vorbereitet ins neue Jahr starten!</strong></p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-809"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/12/23/079-was-sind-unsere-wuensche-und-erwartungen-fuer-das-neue-jahr/">#079 Was sind unsere Wünsche und Erwartungen für das neue Jahr?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#078 Wie gehen wir mit Veränderungen um?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/12/09/078-wie-gehen-wir-mit-veraenderungen-um/</link>
		<pubDate>Mon, 09 Dec 2024 04:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In dieser Episode feiern wir 3 Jahre The DataBrothers und werfen einen Blick auf unsere Reise: Welche Fortschritte haben wir gemacht, und wie sind wir mit Herausforderungen umgegangen? Wir teilen unsere Erfahrungen zu wichtigen Themen wie der Umstellung von Datenbanken, dem Wechsel von Datenquellen und kompletten Systemwechseln – alles entscheidende Schritte, um datengetriebene Projekte effizient und nachhaltig umzusetzen.

 

Was bedeuten die neuen Technologien, Konzepte und Features und welchen Einfluss haben sie auf Landingzones, Datatables und Dataflows. Welchen Mehrwert haben Feldparameter in Power BI? Alles was uns dabei unterstützt flexiblere und benutzerfreundlichere Lösungen zu entwickeln die wir in unseren Projekten erfolgreich einsetzen.

 

Mit der Einführung neuer Datentypen, von denen einige noch in der Entwicklung stecken, und der Nutzung der neuesten SQL-Server-Version die am Horizont auftaucht setzen wir auf Innovation, um mit den steigenden Anforderungen an BI-Projekte Schritt zu halten. Einige dieser Funktionen befinden sich noch in der Vorschauphase (Preview), während andere bereits allgemein verfügbar (GA) sind.

 

Außerdem blicken wir nach vorne und teilen unsere guten Vorsätze für die Zukunft: Wie wollen wir uns weiterentwickeln, und welche Strategien helfen uns dabei, Veränderungen aktiv zu gestalten?

Freut euch auf:

Einblicke in unsere Entwicklung und die Herausforderungen der letzten drei Jahre.
Praktische Tipps zur Nutzung moderner Technologien wie Dataflows und Feldparametern.
Unsere Learnings und Visionen für datengetriebene Projekte der nächsten Generation.
 

Diese Episode ist euer Survival-Guide für die Herausforderungen moderner Datenwelten – praxisnah, inspirierend und voller Aha-Momente um das Maximum aus euren BI-Projekten herauszuholen.]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2024/12/09/078-wie-gehen-wir-mit-veraenderungen-um/#" />
		
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		<itunes:subtitle>3 Jahre The DataBrothers – Viele Herausforderungen und neue Ansätze im BI Kosmos. Die Anforderungen an BI-Projekte entwickeln sich rasant. Wie gehen wir mit Veränderungen um, und wie lassen sich diese Herausforderungen meistern?</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[In dieser Episode feiern wir 3 Jahre The DataBrothers und werfen einen Blick auf unsere Reise: Welche Fortschritte haben wir gemacht, und wie sind wir mit Herausforderungen umgegangen? Wir teilen unsere Erfahrungen zu wichtigen Themen wie der Umstellung von Datenbanken, dem Wechsel von Datenquellen und kompletten Systemwechseln – alles entscheidende Schritte, um datengetriebene Projekte effizient und nachhaltig umzusetzen.

 

Was bedeuten die neuen Technologien, Konzepte und Features und welchen Einfluss haben sie auf Landingzones, Datatables und Dataflows. Welchen Mehrwert haben Feldparameter in Power BI? Alles was uns dabei unterstützt flexiblere und benutzerfreundlichere Lösungen zu entwickeln die wir in unseren Projekten erfolgreich einsetzen.

 

Mit der Einführung neuer Datentypen, von denen einige noch in der Entwicklung stecken, und der Nutzung der neuesten SQL-Server-Version die am Horizont auftaucht setzen wir auf Innovation, um mit den steigenden Anforderungen an BI-Projekte Schritt zu halten. Einige dieser Funktionen befinden sich noch in der Vorschauphase (Preview), während andere bereits allgemein verfügbar (GA) sind.

 

Außerdem blicken wir nach vorne und teilen unsere guten Vorsätze für die Zukunft: Wie wollen wir uns weiterentwickeln, und welche Strategien helfen uns dabei, Veränderungen aktiv zu gestalten?

Freut euch auf:

Einblicke in unsere Entwicklung und die Herausforderungen der letzten drei Jahre.
Praktische Tipps zur Nutzung moderner Technologien wie Dataflows und Feldparametern.
Unsere Learnings und Visionen für datengetriebene Projekte der nächsten Generation.
 

Diese Episode ist euer Survival-Guide für die Herausforderungen moderner Datenwelten – praxisnah, inspirierend und voller Aha-Momente um das Maximum aus euren BI-Projekten herauszuholen.]]></itunes:summary>
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		<content:encoded><![CDATA[
<p>3 Jahre The DataBrothers – Viele Herausforderungen und neue Ansätze im BI Kosmos. Die Anforderungen an BI-Projekte entwickeln sich rasant. Wie gehen wir mit Veränderungen um, und wie lassen sich diese Herausforderungen meistern?</p>



<p>In dieser Episode feiern wir 3 Jahre The DataBrothers und werfen einen Blick auf unsere Reise: Welche Fortschritte haben wir gemacht, und wie sind wir mit Herausforderungen umgegangen? Wir teilen unsere Erfahrungen zu wichtigen Themen wie der Umstellung von Datenbanken, dem Wechsel von Datenquellen und kompletten Systemwechseln – alles entscheidende Schritte, um datengetriebene Projekte effizient und nachhaltig umzusetzen.</p>



<p>Was bedeuten die neuen Technologien, Konzepte und Features und welchen Einfluss haben sie auf Landingzones, Datatables und Dataflows. Welchen Mehrwert haben Feldparameter in Power BI? Alles was uns dabei unterstützt flexiblere und benutzerfreundlichere Lösungen zu entwickeln die wir in unseren Projekten erfolgreich einsetzen.</p>



<p>Mit der Einführung neuer Datentypen, von denen einige noch in der Entwicklung stecken, und der Nutzung der neuesten SQL-Server-Version die am Horizont auftaucht setzen wir auf Innovation, um mit den steigenden Anforderungen an BI-Projekte Schritt zu halten. Einige dieser Funktionen befinden sich noch in der Vorschauphase (Preview), während andere bereits allgemein verfügbar (GA) sind.</p>



<p>Außerdem blicken wir nach vorne und teilen unsere guten Vorsätze für die Zukunft: Wie wollen wir uns weiterentwickeln, und welche Strategien helfen uns dabei, Veränderungen aktiv zu gestalten? Freut euch auf:</p>



<ul class="wp-block-list">
<li>Einblicke in unsere Entwicklung und die Herausforderungen der letzten drei Jahre.</li>



<li>Praktische Tipps zur Nutzung moderner Technologien wie Dataflows und Feldparametern.</li>



<li>Unsere Learnings und Visionen für datengetriebene Projekte der nächsten Generation.</li>
</ul>



<p>Diese Episode ist euer Survival-Guide für die Herausforderungen moderner Datenwelten – praxisnah, inspirierend und voller Aha-Momente um das Maximum aus euren BI-Projekten herauszuholen.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/12/09/078-wie-gehen-wir-mit-veraenderungen-um/">#078 Wie gehen wir mit Veränderungen um?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#077 Welche Erfahrungen haben wir mit Direct Query gemacht?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/11/25/077-welche-erfahrungen-haben-wir-mit-direct-query-gemacht/</link>
		<pubDate>Mon, 25 Nov 2024 04:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Direct Query, Importmode und Power BI: Wie machen wir BI-Analysen smart? Effizienz, Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit sind der Schlüssel für erfolgreiche BI-Projekte. Aber wie wichtig ist das passende Datenmodell wirklich? Und welche Rolle spielen DirectLake, Direct Query und Importmode bei der Umsetzung moderner Anforderungen?
 
Direct Query in Power BI hebt Echtzeit-Datenmanagement auf ein neues Niveau: Daten bleiben in der Quelle, Dashboards sind immer up-to-date und Big Data wird spielend bewältigt – perfekt für dynamische, datenintensive Anwendungen. Features wie Query Folding steigern die Effizienz, indem Datenbankabfragen direkt optimiert werden. Doch wo liegen die Grenzen? Ist Direct Query wirklich der richtige Ansatz für jeden Use Case, oder gibt es Kompromisse bei Performance und Flexibilität?
 
Sind die Vorteile von Direct Query ohne Einschränkungen zu haben und ist das für alle Anwendungsfälle der richtige Ansatz?
Muss man hier möglichen Einschränkungen bei der Performance beachten?
 
Freuen Sie sich auf die Praxis-Tipps von Andreas und Marcus!
Erfahren Sie, wie Direct Query, Importmode, DirectLake und Power BI in echten Projekten genutzt werden. Wie optimiert man Datenstrukturen? Welche Herausforderungen gibt es, und wie lassen sich diese meistern? Dazu erwarten Sie drei knackige Key Takeaways, die Sie sofort in Ihrem nächsten Projekt einsetzen können.
 
Das sollten Sie nicht verpassen – datengetriebene Insights, die wirklich zählen!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Wie schaffen wir Mehrwert in BI-Projekten? Unsere Erfahrungen mit Direct Query, Importmodus &amp;amp; Co. zeigen, wie Technologien wie DirectLake und Power BI optimal genutzt werden, um datengetriebene Projekte erfolgreich zu gestalten.</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[Direct Query, Importmode und Power BI: Wie machen wir BI-Analysen smart? Effizienz, Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit sind der Schlüssel für erfolgreiche BI-Projekte. Aber wie wichtig ist das passende Datenmodell wirklich? Und welche Rolle spielen DirectLake, Direct Query und Importmode bei der Umsetzung moderner Anforderungen?
 
Direct Query in Power BI hebt Echtzeit-Datenmanagement auf ein neues Niveau: Daten bleiben in der Quelle, Dashboards sind immer up-to-date und Big Data wird spielend bewältigt – perfekt für dynamische, datenintensive Anwendungen. Features wie Query Folding steigern die Effizienz, indem Datenbankabfragen direkt optimiert werden. Doch wo liegen die Grenzen? Ist Direct Query wirklich der richtige Ansatz für jeden Use Case, oder gibt es Kompromisse bei Performance und Flexibilität?
 
Sind die Vorteile von Direct Query ohne Einschränkungen zu haben und ist das für alle Anwendungsfälle der richtige Ansatz?
Muss man hier möglichen Einschränkungen bei der Performance beachten?
 
Freuen Sie sich auf die Praxis-Tipps von Andreas und Marcus!
Erfahren Sie, wie Direct Query, Importmode, DirectLake und Power BI in echten Projekten genutzt werden. Wie optimiert man Datenstrukturen? Welche Herausforderungen gibt es, und wie lassen sich diese meistern? Dazu erwarten Sie drei knackige Key Takeaways, die Sie sofort in Ihrem nächsten Projekt einsetzen können.
 
Das sollten Sie nicht verpassen – datengetriebene Insights, die wirklich zählen!]]></itunes:summary>
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<p>Wie schaffen wir Mehrwert in BI-Projekten? Unsere Erfahrungen mit Direct Query, Importmodus &amp; Co. zeigen, wie Technologien wie DirectLake und Power BI optimal genutzt werden, um datengetriebene Projekte erfolgreich zu gestalten.</p>



<p>Direct Query, Importmode und Power BI: Wie machen wir BI-Analysen smart? Effizienz, Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit sind der Schlüssel für erfolgreiche BI-Projekte. Aber wie wichtig ist das passende Datenmodell wirklich? Und welche Rolle spielen DirectLake, Direct Query und Importmode bei der Umsetzung moderner Anforderungen?</p>



<p>Direct Query in Power BI hebt Echtzeit-Datenmanagement auf ein neues Niveau: Daten bleiben in der Quelle, Dashboards sind immer up-to-date und Big Data wird spielend bewältigt – perfekt für dynamische, datenintensive Anwendungen. Features wie Query Folding steigern die Effizienz, indem Datenbankabfragen direkt optimiert werden. Doch wo liegen die Grenzen? Ist Direct Query wirklich der richtige Ansatz für jeden Use Case, oder gibt es Kompromisse bei Performance und Flexibilität?</p>



<p>Sind die Vorteile von Direct Query ohne Einschränkungen zu haben und ist das für alle Anwendungsfälle der richtige Ansatz?</p>



<p>Muss man hier möglichen Einschränkungen bei der Performance beachten?</p>



<p>Freuen Sie sich auf die Praxis-Tipps von Andreas und Marcus!</p>



<p>Erfahren Sie, wie Direct Query, Importmode, DirectLake und Power BI in echten Projekten genutzt werden. Wie optimiert man Datenstrukturen? Welche Herausforderungen gibt es, und wie lassen sich diese meistern? Dazu erwarten Sie drei knackige Key Takeaways, die Sie sofort in Ihrem nächsten Projekt einsetzen können.</p>



<p>Das sollten Sie nicht verpassen – datengetriebene Insights, die wirklich zählen!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/11/25/077-welche-erfahrungen-haben-wir-mit-direct-query-gemacht/">#077 Welche Erfahrungen haben wir mit Direct Query gemacht?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	</item>
	
	<item>
        <title>#076 Wer stellt die BI Anforderungen im Zeitalter der KI?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/11/11/076-wer-stellt-die-bi-anforderungen-im-zeitalter-der-ki/</link>
		<pubDate>Mon, 11 Nov 2024 04:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Wer stellt die Anforderungen für BI-Projekte im Zeitalter der KI, und wie wichtig ist ein passendes Datenmodell wirklich? Kann KI Strukturen effizienter gestalten, irrelevante Daten herausfiltern und die wichtigsten Dimensionen und Fakten gezielt kombinieren? Doch wie weit reicht diese Unterstützung tatsächlich? Kann die KI eigenständig Berichte und Strukturen erstellen, oder ist weiterhin menschliche Expertise gefragt, um den Kontext sinnvoll zu gestalten?

Obwohl sich die Technologie schnell weiterentwickelt, bleibt die Frage: Was kann die KI übernehmen, und wo sind klare Vorgaben und Erwartungen unsererseits gefragt? Welche spezifischen Anforderungen sind notwendig, um moderne BI-Projekte erfolgreich umzusetzen? KI-gestützte Berichtsgeneratoren und inspirierende neue Designs versprechen Effizienz und Benutzerfreundlichkeit – aber was bewährt sich wirklich in der Praxis, und was bleibt lediglich ein schönes Konzept?

Werden die wichtigen Informationen hervorgehoben und überflüssige Details ausgeblendet? Führt die KI zu einem klaren, intuitiven Überblick, der fundierte Entscheidungen unterstützt? Und lassen sich durch passende Berichtsvorlagen oder inspirierende neue Entwürfe Berichte gestalten, die sowohl visuell ansprechend als auch funktional sind?

Was geben wir vor, und was möchten wir sehen?

Freue dich auf wertvolle Einblicke von Andreas und Marcus, die ihre Erfahrungen mit KI-gestütztem BI teilen. Sie geben Tipps zur Strukturoptimierung, zur Nutzung von Berichtsgeneratoren und zur Auswahl geeigneter Dimensionen und Filter, um die User Experience zu maximieren. Natürlich gibt es auch wieder drei zentrale Key Takeaways für den praktischen Einsatz!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Wer definiert BI-Anforderungen im KI-Zeitalter? Die Technologie wächst rasant, aber welche Aufgaben kann KI übernehmen und welche bleiben menschlich? Welche Anforderungen sind wichtig, um in modernen BI-Projekten echten Mehrwert zu erzielen?</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[Wer stellt die Anforderungen für BI-Projekte im Zeitalter der KI, und wie wichtig ist ein passendes Datenmodell wirklich? Kann KI Strukturen effizienter gestalten, irrelevante Daten herausfiltern und die wichtigsten Dimensionen und Fakten gezielt kombinieren? Doch wie weit reicht diese Unterstützung tatsächlich? Kann die KI eigenständig Berichte und Strukturen erstellen, oder ist weiterhin menschliche Expertise gefragt, um den Kontext sinnvoll zu gestalten?

Obwohl sich die Technologie schnell weiterentwickelt, bleibt die Frage: Was kann die KI übernehmen, und wo sind klare Vorgaben und Erwartungen unsererseits gefragt? Welche spezifischen Anforderungen sind notwendig, um moderne BI-Projekte erfolgreich umzusetzen? KI-gestützte Berichtsgeneratoren und inspirierende neue Designs versprechen Effizienz und Benutzerfreundlichkeit – aber was bewährt sich wirklich in der Praxis, und was bleibt lediglich ein schönes Konzept?

Werden die wichtigen Informationen hervorgehoben und überflüssige Details ausgeblendet? Führt die KI zu einem klaren, intuitiven Überblick, der fundierte Entscheidungen unterstützt? Und lassen sich durch passende Berichtsvorlagen oder inspirierende neue Entwürfe Berichte gestalten, die sowohl visuell ansprechend als auch funktional sind?

Was geben wir vor, und was möchten wir sehen?

Freue dich auf wertvolle Einblicke von Andreas und Marcus, die ihre Erfahrungen mit KI-gestütztem BI teilen. Sie geben Tipps zur Strukturoptimierung, zur Nutzung von Berichtsgeneratoren und zur Auswahl geeigneter Dimensionen und Filter, um die User Experience zu maximieren. Natürlich gibt es auch wieder drei zentrale Key Takeaways für den praktischen Einsatz!]]></itunes:summary>
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<p>Wer definiert BI-Anforderungen im KI-Zeitalter? Die Technologie wächst rasant, aber welche Aufgaben kann KI übernehmen und welche bleiben menschlich? Welche Anforderungen sind wichtig, um in modernen BI-Projekten echten Mehrwert zu erzielen?</p>



<p>Wer stellt die Anforderungen für BI-Projekte im Zeitalter der KI, und wie wichtig ist ein passendes Datenmodell wirklich? Kann KI Strukturen effizienter gestalten, irrelevante Daten herausfiltern und die wichtigsten Dimensionen und Fakten gezielt kombinieren? Doch wie weit reicht diese Unterstützung tatsächlich? Kann die KI eigenständig Berichte und Strukturen erstellen, oder ist weiterhin menschliche Expertise gefragt, um den Kontext sinnvoll zu gestalten?</p>



<p>Obwohl sich die Technologie schnell weiterentwickelt, bleibt die Frage: Was kann die KI übernehmen, und wo sind klare Vorgaben und Erwartungen unsererseits gefragt? Welche spezifischen Anforderungen sind notwendig, um moderne BI-Projekte erfolgreich umzusetzen? KI-gestützte Berichtsgeneratoren und inspirierende neue Designs versprechen Effizienz und Benutzerfreundlichkeit – aber was bewährt sich wirklich in der Praxis, und was bleibt lediglich ein schönes Konzept?</p>



<p>Werden die wichtigen Informationen hervorgehoben und überflüssige Details ausgeblendet? Führt die KI zu einem klaren, intuitiven Überblick, der fundierte Entscheidungen unterstützt? Und lassen sich durch passende Berichtsvorlagen oder inspirierende neue Entwürfe Berichte gestalten, die sowohl visuell ansprechend als auch funktional sind?</p>



<p>Was geben wir vor, und was möchten wir sehen?</p>



<p>Freue dich auf wertvolle Einblicke von Andreas und Marcus, die ihre Erfahrungen mit KI-gestütztem BI teilen. Sie geben Tipps zur Strukturoptimierung, zur Nutzung von Berichtsgeneratoren und zur Auswahl geeigneter Dimensionen und Filter, um die User Experience zu maximieren. Natürlich gibt es auch wieder drei zentrale Key Takeaways für den praktischen Einsatz!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/11/11/076-wer-stellt-die-bi-anforderungen-im-zeitalter-der-ki/">#076 Wer stellt die BI Anforderungen im Zeitalter der KI?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	<item>
        <title>#075 Passen die Daten zu meiner Analyse?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/10/28/075-passen-die-daten-zu-meiner-analyse/</link>
		<pubDate>Mon, 28 Oct 2024 04:30:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Wir starten mit einer zentralen Frage: Wie wichtig ist das passende Datenmodell, um BI-Projekte erfolgreich umzusetzen? Besonders dann, wenn es darum geht, komplexe Produkt-/Kundenstrukturen zu analysieren, ohne Buchungsdaten zu verlieren, und trotzdem alle Infos für die Planung bereitzustellen. Wir werfen einen genauen Blick darauf, wie sich gezielt eingesetzten Kennzahlen, das Ausblenden irrelevanter Werte und die richtige Handhabung von Dimensionen und Filtern auswirken.

 

Ist das Sternschema der perfekte Startpunkt: Es bietet eine klare und effiziente Struktur für schnelle Analysen und übersichtliche Berichte. Ideal für Szenarien, in denen Fakten und Dimensionen in klaren Beziehungen zueinanderstehen. Das Snowflake-Schema hingegen liefert eine detailliertere, normalisierte Struktur, die in komplexen Datenlandschaften glänzt und auch dann tiefgehende Analysen ermöglicht, wenn Kundendaten im BI fehlen. Aber aufgepasst – verlieren wir den Kunden durch diese Komplexität vielleicht schon im Projekt?

 

Wir diskutieren außerdem, wie ein durchdachtes Datenmodell die User Experience massiv verbessern kann: Wichtiges wird hervorgehoben, Überflüssiges ausgeblendet. So entsteht ein klarer und intuitiver Überblick, der dir die Basis für fundierte Entscheidungen bietet.

 

Freu dich auf spannende Insights von Andreas und Marcus, die von ihren Erfahrungen mit Power BI erzählen. Sie teilen ihre besten Tipps zur Optimierung von Strukturen- und Umsatzzahlen sowie zur Auswahl passender Dimensionen und Filter für eine optimale User Experience. Und wie immer gibt’s die drei Key Takeaways für den Nachhauseweg!

 

Wie sieht eure beste Methode zur Datenmodellierung und Optimierung der User Experience in Power BI aus?

 

Lasst es uns wissen! Wir freuen uns auf eure Meinungen und eure besten Tipps.]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2024/10/28/075-passen-die-daten-zu-meiner-analyse/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Fragst du dich, ob deine Daten zu deiner Analyse passen? In dieser Podcast-Episode sprechen wir über Datenmodelle und zeigen, wie Stern- und Snowflake-Schema, Dimensionen und Filter deine BI-Projekte auf das nächste Level heben können.</itunes:subtitle>
		<itunes:episode>75</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[Wir starten mit einer zentralen Frage: Wie wichtig ist das passende Datenmodell, um BI-Projekte erfolgreich umzusetzen? Besonders dann, wenn es darum geht, komplexe Produkt-/Kundenstrukturen zu analysieren, ohne Buchungsdaten zu verlieren, und trotzdem alle Infos für die Planung bereitzustellen. Wir werfen einen genauen Blick darauf, wie sich gezielt eingesetzten Kennzahlen, das Ausblenden irrelevanter Werte und die richtige Handhabung von Dimensionen und Filtern auswirken.

 

Ist das Sternschema der perfekte Startpunkt: Es bietet eine klare und effiziente Struktur für schnelle Analysen und übersichtliche Berichte. Ideal für Szenarien, in denen Fakten und Dimensionen in klaren Beziehungen zueinanderstehen. Das Snowflake-Schema hingegen liefert eine detailliertere, normalisierte Struktur, die in komplexen Datenlandschaften glänzt und auch dann tiefgehende Analysen ermöglicht, wenn Kundendaten im BI fehlen. Aber aufgepasst – verlieren wir den Kunden durch diese Komplexität vielleicht schon im Projekt?

 

Wir diskutieren außerdem, wie ein durchdachtes Datenmodell die User Experience massiv verbessern kann: Wichtiges wird hervorgehoben, Überflüssiges ausgeblendet. So entsteht ein klarer und intuitiver Überblick, der dir die Basis für fundierte Entscheidungen bietet.

 

Freu dich auf spannende Insights von Andreas und Marcus, die von ihren Erfahrungen mit Power BI erzählen. Sie teilen ihre besten Tipps zur Optimierung von Strukturen- und Umsatzzahlen sowie zur Auswahl passender Dimensionen und Filter für eine optimale User Experience. Und wie immer gibt’s die drei Key Takeaways für den Nachhauseweg!

 

Wie sieht eure beste Methode zur Datenmodellierung und Optimierung der User Experience in Power BI aus?

 

Lasst es uns wissen! Wir freuen uns auf eure Meinungen und eure besten Tipps.]]></itunes:summary>
		<itunes:image href="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/TDB-075.png"/>
		<content:encoded><![CDATA[
<p>Fragst du dich, ob deine Daten zu deiner Analyse passen? In dieser Podcast-Episode sprechen wir über Datenmodelle und zeigen, wie Stern- und Snowflake-Schema, Dimensionen und Filter deine BI-Projekte auf das nächste Level heben können.</p>



<p>Wir starten mit einer zentralen Frage: Wie wichtig ist das passende Datenmodell, um BI-Projekte erfolgreich umzusetzen? Besonders dann, wenn es darum geht, komplexe Produkt-/Kundenstrukturen zu analysieren, ohne Buchungsdaten zu verlieren, und trotzdem alle Infos für die Planung bereitzustellen. Wir werfen einen genauen Blick darauf, wie sich gezielt eingesetzten Kennzahlen, das Ausblenden irrelevanter Werte und die richtige Handhabung von Dimensionen und Filtern auswirken.</p>



<p>Ist das Sternschema der perfekte Startpunkt: Es bietet eine klare und effiziente Struktur für schnelle Analysen und übersichtliche Berichte. Ideal für Szenarien, in denen Fakten und Dimensionen in klaren Beziehungen zueinanderstehen. Das Snowflake-Schema hingegen liefert eine detailliertere, normalisierte Struktur, die in komplexen Datenlandschaften glänzt und auch dann tiefgehende Analysen ermöglicht, wenn Kundendaten im BI fehlen. Aber aufgepasst – verlieren wir den Kunden durch diese Komplexität vielleicht schon im Projekt?</p>



<p>Wir diskutieren außerdem, wie ein durchdachtes Datenmodell die User Experience massiv verbessern kann: Wichtiges wird hervorgehoben, Überflüssiges ausgeblendet. So entsteht ein klarer und intuitiver Überblick, der dir die Basis für fundierte Entscheidungen bietet.</p>



<p>Freu dich auf spannende Insights von Andreas und Marcus, die von ihren Erfahrungen mit Power BI erzählen. Sie teilen ihre besten Tipps zur Optimierung von Strukturen- und Umsatzzahlen sowie zur Auswahl passender Dimensionen und Filter für eine optimale User Experience. Und wie immer gibt’s die drei Key Takeaways für den Nachhauseweg!</p>



<p><strong>Wie sieht eure beste Methode zur Datenmodellierung und Optimierung der User Experience in Power BI aus?</strong></p>



<p>Lasst es uns wissen! Wir freuen uns auf eure Meinungen und eure besten Tipps.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/10/28/075-passen-die-daten-zu-meiner-analyse/">#075 Passen die Daten zu meiner Analyse?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

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<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#074 Wie kombiniert man Power BI mit AI? Gast: Diana Ackermann</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/10/14/074-wie-kombiniert-man-power-bi-mit-ai-gast-diana-ackermann/</link>
		<pubDate>Mon, 14 Oct 2024 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In dieser Podcast-Episode geht es darum, wie Power BI als mächtiges Werkzeug für AI-gestützte Analysen und maschinelles Lernen eingesetzt werden kann. Ursprünglich oft als reines ETL- und Reporting-Tool gesehen, hat sich Power BI inzwischen stark weiterentwickelt. Wir beleuchten die Frage: Wie kombiniere ich Power BI mit AI, um tiefere Einblicke zu gewinnen?

Ein zentraler Aspekt dieser Entwicklung ist die Integration von Azure Machine Learning. Mithilfe dieser Plattform können Benutzer AI-Modelle erstellen und direkt in ihre Berichte und Dashboards integrieren. Wir diskutieren, wie Azure ML dir dabei helfen kann, prädiktive Analysen durchzuführen und Muster in deinen Daten zu erkennen, die sonst verborgen geblieben wären.

Natürlich ist auch Datenqualität ein entscheidender Faktor. Denn nur mit sauberen und konsistenten Daten lassen sich aussagekräftige AI-Modelle erstellen. Wir diskutieren, wie Power BI-Tools zur Datenbereinigung und -transformation genutzt werden können, um sicherzustellen, dass deine Daten für AI-Analysen optimal vorbereitet sind.

Außerdem sprechen wir darüber, wie Power BI als Reporting-Tool angefangen hat und sich jetzt zu einer umfassenden Plattform für Business Intelligence und maschinelles Lernen entwickelt hat. Das Zusammenspiel von Power BI und Azure ML ermöglicht es, in Echtzeit fundierte Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprozesse zu optimieren.

Freut euch auf interessante Einblicke, wie Diana, Andreas und Marcus ihre Erfahrungen mit der Integration von AI in Power BI teilen. Sie erklären, welche Vorteile dies für den BI-Alltag hat und wie es ihnen geholfen hat, noch bessere und präzisere Ergebnisse zu erzielen. Und wie immer gibt es die drei Dinge für den Nachhauseweg!

Was sind eure Erfahrungen mit AI und Power BI? Lasst es uns wissen! Wir freuen uns auf eure Meinungen und Diskussionen]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2024/10/14/074-wie-kombiniert-man-power-bi-mit-ai-gast-diana-ackermann/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Fragst du dich, wie Power BI mit AI kombiniert werden kann, um die Datenanalyse auf das nächste Level zu heben? In dieser Podcast-Episode sprechen wir über die Integration von AI, Datenqualität und warum Power BI mehr ist als nur ein Reporting-Tool.</itunes:subtitle>
		<itunes:episode>74</itunes:episode>
		<itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
		<itunes:summary><![CDATA[In dieser Podcast-Episode geht es darum, wie Power BI als mächtiges Werkzeug für AI-gestützte Analysen und maschinelles Lernen eingesetzt werden kann. Ursprünglich oft als reines ETL- und Reporting-Tool gesehen, hat sich Power BI inzwischen stark weiterentwickelt. Wir beleuchten die Frage: Wie kombiniere ich Power BI mit AI, um tiefere Einblicke zu gewinnen?

Ein zentraler Aspekt dieser Entwicklung ist die Integration von Azure Machine Learning. Mithilfe dieser Plattform können Benutzer AI-Modelle erstellen und direkt in ihre Berichte und Dashboards integrieren. Wir diskutieren, wie Azure ML dir dabei helfen kann, prädiktive Analysen durchzuführen und Muster in deinen Daten zu erkennen, die sonst verborgen geblieben wären.

Natürlich ist auch Datenqualität ein entscheidender Faktor. Denn nur mit sauberen und konsistenten Daten lassen sich aussagekräftige AI-Modelle erstellen. Wir diskutieren, wie Power BI-Tools zur Datenbereinigung und -transformation genutzt werden können, um sicherzustellen, dass deine Daten für AI-Analysen optimal vorbereitet sind.

Außerdem sprechen wir darüber, wie Power BI als Reporting-Tool angefangen hat und sich jetzt zu einer umfassenden Plattform für Business Intelligence und maschinelles Lernen entwickelt hat. Das Zusammenspiel von Power BI und Azure ML ermöglicht es, in Echtzeit fundierte Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprozesse zu optimieren.

Freut euch auf interessante Einblicke, wie Diana, Andreas und Marcus ihre Erfahrungen mit der Integration von AI in Power BI teilen. Sie erklären, welche Vorteile dies für den BI-Alltag hat und wie es ihnen geholfen hat, noch bessere und präzisere Ergebnisse zu erzielen. Und wie immer gibt es die drei Dinge für den Nachhauseweg!

Was sind eure Erfahrungen mit AI und Power BI? Lasst es uns wissen! Wir freuen uns auf eure Meinungen und Diskussionen]]></itunes:summary>
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<p>Fragst du dich, wie Power BI mit AI kombiniert werden kann, um die Datenanalyse auf das nächste Level zu heben? In dieser Podcast-Episode sprechen wir über die Integration von AI, Datenqualität und warum Power BI mehr ist als nur ein Reporting-Tool.</p>



<p>In dieser Podcast-Episode geht es darum, wie Power BI als mächtiges Werkzeug für AI-gestützte Analysen und maschinelles Lernen eingesetzt werden kann. Ursprünglich oft als reines ETL- und Reporting-Tool gesehen, hat sich Power BI inzwischen stark weiterentwickelt. Wir beleuchten die Frage: Wie kombiniere ich Power BI mit AI, um tiefere Einblicke zu gewinnen?<br><br>Ein zentraler Aspekt dieser Entwicklung ist die Integration von Azure Machine Learning. Mithilfe dieser Plattform können Benutzer AI-Modelle erstellen und direkt in ihre Berichte und Dashboards integrieren. Wir diskutieren, wie Azure ML dir dabei helfen kann, prädiktive Analysen durchzuführen und Muster in deinen Daten zu erkennen, die sonst verborgen geblieben wären.<br><br>Natürlich ist auch Datenqualität ein entscheidender Faktor. Denn nur mit sauberen und konsistenten Daten lassen sich aussagekräftige AI-Modelle erstellen. Wir diskutieren, wie Power BI-Tools zur Datenbereinigung und -transformation genutzt werden können, um sicherzustellen, dass deine Daten für AI-Analysen optimal vorbereitet sind.<br><br>Außerdem sprechen wir darüber, wie Power BI als Reporting-Tool angefangen hat und sich jetzt zu einer umfassenden Plattform für Business Intelligence und maschinelles Lernen entwickelt hat. Das Zusammenspiel von Power BI und Azure ML ermöglicht es, in Echtzeit fundierte Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprozesse zu optimieren.<br><br>Freut euch auf interessante Einblicke, wie Diana, Andreas und Marcus ihre Erfahrungen mit der Integration von AI in Power BI teilen. Sie erklären, welche Vorteile dies für den BI-Alltag hat und wie es ihnen geholfen hat, noch bessere und präzisere Ergebnisse zu erzielen. Und wie immer gibt es die drei Dinge für den Nachhauseweg!<br><br>Was sind eure Erfahrungen mit AI und Power BI? Lasst es uns wissen! Wir freuen uns auf eure Meinungen und Diskussionen</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/10/14/074-wie-kombiniert-man-power-bi-mit-ai-gast-diana-ackermann/">#074 Wie kombiniert man Power BI mit AI? Gast: Diana Ackermann</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#073 Wie wichtig ist das Datenmodell?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/09/30/073-wie-wichtig-ist-das-datenmodell/</link>
		<pubDate>Mon, 30 Sep 2024 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In dieser Podcast-Episode dreht sich alles um die Bedeutung von Datenmodellen in Power BI. Wir starten mit der Frage: Wie wichtig ist das richtige Datenmodell für den Erfolg in BI-Projekten? Dabei werfen wir einen genauen Blick auf das Sternschema und das Snowflake-Schema – zwei der bekanntesten Ansätze zur Datenmodellierung.

Das Sternschema bietet eine einfache und effiziente Möglichkeit, Daten zu organisieren, sodass Analysen und Berichte schnell und übersichtlich erstellt werden können. Es eignet sich perfekt für Szenarien mit klaren Beziehungen zwischen Fakten- und Dimensionstabellen. Im Gegensatz dazu bietet das Snowflake-Schema eine detailliertere und normalisierte Struktur, die besonders in komplexeren Datenlandschaften glänzt.

Wir besprechen auch die Rolle von Dimensionen in diesen Modellen. Sie sind der Schlüssel zu flexiblen und aussagekräftigen Berichten, da sie uns ermöglichen, Daten aus verschiedenen Blickwinkeln zu analysieren. Ein gutes Verständnis von Dimensionen und deren Einsatz in den beiden Modelltypen ist entscheidend, um das Beste aus Power BI herauszuholen.

Natürlich darf auch das Thema Datenqualität nicht fehlen! Ein solides Datenmodell ist die Grundlage für vertrauenswürdige Analysen. Wir diskutieren, wie die Wahl des richtigen Modells dazu beitragen kann, dass deine Daten sauber und konsistent bleiben.

Freut euch auf spannende Einsichten, wie Andreas und Marcus im Gespräch über ihre eigenen Erfahrungen mit Datenmodellen in Power BI berichten. Sie teilen bewährte Praktiken, wann welches Schema am besten geeignet ist und wie Dimensionen dabei helfen, tiefer in die Datenanalyse einzutauchen.

Wie immer gibt es die drei Dinge für den Nachhauseweg!

Was ist eure bevorzugte Methode zur Datenmodellierung? Lasst es uns wissen! Wir freuen uns auf eure Meinungen und Diskussionen.]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2024/09/30/073-wie-wichtig-ist-das-datenmodell/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Du fragst dich, wie du deine Daten in Power BI optimal modellierst? In dieser Episode besprechen wir, wie das Stern- und Snowflake-Schema sowie Dimensionen deine BI-Projekte auf das nächste Level heben.</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[In dieser Podcast-Episode dreht sich alles um die Bedeutung von Datenmodellen in Power BI. Wir starten mit der Frage: Wie wichtig ist das richtige Datenmodell für den Erfolg in BI-Projekten? Dabei werfen wir einen genauen Blick auf das Sternschema und das Snowflake-Schema – zwei der bekanntesten Ansätze zur Datenmodellierung.

Das Sternschema bietet eine einfache und effiziente Möglichkeit, Daten zu organisieren, sodass Analysen und Berichte schnell und übersichtlich erstellt werden können. Es eignet sich perfekt für Szenarien mit klaren Beziehungen zwischen Fakten- und Dimensionstabellen. Im Gegensatz dazu bietet das Snowflake-Schema eine detailliertere und normalisierte Struktur, die besonders in komplexeren Datenlandschaften glänzt.

Wir besprechen auch die Rolle von Dimensionen in diesen Modellen. Sie sind der Schlüssel zu flexiblen und aussagekräftigen Berichten, da sie uns ermöglichen, Daten aus verschiedenen Blickwinkeln zu analysieren. Ein gutes Verständnis von Dimensionen und deren Einsatz in den beiden Modelltypen ist entscheidend, um das Beste aus Power BI herauszuholen.

Natürlich darf auch das Thema Datenqualität nicht fehlen! Ein solides Datenmodell ist die Grundlage für vertrauenswürdige Analysen. Wir diskutieren, wie die Wahl des richtigen Modells dazu beitragen kann, dass deine Daten sauber und konsistent bleiben.

Freut euch auf spannende Einsichten, wie Andreas und Marcus im Gespräch über ihre eigenen Erfahrungen mit Datenmodellen in Power BI berichten. Sie teilen bewährte Praktiken, wann welches Schema am besten geeignet ist und wie Dimensionen dabei helfen, tiefer in die Datenanalyse einzutauchen.

Wie immer gibt es die drei Dinge für den Nachhauseweg!

Was ist eure bevorzugte Methode zur Datenmodellierung? Lasst es uns wissen! Wir freuen uns auf eure Meinungen und Diskussionen.]]></itunes:summary>
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<p>Du fragst dich, wie du deine Daten in Power BI optimal modellierst? In dieser Episode besprechen wir, wie das Stern- und Snowflake-Schema sowie Dimensionen deine BI-Projekte auf das nächste Level heben.</p>



<p>In dieser Podcast-Episode dreht sich alles um die Bedeutung von Datenmodellen in Power BI. Wir starten mit der Frage: Wie wichtig ist das richtige Datenmodell für den Erfolg in BI-Projekten? Dabei werfen wir einen genauen Blick auf das Sternschema und das Snowflake-Schema – zwei der bekanntesten Ansätze zur Datenmodellierung.</p>



<p>Das Sternschema bietet eine einfache und effiziente Möglichkeit, Daten zu organisieren, sodass Analysen und Berichte schnell und übersichtlich erstellt werden können. Es eignet sich perfekt für Szenarien mit klaren Beziehungen zwischen Fakten- und Dimensionstabellen. Im Gegensatz dazu bietet das Snowflake-Schema eine detailliertere und normalisierte Struktur, die besonders in komplexeren Datenlandschaften glänzt.</p>



<p>Wir besprechen auch die Rolle von Dimensionen in diesen Modellen. Sie sind der Schlüssel zu flexiblen und aussagekräftigen Berichten, da sie uns ermöglichen, Daten aus verschiedenen Blickwinkeln zu analysieren. Ein gutes Verständnis von Dimensionen und deren Einsatz in den beiden Modelltypen ist entscheidend, um das Beste aus Power BI herauszuholen.</p>



<p>Natürlich darf auch das Thema Datenqualität nicht fehlen! Ein solides Datenmodell ist die Grundlage für vertrauenswürdige Analysen. Wir diskutieren, wie die Wahl des richtigen Modells dazu beitragen kann, dass deine Daten sauber und konsistent bleiben.</p>



<p>Freut euch auf spannende Einsichten, wie Andreas und Marcus im Gespräch über ihre eigenen Erfahrungen mit Datenmodellen in Power BI berichten. Sie teilen bewährte Praktiken, wann welches Schema am besten geeignet ist und wie Dimensionen dabei helfen, tiefer in die Datenanalyse einzutauchen.</p>



<p>Wie immer gibt es die drei Dinge für den Nachhauseweg!</p>



<p>Was ist eure bevorzugte Methode zur Datenmodellierung? Lasst es uns wissen! Wir freuen uns auf eure Meinungen und Diskussionen.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/09/30/073-wie-wichtig-ist-das-datenmodell/">#073 Wie wichtig ist das Datenmodell?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	</item>
	
	<item>
        <title>#072 Was sind unsere Lieblingsfunktionen in Power BI?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/09/16/072-was-sind-unsere-lieblingsfunktionen-in-power-bi/</link>
		<pubDate>Mon, 16 Sep 2024 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In dieser Podcast-Episode dreht sich alles um unsere Lieblingsfunktionen in Power BI und wie sie uns helfen, Daten effizienter zu analysieren und bessere Entscheidungen zu treffen. Wir starten mit der Frage: Welche Funktionen machen Power BI so leistungsfähig? Dabei werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Features – von der Verwendung von Berechnungsgruppen bis hin zur Spalten-Split-Funktion.
 
Wir besprechen, wie Berechnungsgruppen es uns ermöglichen, dynamische Kennzahlen zu erstellen und die Wartung zu vereinfachen. Ein weiteres Highlight ist die Möglichkeit, Spalten zu splitten, um Daten für Analysen besser vorzubereiten. Beide Funktionen tragen dazu bei, dass wir unsere Berichte schneller und strukturierter erstellen können.
 
Natürlich darf auch das Thema DAX und die Power Query-Funktionalitäten nicht fehlen! Wir tauchen tief in die Vorteile ein, die diese Tools bieten, und teilen Tipps, wie man das Beste aus ihnen herausholen kann. Diese Episode ist vollgepackt mit wertvollen Einsichten für alle, die ihre Arbeit mit Power BI noch produktiver gestalten wollen.
 
Seid gespannt, wie Andreas und Marcus im Gespräch ihre Lieblingsfunktionen in Power BI beleuchten. Sie teilen ihre Erfahrungen, Tipps und Tricks – und natürlich gibt es wieder die drei Dinge für den Nachhauseweg. Welche Funktionen liebt ihr in Power BI? Lasst es uns wissen! Wir freuen uns auf eure Meinungen!]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2024/09/16/072-was-sind-unsere-lieblingsfunktionen-in-power-bi/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Du möchtest Power BI effizienter nutzen und fragst dich, welche Funktionen wirklich den Unterschied machen? In dieser Podcast-Episode sprechen wir über unsere Top-Funktionen in Power BI und wie sie unseren BI-Alltag verbessern.</itunes:subtitle>
		<itunes:episode>72</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[In dieser Podcast-Episode dreht sich alles um unsere Lieblingsfunktionen in Power BI und wie sie uns helfen, Daten effizienter zu analysieren und bessere Entscheidungen zu treffen. Wir starten mit der Frage: Welche Funktionen machen Power BI so leistungsfähig? Dabei werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Features – von der Verwendung von Berechnungsgruppen bis hin zur Spalten-Split-Funktion.
 
Wir besprechen, wie Berechnungsgruppen es uns ermöglichen, dynamische Kennzahlen zu erstellen und die Wartung zu vereinfachen. Ein weiteres Highlight ist die Möglichkeit, Spalten zu splitten, um Daten für Analysen besser vorzubereiten. Beide Funktionen tragen dazu bei, dass wir unsere Berichte schneller und strukturierter erstellen können.
 
Natürlich darf auch das Thema DAX und die Power Query-Funktionalitäten nicht fehlen! Wir tauchen tief in die Vorteile ein, die diese Tools bieten, und teilen Tipps, wie man das Beste aus ihnen herausholen kann. Diese Episode ist vollgepackt mit wertvollen Einsichten für alle, die ihre Arbeit mit Power BI noch produktiver gestalten wollen.
 
Seid gespannt, wie Andreas und Marcus im Gespräch ihre Lieblingsfunktionen in Power BI beleuchten. Sie teilen ihre Erfahrungen, Tipps und Tricks – und natürlich gibt es wieder die drei Dinge für den Nachhauseweg. Welche Funktionen liebt ihr in Power BI? Lasst es uns wissen! Wir freuen uns auf eure Meinungen!]]></itunes:summary>
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<p>Du möchtest Power BI effizienter nutzen und fragst dich, welche Funktionen wirklich den Unterschied machen? In dieser Podcast-Episode sprechen wir über unsere Top-Funktionen in Power BI und wie sie unseren BI-Alltag verbessern.</p>



<p>In dieser Podcast-Episode dreht sich alles um unsere Lieblingsfunktionen in Power BI und wie sie uns helfen, Daten effizienter zu analysieren und bessere Entscheidungen zu treffen. Wir starten mit der Frage: Welche Funktionen machen Power BI so leistungsfähig? Dabei werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Features – von der Verwendung von Berechnungsgruppen bis hin zur Spalten-Split-Funktion.</p>



<p>Wir besprechen, wie Berechnungsgruppen es uns ermöglichen, dynamische Kennzahlen zu erstellen und die Wartung zu vereinfachen. Ein weiteres Highlight ist die Möglichkeit, Spalten zu splitten, um Daten für Analysen besser vorzubereiten. Beide Funktionen tragen dazu bei, dass wir unsere Berichte schneller und strukturierter erstellen können.</p>



<p>Natürlich darf auch das Thema DAX und die Power Query-Funktionalitäten nicht fehlen! Wir tauchen tief in die Vorteile ein, die diese Tools bieten, und teilen Tipps, wie man das Beste aus ihnen herausholen kann. Diese Episode ist vollgepackt mit wertvollen Einsichten für alle, die ihre Arbeit mit Power BI noch produktiver gestalten wollen.</p>



<p>Seid gespannt, wie Andreas und Marcus im Gespräch ihre Lieblingsfunktionen in Power BI beleuchten. Sie teilen ihre Erfahrungen, Tipps und Tricks – und natürlich gibt es wieder die drei Dinge für den Nachhauseweg. Welche Funktionen liebt ihr in Power BI? Lasst es uns wissen! Wir freuen uns auf eure Meinungen!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/09/16/072-was-sind-unsere-lieblingsfunktionen-in-power-bi/">#072 Was sind unsere Lieblingsfunktionen in Power BI?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	<item>
        <title>#071 Wie baue ich eine BI-Community auf? Gast: Ulrik Harnisch</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/09/02/071-wie-baue-ich-eine-bi-community-auf-gast-ulrik-harnisch/</link>
		<pubDate>Mon, 02 Sep 2024 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In dieser Podcast-Episode dreht sich alles darum, wie man erfolgreich eine Community aufbaut und managt. Wir starten mit der Frage: Wie baue ich eine Community auf? Dabei werfen wir einen Blick auf die wesentlichen Schritte – von der Entwicklung einer klaren Vision bis hin zur Auswahl der passenden Plattform und der Schaffung von Mehrwerten für die Mitglieder.
 
Ulrik spricht über den persönlichen Einsatz, der notwendig ist, um eine Community lebendig zu machen und langfristig zu erhalten. Dabei geht es um die Wichtigkeit von aktiver Moderation, regelmäßiger Interaktion und persönlichem Engagement – das sind die Dinge, die wirklich den Unterschied ausmachen.
 
Natürlich darf auch das Thema Engagement nicht fehlen! Wir besprechen, wie man Mitglieder motiviert und eine Kultur der aktiven Teilnahme fördert. Es gibt viele praktische Tipps, wie man eine lebendige und unterstützende Gemeinschaft aufbaut, in der sich jeder wohlfühlt und gerne mitmacht. Diese Episode ist vollgepackt mit wertvollen Einsichten für alle, die eine erfolgreiche Community gestalten möchten.
 
Und was das Ganze mit den Beastie Boys zu tun hat? Hört einfach rein! Es ist an der Zeit, den Horizont zu erweitern und herauszufinden, welche Vorteile eine aktive Community bieten kann – besonders, wenn es darum geht, unseren BI-Alltag zu erleichtern.
 
Seid gespannt, wie Andreas und Marcus im Gespräch mit Ulrik das Thema Community in Bezug auf ihr Lieblingsprodukt beleuchten. Sie teilen ihre Erfahrungen und Meinungen – und natürlich sind auch die drei Dinge für den Nachhauseweg wieder mit dabei! Was denkt ihr dazu? Wir freuen uns auf eure Meinungen!]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2024/09/02/071-wie-baue-ich-eine-bi-community-auf-gast-ulrik-harnisch/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Träumst du von einer lebendigen Unternehmens-Community, weißt aber nicht, wo du anfangen sollst? In dieser Podcast-Folge sprechen wir mit Ulrik darüber, wie er erfolgreich eine Community im Business-Kontext aufgebaut hat. Lass dich inspirieren!</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[In dieser Podcast-Episode dreht sich alles darum, wie man erfolgreich eine Community aufbaut und managt. Wir starten mit der Frage: Wie baue ich eine Community auf? Dabei werfen wir einen Blick auf die wesentlichen Schritte – von der Entwicklung einer klaren Vision bis hin zur Auswahl der passenden Plattform und der Schaffung von Mehrwerten für die Mitglieder.
 
Ulrik spricht über den persönlichen Einsatz, der notwendig ist, um eine Community lebendig zu machen und langfristig zu erhalten. Dabei geht es um die Wichtigkeit von aktiver Moderation, regelmäßiger Interaktion und persönlichem Engagement – das sind die Dinge, die wirklich den Unterschied ausmachen.
 
Natürlich darf auch das Thema Engagement nicht fehlen! Wir besprechen, wie man Mitglieder motiviert und eine Kultur der aktiven Teilnahme fördert. Es gibt viele praktische Tipps, wie man eine lebendige und unterstützende Gemeinschaft aufbaut, in der sich jeder wohlfühlt und gerne mitmacht. Diese Episode ist vollgepackt mit wertvollen Einsichten für alle, die eine erfolgreiche Community gestalten möchten.
 
Und was das Ganze mit den Beastie Boys zu tun hat? Hört einfach rein! Es ist an der Zeit, den Horizont zu erweitern und herauszufinden, welche Vorteile eine aktive Community bieten kann – besonders, wenn es darum geht, unseren BI-Alltag zu erleichtern.
 
Seid gespannt, wie Andreas und Marcus im Gespräch mit Ulrik das Thema Community in Bezug auf ihr Lieblingsprodukt beleuchten. Sie teilen ihre Erfahrungen und Meinungen – und natürlich sind auch die drei Dinge für den Nachhauseweg wieder mit dabei! Was denkt ihr dazu? Wir freuen uns auf eure Meinungen!]]></itunes:summary>
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<p>Träumst du von einer lebendigen Unternehmens-Community, weißt aber nicht, wo du anfangen sollst? In dieser Podcast-Folge sprechen wir mit Ulrik darüber, wie er erfolgreich eine Community im Business-Kontext aufgebaut hat. Lass dich inspirieren!</p>



<p>In dieser Podcast-Episode dreht sich alles darum, wie man erfolgreich eine Community aufbaut und managt. Wir starten mit der Frage: Wie baue ich eine Community auf? Dabei werfen wir einen Blick auf die wesentlichen Schritte – von der Entwicklung einer klaren Vision bis hin zur Auswahl der passenden Plattform und der Schaffung von Mehrwerten für die Mitglieder.</p>



<p>Ulrik spricht über den persönlichen Einsatz, der notwendig ist, um eine Community lebendig zu machen und langfristig zu erhalten. Dabei geht es um die Wichtigkeit von aktiver Moderation, regelmäßiger Interaktion und persönlichem Engagement – das sind die Dinge, die wirklich den Unterschied ausmachen.</p>



<p>Natürlich darf auch das Thema Engagement nicht fehlen! Wir besprechen, wie man Mitglieder motiviert und eine Kultur der aktiven Teilnahme fördert. Es gibt viele praktische Tipps, wie man eine lebendige und unterstützende Gemeinschaft aufbaut, in der sich jeder wohlfühlt und gerne mitmacht. Diese Episode ist vollgepackt mit wertvollen Einsichten für alle, die eine erfolgreiche Community gestalten möchten.</p>



<p>Und was das Ganze mit den Beastie Boys zu tun hat? Hört einfach rein! Es ist an der Zeit, den Horizont zu erweitern und herauszufinden, welche Vorteile eine aktive Community bieten kann – besonders, wenn es darum geht, unseren BI-Alltag zu erleichtern.</p>



<p>Seid gespannt, wie Andreas und Marcus im Gespräch mit Ulrik das Thema Community in Bezug auf ihr Lieblingsprodukt beleuchten. Sie teilen ihre Erfahrungen und Meinungen – und natürlich sind auch die drei Dinge für den Nachhauseweg wieder mit dabei! Was denkt ihr dazu? Wir freuen uns auf eure Meinungen!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/09/02/071-wie-baue-ich-eine-bi-community-auf-gast-ulrik-harnisch/">#071 Wie baue ich eine BI-Community auf? Gast: Ulrik Harnisch</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#70 Wie bekommen wir die Daten sauber in unser BI-System?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/08/19/70-wie-bekommen-wir-die-daten-sauber-in-unser-bi-system/</link>
		<pubDate>Mon, 19 Aug 2024 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In den letzten zehn Folgen haben wir uns mit zentralen Themen der Business Intelligence (BI) beschäftigt. Dazu gehörten die Trennung von Datenmodell und Visualisierung sowie die Einführung neuer Funktionen wie Direct Lake. Wir haben auch die Frage erörtert, ob Excel nach wie vor das beste BI-Werkzeug ist. Zudem haben wir diskutiert, ob es sinnvoller ist, BI-Lösungen zu kaufen oder selbst zu entwickeln, wie sich die Kosten für BI steuern lassen und ob es von Vorteil ist, ein Projekt aus einer Hand zu realisieren. Weitere Schwerpunkte waren die Quellen für Expertisen, das Verständnis von Datenprodukten und die Rolle von dbt. Wir haben uns auch damit beschäftigt, ob jeder die DAX-Sprache in Power BI beherrschen sollte. 
 
Ist jetzt noch Zeit für ein neues Thema?
Nach diesem umfassenden Rückblick stellt sich die Frage, ob noch Raum für ein neues Thema bleibt. Die Antwort ist ein klares Ja.
 
Um Daten sauber in ein BI-System zu integrieren, müssen mehrere Herausforderungen gemeistert werden. Eine der ersten Aufgaben besteht darin, die Datenlage zu bereinigen, indem überflüssige Informationen identifiziert und eliminiert werden. Dabei stellt sich die Frage, wie detailliert die Daten tatsächlich sein müssen, um wertvolle Erkenntnisse zu liefern, ohne das System zu überlasten.
 
Die Wahl der richtigen Systeme spielt eine zentrale Rolle, da sie die Grundlage für eine nahtlose Datenintegration bilden. Verschiedene Datenstrukturen stellen dabei eine besondere Herausforderung dar, da sie harmonisiert werden müssen, um ein einheitliches und verwertbares Gesamtbild zu erzeugen. Bei der Einführung eines neuen Systems ist es entscheidend, die Altdatenübernahme sorgfältig zu planen, damit bestehende Informationen verlustfrei und korrekt in die neue Umgebung überführt werden können. All diese Aspekte tragen dazu bei, dass das BI-System sauber und effizient arbeitet, was die Grundlage für fundierte geschäftliche Entscheidungen bildet.
 
Wie sehen es Andreas und Marcus? Sind wir derselben Meinung oder haben wir unterschiedliche Ansichten? Welche Erfahrungen haben wir in unseren BI-Projekten mit Datenaufbereitung und Bereitstellung gemacht?
Gibt es unterschiedliche Herangehensweisen an das Thema? Hört mal rein was wir zu sagen haben.
 
Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>In den letzten zehn Folgen ging&amp;#039;s um wichtige BI-Themen. Heute fassen wir diese kurz zusammen und starten danach mit einem neuen, spannenden Thema: Der Erfolg eines BI-Systems hängt nämlich von einer präzisen und fehlerfreien Datenübernahme ab.</itunes:subtitle>
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Ist jetzt noch Zeit für ein neues Thema?
Nach diesem umfassenden Rückblick stellt sich die Frage, ob noch Raum für ein neues Thema bleibt. Die Antwort ist ein klares Ja.
 
Um Daten sauber in ein BI-System zu integrieren, müssen mehrere Herausforderungen gemeistert werden. Eine der ersten Aufgaben besteht darin, die Datenlage zu bereinigen, indem überflüssige Informationen identifiziert und eliminiert werden. Dabei stellt sich die Frage, wie detailliert die Daten tatsächlich sein müssen, um wertvolle Erkenntnisse zu liefern, ohne das System zu überlasten.
 
Die Wahl der richtigen Systeme spielt eine zentrale Rolle, da sie die Grundlage für eine nahtlose Datenintegration bilden. Verschiedene Datenstrukturen stellen dabei eine besondere Herausforderung dar, da sie harmonisiert werden müssen, um ein einheitliches und verwertbares Gesamtbild zu erzeugen. Bei der Einführung eines neuen Systems ist es entscheidend, die Altdatenübernahme sorgfältig zu planen, damit bestehende Informationen verlustfrei und korrekt in die neue Umgebung überführt werden können. All diese Aspekte tragen dazu bei, dass das BI-System sauber und effizient arbeitet, was die Grundlage für fundierte geschäftliche Entscheidungen bildet.
 
Wie sehen es Andreas und Marcus? Sind wir derselben Meinung oder haben wir unterschiedliche Ansichten? Welche Erfahrungen haben wir in unseren BI-Projekten mit Datenaufbereitung und Bereitstellung gemacht?
Gibt es unterschiedliche Herangehensweisen an das Thema? Hört mal rein was wir zu sagen haben.
 
Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!]]></itunes:summary>
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<p>In den letzten zehn Folgen ging&#8217;s um wichtige BI-Themen. Heute fassen wir diese kurz zusammen und starten danach mit einem neuen, spannenden Thema: Der Erfolg eines BI-Systems hängt nämlich von einer präzisen und fehlerfreien Datenübernahme ab.</p>



<p>In den letzten zehn Folgen haben wir uns mit zentralen Themen der Business Intelligence (BI) beschäftigt. Dazu gehörten die Trennung von Datenmodell und Visualisierung sowie die Einführung neuer Funktionen wie Direct Lake. Wir haben auch die Frage erörtert, ob Excel nach wie vor das beste BI-Werkzeug ist. Zudem haben wir diskutiert, ob es sinnvoller ist, BI-Lösungen zu kaufen oder selbst zu entwickeln, wie sich die Kosten für BI steuern lassen und ob es von Vorteil ist, ein Projekt aus einer Hand zu realisieren. Weitere Schwerpunkte waren die Quellen für Expertisen, das Verständnis von Datenprodukten und die Rolle von dbt. Wir haben uns auch damit beschäftigt, ob jeder die DAX-Sprache in Power BI beherrschen sollte. </p>



<p><strong>Ist jetzt noch Zeit für ein neues Thema?</strong></p>



<p>Nach diesem umfassenden Rückblick stellt sich die Frage, ob noch Raum für ein neues Thema bleibt. Die Antwort ist ein klares Ja.</p>



<p>Um Daten sauber in ein BI-System zu integrieren, müssen mehrere Herausforderungen gemeistert werden. Eine der ersten Aufgaben besteht darin, die Datenlage zu bereinigen, indem überflüssige Informationen identifiziert und eliminiert werden. Dabei stellt sich die Frage, wie detailliert die Daten tatsächlich sein müssen, um wertvolle Erkenntnisse zu liefern, ohne das System zu überlasten.</p>



<p>Die Wahl der richtigen Systeme spielt eine zentrale Rolle, da sie die Grundlage für eine nahtlose Datenintegration bilden. Verschiedene Datenstrukturen stellen dabei eine besondere Herausforderung dar, da sie harmonisiert werden müssen, um ein einheitliches und verwertbares Gesamtbild zu erzeugen. Bei der Einführung eines neuen Systems ist es entscheidend, die Altdatenübernahme sorgfältig zu planen, damit bestehende Informationen verlustfrei und korrekt in die neue Umgebung überführt werden können. All diese Aspekte tragen dazu bei, dass das BI-System sauber und effizient arbeitet, was die Grundlage für fundierte geschäftliche Entscheidungen bildet.</p>



<p>Wie sehen es Andreas und Marcus? Sind wir derselben Meinung oder haben wir unterschiedliche Ansichten? Welche Erfahrungen haben wir in unseren BI-Projekten mit Datenaufbereitung und Bereitstellung gemacht?</p>



<p>Gibt es unterschiedliche Herangehensweisen an das Thema? Hört mal rein was wir zu sagen haben.</p>



<p>Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/08/19/70-wie-bekommen-wir-die-daten-sauber-in-unser-bi-system/">#70 Wie bekommen wir die Daten sauber in unser BI-System?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Marcus.png">Marcus Wegener</podcast:person>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#069 Muss in Power BI jeder DAX können?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/08/05/069-muss-in-power-bi-jeder-dax-koennen/</link>
		<pubDate>Mon, 05 Aug 2024 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Die Notwendigkeit, dass jeder in Power BI DAX beherrschen muss, hängt stark von der Struktur und den Anforderungen des jeweiligen Teams und Projekts ab. Während ein grundlegendes Verständnis von DAX für viele Teammitglieder nützlich sein kann, sind tiefergehende Kenntnisse vor allem für spezialisierte Rollen wie Datenanalysten und Datenmodellierer essenziell.

Eine ausgewogene Verteilung der DAX-Kompetenzen und eine klare Rollenverteilung können die Effizienz und Qualität der Arbeit in Power BI-Projekten erheblich steigern. Letztlich sollte jede Organisation eine auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnittene Schulungs- und Kompetenzstrategie entwickeln.

Argumente dafür:
 
•	Flexibilität und Unabhängigkeit: Alle Teammitglieder können selbständig arbeiten.
•	Bessere Zusammenarbeit: Gemeinsames Verständnis erleichtert die Kommunikation.
•	Effiziente Problemlösung: Schnellere Anpassungen und Fehlerbehebungen.
•	Höhere Qualität: Korrekte und optimierte Berechnungen durch das gesamte Team.
 
Argumente dagegen:
 
•	Spezialisierung: Datenanalysten übernehmen komplexe Berechnungen, während andere sich auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren.
•	Komplexität: DAX erfordert viel Lernaufwand, denn nicht jeder aufbringen kann oder möchte.
•	Ressourcenmanagement: Schulung aller Mitarbeiter kann teuer und zeitaufwendig sein.
•	Werkzeugvielfalt: Viele Power BI-Funktionen sind auch ohne tiefgehende DAX-Kenntnisse nutzbar.
 
Nicht jeder muss DAX beherrschen. Während grundlegende Kenntnisse für viele hilfreich sind, sollten tiefergehende Fähigkeiten auf spezialisierte Rollen beschränkt bleiben. Eine ausgewogene Verteilung der DAX-Kompetenzen steigert die Effizienz und Qualität der Arbeit in Power BI-Projekten.
 
Wie sehen es Andreas und Marcus? Sind sie derselben Meinung oder haben sie unterschiedliche Ansichten? Welche Erfahrungen haben sie in ihren BI-Projekten mit Power BI und DAX gemacht? Oder gibt es Bereiche, in denen sie unterschiedliche Meinungen haben?
 
Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Eine der Schlüsselfunktionen von Power BI ist die Data Analysis Expression (DAX)-Sprache, die speziell für die Arbeit mit relationalen Datenmodellen entwickelt wurde. Doch stellt sich die Frage: Muss in Power BI jeder DAX beherrschen?</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[Die Notwendigkeit, dass jeder in Power BI DAX beherrschen muss, hängt stark von der Struktur und den Anforderungen des jeweiligen Teams und Projekts ab. Während ein grundlegendes Verständnis von DAX für viele Teammitglieder nützlich sein kann, sind tiefergehende Kenntnisse vor allem für spezialisierte Rollen wie Datenanalysten und Datenmodellierer essenziell.

Eine ausgewogene Verteilung der DAX-Kompetenzen und eine klare Rollenverteilung können die Effizienz und Qualität der Arbeit in Power BI-Projekten erheblich steigern. Letztlich sollte jede Organisation eine auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnittene Schulungs- und Kompetenzstrategie entwickeln.

Argumente dafür:
 
•	Flexibilität und Unabhängigkeit: Alle Teammitglieder können selbständig arbeiten.
•	Bessere Zusammenarbeit: Gemeinsames Verständnis erleichtert die Kommunikation.
•	Effiziente Problemlösung: Schnellere Anpassungen und Fehlerbehebungen.
•	Höhere Qualität: Korrekte und optimierte Berechnungen durch das gesamte Team.
 
Argumente dagegen:
 
•	Spezialisierung: Datenanalysten übernehmen komplexe Berechnungen, während andere sich auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren.
•	Komplexität: DAX erfordert viel Lernaufwand, denn nicht jeder aufbringen kann oder möchte.
•	Ressourcenmanagement: Schulung aller Mitarbeiter kann teuer und zeitaufwendig sein.
•	Werkzeugvielfalt: Viele Power BI-Funktionen sind auch ohne tiefgehende DAX-Kenntnisse nutzbar.
 
Nicht jeder muss DAX beherrschen. Während grundlegende Kenntnisse für viele hilfreich sind, sollten tiefergehende Fähigkeiten auf spezialisierte Rollen beschränkt bleiben. Eine ausgewogene Verteilung der DAX-Kompetenzen steigert die Effizienz und Qualität der Arbeit in Power BI-Projekten.
 
Wie sehen es Andreas und Marcus? Sind sie derselben Meinung oder haben sie unterschiedliche Ansichten? Welche Erfahrungen haben sie in ihren BI-Projekten mit Power BI und DAX gemacht? Oder gibt es Bereiche, in denen sie unterschiedliche Meinungen haben?
 
Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!]]></itunes:summary>
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<p>Eine der Schlüsselfunktionen von Power BI ist die Data Analysis Expression (DAX)-Sprache, die speziell für die Arbeit mit relationalen Datenmodellen entwickelt wurde. Doch stellt sich die Frage: Muss in Power BI jeder DAX beherrschen?</p>



<p>Die Notwendigkeit, dass jeder in Power BI DAX beherrschen muss, hängt stark von der Struktur und den Anforderungen des jeweiligen Teams und Projekts ab. Während ein grundlegendes Verständnis von DAX für viele Teammitglieder nützlich sein kann, sind tiefergehende Kenntnisse vor allem für spezialisierte Rollen wie Datenanalysten und Datenmodellierer essenziell.</p>



<p>Eine ausgewogene Verteilung der DAX-Kompetenzen und eine klare Rollenverteilung können die Effizienz und Qualität der Arbeit in Power BI-Projekten erheblich steigern. Letztlich sollte jede Organisation eine auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnittene Schulungs- und Kompetenzstrategie entwickeln.</p>



<p>Argumente dafür:</p>



<ul class="wp-block-list">
<li>Flexibilität und Unabhängigkeit: Alle Teammitglieder können selbständig arbeiten.</li>



<li>Bessere Zusammenarbeit: Gemeinsames Verständnis erleichtert die Kommunikation.</li>



<li>Effiziente Problemlösung: Schnellere Anpassungen und Fehlerbehebungen.</li>



<li>Höhere Qualität: Korrekte und optimierte Berechnungen durch das gesamte Team.</li>
</ul>



<p>Argumente dagegen:</p>



<ul class="wp-block-list">
<li>Spezialisierung: Datenanalysten übernehmen komplexe Berechnungen, während andere sich auf ihre Kernkompetenzen konzentrieren.</li>



<li>Komplexität: DAX erfordert viel Lernaufwand, denn nicht jeder aufbringen kann oder möchte.</li>



<li>Ressourcenmanagement: Schulung aller Mitarbeiter kann teuer und zeitaufwendig sein.</li>



<li>Werkzeugvielfalt: Viele Power BI-Funktionen sind auch ohne tiefgehende DAX-Kenntnisse nutzbar.</li>
</ul>



<p>Nicht jeder muss DAX beherrschen. Während grundlegende Kenntnisse für viele hilfreich sind, sollten tiefergehende Fähigkeiten auf spezialisierte Rollen beschränkt bleiben. Eine ausgewogene Verteilung der DAX-Kompetenzen steigert die Effizienz und Qualität der Arbeit in Power BI-Projekten.</p>



<p>Wie sehen es Andreas und Marcus? Sind sie derselben Meinung oder haben sie unterschiedliche Ansichten? Welche Erfahrungen haben sie in ihren BI-Projekten mit Power BI und DAX gemacht? Oder gibt es Bereiche, in denen sie unterschiedliche Meinungen haben?</p>



<p>Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-739"></span>



    



<p></p>
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/08/05/069-muss-in-power-bi-jeder-dax-koennen/">#069 Muss in Power BI jeder DAX können?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#068 Was ist eigentlich dieses dbt?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/07/22/068-was-ist-eigentlich-dieses-dbt/</link>
		<pubDate>Mon, 22 Jul 2024 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[dbt oder Data Build Tool, ist ein wesentlicher Bestandteil von Datenpipelines. Es ermöglicht in unseren BI-Projekten, SQL-Abfragen zu verwalten und Daten effizient zu transformieren. Eines der größten Vorteile von dbt ist die Fähigkeit, Änderungen an den Datenmodellen nachvollziehen zu können. Das ist besonders hilfreich, um sicherzustellen, dass man konsistente und genaue Daten in den Data Warehouses hat. Und wenn jeder im Team weiß, wie man Markdown verwendet, kann man sich dann als dbt-Experte bezeichnen?
 
Der größte Vorteil von dbt ist die Versionierung und Dokumentation von Änderungen an den Datenmodellen, was die Nachverfolgbarkeit und Transparenz erheblich verbessert. Wenn man dann noch seinen Code gut strukturiert, mit klaren Namenskonventionen arbeitet erleichtert es das Verständnis, die Qualität und die Wartbarkeit des Codes.
 
Erfahrt, wie dbt die Datenprozesse revolutionieren kann und ob es das Zeug hat, zum unverzichtbaren Begleiter in unserer Datenlandschaft zu werden.
 
Wie sehen es Andreas und Marcus? Sind sie derselben Meinung oder haben sie unterschiedliche Ansichten? Welche Erfahrungen haben sie in ihren BI-Projekten mit dbt gemacht? Oder gibt es Bereiche, in denen sie unterschiedliche Meinungen haben?
 
Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Was ist dbt? Ist es einfach nur ein Transformationswerkzeug für Dateningenieure und Analysten, das SQL-Abfragen verwaltet und transformierte Daten in einem Data Warehouse speichert? Oder steckt mehr dahinter?</itunes:subtitle>
		<itunes:episode>68</itunes:episode>
		<itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
		<itunes:summary><![CDATA[dbt oder Data Build Tool, ist ein wesentlicher Bestandteil von Datenpipelines. Es ermöglicht in unseren BI-Projekten, SQL-Abfragen zu verwalten und Daten effizient zu transformieren. Eines der größten Vorteile von dbt ist die Fähigkeit, Änderungen an den Datenmodellen nachvollziehen zu können. Das ist besonders hilfreich, um sicherzustellen, dass man konsistente und genaue Daten in den Data Warehouses hat. Und wenn jeder im Team weiß, wie man Markdown verwendet, kann man sich dann als dbt-Experte bezeichnen?
 
Der größte Vorteil von dbt ist die Versionierung und Dokumentation von Änderungen an den Datenmodellen, was die Nachverfolgbarkeit und Transparenz erheblich verbessert. Wenn man dann noch seinen Code gut strukturiert, mit klaren Namenskonventionen arbeitet erleichtert es das Verständnis, die Qualität und die Wartbarkeit des Codes.
 
Erfahrt, wie dbt die Datenprozesse revolutionieren kann und ob es das Zeug hat, zum unverzichtbaren Begleiter in unserer Datenlandschaft zu werden.
 
Wie sehen es Andreas und Marcus? Sind sie derselben Meinung oder haben sie unterschiedliche Ansichten? Welche Erfahrungen haben sie in ihren BI-Projekten mit dbt gemacht? Oder gibt es Bereiche, in denen sie unterschiedliche Meinungen haben?
 
Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!]]></itunes:summary>
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<p>Was ist dbt? Ist es einfach nur ein Transformationswerkzeug für Dateningenieure und Analysten, das SQL-Abfragen verwaltet und transformierte Daten in einem Data Warehouse speichert? Oder steckt mehr dahinter? </p>



<p>dbt oder Data Build Tool, ist ein wesentlicher Bestandteil von Datenpipelines. Es ermöglicht in unseren BI-Projekten, SQL-Abfragen zu verwalten und Daten effizient zu transformieren. Eines der größten Vorteile von dbt ist die Fähigkeit, Änderungen an den Datenmodellen nachvollziehen zu können. Das ist besonders hilfreich, um sicherzustellen, dass man konsistente und genaue Daten in den Data Warehouses hat. Und wenn jeder im Team weiß, wie man Markdown verwendet, kann man sich dann als dbt-Experte bezeichnen?</p>



<p>Der größte Vorteil von dbt ist die Versionierung und Dokumentation von Änderungen an den Datenmodellen, was die Nachverfolgbarkeit und Transparenz erheblich verbessert. Wenn man dann noch seinen Code gut strukturiert, mit klaren Namenskonventionen arbeitet erleichtert es das Verständnis, die Qualität und die Wartbarkeit des Codes.</p>



<p>Erfahrt, wie dbt die Datenprozesse revolutionieren kann und ob es das Zeug hat, zum unverzichtbaren Begleiter in unserer Datenlandschaft zu werden.</p>



<p>Wie sehen es Andreas und Marcus? Sind sie derselben Meinung oder haben sie unterschiedliche Ansichten? Welche Erfahrungen haben sie in ihren BI-Projekten mit dbt gemacht? Oder gibt es Bereiche, in denen sie unterschiedliche Meinungen haben?</p>



<p>Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-733"></span>



    



<p></p>
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/07/22/068-was-ist-eigentlich-dieses-dbt/">#068 Was ist eigentlich dieses dbt?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
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	<item>
        <title>#067 Wie verstehen wir Datenprodukte?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/07/08/067-wie-verstehen-wir-datenprodukte/</link>
		<pubDate>Mon, 08 Jul 2024 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Datenprodukte sind speziell entwickelte Anwendungen, Tools oder Systeme, die aus vorhandenen Daten nützliche Informationen und Erkenntnisse generieren. Sie entstehen durch Prozesse, die Daten sammeln, verarbeiten, analysieren und präsentieren, um sie für Nutzer wertvoll und zugänglich zu machen.
 
Aber ist das wirklich alles? Gibt es klare Definitionen, was dazu gehört, wie beispielsweise Berichte, Dashboards, Algorithmen, APIs oder ganze Analytikplattformen? Oder sind diese Themen unterschiedlich, weil jeder eine andere Sicht auf die Inhalte von Datenprodukten hat? Beginnt man mit der Sammlung von Daten aus unterschiedlichen Quellen oder klar festgelegten Systemen? Obwohl diese Themen für den Endverbraucher oft uninteressant sind, sind sie entscheidend für die Qualität und Inhalte der Datenprodukte.

Welche Perspektiven gibt es bei der Erstellung und Nutzung von Datenprodukten?
Aus Sicht des Erstellers eines Datenprodukts sind mehrere Elemente wichtig. Dazu gehören ein Prüfsiegel zur Qualitätssicherung, eine klare Spezifikation der Anforderungen, ein Handbuch zur Nutzung und die Bewerbung des Produkts. Aus Sicht des Konsumenten liegt der Schwerpunkt auf der Bedienbarkeit. Ein Datenprodukt muss so gestaltet sein, dass der Nutzer es leicht verstehen und anwenden kann, um die Akzeptanz zu maximieren.
 
Datenprodukte sollen dazu beitragen, datengetriebene Entscheidungen zu erleichtern und die Effizienz sowie die Genauigkeit von Geschäftsprozessen zu steigern. Sehen Andreas und Marcus das genauso wie viele Experten oder haben sie dazu eine andere Meinung?
Welche Erfahrungen haben sie in Ihren BI-Projekten damit gemacht?
 
Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2024/07/08/067-wie-verstehen-wir-datenprodukte/#" />
		
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		<itunes:duration>00:38:42</itunes:duration>
		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Was sind Datenprodukte?  In unserem Podcast betrachten wir sie aus der Sicht der Ersteller und Konsumenten, und wie sie echten Mehrwert bieten können. Sie sollten qualitativ hochwertig und benutzerfreundlich sein, um den vollen Nutzen zu entfalten.</itunes:subtitle>
		<itunes:episode>67</itunes:episode>
		<itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
		<itunes:summary><![CDATA[Datenprodukte sind speziell entwickelte Anwendungen, Tools oder Systeme, die aus vorhandenen Daten nützliche Informationen und Erkenntnisse generieren. Sie entstehen durch Prozesse, die Daten sammeln, verarbeiten, analysieren und präsentieren, um sie für Nutzer wertvoll und zugänglich zu machen.
 
Aber ist das wirklich alles? Gibt es klare Definitionen, was dazu gehört, wie beispielsweise Berichte, Dashboards, Algorithmen, APIs oder ganze Analytikplattformen? Oder sind diese Themen unterschiedlich, weil jeder eine andere Sicht auf die Inhalte von Datenprodukten hat? Beginnt man mit der Sammlung von Daten aus unterschiedlichen Quellen oder klar festgelegten Systemen? Obwohl diese Themen für den Endverbraucher oft uninteressant sind, sind sie entscheidend für die Qualität und Inhalte der Datenprodukte.

Welche Perspektiven gibt es bei der Erstellung und Nutzung von Datenprodukten?
Aus Sicht des Erstellers eines Datenprodukts sind mehrere Elemente wichtig. Dazu gehören ein Prüfsiegel zur Qualitätssicherung, eine klare Spezifikation der Anforderungen, ein Handbuch zur Nutzung und die Bewerbung des Produkts. Aus Sicht des Konsumenten liegt der Schwerpunkt auf der Bedienbarkeit. Ein Datenprodukt muss so gestaltet sein, dass der Nutzer es leicht verstehen und anwenden kann, um die Akzeptanz zu maximieren.
 
Datenprodukte sollen dazu beitragen, datengetriebene Entscheidungen zu erleichtern und die Effizienz sowie die Genauigkeit von Geschäftsprozessen zu steigern. Sehen Andreas und Marcus das genauso wie viele Experten oder haben sie dazu eine andere Meinung?
Welche Erfahrungen haben sie in Ihren BI-Projekten damit gemacht?
 
Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!]]></itunes:summary>
		<itunes:image href="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/TDB-067.png"/>
		<content:encoded><![CDATA[
<p>Was sind Datenprodukte?  In unserem Podcast betrachten wir sie aus der Sicht der Ersteller und Konsumenten, und wie sie echten Mehrwert bieten können. Sie sollten qualitativ hochwertig und benutzerfreundlich sein, um den vollen Nutzen zu entfalten.</p>



<p>Datenprodukte sind speziell entwickelte Anwendungen, Tools oder Systeme, die aus vorhandenen Daten nützliche Informationen und Erkenntnisse generieren. Sie entstehen durch Prozesse, die Daten sammeln, verarbeiten, analysieren und präsentieren, um sie für Nutzer wertvoll und zugänglich zu machen.</p>



<p>Aber ist das wirklich alles? Gibt es klare Definitionen, was dazu gehört, wie beispielsweise Berichte, Dashboards, Algorithmen, APIs oder ganze Analytikplattformen? Oder sind diese Themen unterschiedlich, weil jeder eine andere Sicht auf die Inhalte von Datenprodukten hat? Beginnt man mit der Sammlung von Daten aus unterschiedlichen Quellen oder klar festgelegten Systemen? Obwohl diese Themen für den Endverbraucher oft uninteressant sind, sind sie entscheidend für die Qualität und Inhalte der Datenprodukte.</p>



<p>Welche Perspektiven gibt es bei der Erstellung und Nutzung von Datenprodukten?</p>



<p>Aus Sicht des Erstellers eines Datenprodukts sind mehrere Elemente wichtig. Dazu gehören ein Prüfsiegel zur Qualitätssicherung, eine klare Spezifikation der Anforderungen, ein Handbuch zur Nutzung und die Bewerbung des Produkts. Aus Sicht des Konsumenten liegt der Schwerpunkt auf der Bedienbarkeit. Ein Datenprodukt muss so gestaltet sein, dass der Nutzer es leicht verstehen und anwenden kann, um die Akzeptanz zu maximieren.</p>



<p>Datenprodukte sollen dazu beitragen, datengetriebene Entscheidungen zu erleichtern und die Effizienz sowie die Genauigkeit von Geschäftsprozessen zu steigern. Sehen Andreas und Marcus das genauso wie viele Experten oder haben sie dazu eine andere Meinung?</p>



<p>Welche Erfahrungen haben sie in Ihren BI-Projekten damit gemacht?</p>



<p>Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/07/08/067-wie-verstehen-wir-datenprodukte/">#067 Wie verstehen wir Datenprodukte?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#066 Wo ist die Quelle für die Expertise, Meinung oder Best Practice?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/06/24/066-wo-ist-die-quelle-fuer-die-expertise-meinung-oder-best-practice066/</link>
		<pubDate>Mon, 24 Jun 2024 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[„Wo ist die Quelle für die Expertise, Meinung oder Best Practice?“ Die Wahrnehmung von außen, sei es durch Kunden, Partner oder der Öffentlichkeit, kann eine wichtige Quelle für Expertise und Best Practices sein. Transparente Quellenangaben sind daher entscheidend, um Glaubwürdigkeit zu gewinnen. Feedback und Beobachtungen von anderen können dazu beitragen, die eigenen Ansätze zu verbessern und erfolgreiche Strategien zu erkennen.
 
Expertenwissen kann erlernt oder durch praktische Erfahrungen erworben sein. Ein echter Experte kombiniert tiefes Wissen mit umfangreicher Erfahrung und der Fähigkeit, komplexe Themen verständlich zu erklären. Mehr Wissen führt zu fundierteren Entscheidungen, aber unterschiedliche Menschen können mit dem gleichen Wissen zu verschiedenen Schlussfolgerungen kommen. Was hat sie noch geprägt? Oder ist ein Experte jemand, der sein Unternehmen mit wenigen Vorgaben steuern kann?
 
Der IBCS-Standard, insbesondere die SUCCESS-Regeln und Dashboard Konzepte, helfen dabei, Informationen klar und verständlich zu präsentieren. Ist es ein Muss und kann man Kundenanforderungen, CI und Design-Anforderungen integrieren, oder gibt es nur ein entweder oder?
 
Schränken zu viele Standards die Freiheit ein, oder sind es Leitplanken, die die Zusammenarbeit im Team leichter machen? Während Standards Qualität und Konsistenz sichern, dürfen sie nicht die Kreativität und Flexibilität ersticken? Welche Meinungen haben Andreas und Marcus dazu? Geht es darum, das richtige Gleichgewicht zu finden?
 
Hört rein welche Erfahrungen Andreas und Marcus in ihren BI-Projekten mit Best Practice und Standards gemacht haben und warum es besser ist im Team zu arbeiten. Oder sind sie da nicht einer Meinung?
 
Natürlich gibt es auch wieder mindestens drei interessante Takeaways für euch!]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2024/06/24/066-wo-ist-die-quelle-fuer-die-expertise-meinung-oder-best-practice066/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>In der Welt des Business Intelligence sind Best Practices bewährte Methoden und Vorgehensweisen, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Experten können Ihr Wissen bei Innovationen in neuen Produkten einbringen. Aber wer entscheidet wer ein Experte ist?</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[„Wo ist die Quelle für die Expertise, Meinung oder Best Practice?“ Die Wahrnehmung von außen, sei es durch Kunden, Partner oder der Öffentlichkeit, kann eine wichtige Quelle für Expertise und Best Practices sein. Transparente Quellenangaben sind daher entscheidend, um Glaubwürdigkeit zu gewinnen. Feedback und Beobachtungen von anderen können dazu beitragen, die eigenen Ansätze zu verbessern und erfolgreiche Strategien zu erkennen.
 
Expertenwissen kann erlernt oder durch praktische Erfahrungen erworben sein. Ein echter Experte kombiniert tiefes Wissen mit umfangreicher Erfahrung und der Fähigkeit, komplexe Themen verständlich zu erklären. Mehr Wissen führt zu fundierteren Entscheidungen, aber unterschiedliche Menschen können mit dem gleichen Wissen zu verschiedenen Schlussfolgerungen kommen. Was hat sie noch geprägt? Oder ist ein Experte jemand, der sein Unternehmen mit wenigen Vorgaben steuern kann?
 
Der IBCS-Standard, insbesondere die SUCCESS-Regeln und Dashboard Konzepte, helfen dabei, Informationen klar und verständlich zu präsentieren. Ist es ein Muss und kann man Kundenanforderungen, CI und Design-Anforderungen integrieren, oder gibt es nur ein entweder oder?
 
Schränken zu viele Standards die Freiheit ein, oder sind es Leitplanken, die die Zusammenarbeit im Team leichter machen? Während Standards Qualität und Konsistenz sichern, dürfen sie nicht die Kreativität und Flexibilität ersticken? Welche Meinungen haben Andreas und Marcus dazu? Geht es darum, das richtige Gleichgewicht zu finden?
 
Hört rein welche Erfahrungen Andreas und Marcus in ihren BI-Projekten mit Best Practice und Standards gemacht haben und warum es besser ist im Team zu arbeiten. Oder sind sie da nicht einer Meinung?
 
Natürlich gibt es auch wieder mindestens drei interessante Takeaways für euch!]]></itunes:summary>
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<p>In der Welt des Business Intelligence sind Best Practices bewährte Methoden und Vorgehensweisen, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Experten können Ihr Wissen bei Innovationen in neuen Produkten einbringen. Aber wer entscheidet wer ein Experte ist?</p>



<p>„Wo ist die Quelle für die Expertise, Meinung oder Best Practice?“ Die Wahrnehmung von außen, sei es durch Kunden, Partner oder der Öffentlichkeit, kann eine wichtige Quelle für Expertise und Best Practices sein. Transparente Quellenangaben sind daher entscheidend, um Glaubwürdigkeit zu gewinnen. Feedback und Beobachtungen von anderen können dazu beitragen, die eigenen Ansätze zu verbessern und erfolgreiche Strategien zu erkennen.</p>



<p>Expertenwissen kann erlernt oder durch praktische Erfahrungen erworben sein. Ein echter Experte kombiniert tiefes Wissen mit umfangreicher Erfahrung und der Fähigkeit, komplexe Themen verständlich zu erklären. Mehr Wissen führt zu fundierteren Entscheidungen, aber unterschiedliche Menschen können mit dem gleichen Wissen zu verschiedenen Schlussfolgerungen kommen. Was hat sie noch geprägt? Oder ist ein Experte jemand, der sein Unternehmen mit wenigen Vorgaben steuern kann?</p>



<p>Der IBCS-Standard, insbesondere die SUCCESS-Regeln und Dashboard Konzepte, helfen dabei, Informationen klar und verständlich zu präsentieren. Ist es ein Muss und kann man Kundenanforderungen, CI und Design-Anforderungen integrieren, oder gibt es nur ein entweder oder?</p>



<p>Schränken zu viele Standards die Freiheit ein, oder sind es Leitplanken, die die Zusammenarbeit im Team leichter machen? Während Standards Qualität und Konsistenz sichern, dürfen sie nicht die Kreativität und Flexibilität ersticken? Welche Meinungen haben Andreas und Marcus dazu? Geht es darum, das richtige Gleichgewicht zu finden?</p>



<p>Hört rein welche Erfahrungen Andreas und Marcus in ihren BI-Projekten mit Best Practice und Standards gemacht haben und warum es besser ist im Team zu arbeiten. Oder sind sie da nicht einer Meinung?</p>



<p>Natürlich gibt es auch wieder mindestens drei interessante Takeaways für euch!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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	</item>
	
	<item>
        <title>#065 Das ganze BI-Projekt aus einer Hand?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/06/10/065-das-ganze-bi-projekt-aus-einer-hand/</link>
		<pubDate>Mon, 10 Jun 2024 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Ein Anbieter, der alle notwendigen Dienstleistungen für ein BI-Projekt aus einer Hand liefert, kann viele Vorteile bieten. Dazu gehören nahtlose Integration, einheitliche Standards und eine klare Verantwortlichkeit. Die Koordination zwischen verschiedenen Teams und Technologien wird vereinfacht, was zu einer effizienteren Umsetzung führen kann.
 
Aber manchmal ist es besser, einen Profi hinzuzuziehen. Für spezielle Themen wie Datenaufbereitung und Reporting können Spezialisten den Unterschied machen. Analytic BI ist ein weiterer wesentlicher Aspekt, der fortgeschrittene analytische Fähigkeiten und Technologien wie maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz umfasst. Die Fähigkeit, prädiktive Analysen durchzuführen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen, ist für viele Unternehmen von unschätzbarem Wert.
 
All diese Überlegungen erfordern es Experten mit tieferem Wissen und spezialisierte Fähigkeiten einzusetzen, die das Projekt auf das nächste Level heben.
 
Schließlich kann die Zusammenarbeit mit einem Anbieter, der mehrere spezialisierte Teams bereitstellt, die beste Lösung sein. Diese Teams können sich auf ihre jeweiligen Fachgebiete konzentrieren und gleichzeitig eng zusammenarbeiten, um das Gesamtprojektziel zu erreichen. Diese Struktur bietet eine Balance zwischen spezialisierten Kenntnissen und koordinierter Umsetzung.
 
Insgesamt bietet der Ansatz "alles aus einer Hand" für BI-Projekte eine strukturierte und effiziente Lösung. Die Einbeziehung von Spezialisten für spezifische Themen und die Nutzung einer umfassenden Datenintegrationsplattform können die Qualität und den Erfolg des Projekts erheblich steigern.
 
Hört rein welche Erfahrungen Andreas und Marcus in Ihren BI-Projekten damit gemacht haben und warum ist ein es besser ist im Team zu arbeiten. Oder sind sie da nicht einer Meinung?
 
Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Die Umsetzung eines Business Intelligence Projekts erfordert eine Vielzahl von Fähigkeiten und Kompetenzen. Ist es da besser viele einzelne Spezialisten einzusetzen oder nimmt man einen Anbieter, der die notwendigen Experten aus einer Hand liefert?</itunes:subtitle>
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Aber manchmal ist es besser, einen Profi hinzuzuziehen. Für spezielle Themen wie Datenaufbereitung und Reporting können Spezialisten den Unterschied machen. Analytic BI ist ein weiterer wesentlicher Aspekt, der fortgeschrittene analytische Fähigkeiten und Technologien wie maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz umfasst. Die Fähigkeit, prädiktive Analysen durchzuführen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen, ist für viele Unternehmen von unschätzbarem Wert.
 
All diese Überlegungen erfordern es Experten mit tieferem Wissen und spezialisierte Fähigkeiten einzusetzen, die das Projekt auf das nächste Level heben.
 
Schließlich kann die Zusammenarbeit mit einem Anbieter, der mehrere spezialisierte Teams bereitstellt, die beste Lösung sein. Diese Teams können sich auf ihre jeweiligen Fachgebiete konzentrieren und gleichzeitig eng zusammenarbeiten, um das Gesamtprojektziel zu erreichen. Diese Struktur bietet eine Balance zwischen spezialisierten Kenntnissen und koordinierter Umsetzung.
 
Insgesamt bietet der Ansatz &quot;alles aus einer Hand&quot; für BI-Projekte eine strukturierte und effiziente Lösung. Die Einbeziehung von Spezialisten für spezifische Themen und die Nutzung einer umfassenden Datenintegrationsplattform können die Qualität und den Erfolg des Projekts erheblich steigern.
 
Hört rein welche Erfahrungen Andreas und Marcus in Ihren BI-Projekten damit gemacht haben und warum ist ein es besser ist im Team zu arbeiten. Oder sind sie da nicht einer Meinung?
 
Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!]]></itunes:summary>
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<p>Die Umsetzung eines Business Intelligence Projekts erfordert eine Vielzahl von Fähigkeiten und Kompetenzen. Ist es da besser viele einzelne Spezialisten einzusetzen oder nimmt man einen Anbieter, der die notwendigen Experten aus einer Hand liefert?</p>



<p>Ein Anbieter, der alle notwendigen Dienstleistungen für ein BI-Projekt aus einer Hand liefert, kann viele Vorteile bieten. Dazu gehören nahtlose Integration, einheitliche Standards und eine klare Verantwortlichkeit. Die Koordination zwischen verschiedenen Teams und Technologien wird vereinfacht, was zu einer effizienteren Umsetzung führen kann.</p>



<p>Aber manchmal ist es besser, einen Profi hinzuzuziehen. Für spezielle Themen wie Datenaufbereitung und Reporting können Spezialisten den Unterschied machen. Analytic BI ist ein weiterer wesentlicher Aspekt, der fortgeschrittene analytische Fähigkeiten und Technologien wie maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz umfasst. Die Fähigkeit, prädiktive Analysen durchzuführen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen, ist für viele Unternehmen von unschätzbarem Wert.</p>



<p>All diese Überlegungen erfordern es Experten mit tieferem Wissen und spezialisierte Fähigkeiten einzusetzen, die das Projekt auf das nächste Level heben.</p>



<p>Schließlich kann die Zusammenarbeit mit einem Anbieter, der mehrere spezialisierte Teams bereitstellt, die beste Lösung sein. Diese Teams können sich auf ihre jeweiligen Fachgebiete konzentrieren und gleichzeitig eng zusammenarbeiten, um das Gesamtprojektziel zu erreichen. Diese Struktur bietet eine Balance zwischen spezialisierten Kenntnissen und koordinierter Umsetzung.</p>



<p>Insgesamt bietet der Ansatz &#8222;alles aus einer Hand&#8220; für BI-Projekte eine strukturierte und effiziente Lösung. Die Einbeziehung von Spezialisten für spezifische Themen und die Nutzung einer umfassenden Datenintegrationsplattform können die Qualität und den Erfolg des Projekts erheblich steigern.</p>



<p>Hört rein welche Erfahrungen Andreas und Marcus in Ihren BI-Projekten damit gemacht haben und warum ist ein es besser ist im Team zu arbeiten. Oder sind sie da nicht einer Meinung?</p>



<p>Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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	</item>
	
	<item>
        <title>#064 Wie kann man seine BI Kosten besser steuern?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/05/27/064-wie-kann-man-seine-bi-kosten-besser-steuern/</link>
		<pubDate>Mon, 27 May 2024 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In der heutigen Folge beleuchten wir die Integration von Financial Operations (FinOps) in DevOps-Praktiken, um eine kosteneffizientere und leistungsstärkere Datenplattform in der Cloud zu schaffen. Angesichts der stetig wachsenden Anforderungen an die digitale Transformation wird die Verschmelzung dieser beiden Methoden immer entscheidender.
 
Sorgt FinOps wirklich für eine bessere Kosteneffizienz und zeigt auf welche Kosten wirklich dahinterstecken? Haben wir alle Kosten, die bei der Nutzung von Cloud-Diensten anfallen, einschließlich Infrastruktur, Lizenzen, Personal und Tools bedacht? Verstehen wir die Kostenstruktur des Datenprodukts und wie Sie diese optimieren können?
 
DevOps, mit seinem Fokus auf kontinuierlicher Integration, kontinuierlicher Bereitstellung und schnellem Einsatz, gewinnt durch die Einbindung von FinOps-Prinzipien erheblich an Effektivität. Wichtig ist es die vollumfängliche Betrachtung aller Kosten (intern wie extern) zu erhalten, um ein vollständiges Bild der finanziellen Ausgaben zu erhalten.
 
Können Echtzeit-Finanzdaten über die Betriebskosten die Entscheidungen verbessern und führt das zu einer effizienteren Ressourcennutzung und einer Reduzierung finanzieller Verschwendung? Hört rein, wie die Kombination von FinOps und DevOps Ihr Unternehmen voranbringen und eine robustere, kosteneffiziente Cloud-Strategie ermöglichen kann.
 
Welche Erfahrungen haben Andreas und Marcus in Ihren BI-Projekten damit gemacht und warum ist ein unkorrekter Plan besser als gar kein Plan? Hört mal rein wie die Kombination von FinOps und DevOps das Unternehmen voranbringen und eine robustere, kosteneffiziente Cloud-Strategie ermöglichen kann.
 
Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Die Cloud ermöglicht flexible Abrechnungsmodelle wie Pay-as-you-go, was es einfacher macht unnötige Kosten zu vermeiden und die Ausgaben an den Bedarf anzupassen. Kann man mit FinOps Transparenz in die gesamten Aufwände bekommen?</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[In der heutigen Folge beleuchten wir die Integration von Financial Operations (FinOps) in DevOps-Praktiken, um eine kosteneffizientere und leistungsstärkere Datenplattform in der Cloud zu schaffen. Angesichts der stetig wachsenden Anforderungen an die digitale Transformation wird die Verschmelzung dieser beiden Methoden immer entscheidender.
 
Sorgt FinOps wirklich für eine bessere Kosteneffizienz und zeigt auf welche Kosten wirklich dahinterstecken? Haben wir alle Kosten, die bei der Nutzung von Cloud-Diensten anfallen, einschließlich Infrastruktur, Lizenzen, Personal und Tools bedacht? Verstehen wir die Kostenstruktur des Datenprodukts und wie Sie diese optimieren können?
 
DevOps, mit seinem Fokus auf kontinuierlicher Integration, kontinuierlicher Bereitstellung und schnellem Einsatz, gewinnt durch die Einbindung von FinOps-Prinzipien erheblich an Effektivität. Wichtig ist es die vollumfängliche Betrachtung aller Kosten (intern wie extern) zu erhalten, um ein vollständiges Bild der finanziellen Ausgaben zu erhalten.
 
Können Echtzeit-Finanzdaten über die Betriebskosten die Entscheidungen verbessern und führt das zu einer effizienteren Ressourcennutzung und einer Reduzierung finanzieller Verschwendung? Hört rein, wie die Kombination von FinOps und DevOps Ihr Unternehmen voranbringen und eine robustere, kosteneffiziente Cloud-Strategie ermöglichen kann.
 
Welche Erfahrungen haben Andreas und Marcus in Ihren BI-Projekten damit gemacht und warum ist ein unkorrekter Plan besser als gar kein Plan? Hört mal rein wie die Kombination von FinOps und DevOps das Unternehmen voranbringen und eine robustere, kosteneffiziente Cloud-Strategie ermöglichen kann.
 
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<p>Die Cloud ermöglicht flexible Abrechnungsmodelle wie Pay-as-you-go, was es einfacher macht unnötige Kosten zu vermeiden und die Ausgaben an den Bedarf anzupassen. Kann man mit FinOps Transparenz in die gesamten Aufwände bekommen?</p>



<p>In der heutigen Folge beleuchten wir die Integration von Financial Operations (FinOps) in DevOps-Praktiken, um eine kosteneffizientere und leistungsstärkere Datenplattform in der Cloud zu schaffen. Angesichts der stetig wachsenden Anforderungen an die digitale Transformation wird die Verschmelzung dieser beiden Methoden immer entscheidender.</p>



<p>Sorgt FinOps wirklich für eine bessere Kosteneffizienz und zeigt auf welche Kosten wirklich dahinterstecken?&nbsp;Haben wir alle Kosten, die bei der Nutzung von Cloud-Diensten anfallen, einschließlich Infrastruktur, Lizenzen, Personal und Tools bedacht?&nbsp;Verstehen wir die Kostenstruktur des Datenprodukts und wie Sie diese optimieren können?</p>



<p>DevOps, mit seinem Fokus auf kontinuierlicher Integration, kontinuierlicher Bereitstellung und schnellem Einsatz, gewinnt durch die Einbindung von FinOps-Prinzipien erheblich an Effektivität. Wichtig ist es die vollumfängliche Betrachtung aller Kosten (intern wie extern) zu erhalten, um ein vollständiges Bild der finanziellen Ausgaben zu erhalten.</p>



<p>Können Echtzeit-Finanzdaten über die Betriebskosten die Entscheidungen verbessern und führt das zu einer effizienteren Ressourcennutzung und einer Reduzierung finanzieller Verschwendung? Hört rein, wie die Kombination von FinOps und DevOps Ihr Unternehmen voranbringen und eine robustere, kosteneffiziente Cloud-Strategie ermöglichen kann.</p>



<p>Welche Erfahrungen haben Andreas und Marcus in Ihren BI-Projekten damit gemacht und warum ist ein unkorrekter Plan besser als gar kein Plan? Hört mal rein wie die Kombination von FinOps und DevOps das Unternehmen voranbringen und eine robustere, kosteneffiziente Cloud-Strategie ermöglichen kann.</p>



<p>Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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	</item>
	
	<item>
        <title>#063 Kaufen oder selber machen?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/05/13/063-kaufen-oder-selber-machen/</link>
		<pubDate>Mon, 13 May 2024 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In der komplexen Welt des Business Intelligence (BI) steht man oft vor der grundlegenden Entscheidung: Soll man eine Lösung kaufen oder selbst entwickeln? Diese Entscheidung hängt von einer Vielzahl von Faktoren ab und ist selten einfach zu treffen. Es ist eine "It depends"-Entscheidung, die von vielen Variablen beeinflusst wird.
 
Ein wichtiger Aspekt bei dieser Entscheidung sind die Kosten. Doch dieser umfasst weit mehr als nur den reinen finanziellen Aufwand. Natürlich spielen Budgetbeschränkungen eine Rolle, aber auch Zeit, Ressourcen und die langfristige Weiterentwicklung der Lösung sind entscheidende Faktoren. Es gilt, die Gesamtkosten zu analysieren und abzuwägen, ob der Kauf einer Lösung oder die Eigenentwicklung langfristig die wirtschaftlichste Option ist.
 
Wenn dann die Fragen kommen, wo sollen die Daten gespeichert werden hat die Auswahl des richtigen Speicherorts Auswirkungen auf die Sicherheit, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit der Daten. Die Wahl der Programmiersprache kann die Effizienz der Entwicklung erheblich beeinflussen. Dabei stellt sich die Frage, ob eine bereits im Unternehmen vorhandene Sprache genutzt oder eine spezialisiertere verwendet werden soll.
 
Maßgeschneiderte Lösungen können spezifische Unternehmensanforderungen ideal erfüllen, erfordern jedoch umfangreiche Ressourcen an Know-how, Personen und Zeit. Die Erweiterbarkeit der Lösung ist ebenfalls entscheidend: Kann sie zukünftige Anforderungen und Entwicklungen berücksichtigen?
 
Es ist wichtig, alle relevanten Aspekte sorgfältig zu prüfen, um die beste Lösung zu finden. Neben technischen Überlegungen sollten auch praktische Implikationen wie Kosten-Nutzen-Analysen, Schulungsbedarfe und potenzielle Auswirkungen auf die zukünftige Datenanalyse berücksichtigt werden.
 
Aber was das bei Andreas und Marcus mit dem Brötchenkauf beim Bäcker oder Entscheidung beim Autokauf und individuellen Anpassungen zu tun hat?
 
Hört einfach mal rein, welche Erfahrungen Andreas und Marcus in Ihren Projekten dazu gemacht haben. Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2024/05/13/063-kaufen-oder-selber-machen/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>In der Welt des Business Intelligence steht man oft vor der Frage: Kaufen oder selber entwickeln? Bevor du antwortest, wirf einen Blick auf den wahren Preis. Was kostet die Lösung wirklich in Euro, Ressourcen und (Weiter-)Entwicklungsaufwand.</itunes:subtitle>
		<itunes:episode>63</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[In der komplexen Welt des Business Intelligence (BI) steht man oft vor der grundlegenden Entscheidung: Soll man eine Lösung kaufen oder selbst entwickeln? Diese Entscheidung hängt von einer Vielzahl von Faktoren ab und ist selten einfach zu treffen. Es ist eine &quot;It depends&quot;-Entscheidung, die von vielen Variablen beeinflusst wird.
 
Ein wichtiger Aspekt bei dieser Entscheidung sind die Kosten. Doch dieser umfasst weit mehr als nur den reinen finanziellen Aufwand. Natürlich spielen Budgetbeschränkungen eine Rolle, aber auch Zeit, Ressourcen und die langfristige Weiterentwicklung der Lösung sind entscheidende Faktoren. Es gilt, die Gesamtkosten zu analysieren und abzuwägen, ob der Kauf einer Lösung oder die Eigenentwicklung langfristig die wirtschaftlichste Option ist.
 
Wenn dann die Fragen kommen, wo sollen die Daten gespeichert werden hat die Auswahl des richtigen Speicherorts Auswirkungen auf die Sicherheit, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit der Daten. Die Wahl der Programmiersprache kann die Effizienz der Entwicklung erheblich beeinflussen. Dabei stellt sich die Frage, ob eine bereits im Unternehmen vorhandene Sprache genutzt oder eine spezialisiertere verwendet werden soll.
 
Maßgeschneiderte Lösungen können spezifische Unternehmensanforderungen ideal erfüllen, erfordern jedoch umfangreiche Ressourcen an Know-how, Personen und Zeit. Die Erweiterbarkeit der Lösung ist ebenfalls entscheidend: Kann sie zukünftige Anforderungen und Entwicklungen berücksichtigen?
 
Es ist wichtig, alle relevanten Aspekte sorgfältig zu prüfen, um die beste Lösung zu finden. Neben technischen Überlegungen sollten auch praktische Implikationen wie Kosten-Nutzen-Analysen, Schulungsbedarfe und potenzielle Auswirkungen auf die zukünftige Datenanalyse berücksichtigt werden.
 
Aber was das bei Andreas und Marcus mit dem Brötchenkauf beim Bäcker oder Entscheidung beim Autokauf und individuellen Anpassungen zu tun hat?
 
Hört einfach mal rein, welche Erfahrungen Andreas und Marcus in Ihren Projekten dazu gemacht haben. Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!]]></itunes:summary>
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		<content:encoded><![CDATA[
<p>In der Welt des Business Intelligence steht man oft vor der Frage: Kaufen oder selber entwickeln? Bevor du antwortest, wirf einen Blick auf den wahren Preis. Was kostet die Lösung wirklich in Euro, Ressourcen und (Weiter-)Entwicklungsaufwand.</p>



<p>In der komplexen Welt des Business Intelligence (BI) steht man oft vor der grundlegenden Entscheidung: Soll man eine Lösung kaufen oder selbst entwickeln? Diese Entscheidung hängt von einer Vielzahl von Faktoren ab und ist selten einfach zu treffen. Es ist eine &#8222;It depends&#8220;-Entscheidung, die von vielen Variablen beeinflusst wird.</p>



<p>Ein wichtiger Aspekt bei dieser Entscheidung sind die Kosten. Doch dieser umfasst weit mehr als nur den reinen finanziellen Aufwand. Natürlich spielen Budgetbeschränkungen eine Rolle, aber auch Zeit, Ressourcen und die langfristige Weiterentwicklung der Lösung sind entscheidende Faktoren. Es gilt, die Gesamtkosten zu analysieren und abzuwägen, ob der Kauf einer Lösung oder die Eigenentwicklung langfristig die wirtschaftlichste Option ist.</p>



<p>Wenn dann die Fragen kommen, wo sollen die Daten gespeichert werden hat die Auswahl des richtigen Speicherorts Auswirkungen auf die Sicherheit, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit der Daten. Die Wahl der Programmiersprache kann die Effizienz der Entwicklung erheblich beeinflussen. Dabei stellt sich die Frage, ob eine bereits im Unternehmen vorhandene Sprache genutzt oder eine spezialisiertere verwendet werden soll.</p>



<p>Maßgeschneiderte Lösungen können spezifische Unternehmensanforderungen ideal erfüllen, erfordern jedoch umfangreiche Ressourcen an Know-how, Personen und Zeit. Die Erweiterbarkeit der Lösung ist ebenfalls entscheidend: Kann sie zukünftige Anforderungen und Entwicklungen berücksichtigen?</p>



<p>Es ist wichtig, alle relevanten Aspekte sorgfältig zu prüfen, um die beste Lösung zu finden. Neben technischen Überlegungen sollten auch praktische Implikationen wie Kosten-Nutzen-Analysen, Schulungsbedarfe und potenzielle Auswirkungen auf die zukünftige Datenanalyse berücksichtigt werden.</p>



<p>Aber was das bei Andreas und Marcus mit dem Brötchenkauf beim Bäcker oder Entscheidung beim Autokauf und individuellen Anpassungen zu tun hat?</p>



<p>Hört einfach mal rein, welche Erfahrungen Andreas und Marcus in Ihren Projekten dazu gemacht haben. Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/05/13/063-kaufen-oder-selber-machen/">#063 Kaufen oder selber machen?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#062 Ist Excel doch das beste BI Werkzeug?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/04/29/062-ist-excel-doch-das-beste-bi-werkzeug/</link>
		<pubDate>Mon, 29 Apr 2024 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In einer Welt, in der sich Technologie ständig weiterentwickelt und neue Lösungen für komplexe Probleme bieten, ist es entscheidend, zu hinterfragen, ob bewährte Tools wie Excel immer noch die beste Wahl für Business Intelligence (BI) sind oder ob neue Werkzeuge neue Maßstäbe setzen können. Diese Frage wirft ein Licht auf die Dynamik zwischen Tradition und Fortschritt in der Welt der Datenanalyse und -verarbeitung.
 
Excel, ein Urgestein unter den Softwareanwendungen, hat sich über die Jahre als unverzichtbares Werkzeug für die Verwaltung von Daten und die Erstellung von Berichten etabliert. Seine Benutzerfreundlichkeit und weitreichende Verbreitung machen es für viele Unternehmen zur ersten Wahl für ihre BI-Anforderungen. Doch während Excel nach wie vor seine Stärken hat, stellen sich Fragen nach seiner Eignung für die modernen Herausforderungen der Datenanalyse.
 
Kann Excel die komplexen Anforderungen moderner Datenanalysen erfüllen oder sind spezialisiertere Werkzeuge besser die neue Lösungsansätze bieten?
 
Neue Entwicklungen in der Softwarelandschaft werfen immer wieder die Diskussion auf: Ist Excel noch zeitgemäß als BI-Werkzeug oder gehört Excel aufs Abstellgleis? Haben innovative BI-Plattformen Potenzial die Anforderungen der modernen Datenanalyse ohne weiteres zu bewerkstelligen?
 
Wir betrachten nicht nur die technischen Aspekte, sondern auch die praktischen Implikationen für Unternehmen. Kosten-Nutzen-Analyse verschiedener BI-Plattformen, die Schulungsbedarfe für Mitarbeiter und die potenziellen Auswirkungen auf die zukünftige Datenanalyse.
 
Sind sich Andreas und Marcus einig und bleibt Excel ein äußerst vielseitiges Werkzeug das komplexe Datenanalysen ermöglicht! Oder etwa nicht?
 
Hört rein, welche Erfahrungen Andreas und Marcus in Ihren Projekten dazu gemacht haben. Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>&amp;quot;Innovation oder Bewährtes? Ist Excel das ultimative BI-Werkzeug oder können neue Werkzeuge die gestiegenen Anforderungen besser abbilden?</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[In einer Welt, in der sich Technologie ständig weiterentwickelt und neue Lösungen für komplexe Probleme bieten, ist es entscheidend, zu hinterfragen, ob bewährte Tools wie Excel immer noch die beste Wahl für Business Intelligence (BI) sind oder ob neue Werkzeuge neue Maßstäbe setzen können. Diese Frage wirft ein Licht auf die Dynamik zwischen Tradition und Fortschritt in der Welt der Datenanalyse und -verarbeitung.
 
Excel, ein Urgestein unter den Softwareanwendungen, hat sich über die Jahre als unverzichtbares Werkzeug für die Verwaltung von Daten und die Erstellung von Berichten etabliert. Seine Benutzerfreundlichkeit und weitreichende Verbreitung machen es für viele Unternehmen zur ersten Wahl für ihre BI-Anforderungen. Doch während Excel nach wie vor seine Stärken hat, stellen sich Fragen nach seiner Eignung für die modernen Herausforderungen der Datenanalyse.
 
Kann Excel die komplexen Anforderungen moderner Datenanalysen erfüllen oder sind spezialisiertere Werkzeuge besser die neue Lösungsansätze bieten?
 
Neue Entwicklungen in der Softwarelandschaft werfen immer wieder die Diskussion auf: Ist Excel noch zeitgemäß als BI-Werkzeug oder gehört Excel aufs Abstellgleis? Haben innovative BI-Plattformen Potenzial die Anforderungen der modernen Datenanalyse ohne weiteres zu bewerkstelligen?
 
Wir betrachten nicht nur die technischen Aspekte, sondern auch die praktischen Implikationen für Unternehmen. Kosten-Nutzen-Analyse verschiedener BI-Plattformen, die Schulungsbedarfe für Mitarbeiter und die potenziellen Auswirkungen auf die zukünftige Datenanalyse.
 
Sind sich Andreas und Marcus einig und bleibt Excel ein äußerst vielseitiges Werkzeug das komplexe Datenanalysen ermöglicht! Oder etwa nicht?
 
Hört rein, welche Erfahrungen Andreas und Marcus in Ihren Projekten dazu gemacht haben. Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!]]></itunes:summary>
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<p>&#8222;Innovation oder Bewährtes? Ist Excel das ultimative BI-Werkzeug oder können neue Werkzeuge die gestiegenen Anforderungen besser abbilden?</p>



<p>In einer Welt, in der sich Technologie ständig weiterentwickelt und neue Lösungen für komplexe Probleme bieten, ist es entscheidend, zu hinterfragen, ob bewährte Tools wie Excel immer noch die beste Wahl für Business Intelligence (BI) sind oder ob neue Werkzeuge neue Maßstäbe setzen können. Diese Frage wirft ein Licht auf die Dynamik zwischen Tradition und Fortschritt in der Welt der Datenanalyse und -verarbeitung.</p>



<p>Excel, ein Urgestein unter den Softwareanwendungen, hat sich über die Jahre als unverzichtbares Werkzeug für die Verwaltung von Daten und die Erstellung von Berichten etabliert. Seine Benutzerfreundlichkeit und weitreichende Verbreitung machen es für viele Unternehmen zur ersten Wahl für ihre BI-Anforderungen. Doch während Excel nach wie vor seine Stärken hat, stellen sich Fragen nach seiner Eignung für die modernen Herausforderungen der Datenanalyse.</p>



<p>Kann Excel die komplexen Anforderungen moderner Datenanalysen erfüllen oder sind spezialisiertere Werkzeuge besser die neue Lösungsansätze bieten?</p>



<p>Neue Entwicklungen in der Softwarelandschaft werfen immer wieder die Diskussion auf: Ist Excel noch zeitgemäß als BI-Werkzeug oder gehört Excel aufs Abstellgleis? Haben innovative BI-Plattformen Potenzial die Anforderungen der modernen Datenanalyse ohne weiteres zu bewerkstelligen?</p>



<p>Wir betrachten nicht nur die technischen Aspekte, sondern auch die praktischen Implikationen für Unternehmen. Kosten-Nutzen-Analyse verschiedener BI-Plattformen, die Schulungsbedarfe für Mitarbeiter und die potenziellen Auswirkungen auf die zukünftige Datenanalyse.</p>



<p>Sind sich Andreas und Marcus einig und bleibt Excel ein äußerst vielseitiges Werkzeug das komplexe Datenanalysen ermöglicht! Oder etwa nicht?</p>



<p>Hört rein, welche Erfahrungen Andreas und Marcus in Ihren Projekten dazu gemacht haben. Natürlich gibt es auch wieder drei interessante Takeaways für euch!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/04/29/062-ist-excel-doch-das-beste-bi-werkzeug/">#062 Ist Excel doch das beste BI Werkzeug?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#061 Wie nähern wir uns neuen Funktionen, wie dem Direct Lake?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/04/15/061-wie-naehern-wir-uns-neuen-funktionen-wie-dem-direct-lake/</link>
		<pubDate>Mon, 15 Apr 2024 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Tauche ein in die faszinierende Welt des Direct Lake und entdecke, wie wir uns neuen Funktionen nähern. Hier dreht sich alles um frische Themen und Funktionen, die neue Möglichkeiten versprechen.
 
Neue Features werden mit Begeisterung angepriesen, und es gibt keine Grenzen für die Details, die wir erkunden können. Wir tauchen tief ein, um jedes neue Feature zu verstehen und zu optimieren. Und wenn es um Framing, Syncing und Cache-Warming geht, stellen wir sicher, dass das Datenmodell und der Datenfluss optimal bleiben. So bleibt unser Reporting jederzeit einsatzbereit. Doch lassen wir auch keine Fragen offen, was 50 Shades of Direct Lake und Nicola damit zu tun haben...
 
Auch bestehende Features und Funktionen, wie etwa den Datalake, müssen wir stets im Blick behalten. Das Produkt bleibt nicht stehen, sondern entwickelt sich kontinuierlich weiter und erhält neue Funktionen. Doch müssen wir diese immer vorab ausprobieren, bevor wir sie beim Kunden präsentieren? Oder ist der Übergang eher mit einem Beipackzettel zu neuen Medikamenten vergleichbar, der mitunter schmerzhaft sein kann? Die Veränderung ist unausweichlich. Wir hatten nie erwartet, dass sie einfach sein würde, aber wir glauben, dass sich der Aufwand lohnt.
 
Was das Ganze mit einer Westernstadt und Kassettenrecorder zu tun hat hört euch gerne an. Es ist Zeit, den Horizont zu erweitern und die Möglichkeiten zu erkunden, die Fabric, Datalake und Direct Lake uns bieten. Lass uns diese neuen Funktionen anfassen und erleben. So erfahren wir direkt, wie sie unseren BI-Alltag erleichtern, oder nicht?
 
Hört mal rein, wie Andreas und Marcus neue Themen und Features bei Ihrem Lieblingsprodukt sehen und was ihre Einschätzungen, Erfahrungen mit den bekannten und neuen Technologien sind. Wie ist deine Meinung dazu? Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei, oder?]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Ist es die Innovation, auf die wir gewartet haben oder nur bewährte Features und Funktionen in neuem Gewand? Klingt interessant? Dann solltest du unbedingt reinhören, was wir dazu zu sagen haben.</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[Tauche ein in die faszinierende Welt des Direct Lake und entdecke, wie wir uns neuen Funktionen nähern. Hier dreht sich alles um frische Themen und Funktionen, die neue Möglichkeiten versprechen.
 
Neue Features werden mit Begeisterung angepriesen, und es gibt keine Grenzen für die Details, die wir erkunden können. Wir tauchen tief ein, um jedes neue Feature zu verstehen und zu optimieren. Und wenn es um Framing, Syncing und Cache-Warming geht, stellen wir sicher, dass das Datenmodell und der Datenfluss optimal bleiben. So bleibt unser Reporting jederzeit einsatzbereit. Doch lassen wir auch keine Fragen offen, was 50 Shades of Direct Lake und Nicola damit zu tun haben...
 
Auch bestehende Features und Funktionen, wie etwa den Datalake, müssen wir stets im Blick behalten. Das Produkt bleibt nicht stehen, sondern entwickelt sich kontinuierlich weiter und erhält neue Funktionen. Doch müssen wir diese immer vorab ausprobieren, bevor wir sie beim Kunden präsentieren? Oder ist der Übergang eher mit einem Beipackzettel zu neuen Medikamenten vergleichbar, der mitunter schmerzhaft sein kann? Die Veränderung ist unausweichlich. Wir hatten nie erwartet, dass sie einfach sein würde, aber wir glauben, dass sich der Aufwand lohnt.
 
Was das Ganze mit einer Westernstadt und Kassettenrecorder zu tun hat hört euch gerne an. Es ist Zeit, den Horizont zu erweitern und die Möglichkeiten zu erkunden, die Fabric, Datalake und Direct Lake uns bieten. Lass uns diese neuen Funktionen anfassen und erleben. So erfahren wir direkt, wie sie unseren BI-Alltag erleichtern, oder nicht?
 
Hört mal rein, wie Andreas und Marcus neue Themen und Features bei Ihrem Lieblingsprodukt sehen und was ihre Einschätzungen, Erfahrungen mit den bekannten und neuen Technologien sind. Wie ist deine Meinung dazu? Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei, oder?]]></itunes:summary>
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<p>Ist es die Innovation, auf die wir gewartet haben oder nur bewährte Features und Funktionen in neuem Gewand? Klingt interessant? Dann solltest du unbedingt reinhören, was wir dazu zu sagen haben.</p>



<p>Tauche ein in die faszinierende Welt des Direct Lake und entdecke, wie wir uns neuen Funktionen nähern. Hier dreht sich alles um frische Themen und Funktionen, die neue Möglichkeiten versprechen.</p>



<p>Neue Features werden mit Begeisterung angepriesen, und es gibt keine Grenzen für die Details, die wir erkunden können. Wir tauchen tief ein, um jedes neue Feature zu verstehen und zu optimieren. Und wenn es um Framing, Syncing und Cache-Warming geht, stellen wir sicher, dass das Datenmodell und der Datenfluss optimal bleiben. So bleibt unser Reporting jederzeit einsatzbereit. Doch lassen wir auch keine Fragen offen, was 50 Shades of Direct Lake und Nicola damit zu tun haben&#8230;</p>



<p>Auch bestehende Features und Funktionen, wie etwa den Datalake, müssen wir stets im Blick behalten. Das Produkt bleibt nicht stehen, sondern entwickelt sich kontinuierlich weiter und erhält neue Funktionen. Doch müssen wir diese immer vorab ausprobieren, bevor wir sie beim Kunden präsentieren? Oder ist der Übergang eher mit einem Beipackzettel zu neuen Medikamenten vergleichbar, der mitunter schmerzhaft sein kann? Die Veränderung ist unausweichlich. Wir hatten nie erwartet, dass sie einfach sein würde, aber wir glauben, dass sich der Aufwand lohnt.</p>



<p>Was das Ganze mit einer Westernstadt und Kassettenrecorder zu tun hat hört euch gerne an. Es ist Zeit, den Horizont zu erweitern und die Möglichkeiten zu erkunden, die Fabric, Datalake und Direct Lake uns bieten. Lass uns diese neuen Funktionen anfassen und erleben. So erfahren wir direkt, wie sie unseren BI-Alltag erleichtern, oder nicht?</p>



<p>Hört mal rein, wie Andreas und Marcus neue Themen und Features bei Ihrem Lieblingsprodukt sehen und was ihre Einschätzungen, Erfahrungen mit den bekannten und neuen Technologien sind. Wie ist deine Meinung dazu? Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei, oder?</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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]]></content:encoded>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#060 Wann teilt man Datenmodell und Visualisierung?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/04/01/060-wann-teilt-man-datenmodell-und-visualisierung/</link>
		<pubDate>Mon, 01 Apr 2024 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Ist da nach einem Rückblick auf die letzten 10 Folgen noch Zeit für ein neues Thema? Im Schnelldurchlauf geht es durch die vergangenen 10 Folgen über Erfahrungen im Home-Office, Entwicklungen, Performanceoptimierung, Standardisierung und Data Driven People.

In der sich ständig wandelnden Welt der Informationstechnologie steht eine entscheidende Frage im Mittelpunkt: Sollten wir unseren Benutzern die volle Kontrolle über ihre digitalen Erfahrungen geben oder lieber die Systeme streng voneinander trennen?
 
Es ist die ultimative Auseinandersetzung zwischen Freiheit und Sicherheit, Effizienz und Kontrolle. Auf der einen Seite steht der Self-Service, ein Konzept, das die Grenzen zwischen dem Benutzer und der IT verschwimmen lässt. Mit einem Fingertipp können Benutzer tiefe Einblicke in Datenbanken und Daten erhalten – alles ohne die Wartezeit auf IT-Support.
 
Doch auf der anderen Seite lauert die dunkle Seite der IT – die Systemtrennung. Hier werden die Grenzen klar gezogen, um sensible Informationen zu schützen und sicherzustellen, dass wir Compliance-Vorschriften einhalten. Der Zugang ist streng reglementiert, und nur autorisierte Anwenderkreise dürfen durch die Tore dieser digitalen Festung treten.
 
Aber müssen wir wirklich zwischen diesen beiden Welten wählen? Ist es möglich, die Freiheit über unsere Datenhoheit zu entfesseln, ohne dabei die Sicherheit zu gefährden? Vielleicht liegt die Zukunft der Informationstechnologie genau in dieser Frage – in der Kunst, die Vorteile des Self-Service zu nutzen, ohne dabei die Notwendigkeit der Systemtrennung zu vernachlässigen.
 
Willkommen in der digitalen Ära, wo jede Entscheidung einen neuen Weg in die Zukunft ebnet. Bereit, die Grenzen des Möglichen zu überschreiten? Sind Marcus und Andreas da einer Meinung oder trennen Self-Service vs. Trennung der Systeme auch Sie?
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas in ihrem BI-Leben erlebt haben, was ihre Erfahrungen mit den bekannten und neuen Technologien sind und wie Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei, oder?]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2024/04/01/060-wann-teilt-man-datenmodell-und-visualisierung/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Nach einem kleinen Rückblick der letzten 10 Folgen, sprechen wir über Self-Service vs. Trennung der Systeme. Es ist ein Thema, das oft in den Geschäftsbereichen diskutiert wird.</itunes:subtitle>
		<itunes:episode>60</itunes:episode>
		<itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
		<itunes:summary><![CDATA[Ist da nach einem Rückblick auf die letzten 10 Folgen noch Zeit für ein neues Thema? Im Schnelldurchlauf geht es durch die vergangenen 10 Folgen über Erfahrungen im Home-Office, Entwicklungen, Performanceoptimierung, Standardisierung und Data Driven People.

In der sich ständig wandelnden Welt der Informationstechnologie steht eine entscheidende Frage im Mittelpunkt: Sollten wir unseren Benutzern die volle Kontrolle über ihre digitalen Erfahrungen geben oder lieber die Systeme streng voneinander trennen?
 
Es ist die ultimative Auseinandersetzung zwischen Freiheit und Sicherheit, Effizienz und Kontrolle. Auf der einen Seite steht der Self-Service, ein Konzept, das die Grenzen zwischen dem Benutzer und der IT verschwimmen lässt. Mit einem Fingertipp können Benutzer tiefe Einblicke in Datenbanken und Daten erhalten – alles ohne die Wartezeit auf IT-Support.
 
Doch auf der anderen Seite lauert die dunkle Seite der IT – die Systemtrennung. Hier werden die Grenzen klar gezogen, um sensible Informationen zu schützen und sicherzustellen, dass wir Compliance-Vorschriften einhalten. Der Zugang ist streng reglementiert, und nur autorisierte Anwenderkreise dürfen durch die Tore dieser digitalen Festung treten.
 
Aber müssen wir wirklich zwischen diesen beiden Welten wählen? Ist es möglich, die Freiheit über unsere Datenhoheit zu entfesseln, ohne dabei die Sicherheit zu gefährden? Vielleicht liegt die Zukunft der Informationstechnologie genau in dieser Frage – in der Kunst, die Vorteile des Self-Service zu nutzen, ohne dabei die Notwendigkeit der Systemtrennung zu vernachlässigen.
 
Willkommen in der digitalen Ära, wo jede Entscheidung einen neuen Weg in die Zukunft ebnet. Bereit, die Grenzen des Möglichen zu überschreiten? Sind Marcus und Andreas da einer Meinung oder trennen Self-Service vs. Trennung der Systeme auch Sie?
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas in ihrem BI-Leben erlebt haben, was ihre Erfahrungen mit den bekannten und neuen Technologien sind und wie Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei, oder?]]></itunes:summary>
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		<content:encoded><![CDATA[
<p>Nach einem kleinen Rückblick der letzten 10 Folgen, sprechen wir über Self-Service vs. Trennung der Systeme. Es ist ein Thema, das oft in den Geschäftsbereichen diskutiert wird.</p>



<p>Ist da nach einem Rückblick auf die letzten 10 Folgen noch Zeit für ein neues Thema? Im Schnelldurchlauf geht es durch die vergangenen 10 Folgen über Erfahrungen im Home-Office, Entwicklungen, Performanceoptimierung, Standardisierung und Data Driven People.</p>



<p>In der sich ständig wandelnden Welt der Informationstechnologie steht eine entscheidende Frage im Mittelpunkt: Sollten wir unseren Benutzern die volle Kontrolle über ihre digitalen Erfahrungen geben oder lieber die Systeme streng voneinander trennen?</p>



<p>Es ist die ultimative Auseinandersetzung zwischen Freiheit und Sicherheit, Effizienz und Kontrolle. Auf der einen Seite steht der Self-Service, ein Konzept, das die Grenzen zwischen dem Benutzer und der IT verschwimmen lässt. Mit einem Fingertipp können Benutzer tiefe Einblicke in Datenbanken und Daten erhalten – alles ohne die Wartezeit auf IT-Support.</p>



<p>Doch auf der anderen Seite lauert die dunkle Seite der IT – die Systemtrennung. Hier werden die Grenzen klar gezogen, um sensible Informationen zu schützen und sicherzustellen, dass wir Compliance-Vorschriften einhalten. Der Zugang ist streng reglementiert, und nur autorisierte&nbsp;Anwenderkreise&nbsp;dürfen durch die Tore dieser digitalen Festung treten.</p>



<p>Aber müssen wir wirklich zwischen diesen beiden Welten wählen? Ist es möglich, die Freiheit über unsere Datenhoheit zu entfesseln, ohne dabei die Sicherheit zu gefährden? Vielleicht liegt die Zukunft der Informationstechnologie genau in dieser Frage – in der Kunst, die Vorteile des Self-Service zu nutzen, ohne dabei die Notwendigkeit der Systemtrennung zu vernachlässigen.</p>



<p>Willkommen in der digitalen Ära, wo jede Entscheidung einen neuen Weg in die Zukunft ebnet. Bereit, die Grenzen des Möglichen zu überschreiten? Sind Marcus und Andreas da einer Meinung oder trennen Self-Service vs. Trennung der Systeme auch Sie?</p>



<p>Hört mal rein, was Marcus und Andreas in ihrem BI-Leben erlebt haben, was ihre Erfahrungen mit den bekannten und neuen Technologien sind und wie Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei, oder?</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-691"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/04/01/060-wann-teilt-man-datenmodell-und-visualisierung/">#060 Wann teilt man Datenmodell und Visualisierung?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
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<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>
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        <title>#059 Was sind Data Driven People? Gast: Andreas Wiener</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/03/18/059-was-sind-data-driven-people-gast-andreas-wiener/</link>
		<pubDate>Mon, 18 Mar 2024 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In einer spannenden Diskussion von Andreas, Marcus und Andreas Wiener um "Data Driven People" und die Frage, ob "Data Driven Company" ein irreführender Begriff ist, prallen unterschiedliche Meinungen aufeinander. Während einige behaupten, dass es nur die Datenexperten sein müssen, die sich auf Zahlen und Fakten verlassen, um Entscheidungen zu treffen, winken andere ab und sagen: "Das brauche ich alles nicht." Doch in einer Welt, in der die Fakten zählen und belastbare Entscheidungen den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen können, betont Andreas Wiener, die Bedeutung des datengesteuerten Handelns.
 
Doch was bedeutet es wirklich, "Data Driven" zu sein? Geht es in erster Linie um Monitoring – um das Sammeln und Analysieren von Daten, um Trends zu erkennen und Entwicklungen vorherzusagen. Oder stellt sich letztendlich die entscheidende Frage: Wer trifft die eigentlichen Entscheidungen? Kann das auch die KI leisten, ohne das der Mensch eingreift?
 
Während die einen behaupten, dass die Daten selbst die Entscheidungen lenken sollten, plädieren andere für die Notwendigkeit menschlicher Intuition und Erfahrung, um die Daten richtig zu interpretieren und zu nutzen. In dieser Debatte stehen sich verschiedene Weltanschauungen gegenüber – eine, die auf absoluter Datentransparenz und -kontrolle basiert, und eine andere, die die menschliche Dimension betont und die Daten als Unterstützung für menschliche Entscheidungen betrachtet.
 
In einem überraschenden Einwurf wird darauf hingewiesen, dass Piloten, ähnlich wie Manager, oft stark auf Daten angewiesen sind, jedoch auch auf ihre Erfahrungswerte und Intuition zurückgreifen müssen, um schnelle und präzise Entscheidungen zu treffen. Kann nicht zukünftig die KI auch die Entscheidungen treffen – oder braucht es vielleicht menschliche Erfahrungswerte, die Maschinen nicht replizieren können?
 
Taucht ein in unsere Diskussion mit Andreas, Andreas und Marcus und erfahrt, wie wir das Thema sehen und was der Klang einer Glocke damit zu tun hat?" Werden wir uns einig sein, oder wird Andreas oder Andreas den Marcus überzeugen können? Lasst es uns herausfinden!
 
Natürlich dürfen die drei Dinge für den Nachhauseweg nicht fehlen – seid gespannt darauf, was die drei Experten zu erzählen haben!]]></description>
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		<itunes:subtitle>In einer Welt, die von ständigem Wandel geprägt ist, stehen diejenigen, die Daten verstehen und nutzen können, an vorderster Front der Innovation.  Sind das die &amp;quot;Data Driven People&amp;quot;? Von Unternehmen bis hin zu Einzelpersonen spricht Andreas Wiener mi</itunes:subtitle>
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Doch was bedeutet es wirklich, &quot;Data Driven&quot; zu sein? Geht es in erster Linie um Monitoring – um das Sammeln und Analysieren von Daten, um Trends zu erkennen und Entwicklungen vorherzusagen. Oder stellt sich letztendlich die entscheidende Frage: Wer trifft die eigentlichen Entscheidungen? Kann das auch die KI leisten, ohne das der Mensch eingreift?
 
Während die einen behaupten, dass die Daten selbst die Entscheidungen lenken sollten, plädieren andere für die Notwendigkeit menschlicher Intuition und Erfahrung, um die Daten richtig zu interpretieren und zu nutzen. In dieser Debatte stehen sich verschiedene Weltanschauungen gegenüber – eine, die auf absoluter Datentransparenz und -kontrolle basiert, und eine andere, die die menschliche Dimension betont und die Daten als Unterstützung für menschliche Entscheidungen betrachtet.
 
In einem überraschenden Einwurf wird darauf hingewiesen, dass Piloten, ähnlich wie Manager, oft stark auf Daten angewiesen sind, jedoch auch auf ihre Erfahrungswerte und Intuition zurückgreifen müssen, um schnelle und präzise Entscheidungen zu treffen. Kann nicht zukünftig die KI auch die Entscheidungen treffen – oder braucht es vielleicht menschliche Erfahrungswerte, die Maschinen nicht replizieren können?
 
Taucht ein in unsere Diskussion mit Andreas, Andreas und Marcus und erfahrt, wie wir das Thema sehen und was der Klang einer Glocke damit zu tun hat?&quot; Werden wir uns einig sein, oder wird Andreas oder Andreas den Marcus überzeugen können? Lasst es uns herausfinden!
 
Natürlich dürfen die drei Dinge für den Nachhauseweg nicht fehlen – seid gespannt darauf, was die drei Experten zu erzählen haben!]]></itunes:summary>
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<p>In einer Welt, die von ständigem Wandel geprägt ist, stehen diejenigen, die Daten verstehen und nutzen können, an vorderster Front der Innovation. Sind das die &#8222;Data Driven People&#8220;?</p>



<p>In einer spannenden Diskussion von Andreas, Marcus und Andreas Wiener um &#8222;Data Driven People&#8220; und die Frage, ob &#8222;Data Driven Company&#8220; ein irreführender Begriff ist, prallen unterschiedliche Meinungen aufeinander. Während einige behaupten, dass es nur die Datenexperten sein müssen, die sich auf Zahlen und Fakten verlassen, um Entscheidungen zu treffen, winken andere ab und sagen: &#8222;Das brauche ich alles nicht.&#8220; Doch in einer Welt, in der die Fakten zählen und belastbare Entscheidungen den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen können, betont Andreas Wiener, die Bedeutung des datengesteuerten Handelns.</p>



<p>Doch was bedeutet es wirklich, &#8222;Data Driven&#8220; zu sein? Geht es in erster Linie um Monitoring – um das Sammeln und Analysieren von Daten, um Trends zu erkennen und Entwicklungen vorherzusagen. Oder stellt sich letztendlich die entscheidende Frage: Wer trifft die eigentlichen Entscheidungen? Kann das auch die KI leisten, ohne das der Mensch eingreift?</p>



<p>Während die einen behaupten, dass die Daten selbst die Entscheidungen lenken sollten, plädieren andere für die Notwendigkeit menschlicher Intuition und Erfahrung, um die Daten richtig zu interpretieren und zu nutzen. In dieser Debatte stehen sich verschiedene Weltanschauungen gegenüber – eine, die auf absoluter Datentransparenz und -kontrolle basiert, und eine andere, die die menschliche Dimension betont und die Daten als Unterstützung für menschliche Entscheidungen betrachtet.</p>



<p>In einem überraschenden Einwurf wird darauf hingewiesen, dass Piloten, ähnlich wie Manager, oft stark auf Daten angewiesen sind, jedoch auch auf ihre Erfahrungswerte und Intuition zurückgreifen müssen, um schnelle und präzise Entscheidungen zu treffen. Kann nicht zukünftig die KI auch die Entscheidungen treffen – oder braucht es vielleicht menschliche Erfahrungswerte, die Maschinen nicht replizieren können?</p>



<p>Taucht ein in unsere Diskussion mit Andreas, Andreas und Marcus und erfahrt, wie wir das Thema sehen und was der Klang einer Glocke damit zu tun hat?&#8220; Werden wir uns einig sein, oder wird Andreas oder Andreas den Marcus überzeugen können? Lasst es uns herausfinden!</p>



<p>Natürlich dürfen die drei Dinge für den Nachhauseweg nicht fehlen – seid gespannt darauf, was die drei Experten zu erzählen haben!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

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        <title>#058 Was kommt nach der künstlichen Intelligenz?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/03/04/058-was-kommt-nach-der-kuenstlichen-intelligenz/</link>
		<pubDate>Mon, 04 Mar 2024 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Marcus und Andreas laden euch herzlich ein, ihrer lebhaften Diskussion über den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in BI-Systemen anzuschließen. In ihrem Gespräch nehmen sie die vielfältigen Aspekte unter die Lupe, die darüber entscheiden, wie viel KI in BI-Umgebungen sinnvoll ist und welchen Einfluss dies auf das Geschäft haben kann. Ist es nicht unerlässlich zu verstehen, wie man KI effektiv einsetzt?
 
Oder sollte jeder KI nutzen können, ohne die daraus resultierenden Erkenntnisse zu hinterfragen? Ist eine gründliche Analyse der Geschäftsanforderungen immer noch von Bedeutung, um festzustellen, welches Maß der Unterstützung an KI tatsächlich erforderlich ist? Die wahre Herausforderung besteht doch darin, das richtige Gleichgewicht zwischen Maschinen, Menschen und der Art der Entscheidungsfindung zu finden.
 
Es stellen sich immer mehr Fragen: Müssen wir KI noch anleiten, damit sie uns die besten Empfehlungen liefern kann? Und was kommt nach der Ära der KI? Werden wir noch benötigt, um Berichte zu erstellen, oder wird KI bereits alle erforderlichen Informationen besitzen, um eigenständig die richtigen Erkenntnisse zu ermitteln und eigenständig Entscheidungen zu treffen? Wird der Mensch überhaupt noch gebraucht, um Entscheidungen zu bewerten und zu treffen? Bleibt eine solide Ausbildung in menschlicher Intelligenz dann noch relevant?
 
Taucht ein in unsere Diskussion und erfahrt, wie unsere eigenen Erfahrungen mit diesen Fragen aussehen und welchen Einfluss Lambda, das Wettrüsten und die Förderung von Kreativität auf diesen Prozess haben. Werden wir uns einig sein, oder wird Andreas Marcus überzeugen können? Oder wird Marcus noch weitere Fragen stellen, die neue Perspektiven eröffnen? Lasst es uns herausfinden!
 
Natürlich dürfen die drei Dinge für den Nachhauseweg nicht fehlen – seid gespannt darauf, was die beiden Experten zu erzählen haben!]]></description>
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		<itunes:subtitle>In der sich ständig weiterentwickelnden Welt des BI stellt sich die Frage nach dem nächsten evolutionären Schritt der KI. Doch während wir uns über diese Zukunft Gedanken machen, bleibt die Gegenwart mit der Frage nach dem optimalen Maß und Einsatz.</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[Marcus und Andreas laden euch herzlich ein, ihrer lebhaften Diskussion über den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in BI-Systemen anzuschließen. In ihrem Gespräch nehmen sie die vielfältigen Aspekte unter die Lupe, die darüber entscheiden, wie viel KI in BI-Umgebungen sinnvoll ist und welchen Einfluss dies auf das Geschäft haben kann. Ist es nicht unerlässlich zu verstehen, wie man KI effektiv einsetzt?
 
Oder sollte jeder KI nutzen können, ohne die daraus resultierenden Erkenntnisse zu hinterfragen? Ist eine gründliche Analyse der Geschäftsanforderungen immer noch von Bedeutung, um festzustellen, welches Maß der Unterstützung an KI tatsächlich erforderlich ist? Die wahre Herausforderung besteht doch darin, das richtige Gleichgewicht zwischen Maschinen, Menschen und der Art der Entscheidungsfindung zu finden.
 
Es stellen sich immer mehr Fragen: Müssen wir KI noch anleiten, damit sie uns die besten Empfehlungen liefern kann? Und was kommt nach der Ära der KI? Werden wir noch benötigt, um Berichte zu erstellen, oder wird KI bereits alle erforderlichen Informationen besitzen, um eigenständig die richtigen Erkenntnisse zu ermitteln und eigenständig Entscheidungen zu treffen? Wird der Mensch überhaupt noch gebraucht, um Entscheidungen zu bewerten und zu treffen? Bleibt eine solide Ausbildung in menschlicher Intelligenz dann noch relevant?
 
Taucht ein in unsere Diskussion und erfahrt, wie unsere eigenen Erfahrungen mit diesen Fragen aussehen und welchen Einfluss Lambda, das Wettrüsten und die Förderung von Kreativität auf diesen Prozess haben. Werden wir uns einig sein, oder wird Andreas Marcus überzeugen können? Oder wird Marcus noch weitere Fragen stellen, die neue Perspektiven eröffnen? Lasst es uns herausfinden!
 
Natürlich dürfen die drei Dinge für den Nachhauseweg nicht fehlen – seid gespannt darauf, was die beiden Experten zu erzählen haben!]]></itunes:summary>
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<p>In der sich ständig weiterentwickelnden Welt des Business Intelligence (BI) stellt sich die Frage nach dem nächsten evolutionären Schritt der Künstlichen Intelligenz (KI). Doch während wir uns über diese Zukunft Gedanken machen, bleibt die Gegenwart mit der Frage nach dem optimalen Maß und Einsatz.</p>



<p>Marcus und Andreas laden euch herzlich ein, ihrer lebhaften Diskussion über den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in BI-Systemen anzuschließen. In ihrem Gespräch nehmen sie die vielfältigen Aspekte unter die Lupe, die darüber entscheiden, wie viel KI in BI-Umgebungen sinnvoll ist und welchen Einfluss dies auf das Geschäft haben kann. Ist es nicht unerlässlich zu verstehen, wie man KI effektiv einsetzt?</p>



<p>Oder sollte jeder KI nutzen können, ohne die daraus resultierenden Erkenntnisse zu hinterfragen? Ist eine gründliche Analyse der Geschäftsanforderungen immer noch von Bedeutung, um festzustellen, welches Maß der Unterstützung an KI tatsächlich erforderlich ist? Die wahre Herausforderung besteht doch darin, das richtige Gleichgewicht zwischen Maschinen, Menschen und der Art der Entscheidungsfindung zu finden.</p>



<p>Es stellen sich immer mehr Fragen: Müssen wir KI noch anleiten, damit sie uns die besten Empfehlungen liefern kann? Und was kommt nach der Ära der KI? Werden wir noch benötigt, um Berichte zu erstellen, oder wird KI bereits alle erforderlichen Informationen besitzen, um eigenständig die richtigen Erkenntnisse zu ermitteln und eigenständig Entscheidungen zu treffen? Wird der Mensch überhaupt noch gebraucht, um Entscheidungen zu bewerten und zu treffen? Bleibt eine solide Ausbildung in menschlicher Intelligenz dann noch relevant?</p>



<p>Taucht ein in unsere Diskussion und erfahrt, wie unsere eigenen Erfahrungen mit diesen Fragen aussehen und welchen Einfluss Lambda, das Wettrüsten und die Förderung von Kreativität auf diesen Prozess haben. Werden wir uns einig sein, oder wird Andreas Marcus überzeugen können? Oder wird Marcus noch weitere Fragen stellen, die neue Perspektiven eröffnen? Lasst es uns herausfinden!</p>



<p>Natürlich dürfen die drei Dinge für den Nachhauseweg nicht fehlen – seid gespannt darauf, was die beiden Experten zu erzählen haben!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/03/04/058-was-kommt-nach-der-kuenstlichen-intelligenz/">#058 Was kommt nach der künstlichen Intelligenz?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	<item>
        <title>#057 Wie viel Real-Time ist im BI sinnvoll?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/02/19/057-wie-viel-real-time-ist-im-bi-sinnvoll/</link>
		<pubDate>Mon, 19 Feb 2024 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Das Thema Echtzeitdaten im Bereich Business Intelligence (BI) ist zweifellos von großer Bedeutung, und Andreas hatte kürzlich das Vergnügen, mit Kathrin Borchert darüber zu sprechen. Ihre Betonung der Wichtigkeit von Echtzeitdaten für bestimmte Geschäftsszenarien, insbesondere in schnelllebigen Branchen wie dem E-Commerce oder der Finanzdienstleistungsbranche, war äußerst interessant. Es ist unbestreitbar, dass Live-Daten Unternehmen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil bieten können, indem sie es ermöglichen, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren und fundierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.

Allerdings sollten wir auch berücksichtigen das Near-Realtime-Daten hier oft ausreichend sein können, da sie eine schnellere Aktualisierung bieten als tägliche Daten, aber nicht unmittelbar in Echtzeit sind. Diese Art von Daten eignet sich gut für die Überwachung von KPIs und die Analyse von Trends oder Entwicklungen, oder? 

Auf der anderen Seite können einmal täglich aktualisierte Daten für die Analysen geeignet sein, insbesondere wenn es um Trends und strategische Entscheidungen geht. In solchen Fällen kann es ausreichen, auf vortagesaktuelle Daten zurückzugreifen, um Einblicke in die Leistung des Unternehmens zu gewinnen. Hier stellt sich jedoch die Frage, ob neue Ansätze notwendig sind, um mit der sich ständig wandelnden Geschäftswelt Schritt zu halten. 
Die Lambda-Architektur bietet eine Möglichkeit, verschiedene Arten von Daten zu verarbeiten und zu speichern, sowohl in Echtzeit als auch in Batch-Verarbeitung. Die Kombination von Echtzeit- und Batch-Datenverarbeitung ermöglicht es Unternehmen flexibel auf ihre spezifischen Anforderungen zu reagieren und die Vorteile beider Ansätze zu nutzen.

Insgesamt ist es wichtig, die Anforderungen und Szenarien des Unternehmens genau zu verstehen, um festzustellen, wie viel Realtime im BI sinnvoll ist und was der Kunde wirklich für seine Anforderungen benötigt. Dies erfordert eine sorgfältige Abwägung zwischen den Vorteilen der Echtzeitdaten und den damit verbundenen Kosten und technischen Herausforderungen. Aber was hat das Ganze mit Lambda-Architektur, Direct Lake und dem Data Activator in Power BI zu tun?

Hört rein, wie unsere Erfahrungen damit sind und was das Ganze mit Schrauben, Golf und der BI Pyramide zu tun hat. Werden wir diesmal einer Meinung sein? Natürlich dürfen die drei Dinge für den Nachhauseweg nicht fehlen – seid gespannt darauf, was die beiden Experten zu erzählen haben!]]></description>
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		<itunes:subtitle>In der Welt des Business Intelligence ist die Frage nach dem optimalen Maß an Echtzeit-Daten von großer Bedeutung. Die Entscheidung darüber, wie viel Realtime im BI sinnvoll ist, hängt von verschiedenen Faktoren ab.</itunes:subtitle>
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Allerdings sollten wir auch berücksichtigen das Near-Realtime-Daten hier oft ausreichend sein können, da sie eine schnellere Aktualisierung bieten als tägliche Daten, aber nicht unmittelbar in Echtzeit sind. Diese Art von Daten eignet sich gut für die Überwachung von KPIs und die Analyse von Trends oder Entwicklungen, oder? 

Auf der anderen Seite können einmal täglich aktualisierte Daten für die Analysen geeignet sein, insbesondere wenn es um Trends und strategische Entscheidungen geht. In solchen Fällen kann es ausreichen, auf vortagesaktuelle Daten zurückzugreifen, um Einblicke in die Leistung des Unternehmens zu gewinnen. Hier stellt sich jedoch die Frage, ob neue Ansätze notwendig sind, um mit der sich ständig wandelnden Geschäftswelt Schritt zu halten. 
Die Lambda-Architektur bietet eine Möglichkeit, verschiedene Arten von Daten zu verarbeiten und zu speichern, sowohl in Echtzeit als auch in Batch-Verarbeitung. Die Kombination von Echtzeit- und Batch-Datenverarbeitung ermöglicht es Unternehmen flexibel auf ihre spezifischen Anforderungen zu reagieren und die Vorteile beider Ansätze zu nutzen.

Insgesamt ist es wichtig, die Anforderungen und Szenarien des Unternehmens genau zu verstehen, um festzustellen, wie viel Realtime im BI sinnvoll ist und was der Kunde wirklich für seine Anforderungen benötigt. Dies erfordert eine sorgfältige Abwägung zwischen den Vorteilen der Echtzeitdaten und den damit verbundenen Kosten und technischen Herausforderungen. Aber was hat das Ganze mit Lambda-Architektur, Direct Lake und dem Data Activator in Power BI zu tun?

Hört rein, wie unsere Erfahrungen damit sind und was das Ganze mit Schrauben, Golf und der BI Pyramide zu tun hat. Werden wir diesmal einer Meinung sein? Natürlich dürfen die drei Dinge für den Nachhauseweg nicht fehlen – seid gespannt darauf, was die beiden Experten zu erzählen haben!]]></itunes:summary>
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<p>In der Welt des Business Intelligence ist die Frage nach dem optimalen Maß an Echtzeit-Daten von großer Bedeutung. Die Entscheidung darüber, wie viel Realtime im BI sinnvoll ist, hängt von verschiedenen Faktoren ab.</p>



<p>Das Thema Echtzeitdaten im Bereich Business Intelligence (BI) ist zweifellos von großer Bedeutung, und Andreas hatte kürzlich das Vergnügen, mit Kathrin Borchert darüber zu sprechen. Ihre Betonung der Wichtigkeit von Echtzeitdaten für bestimmte Geschäftsszenarien, insbesondere in schnelllebigen Branchen wie dem E-Commerce oder der Finanzdienstleistungsbranche, war äußerst interessant. Es ist unbestreitbar, dass Live-Daten Unternehmen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil bieten können, indem sie es ermöglichen, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren und fundierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.</p>



<p>Allerdings sollten wir auch berücksichtigen das Near-Realtime-Daten hier oft ausreichend sein können, da sie eine schnellere Aktualisierung bieten als tägliche Daten, aber nicht unmittelbar in Echtzeit sind. Diese Art von Daten eignet sich gut für die Überwachung von KPIs und die Analyse von Trends oder Entwicklungen, oder?</p>



<p>Auf der anderen Seite können einmal täglich aktualisierte Daten für die Analysen geeignet sein, insbesondere wenn es um Trends und strategische Entscheidungen geht. In solchen Fällen kann es ausreichen, auf vortagesaktuelle Daten zurückzugreifen, um Einblicke in die Leistung des Unternehmens zu gewinnen. Hier stellt sich jedoch die Frage, ob neue Ansätze notwendig sind, um mit der sich ständig wandelnden Geschäftswelt Schritt zu halten.</p>



<p>Die Lambda-Architektur bietet eine Möglichkeit, verschiedene Arten von Daten zu verarbeiten und zu speichern, sowohl in Echtzeit als auch in Batch-Verarbeitung. Die Kombination von Echtzeit- und Batch-Datenverarbeitung ermöglicht es Unternehmen flexibel auf ihre spezifischen Anforderungen zu reagieren und die Vorteile beider Ansätze zu nutzen.</p>



<p>Insgesamt ist es wichtig, die Anforderungen und Szenarien des Unternehmens genau zu verstehen, um festzustellen, wie viel Realtime im BI sinnvoll ist und was der Kunde wirklich für seine Anforderungen benötigt. Dies erfordert eine sorgfältige Abwägung zwischen den Vorteilen der Echtzeitdaten und den damit verbundenen Kosten und technischen Herausforderungen. Aber was hat das Ganze mit Lambda-Architektur, Direct Lake und dem Data Activator in Power BI zu tun?</p>



<p>Hört rein, wie unsere Erfahrungen damit sind und was das Ganze mit Schrauben, Golf und der BI Pyramide zu tun hat. Werden wir diesmal einer Meinung sein? Natürlich dürfen die drei Dinge für den Nachhauseweg nicht fehlen – seid gespannt darauf, was die beiden Experten zu&nbsp;erzählen&nbsp;haben!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/02/19/057-wie-viel-real-time-ist-im-bi-sinnvoll/">#057 Wie viel Real-Time ist im BI sinnvoll?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#056 Standardisierung und Flexibilität durch ein BI Produkt? Gast: Michael Jungschläger</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/02/05/056-standardisierung-und-flexibilitaet-durch-ein-bi-produkt-gast-michael-jungschlaeger/</link>
		<pubDate>Mon, 05 Feb 2024 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In der Welt der Datenintegration und Datenaufbereitung stellt sich die Frage: Kann die Effizienz durch klare Leitplanken und Standardisierungen verbessert werden? Eine Schlüsselfrage ist, wie man mit diesen Prinzipien "klein starten und mitwachsen" kann. Hier kommen Konzepte wie Hubs, Links und Satelliten ins Spiel, die im Kontext des Data Vaults eine feine Granularität in der Datenorganisation für den Core ermöglichen. Der modulare Ansatz verspricht, das System jederzeit abzubilden und reproduzierbar zu machen.
 
Welche Erfahrungen hat Michael in seinen Projekten mit solchen Ansätzen gesammelt? Wie haben sich Konzepte wie Hubs, Links und Satelliten in der Praxis bewährt, wenn es darum geht, Daten effizient aufzubereiten und zu integrieren?
 
Eine weitere spannende Frage betrifft den Einsatz eines Technologie-Stacks im flexiblen Self-Service-Umfeld von Power BI. Hier steht die Herausforderung im Raum, die Prinzipien von Standardisierung und Freiheit in Einklang zu bringen. Wie kann man weiterhin flexibel auf sich ändernde Anforderungen und Datenquellen reagieren, während klare Entwicklungsrichtlinien eine solide Basis für Wartbarkeit und Skalierbarkeit bieten?
 
In unserem Gespräch mit Michael werden wir auch den Zusammenhang zwischen Baukastenkonzept, iterativen Prozessen beleuchten. Was ist in diesem Zusammenhang mit User Exits gemeint? Wie tragen diese Elemente dazu bei, eine effiziente Datenintegration und -verarbeitung zu gewährleisten? Wie können iterative Prozesse bei der  Datenintegration die Agilität und Anpassungsfähigkeit zu fördern?
 
Kann man mit einem ausgewogenen Ansatz, der die Integration von Technologien, einem Standard-Tool, klaren Leitplanken und einem bewährten Vorgehensmodell wie dem Data Vault-Konzept, effiziente Datenintegration und -verarbeitung in BI-Projekten sicherstellen?
 
Hört rein, wie Michael seine Erfahrungen mit Andreas und Marcus teilt. Werden sie diesmal einer Meinung sein? Natürlich dürfen die drei Dinge für den Nachhauseweg nicht fehlen – seid gespannt darauf, was die Experten zu erzählen haben!]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2024/02/05/056-standardisierung-und-flexibilitaet-durch-ein-bi-produkt-gast-michael-jungschlaeger/#" />
		
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		<itunes:subtitle>Die Integration in ein Business Intelligence-System erfordert eine sorgfältige Abwägung zwischen Standardisierung und Flexibilität, um effiziente Prozesse, schnelle Datenerfassung und optimales Systemverhalten sicherzustellen.</itunes:subtitle>
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		<itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
		<itunes:summary><![CDATA[In der Welt der Datenintegration und Datenaufbereitung stellt sich die Frage: Kann die Effizienz durch klare Leitplanken und Standardisierungen verbessert werden? Eine Schlüsselfrage ist, wie man mit diesen Prinzipien &quot;klein starten und mitwachsen&quot; kann. Hier kommen Konzepte wie Hubs, Links und Satelliten ins Spiel, die im Kontext des Data Vaults eine feine Granularität in der Datenorganisation für den Core ermöglichen. Der modulare Ansatz verspricht, das System jederzeit abzubilden und reproduzierbar zu machen.
 
Welche Erfahrungen hat Michael in seinen Projekten mit solchen Ansätzen gesammelt? Wie haben sich Konzepte wie Hubs, Links und Satelliten in der Praxis bewährt, wenn es darum geht, Daten effizient aufzubereiten und zu integrieren?
 
Eine weitere spannende Frage betrifft den Einsatz eines Technologie-Stacks im flexiblen Self-Service-Umfeld von Power BI. Hier steht die Herausforderung im Raum, die Prinzipien von Standardisierung und Freiheit in Einklang zu bringen. Wie kann man weiterhin flexibel auf sich ändernde Anforderungen und Datenquellen reagieren, während klare Entwicklungsrichtlinien eine solide Basis für Wartbarkeit und Skalierbarkeit bieten?
 
In unserem Gespräch mit Michael werden wir auch den Zusammenhang zwischen Baukastenkonzept, iterativen Prozessen beleuchten. Was ist in diesem Zusammenhang mit User Exits gemeint? Wie tragen diese Elemente dazu bei, eine effiziente Datenintegration und -verarbeitung zu gewährleisten? Wie können iterative Prozesse bei der  Datenintegration die Agilität und Anpassungsfähigkeit zu fördern?
 
Kann man mit einem ausgewogenen Ansatz, der die Integration von Technologien, einem Standard-Tool, klaren Leitplanken und einem bewährten Vorgehensmodell wie dem Data Vault-Konzept, effiziente Datenintegration und -verarbeitung in BI-Projekten sicherstellen?
 
Hört rein, wie Michael seine Erfahrungen mit Andreas und Marcus teilt. Werden sie diesmal einer Meinung sein? Natürlich dürfen die drei Dinge für den Nachhauseweg nicht fehlen – seid gespannt darauf, was die Experten zu erzählen haben!]]></itunes:summary>
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		<content:encoded><![CDATA[
<p>Die Integration in ein Business Intelligence System erfordert eine sorgfältige Abwägung zwischen Standardisierung und Flexibilität, um effiziente Prozesse, schnelle Datenerfassung und optimales Systemverhalten sicherzustellen. Wir sprechen mit Michael Jungschläger zu dem Thema.</p>



<p>In der Welt der Datenintegration und Datenaufbereitung stellt sich die Frage: Kann die Effizienz durch klare Leitplanken und Standardisierungen verbessert werden? Eine Schlüsselfrage ist, wie man mit diesen Prinzipien &#8222;klein starten und mitwachsen&#8220; kann. Hier kommen Konzepte wie Hubs, Links und Satelliten ins Spiel, die im Kontext des Data Vaults eine feine Granularität in der Datenorganisation für den Core ermöglichen. Der modulare Ansatz verspricht, das System jederzeit abzubilden und reproduzierbar zu machen.</p>



<p>Welche Erfahrungen hat Michael in seinen Projekten mit solchen Ansätzen gesammelt? Wie haben sich Konzepte wie Hubs, Links und Satelliten in der Praxis bewährt, wenn es darum geht, Daten effizient aufzubereiten und zu integrieren?</p>



<p>Eine weitere spannende Frage betrifft den Einsatz eines Technologie-Stacks im flexiblen Self-Service-Umfeld von Power BI. Hier steht die Herausforderung im Raum, die Prinzipien von Standardisierung und Freiheit in Einklang zu bringen. Wie kann man weiterhin flexibel auf sich ändernde Anforderungen und Datenquellen reagieren, während klare Entwicklungsrichtlinien eine solide Basis für Wartbarkeit und Skalierbarkeit bieten?</p>



<p>In unserem Gespräch mit Michael werden wir auch den Zusammenhang zwischen Baukastenkonzept, iterativen Prozessen beleuchten. Was ist in diesem Zusammenhang mit User Exits gemeint? Wie tragen diese Elemente dazu bei, eine effiziente Datenintegration und -verarbeitung zu gewährleisten? Wie können iterative Prozesse bei der&nbsp; Datenintegration die Agilität und Anpassungsfähigkeit zu fördern?</p>



<p>Kann man mit einem ausgewogenen Ansatz, der die Integration von Technologien, einem Standard-Tool, klaren Leitplanken und einem bewährten Vorgehensmodell wie dem Data Vault-Konzept, effiziente Datenintegration und -verarbeitung in BI-Projekten sicherstellen?</p>



<p>Hört rein, wie Michael seine Erfahrungen mit Andreas und Marcus teilt. Werden sie diesmal einer Meinung sein? Natürlich dürfen die drei Dinge für den Nachhauseweg nicht fehlen – seid gespannt darauf, was die Experten zu erzählen haben!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/02/05/056-standardisierung-und-flexibilitaet-durch-ein-bi-produkt-gast-michael-jungschlaeger/">#056 Standardisierung und Flexibilität durch ein BI Produkt? Gast: Michael Jungschläger</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Marcus.png">Marcus Wegener</podcast:person>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#055 Wie bekommen wir Performance ins BI-System?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/01/22/055-wie-bekommen-wir-performance-ins-bi-system/</link>
		<pubDate>Mon, 22 Jan 2024 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In der modernen Welt ist Performance der Schlüssel für eine reibungslose Funktionalität von Business Intelligence-Systemen. Es ist entscheidend, sich dabei nicht in den Details des Codes zu verlieren, sondern den Fokus auf effiziente Lösungen zu legen. Doch was geschieht, wenn Performanceprobleme auftreten?
Wie steht es um den Wissensstand und die Ausbildung? Ist der vermeintlich langsame Bericht tatsächlich langsam oder nur ein Gefühl? Können Schulungen im Vorfeld einer fehlerhaften Implementierung entgegenwirken?
 
Ein zentraler Aspekt der Berichtsperformance ist der Ort, an dem die Berechnungen stattfinden. Während in der Demo alles reibungslos ablaufen mag, können in der Produktion Engpässe entstehen, insbesondere wenn Berechnungen auf dem Server oder im Browser durchgeführt werden. Es ist von großer Bedeutung, den genauen Ort der Berechnungen zu überprüfen und sicherzustellen, dass die Serverkapazitäten ausreichend sind.
 
Kann man durch einfache Regeln die Performance sicherstellen? Ist es sinnvoll, beim Laden der Daten Zeit in Kauf zu nehmen, um später in der Berichtsperformance Gewinne zu erzielen? Eine bewusste Ausrichtung auf Performance, nicht nur technologisch, sondern auch im Hinblick auf ökologische Nachhaltigkeit, spielt eine entscheidende Rolle. Ist dies bereits Green IT? Effiziente Abläufe tragen nicht nur zur optimalen Nutzung von Ressourcen bei, sondern minimieren auch den ökologischen Fußabdruck.
 
In diesem Zusammenhang sind klare Verantwortlichkeiten, effektive Teamzusammenarbeit und der Einsatz geeigneter Werkzeuge entscheidend. Nur so kann gewährleistet werden, dass der ressourcenschonende Einsatz ohne Einbußen bei der Analyseperformance den Anforderungen gerecht wird.
 
Hört rein, wie Marcus und Andreas durch ihre Erfahrungen in Kundenprojekten geprägt sind. Sind sie diesmal einer Meinung? Natürlich dürfen die drei Dinge für den Nachhauseweg nicht fehlen – seid gespannt darauf, was die beiden Experten zu erzählen haben!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Insbesondere im Hinblick auf die Integration in ein BI-System, stehen Fragen wie Effizienz, Datenschnelligkeit und Systemoptimierung im Vordergrund. Wo findet man Performanceprobleme und wie kann man diesen Herausforderungen im Voraus entgegenwirken?</itunes:subtitle>
		<itunes:episode>55</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[In der modernen Welt ist Performance der Schlüssel für eine reibungslose Funktionalität von Business Intelligence-Systemen. Es ist entscheidend, sich dabei nicht in den Details des Codes zu verlieren, sondern den Fokus auf effiziente Lösungen zu legen. Doch was geschieht, wenn Performanceprobleme auftreten?
Wie steht es um den Wissensstand und die Ausbildung? Ist der vermeintlich langsame Bericht tatsächlich langsam oder nur ein Gefühl? Können Schulungen im Vorfeld einer fehlerhaften Implementierung entgegenwirken?
 
Ein zentraler Aspekt der Berichtsperformance ist der Ort, an dem die Berechnungen stattfinden. Während in der Demo alles reibungslos ablaufen mag, können in der Produktion Engpässe entstehen, insbesondere wenn Berechnungen auf dem Server oder im Browser durchgeführt werden. Es ist von großer Bedeutung, den genauen Ort der Berechnungen zu überprüfen und sicherzustellen, dass die Serverkapazitäten ausreichend sind.
 
Kann man durch einfache Regeln die Performance sicherstellen? Ist es sinnvoll, beim Laden der Daten Zeit in Kauf zu nehmen, um später in der Berichtsperformance Gewinne zu erzielen? Eine bewusste Ausrichtung auf Performance, nicht nur technologisch, sondern auch im Hinblick auf ökologische Nachhaltigkeit, spielt eine entscheidende Rolle. Ist dies bereits Green IT? Effiziente Abläufe tragen nicht nur zur optimalen Nutzung von Ressourcen bei, sondern minimieren auch den ökologischen Fußabdruck.
 
In diesem Zusammenhang sind klare Verantwortlichkeiten, effektive Teamzusammenarbeit und der Einsatz geeigneter Werkzeuge entscheidend. Nur so kann gewährleistet werden, dass der ressourcenschonende Einsatz ohne Einbußen bei der Analyseperformance den Anforderungen gerecht wird.
 
Hört rein, wie Marcus und Andreas durch ihre Erfahrungen in Kundenprojekten geprägt sind. Sind sie diesmal einer Meinung? Natürlich dürfen die drei Dinge für den Nachhauseweg nicht fehlen – seid gespannt darauf, was die beiden Experten zu erzählen haben!]]></itunes:summary>
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<p>Insbesondere im Hinblick auf die Integration in ein BI-System, stehen Fragen wie Effizienz, Datenschnelligkeit und Systemoptimierung im Vordergrund. Wo findet man Performanceprobleme und wie kann man diesen Herausforderungen im Voraus entgegenwirken?</p>



<p>In der modernen Welt ist Performance der Schlüssel für eine reibungslose Funktionalität von Business Intelligence-Systemen. Es ist entscheidend, sich dabei nicht in den Details des Codes zu verlieren, sondern den Fokus auf effiziente Lösungen zu legen. Doch was geschieht, wenn Performanceprobleme auftreten?<br>Wie steht es um den Wissensstand und die Ausbildung? Ist der vermeintlich langsame Bericht tatsächlich langsam oder nur ein Gefühl? Können Schulungen im Vorfeld einer fehlerhaften Implementierung entgegenwirken?</p>



<p>Ein zentraler Aspekt der Berichtsperformance ist der Ort, an dem die Berechnungen stattfinden. Während in der Demo alles reibungslos ablaufen mag, können in der Produktion Engpässe entstehen, insbesondere wenn Berechnungen auf dem Server oder im Browser durchgeführt werden. Es ist von großer Bedeutung, den genauen Ort der Berechnungen zu überprüfen und sicherzustellen, dass die Serverkapazitäten ausreichend sind.</p>



<p>Kann man durch einfache Regeln die Performance sicherstellen? Ist es sinnvoll, beim Laden der Daten Zeit in Kauf zu nehmen, um später in der Berichtsperformance Gewinne zu erzielen? Eine bewusste Ausrichtung auf Performance, nicht nur technologisch, sondern auch im Hinblick auf ökologische Nachhaltigkeit, spielt eine entscheidende Rolle. Ist dies bereits Green IT? Effiziente Abläufe tragen nicht nur zur optimalen Nutzung von Ressourcen bei, sondern minimieren auch den ökologischen Fußabdruck.</p>



<p>In diesem Zusammenhang sind klare Verantwortlichkeiten, effektive Teamzusammenarbeit und der Einsatz geeigneter Werkzeuge entscheidend. Nur so kann gewährleistet werden, dass der ressourcenschonende Einsatz ohne Einbußen bei der Analyseperformance den Anforderungen gerecht wird.</p>



<p>Hört rein, wie Marcus und Andreas durch ihre Erfahrungen in Kundenprojekten geprägt sind. Sind sie diesmal einer Meinung? Natürlich dürfen die drei Dinge für den Nachhauseweg nicht fehlen – seid gespannt darauf, was die beiden Experten zu erzählen haben!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/01/22/055-wie-bekommen-wir-performance-ins-bi-system/">#055 Wie bekommen wir Performance ins BI-System?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	</item>
	
	<item>
        <title>#054 Verschmilzt Business und IT?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2024/01/08/054-verschmilzt-business-und-it/</link>
		<pubDate>Mon, 08 Jan 2024 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In vielen Unternehmen wird die Trennung von Fachlichkeit und IT als Herausforderung wahrgenommen. Dabei kommt es nicht selten zur Entstehung von Schatten-IT, was für uns die Bedeutung von Leitplanken, Richtlinien und einer klaren Governance unterstreicht. Die Integration von Self-Service-Tools stellt eine transformative Entwicklung dar, erfordert jedoch eine klare Verteilung von Verantwortlichkeiten.  Eine ausgewogene Balance zwischen Agilität und klaren Strukturen ist entscheidend, um den Anforderungen der modernen Arbeitswelt gerecht zu werden und die Themen Datenschutz und Compliance nicht zu vernachlässigen.
 
Trotz des Drucks auf schnelle Ergebnisse ist es wichtig, die Notwendigkeit der Standardisierung nicht zu vernachlässigen. Die Komplexität der modernen Unternehmenslandschaft spiegelt sich in der Vielfalt der Datenquellen und Berechtigungen wider. Learnable Tools und eine umfassende Dokumentation der Prozesse unterstützen und erleichtern die Zusammenarbeit mit jüngeren Kollegen, die oft mit innovativen Ideen und einem frischen Blick auf Technologie kommen.
 
Der Fachkräftebedarf steht vor komplexen Herausforderungen, die eine integrierte Herangehensweise an Business und IT erfordern. Klare Verantwortlichkeiten, effektive Zusammenarbeit und die Integration von modernen Tools und Ansätzen sind entscheidend, um den Anforderungen der digitalen Ära gerecht zu werden. Sind Andreas und Marcus dabei unterschiedlicher Meinung oder teilen Sie gar die Ansichten?
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas wirklich dazu denken und wie ihre Erfahrungen aus den Kundenprojekten sind. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Ist es nicht an der Zeit, sich von veralteten Vorstellungen zu verabschieden und sich zu fragen: Brauchen wir wirklich noch mehr traditionelle Informatiker, oder sollten wir nicht lieber den Weg der Verschmelzung von Business und IT einschlagen?</itunes:subtitle>
		<itunes:episode>54</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[In vielen Unternehmen wird die Trennung von Fachlichkeit und IT als Herausforderung wahrgenommen. Dabei kommt es nicht selten zur Entstehung von Schatten-IT, was für uns die Bedeutung von Leitplanken, Richtlinien und einer klaren Governance unterstreicht. Die Integration von Self-Service-Tools stellt eine transformative Entwicklung dar, erfordert jedoch eine klare Verteilung von Verantwortlichkeiten.  Eine ausgewogene Balance zwischen Agilität und klaren Strukturen ist entscheidend, um den Anforderungen der modernen Arbeitswelt gerecht zu werden und die Themen Datenschutz und Compliance nicht zu vernachlässigen.
 
Trotz des Drucks auf schnelle Ergebnisse ist es wichtig, die Notwendigkeit der Standardisierung nicht zu vernachlässigen. Die Komplexität der modernen Unternehmenslandschaft spiegelt sich in der Vielfalt der Datenquellen und Berechtigungen wider. Learnable Tools und eine umfassende Dokumentation der Prozesse unterstützen und erleichtern die Zusammenarbeit mit jüngeren Kollegen, die oft mit innovativen Ideen und einem frischen Blick auf Technologie kommen.
 
Der Fachkräftebedarf steht vor komplexen Herausforderungen, die eine integrierte Herangehensweise an Business und IT erfordern. Klare Verantwortlichkeiten, effektive Zusammenarbeit und die Integration von modernen Tools und Ansätzen sind entscheidend, um den Anforderungen der digitalen Ära gerecht zu werden. Sind Andreas und Marcus dabei unterschiedlicher Meinung oder teilen Sie gar die Ansichten?
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas wirklich dazu denken und wie ihre Erfahrungen aus den Kundenprojekten sind. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></itunes:summary>
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<p>Ist es nicht an der Zeit, sich von veralteten Vorstellungen zu verabschieden und sich zu fragen: Brauchen wir wirklich noch mehr traditionelle Informatiker, oder sollten wir nicht lieber den Weg der Verschmelzung von Business und IT einschlagen?</p>



<p>In vielen Unternehmen wird die Trennung von Fachlichkeit und IT als Herausforderung wahrgenommen. Dabei kommt es nicht selten zur Entstehung von Schatten-IT, was für uns die Bedeutung von Leitplanken, Richtlinien und einer klaren Governance unterstreicht. Die Integration von Self-Service-Tools stellt eine transformative Entwicklung dar, erfordert jedoch eine klare Verteilung von Verantwortlichkeiten.&nbsp; Eine ausgewogene Balance zwischen Agilität und klaren Strukturen ist entscheidend, um den Anforderungen der modernen Arbeitswelt gerecht zu werden und die Themen Datenschutz und Compliance nicht zu vernachlässigen.</p>



<p>Trotz des Drucks auf schnelle Ergebnisse ist es wichtig, die Notwendigkeit der Standardisierung nicht zu vernachlässigen. Die Komplexität der modernen Unternehmenslandschaft spiegelt sich in der Vielfalt der Datenquellen und Berechtigungen wider. Learnable Tools und eine umfassende Dokumentation der Prozesse unterstützen und erleichtern die Zusammenarbeit mit jüngeren Kollegen, die oft mit innovativen Ideen und einem frischen Blick auf Technologie kommen.</p>



<p>Der Fachkräftebedarf steht vor komplexen Herausforderungen, die eine integrierte Herangehensweise an Business und IT erfordern. Klare Verantwortlichkeiten, effektive Zusammenarbeit und die Integration von modernen Tools und Ansätzen sind entscheidend, um den Anforderungen der digitalen Ära gerecht zu werden. Sind Andreas und Marcus dabei unterschiedlicher Meinung oder teilen Sie gar die Ansichten?</p>



<p>Hört mal rein, was Marcus und Andreas wirklich dazu denken und wie ihre Erfahrungen aus den Kundenprojekten sind. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-656"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2024/01/08/054-verschmilzt-business-und-it/">#054 Verschmilzt Business und IT?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	<item>
        <title>#053 Was sind die BI Trends für 2024?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/12/25/053-was-sind-die-bi-trends-fuer-2024/</link>
		<pubDate>Mon, 25 Dec 2023 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Gemeinsam werfen wir einen Blick auf den BARC Trendmonitor und vergleichen, welche Themen uns bei unseren Kunden begegnen – sei es Datenqualität, Datenkultur, Data Literacy oder Data Governance. Aber halt, sind Berechtigungen und Zugriffe wirklich so wichtig, und was hat das mit dem BI-Haus zu tun? 
Und wenn wir über KI, AI und ML sprechen, taucht am Horizont der Copilot auf. Ist das die Zukunft oder nur ein Trend für 2024? Self-Service-Analysen, Datenermittlung, Data Warehouse-Modernisierung, Datenkataloge, Datenintelligenz-Plattformen, Cloud für Daten & Analytik, Echtzeit-Analytik & Streaming, Integrierte Plattformen für PM & Analytik, Entscheidungsintelligenz – alles Themen, die in dieser Folge ausführlich besprochen werden, und ja, es wird etwas länger dauern.
Was hat das Ganze mit Torjägern und der Torlinie im Fußball zu tun? Andreas und Marcus erzählen euch in gewohnter Manier, immer mit einem klaren Bezug zu ihren Erfahrungen aus Kundenprojekten. Ihr erfahrt, was wir glauben welche Trends uns ins Jahr 2024 begleiten werden und welche sich stärker in den Vordergrund drängen. Vielleicht gibt es sogar ganz neue, aufregende Themen? 
Und natürlich erzählen wir euch, welche Erfahrungen Andreas und Marcus in Sachen Trends und deren Einsatz im Kundenprojekt gemacht haben. Gibt es eine klare Richtung, in die sich die Themen bewegen, oder ist das Ganze so individuell wie ein maßgeschneiderter Anzug? Lasst euch überraschen und seid gespannt auf eine unterhaltsame und informative Folge! 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu erlebt haben und ob sie die 3 Dinge für den Nachhauseweg wieder empfehlen können?]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2023/12/25/053-was-sind-die-bi-trends-fuer-2024/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Willkommen zur letzten Folge unseres Podcasts im Jahr 2023. In dieser Folge tauchen wir tief in die spannenden Trends des Jahres ein und wie sie unseren Projektalltag beeinflussen.</itunes:subtitle>
		<itunes:episode>53</itunes:episode>
		<itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
		<itunes:summary><![CDATA[Gemeinsam werfen wir einen Blick auf den BARC Trendmonitor und vergleichen, welche Themen uns bei unseren Kunden begegnen – sei es Datenqualität, Datenkultur, Data Literacy oder Data Governance. Aber halt, sind Berechtigungen und Zugriffe wirklich so wichtig, und was hat das mit dem BI-Haus zu tun? 
Und wenn wir über KI, AI und ML sprechen, taucht am Horizont der Copilot auf. Ist das die Zukunft oder nur ein Trend für 2024? Self-Service-Analysen, Datenermittlung, Data Warehouse-Modernisierung, Datenkataloge, Datenintelligenz-Plattformen, Cloud für Daten &amp; Analytik, Echtzeit-Analytik &amp; Streaming, Integrierte Plattformen für PM &amp; Analytik, Entscheidungsintelligenz – alles Themen, die in dieser Folge ausführlich besprochen werden, und ja, es wird etwas länger dauern.
Was hat das Ganze mit Torjägern und der Torlinie im Fußball zu tun? Andreas und Marcus erzählen euch in gewohnter Manier, immer mit einem klaren Bezug zu ihren Erfahrungen aus Kundenprojekten. Ihr erfahrt, was wir glauben welche Trends uns ins Jahr 2024 begleiten werden und welche sich stärker in den Vordergrund drängen. Vielleicht gibt es sogar ganz neue, aufregende Themen? 
Und natürlich erzählen wir euch, welche Erfahrungen Andreas und Marcus in Sachen Trends und deren Einsatz im Kundenprojekt gemacht haben. Gibt es eine klare Richtung, in die sich die Themen bewegen, oder ist das Ganze so individuell wie ein maßgeschneiderter Anzug? Lasst euch überraschen und seid gespannt auf eine unterhaltsame und informative Folge! 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu erlebt haben und ob sie die 3 Dinge für den Nachhauseweg wieder empfehlen können?]]></itunes:summary>
		<itunes:image href="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/TDB-053.png"/>
		<content:encoded><![CDATA[
<p>Willkommen zur letzten Folge unseres Podcasts im Jahr 2023. In dieser Folge tauchen wir tief in die spannenden Trends des Jahres ein und wie sie unseren Projektalltag beeinflussen.</p>



<p>Gemeinsam werfen wir einen Blick auf den BARC Trendmonitor und vergleichen, welche Themen uns bei unseren Kunden begegnen – sei es Datenqualität, Datenkultur, Data Literacy oder Data Governance. Aber halt, sind Berechtigungen und Zugriffe wirklich so wichtig, und was hat das mit dem BI-Haus zu tun?</p>



<p>Und wenn wir über KI, AI und ML sprechen, taucht am Horizont der Copilot auf. Ist das die Zukunft oder nur ein Trend für 2024? Self-Service-Analysen, Datenermittlung, Data Warehouse-Modernisierung, Datenkataloge, Datenintelligenz-Plattformen, Cloud für Daten &amp; Analytik, Echtzeit-Analytik &amp; Streaming, Integrierte Plattformen für PM &amp; Analytik, Entscheidungsintelligenz – alles Themen, die in dieser Folge ausführlich besprochen werden, und ja, es wird etwas länger dauern.</p>



<p>Was hat das Ganze mit Torjägern und der Torlinie im Fußball zu tun? Andreas und Marcus erzählen euch in gewohnter Manier, immer mit einem klaren Bezug zu ihren Erfahrungen aus Kundenprojekten. Ihr erfahrt, was wir glauben welche Trends uns ins Jahr 2024 begleiten werden und welche sich stärker in den Vordergrund drängen. Vielleicht gibt es sogar ganz neue, aufregende Themen?</p>



<p>Und natürlich erzählen wir euch, welche Erfahrungen Andreas und Marcus in Sachen Trends und deren Einsatz im Kundenprojekt gemacht haben. Gibt es eine klare Richtung, in die sich die Themen bewegen, oder ist das Ganze so individuell wie ein maßgeschneiderter Anzug? Lasst euch überraschen und seid gespannt auf eine unterhaltsame und informative Folge!</p>



<p>Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu erlebt haben und ob sie die 3 Dinge für den Nachhauseweg wieder empfehlen können?</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/12/25/053-was-sind-die-bi-trends-fuer-2024/">#053 Was sind die BI Trends für 2024?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

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<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#052 Wie viele Schichten braucht eine BI-Lösung?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/12/11/52-wie-viele-schichten-braucht-eine-bi-loesung/</link>
		<pubDate>Mon, 11 Dec 2023 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In der Welt des Business Intelligence sind die Schichten wie Bausteine. Sie dienen dazu, Daten auf unterschiedlichen Ebenen zu organisieren und zu verarbeiten. Einige Aufgaben lassen sich effektiver durch SQL realisieren, während andere in Spark ihre Stärken entfalten. Die Wahl der Technologie hängt von der Natur der Aufgabe, den Fähigkeiten der Entwickler und den spezifischen Anforderungen ab, oder?
 
Wenn man die verschiedenen Schichten jetzt als Schnittstelle zwischen den Datenquellen, den Verarbeitungsschritten und den Analysewerkzeugen betrachtet, wie viele Schichten benötigt man dann? Was sind in diesem Kontext denn Bronze, Silber und Gold, bringen sie die den Glanz in die BI-Welt? Doch, halt mal! Ist es nicht entscheidend, wer da vor den Daten steht und wie er sie nutzt? Sind Bronze, Silber und Gold vielleicht sogar Statements darüber, wie wir mit den Daten umgehen?
 
Haben Andreas und Marcus da ihre Präferenzen, wenn es um das BI-Modell geht? Gibt es eine klare Empfehlung, oder ist das Ganze so individuell wie ein maßgeschneiderter Anzug?
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu denken und wie ihre Erfahrungen sind. Können sie die 3 Dinge für den Nachhauseweg wieder empfehlen?]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>BI-Systeme rocken: Man kann schnell aussagekräftige Berichte bereitstellen. Ist es so einfach oder muss man die Daten aufwendig aufbereiten? Benötigt man dafür mehrere Schichten oder ist es etwa ein müheloses Self-Service-Abenteuer?</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[In der Welt des Business Intelligence sind die Schichten wie Bausteine. Sie dienen dazu, Daten auf unterschiedlichen Ebenen zu organisieren und zu verarbeiten. Einige Aufgaben lassen sich effektiver durch SQL realisieren, während andere in Spark ihre Stärken entfalten. Die Wahl der Technologie hängt von der Natur der Aufgabe, den Fähigkeiten der Entwickler und den spezifischen Anforderungen ab, oder?
 
Wenn man die verschiedenen Schichten jetzt als Schnittstelle zwischen den Datenquellen, den Verarbeitungsschritten und den Analysewerkzeugen betrachtet, wie viele Schichten benötigt man dann? Was sind in diesem Kontext denn Bronze, Silber und Gold, bringen sie die den Glanz in die BI-Welt? Doch, halt mal! Ist es nicht entscheidend, wer da vor den Daten steht und wie er sie nutzt? Sind Bronze, Silber und Gold vielleicht sogar Statements darüber, wie wir mit den Daten umgehen?
 
Haben Andreas und Marcus da ihre Präferenzen, wenn es um das BI-Modell geht? Gibt es eine klare Empfehlung, oder ist das Ganze so individuell wie ein maßgeschneiderter Anzug?
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu denken und wie ihre Erfahrungen sind. Können sie die 3 Dinge für den Nachhauseweg wieder empfehlen?]]></itunes:summary>
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<p>BI-Systeme rocken: Man kann schnell aussagekräftige Berichte bereitstellen. Ist es so einfach oder muss man die Daten aufwendig aufbereiten? Benötigt man dafür mehrere Schichten oder ist es etwa ein müheloses Self-Service-Abenteuer?</p>



<p>In der Welt des Business Intelligence sind die Schichten wie Bausteine. Sie dienen dazu, Daten auf unterschiedlichen Ebenen zu organisieren und zu verarbeiten. Einige Aufgaben lassen sich effektiver durch SQL realisieren, während andere in Spark ihre Stärken entfalten. Die Wahl der Technologie hängt von der Natur der Aufgabe, den Fähigkeiten der Entwickler und den spezifischen Anforderungen ab, oder?</p>



<p>Wenn man die verschiedenen Schichten jetzt als Schnittstelle zwischen den Datenquellen, den Verarbeitungsschritten und den Analysewerkzeugen betrachtet, wie viele Schichten benötigt man dann? Was sind in diesem Kontext denn Bronze, Silber und Gold, bringen sie die den Glanz in die BI-Welt? Doch, halt mal! Ist es nicht entscheidend, wer da vor den Daten steht und wie er sie nutzt? Sind Bronze, Silber und Gold vielleicht sogar Statements darüber, wie wir mit den Daten umgehen?</p>



<p>Haben Andreas und Marcus da ihre Präferenzen, wenn es um das BI-Modell geht? Gibt es eine klare Empfehlung, oder ist das Ganze so individuell wie ein maßgeschneiderter Anzug?</p>



<p>Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu denken und wie ihre Erfahrungen sind. Können sie die 3 Dinge für den Nachhauseweg wieder empfehlen?</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/12/11/52-wie-viele-schichten-braucht-eine-bi-loesung/">#052 Wie viele Schichten braucht eine BI-Lösung?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#051 Lieber Homeoffice oder Büro?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/11/27/051-lieber-homeoffice-oder-buero/</link>
		<pubDate>Mon, 27 Nov 2023 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Die Entscheidung zwischen Homeoffice und Büroarbeit ist in der heutigen Arbeitswelt zu einer zentralen Frage geworden. Die Möglichkeit, von zu Hause aus zu arbeiten, hat zweifellos viele Vorteile. Man spart sich den täglichen Arbeitsweg, gewinnt mehr Flexibilität und kann den Arbeitsplatz nach den eigenen Bedürfnissen gestalten. Termine können virtuell abgehalten werden, was Zeit und Kosten spart.
 
Allerdings verschwimmt die Abgrenzung von Arbeit und Privatleben, da der Arbeitsmittelpunkt nicht mehr ausschließlich auf das Büro beschränkt ist. Es kann schwierig sein, Gespräche und Meetings zu koordinieren, weil nicht alle Kollegen oder Kunden die gleiche Arbeitsweise haben. Manchmal fehlt auch der persönliche Kontakt, der im Büro leichter herzustellen ist. 
 
Das Büro hingegen bietet eine strukturierte Arbeitsumgebung und auch Kundenbeziehungen können durch persönliche Treffen gestärkt werden. Wenn man Arbeit und Privatleben klar trennen kann, kann man besser zwischen Beruf und Freizeit unterscheiden, oder wie seht ihr das?
 
Sind Andreas und Marcus unterschiedlicher Meinung, da ihre Präferenzen bezüglich des Arbeitsumfelds und ihrer individuellen Arbeitsstile variieren? Sieht Marcus möglicherweise die Vorteile des Homeoffice, wie Flexibilität, Einsparungen beim Arbeitsweg und die Möglichkeit, sich besser auf Aufgaben zu konzentrieren? Bevorzugt Andreas hingegen die strukturierte Arbeitsumgebung im Büro ohne Ablenkungen und die Stärkung von Kundenbeziehungen durch persönliche Treffen?
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas wirklich dazu denken und wie ihre Erfahrungen zum Arbeiten im Homeoffice und Büro sind. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei, oder?]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Kann die Abgrenzung zwischen Arbeit und Privatleben gelingen, oder ist der Lebensmittelpunkt nicht mehr ausschließlich auf das Privatleben beschränkt? Ist es einfacher im Homeoffice oder besser nur im Büro zu arbeiten?</itunes:subtitle>
		<itunes:episode>51</itunes:episode>
		<itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
		<itunes:summary><![CDATA[Die Entscheidung zwischen Homeoffice und Büroarbeit ist in der heutigen Arbeitswelt zu einer zentralen Frage geworden. Die Möglichkeit, von zu Hause aus zu arbeiten, hat zweifellos viele Vorteile. Man spart sich den täglichen Arbeitsweg, gewinnt mehr Flexibilität und kann den Arbeitsplatz nach den eigenen Bedürfnissen gestalten. Termine können virtuell abgehalten werden, was Zeit und Kosten spart.
 
Allerdings verschwimmt die Abgrenzung von Arbeit und Privatleben, da der Arbeitsmittelpunkt nicht mehr ausschließlich auf das Büro beschränkt ist. Es kann schwierig sein, Gespräche und Meetings zu koordinieren, weil nicht alle Kollegen oder Kunden die gleiche Arbeitsweise haben. Manchmal fehlt auch der persönliche Kontakt, der im Büro leichter herzustellen ist. 
 
Das Büro hingegen bietet eine strukturierte Arbeitsumgebung und auch Kundenbeziehungen können durch persönliche Treffen gestärkt werden. Wenn man Arbeit und Privatleben klar trennen kann, kann man besser zwischen Beruf und Freizeit unterscheiden, oder wie seht ihr das?
 
Sind Andreas und Marcus unterschiedlicher Meinung, da ihre Präferenzen bezüglich des Arbeitsumfelds und ihrer individuellen Arbeitsstile variieren? Sieht Marcus möglicherweise die Vorteile des Homeoffice, wie Flexibilität, Einsparungen beim Arbeitsweg und die Möglichkeit, sich besser auf Aufgaben zu konzentrieren? Bevorzugt Andreas hingegen die strukturierte Arbeitsumgebung im Büro ohne Ablenkungen und die Stärkung von Kundenbeziehungen durch persönliche Treffen?
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas wirklich dazu denken und wie ihre Erfahrungen zum Arbeiten im Homeoffice und Büro sind. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei, oder?]]></itunes:summary>
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<p>Kann die Abgrenzung zwischen Arbeit und Privatleben gelingen, oder ist der Lebensmittelpunkt nicht mehr ausschließlich auf das Privatleben beschränkt? Ist es einfacher im Homeoffice oder besser nur im Büro zu arbeiten?</p>



<p>Die Entscheidung zwischen Homeoffice und Büroarbeit ist in der heutigen Arbeitswelt zu einer zentralen Frage geworden. Die Möglichkeit, von zu Hause aus zu arbeiten, hat zweifellos viele Vorteile. Man spart sich den täglichen Arbeitsweg, gewinnt mehr Flexibilität und kann den Arbeitsplatz nach den eigenen Bedürfnissen gestalten. Termine können virtuell abgehalten werden, was Zeit und Kosten spart.</p>



<p>Allerdings verschwimmt die Abgrenzung von Arbeit und Privatleben, da der Arbeitsmittelpunkt nicht mehr ausschließlich auf das Büro beschränkt ist. Es kann schwierig sein, Gespräche und Meetings zu koordinieren, weil nicht alle Kollegen oder Kunden die gleiche Arbeitsweise haben. Manchmal fehlt auch der persönliche Kontakt, der im Büro leichter herzustellen ist.</p>



<p>Das Büro hingegen bietet eine strukturierte Arbeitsumgebung und auch Kundenbeziehungen können durch persönliche Treffen gestärkt werden. Wenn man Arbeit und Privatleben klar trennen kann, kann man besser zwischen Beruf und Freizeit unterscheiden, oder wie seht ihr das?</p>



<p><em>Sind Andreas und Marcus unterschiedlicher Meinung, da ihre Präferenzen bezüglich des Arbeitsumfelds und ihrer individuellen Arbeitsstile variieren? Sieht Marcus möglicherweise die Vorteile des Homeoffice, wie Flexibilität, Einsparungen beim Arbeitsweg und die Möglichkeit, sich besser auf Aufgaben zu konzentrieren? Bevorzugt Andreas hingegen die strukturierte Arbeitsumgebung im Büro ohne Ablenkungen und die Stärkung von Kundenbeziehungen durch persönliche Treffen?</em></p>



<p>Hört mal rein, was Marcus und Andreas wirklich dazu denken und wie ihre Erfahrungen zum Arbeiten im Homeoffice und Büro sind. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei, oder?</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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	</item>
	
	<item>
        <title>#050 Sind BI-Projekte immer nur Fortschritt?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/11/13/050-sind-bi-projekte-immer-nur-fortschritt/</link>
		<pubDate>Mon, 13 Nov 2023 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Ist da nach einem Rückblick auf die letzten 10 Folgen noch Zeit für ein neues Thema? Im Schnelldurchlauf geht es durch die vergangenen Folgen über Erfahrungen im Business, KI, drjve Arena, Cloud oder gar die Zukunft von Business Intelligence.
 
Unser Thema heute: Können innovative Technologien die Effizienz steigern und Analysen verbessern, oder birgt die Integration auch neue Herausforderungen wie Schulungsbedarf und Kompatibilitätsprobleme mit sich? Hängt der Erfolg von einer ausgewogenen Umsetzung und einem klaren Verständnis der Geschäftsanforderungen ab?
 
Innovative Technologien wie Datalakes, Tabulare Modelle und Power BI haben das Potenzial, die Effizienz zu steigern und Analysen zu verbessern. Allerdings birgt die Integration auch Herausforderungen wie Schulungsbedarf und Kompatibilitätsprobleme. Der Erfolg hängt von einer ausgewogenen Umsetzung und einem klaren Verständnis der Geschäftsanforderungen ab. Power BI ermöglicht wiederum eine benutzerfreundliche und komplette Bearbeitung und Beladung der Daten, darüber hinaus eine einfache Visualisierung. 
 
Die Nutzung dieser Technologien erfordern eine sorgfältige Planung, um sicherzustellen, dass die gewählten Strukturen den Geschäftsanforderungen entsprechen und reibungslos integriert werden können. Ein ausgewogenes Verständnis und die effektive Schulung der Teams sind entscheidend, um den Fortschritt zu maximieren und Rückschritte zu vermeiden. Die neue Art BI zu realisieren, bedeutet auch ein Umdenken, oder ist es ganz einfach? Oder bleibt man besser bei dem, was man kennt und beherrscht?
 
Sind Marcus und Andreas da einer Meinung oder sind Datalakes auch nur eine neue Art der Datenspeicherung und Nutzung mit neuen Anforderungen an die Analysewerkzeuge? 
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas in der ihrem BI-Leben erlebt haben, was ihre Erfahrungen mit den bekannten und neuen Technologien sind und wie Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei, oder?]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Nach einem kleinen Rückblick der letzten 10 Folgen sprechen wir über die Implementierung neuer Techniken in BI-Projekten. Ist das Fortschritt oder kann es auch Rückschritt bedeuten?</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#050 Sind BI-Projekte immer nur Fortschritt?</itunes:title>
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		<itunes:summary><![CDATA[Ist da nach einem Rückblick auf die letzten 10 Folgen noch Zeit für ein neues Thema? Im Schnelldurchlauf geht es durch die vergangenen Folgen über Erfahrungen im Business, KI, drjve Arena, Cloud oder gar die Zukunft von Business Intelligence.
 
Unser Thema heute: Können innovative Technologien die Effizienz steigern und Analysen verbessern, oder birgt die Integration auch neue Herausforderungen wie Schulungsbedarf und Kompatibilitätsprobleme mit sich? Hängt der Erfolg von einer ausgewogenen Umsetzung und einem klaren Verständnis der Geschäftsanforderungen ab?
 
Innovative Technologien wie Datalakes, Tabulare Modelle und Power BI haben das Potenzial, die Effizienz zu steigern und Analysen zu verbessern. Allerdings birgt die Integration auch Herausforderungen wie Schulungsbedarf und Kompatibilitätsprobleme. Der Erfolg hängt von einer ausgewogenen Umsetzung und einem klaren Verständnis der Geschäftsanforderungen ab. Power BI ermöglicht wiederum eine benutzerfreundliche und komplette Bearbeitung und Beladung der Daten, darüber hinaus eine einfache Visualisierung. 
 
Die Nutzung dieser Technologien erfordern eine sorgfältige Planung, um sicherzustellen, dass die gewählten Strukturen den Geschäftsanforderungen entsprechen und reibungslos integriert werden können. Ein ausgewogenes Verständnis und die effektive Schulung der Teams sind entscheidend, um den Fortschritt zu maximieren und Rückschritte zu vermeiden. Die neue Art BI zu realisieren, bedeutet auch ein Umdenken, oder ist es ganz einfach? Oder bleibt man besser bei dem, was man kennt und beherrscht?
 
Sind Marcus und Andreas da einer Meinung oder sind Datalakes auch nur eine neue Art der Datenspeicherung und Nutzung mit neuen Anforderungen an die Analysewerkzeuge? 
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas in der ihrem BI-Leben erlebt haben, was ihre Erfahrungen mit den bekannten und neuen Technologien sind und wie Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei, oder?]]></itunes:summary>
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<p>Nach einem kleinen Rückblick der letzten 10 Folgen sprechen wir über die Implementierung neuer Techniken in BI-Projekten. Ist das Fortschritt oder kann es auch Rückschritt bedeuten?</p>



<p>Ist da nach einem&nbsp;Rückblick auf die letzten 10 Folgen noch Zeit für ein neues Thema? Im Schnelldurchlauf geht es durch die vergangenen Folgen über Erfahrungen im Business, KI, drjve Arena, Cloud oder gar die Zukunft von Business Intelligence.</p>



<p>Unser Thema heute: Können innovative Technologien die Effizienz steigern und Analysen verbessern, oder birgt die Integration auch neue Herausforderungen wie Schulungsbedarf und Kompatibilitätsprobleme mit sich? Hängt der Erfolg von einer ausgewogenen Umsetzung und einem klaren Verständnis der Geschäftsanforderungen ab?</p>



<p>Innovative Technologien wie Datalakes, Tabulare Modelle und Power BI haben das Potenzial, die Effizienz zu steigern und Analysen zu verbessern. Allerdings birgt die Integration auch Herausforderungen wie Schulungsbedarf und Kompatibilitätsprobleme. Der Erfolg hängt von einer ausgewogenen Umsetzung und einem klaren Verständnis der Geschäftsanforderungen ab. Power BI ermöglicht wiederum eine benutzerfreundliche und komplette Bearbeitung und Beladung der Daten, darüber hinaus eine einfache Visualisierung.&nbsp;</p>



<p>Die Nutzung dieser Technologien erfordern eine sorgfältige Planung, um sicherzustellen, dass die gewählten Strukturen den Geschäftsanforderungen entsprechen und reibungslos integriert werden können. Ein ausgewogenes Verständnis und die effektive Schulung der Teams sind entscheidend, um den Fortschritt zu maximieren und Rückschritte zu vermeiden. Die neue Art BI zu realisieren, bedeutet auch ein Umdenken, oder ist es ganz einfach? Oder bleibt man besser bei dem, was man kennt und beherrscht?</p>



<p>Sind Marcus und Andreas da einer Meinung oder sind Datalakes auch nur eine neue Art der Datenspeicherung und Nutzung mit neuen Anforderungen an die Analysewerkzeuge?&nbsp;</p>



<p>Hört mal rein, was Marcus und Andreas in der ihrem BI-Leben erlebt haben, was ihre Erfahrungen mit den bekannten und neuen Technologien sind und wie Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei, oder?</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/11/13/050-sind-bi-projekte-immer-nur-fortschritt/">#050 Sind BI-Projekte immer nur Fortschritt?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#049 Was denken wir über KI in BI-Projekten?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/10/30/049-was-denken-wir-ueber-ki-in-bi-projekten/</link>
		<pubDate>Mon, 30 Oct 2023 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In der Welt der Business Intelligence-Projekte gewinnt Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend an Bedeutung. Sie bringt frische Impulse und innovative Lösungen in die Prozessoptimierung und die effizientere Nutzung von Daten.
 
Andreas versucht, Marcus am Beispiel des automatischen Kontenmappings für die Datenintegration zu begeistern. Kann KI wirklich Finanzdaten aus verschiedenen Quellen analysieren und ihnen automatisch passende Konten zuordnen? Ist das nicht der Schritt in Richtung produktiver Einsatz, den wir brauchen?
 
Ist ein BI-System, welches neue Methoden anwendet, um dem Anwender die lästigen wiederholenden Tätigkeiten abzunehmen, wirklich eine Unterstützung? Oder handelt es sich gar um Spielerei der "Jungen Wilden" ohne langfristigen Mehrwert?
 
Andreas und Marcus führen ein spannendes Gespräch, während sie ihre Ansichten über die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI in der BI-Welt, wie Anomalieerkennung, Umsatzrückgang und die Identifikation problematischer Produkten und Kunden, austauschen.
 
Können wir zusammen klare Empfehlungen geben, wie Sie Ihr BI-Projekt optimal mit den neuen Möglichkeiten in der Welt der Daten weiterentwickeln?
 
Tauchen Sie ein in diese spannende Podcast-Episode, um Ihr Verständnis für die moderne Datenwelt zu vertiefen!
 
Und wie immer präsentieren wir Ihnen zum Schluss drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die Sie auf keinen Fall verpassen sollten. Hören sie einfach rein.]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2023/10/30/049-was-denken-wir-ueber-ki-in-bi-projekten/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Heute sprechen wir über Künstliche Intelligenz und wie Sie uns im Business Intelligence unterstützen kann. Aber warum sollte man die Künstliche Intelligenz einsetzen?</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#049 Was denken wir über KI in BI-Projekten?</itunes:title>
		<itunes:episode>49</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[In der Welt der Business Intelligence-Projekte gewinnt Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend an Bedeutung. Sie bringt frische Impulse und innovative Lösungen in die Prozessoptimierung und die effizientere Nutzung von Daten.
 
Andreas versucht, Marcus am Beispiel des automatischen Kontenmappings für die Datenintegration zu begeistern. Kann KI wirklich Finanzdaten aus verschiedenen Quellen analysieren und ihnen automatisch passende Konten zuordnen? Ist das nicht der Schritt in Richtung produktiver Einsatz, den wir brauchen?
 
Ist ein BI-System, welches neue Methoden anwendet, um dem Anwender die lästigen wiederholenden Tätigkeiten abzunehmen, wirklich eine Unterstützung? Oder handelt es sich gar um Spielerei der &quot;Jungen Wilden&quot; ohne langfristigen Mehrwert?
 
Andreas und Marcus führen ein spannendes Gespräch, während sie ihre Ansichten über die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI in der BI-Welt, wie Anomalieerkennung, Umsatzrückgang und die Identifikation problematischer Produkten und Kunden, austauschen.
 
Können wir zusammen klare Empfehlungen geben, wie Sie Ihr BI-Projekt optimal mit den neuen Möglichkeiten in der Welt der Daten weiterentwickeln?
 
Tauchen Sie ein in diese spannende Podcast-Episode, um Ihr Verständnis für die moderne Datenwelt zu vertiefen!
 
Und wie immer präsentieren wir Ihnen zum Schluss drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die Sie auf keinen Fall verpassen sollten. Hören sie einfach rein.]]></itunes:summary>
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		<content:encoded><![CDATA[
<p>Heute sprechen wir über Künstliche Intelligenz und wie Sie uns im Business Intelligence unterstützen kann. Aber warum sollte man die Künstliche Intelligenz einsetzen?</p>



<p>In der Welt der Business Intelligence-Projekte gewinnt Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend an Bedeutung. Sie bringt frische Impulse und innovative Lösungen in die Prozessoptimierung und die effizientere Nutzung von Daten.</p>



<p>Andreas versucht, Marcus am Beispiel des automatischen Kontenmappings für die Datenintegration zu begeistern. Kann KI wirklich Finanzdaten aus verschiedenen Quellen analysieren und ihnen automatisch passende Konten zuordnen? Ist das nicht der Schritt in Richtung produktiver Einsatz, den wir brauchen?</p>



<p>Ist ein BI-System, welches neue Methoden anwendet, um dem Anwender die lästigen wiederholenden Tätigkeiten abzunehmen, wirklich eine Unterstützung? Oder handelt es sich gar um Spielerei der &#8222;Jungen Wilden&#8220; ohne langfristigen Mehrwert?</p>



<p>Andreas und Marcus führen ein spannendes Gespräch, während sie ihre Ansichten über die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI in der BI-Welt, wie Anomalieerkennung, Umsatzrückgang und die Identifikation problematischer Produkten und Kunden, austauschen.</p>



<p>Können wir zusammen klare Empfehlungen geben, wie Sie Ihr BI-Projekt optimal mit den neuen Möglichkeiten in der Welt der Daten weiterentwickeln?</p>



<p>Tauchen Sie ein in diese spannende Podcast-Episode, um Ihr Verständnis für die moderne Datenwelt zu vertiefen!</p>



<p>Und wie immer präsentieren wir Ihnen zum Schluss drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die Sie auf keinen Fall verpassen sollten. Hören sie einfach rein.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/10/30/049-was-denken-wir-ueber-ki-in-bi-projekten/">#049 Was denken wir über KI in BI-Projekten?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Marcus.png">Marcus Wegener</podcast:person>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#048 Warum sollte man das Lakehouse als Datengrundlage nutzen? Gast: Kevin Sames</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/10/16/48-warum-sollte-man-das-lakehouse-als-datengrundlage-nutzen-gast-kevin-sames/</link>
		<pubDate>Mon, 16 Oct 2023 06:17:15 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Ein modernes BI-Projekt ist ein Schlüsselbestandteil einer erfolgreichen Unternehmensstrategie. Es beinhaltet die umfassende Datenerfassung, Analyse und Anwendung, um fundierte geschäftliche Entscheidungen zu treffen. In dieser Podcast-Episode wird Kevin, unser Data & ML Engineer, erläutern, warum Datenplattformen und Technologien wie Lakehouse, Fabric, Synapse, Parquet, Spark und Iceberg die Arbeit verbessern und was das Ganze mit Algebra zu tun hat.
 
Das Ganze wird aufregend, wenn man versteht, welche Rolle Grafikkarten und Mainboards in Kombination mit Self-Service spielen. Es ist, als ob wir eine Tür öffnen, doch stellt sich die Frage: Handelt es sich um eine Einbahnstraße, oder, wie die "Jungen Wilden" sagen, um ein Oneway Door?
 
Was früher nicht möglich war ist heute ganz einfach, wenn man die technischen Möglichkeiten versteht. Doch welchen Einfluss hat dies auf Governance, Teams und die Synchronisation der Arbeitsweise? Es ist beruhigend zu wissen, dass klare Namenskonventionen und Richtlinien selbst in dieser dynamischen Umgebung die Arbeit effizienter gestalten.
 
Andreas und Marcus führen ein inspirierendes Gespräch mit Kevin über die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten des Lakehouse-Konzepts im Bereich Business Intelligence. Können wir zusammen mit Kevin klare Empfehlungen geben, wie Sie Ihr BI-Projekt optimal auf die zukünftigen Herausforderungen in der Welt der Daten vorbereiten?
 
Tauchen Sie ein in diese spannende Podcast-Episode, um Ihr Verständnis für die moderne Datenwelt zu vertiefen!
 
Und wie immer präsentieren wir Ihnen zum Schluss drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die Sie auf keinen Fall verpassen sollten. Hören sie einfach rein.]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2023/10/16/48-warum-sollte-man-das-lakehouse-als-datengrundlage-nutzen-gast-kevin-sames/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Heute sprechen wir mit unserem Gast Kevin über ein Thema, das viele Unternehmen beschäftigt: Warum sollte man das Lakehouse als Datengrundlage nutzen?</itunes:subtitle>
		<itunes:title>Warum sollte man das Lakehouse als Datengrundlage nutzen? Gast: Kevin Sames</itunes:title>
		<itunes:episode>48</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[Ein modernes BI-Projekt ist ein Schlüsselbestandteil einer erfolgreichen Unternehmensstrategie. Es beinhaltet die umfassende Datenerfassung, Analyse und Anwendung, um fundierte geschäftliche Entscheidungen zu treffen. In dieser Podcast-Episode wird Kevin, unser Data &amp; ML Engineer, erläutern, warum Datenplattformen und Technologien wie Lakehouse, Fabric, Synapse, Parquet, Spark und Iceberg die Arbeit verbessern und was das Ganze mit Algebra zu tun hat.
 
Das Ganze wird aufregend, wenn man versteht, welche Rolle Grafikkarten und Mainboards in Kombination mit Self-Service spielen. Es ist, als ob wir eine Tür öffnen, doch stellt sich die Frage: Handelt es sich um eine Einbahnstraße, oder, wie die &quot;Jungen Wilden&quot; sagen, um ein Oneway Door?
 
Was früher nicht möglich war ist heute ganz einfach, wenn man die technischen Möglichkeiten versteht. Doch welchen Einfluss hat dies auf Governance, Teams und die Synchronisation der Arbeitsweise? Es ist beruhigend zu wissen, dass klare Namenskonventionen und Richtlinien selbst in dieser dynamischen Umgebung die Arbeit effizienter gestalten.
 
Andreas und Marcus führen ein inspirierendes Gespräch mit Kevin über die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten des Lakehouse-Konzepts im Bereich Business Intelligence. Können wir zusammen mit Kevin klare Empfehlungen geben, wie Sie Ihr BI-Projekt optimal auf die zukünftigen Herausforderungen in der Welt der Daten vorbereiten?
 
Tauchen Sie ein in diese spannende Podcast-Episode, um Ihr Verständnis für die moderne Datenwelt zu vertiefen!
 
Und wie immer präsentieren wir Ihnen zum Schluss drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die Sie auf keinen Fall verpassen sollten. Hören sie einfach rein.]]></itunes:summary>
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<p>Heute sprechen wir mit unserem Gast Kevin über ein Thema, das viele Unternehmen beschäftigt: Warum sollte man das Lakehouse als Datengrundlage nutzen?</p>



<p>Ein modernes BI-Projekt ist ein Schlüsselbestandteil einer erfolgreichen Unternehmensstrategie. Es beinhaltet die umfassende Datenerfassung, Analyse und Anwendung, um fundierte geschäftliche Entscheidungen zu treffen. In dieser Podcast-Episode wird Kevin, unser Data &amp; ML Engineer, erläutern, warum Datenplattformen und Technologien wie Lakehouse, Fabric, Synapse, Parquet, Spark und Iceberg die Arbeit verbessern und was das Ganze mit Algebra zu tun hat.</p>



<p>Das Ganze wird aufregend, wenn man versteht, welche Rolle Grafikkarten und Mainboards in Kombination mit Self-Service spielen. Es ist, als ob wir eine Tür öffnen, doch stellt sich die Frage: Handelt es sich um eine Einbahnstraße, oder, wie die &#8222;Jungen Wilden&#8220; sagen, um ein Oneway Door?</p>



<p>Was früher nicht möglich war ist heute ganz einfach, wenn man die technischen Möglichkeiten versteht. Doch welchen Einfluss hat dies auf Governance, Teams und die Synchronisation der Arbeitsweise? Es ist beruhigend zu wissen, dass klare Namenskonventionen und Richtlinien selbst in dieser dynamischen Umgebung die Arbeit effizienter gestalten.</p>



<p>Andreas und Marcus führen ein inspirierendes Gespräch mit Kevin über die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten des Lakehouse-Konzepts im Bereich Business Intelligence. Können wir zusammen mit Kevin klare Empfehlungen geben, wie Sie Ihr BI-Projekt optimal auf die zukünftigen Herausforderungen in der Welt der Daten vorbereiten?</p>



<p>Tauchen Sie ein in diese spannende Podcast-Episode, um Ihr Verständnis für die moderne Datenwelt zu vertiefen!</p>



<p>Und wie immer präsentieren wir Ihnen zum Schluss drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die Sie auf keinen Fall verpassen sollten. Hören sie einfach rein.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/10/16/48-warum-sollte-man-das-lakehouse-als-datengrundlage-nutzen-gast-kevin-sames/">#048 Warum sollte man das Lakehouse als Datengrundlage nutzen? Gast: Kevin Sames</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

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<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#047 Was haben wir von der drjve arena mitgenommen?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/10/02/047-was-haben-wir-von-der-drjve-arena-mitgenommen/</link>
		<pubDate>Mon, 02 Oct 2023 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Herzlich willkommen zu unserem Podcast von der "drjve Arena" im Hamburger Fußballstadion! In dieser Episode nehmen wir Sie mit auf eine inspirierende Reise durch die Welt innovativer Konzepte und Technologien in der Datenwelt.

Wir starten mit einem Blick auf die faszinierende Dynamik der "Agilen Planung" und wie sie Unternehmen in unserer schnelllebigen Welt flexibler und effizienter macht. Um dieses Konzept greifbarer zu gestalten, wird sogar eine Verbindung zu Flugzeugen aufgezeigt.

Dann tauchen wir ein in das "ESG Performance Management", um zu verstehen, wie Nachhaltigkeitsthemen die heutige Geschäftswelt maßgeblich beeinflussen.

Ein echtes Highlight erwartet Sie mit der Erfolgsgeschichte von "PRIMAGAS" und ihrer aufregenden Reise bei der "Data Plattformauswahl". Erfahren Sie, wie dieses Unternehmen die perfekte Datenstrategie entwickelt hat, um in einer datengetriebenen Welt herauszustechen. Und ja, es hat tatsächlich etwas mit Leitplanken zu tun – wir erklären es Ihnen!

Anschließend nehmen wir Sie mit auf eine Entdeckungsreise zum Vortrag über das "Lakehouse Dremio". Lassen Sie sich von der Innovationskraft begeistern und erfahren Sie, wie diese revolutionäre Datenverarbeitungsplattform die Zukunft der Datenverarbeitung gestaltet.

Wir werfen auch einen Blick auf die Zukunft der Unternehmensinformationen mit der "Power BI Migration" und wie Microsofts Power BI die Business Intelligence-Landschaft neugestaltet.

Zu guter Letzt nehmen wir Sie mit in das faszinierende Konzept der "Data Excellence" mit "dataspot". Sie werden verstehen, wie Unternehmen durch die Verbesserung der Datenqualität und -analyse Spitzenleistungen erzielen können.

Und als besonderes Highlight erzählen wir Ihnen von der aufregenden Zusammenarbeit zwischen Microsoft und OpenAI, die die Grenzen der Datenwissenschaft erweitert und bahnbrechende Möglichkeiten für die Zukunft schafft.
 
Wir möchten Ihre Vorstellungskraft anregen und Ihnen einen Einblick in die Welt der Datenanalyse, Innovation und strategischen Planung bieten. Tauchen Sie mit uns ein und lassen Sie sich von den Möglichkeiten, die die bestehenden und zukünftigen Entwicklungen bieten, inspirieren.
 
Andreas und Marcus teilen ihre Erkenntnisse von den Vorträgen und geben Empfehlungen, wie Sie die gewonnenen Erkenntnisse in Ihrer "BI-Welt" nutzen können, um erfolgreich Veränderungen anzugehen und zu Ihrem Vorteil zu nutzen.
 
Und wie immer präsentieren wir Ihnen zum Schluss drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die Sie auf keinen Fall verpassen sollten.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Wir berichten über das Stadionevent &amp;quot;drjve Arena&amp;quot; im Hamburger Fußballstadion. Experten aus verschiedenen Bereichen bieten uns eine großartige Gelegenheit, um unser Wissen zu erweitern und Neuigkeiten aus dem Bereich Business Intelligence zu erfahren.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#047 Was haben wir von der drjve arena mitgenommen?</itunes:title>
		<itunes:episode>47</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[Herzlich willkommen zu unserem Podcast von der &quot;drjve Arena&quot; im Hamburger Fußballstadion! In dieser Episode nehmen wir Sie mit auf eine inspirierende Reise durch die Welt innovativer Konzepte und Technologien in der Datenwelt.

Wir starten mit einem Blick auf die faszinierende Dynamik der &quot;Agilen Planung&quot; und wie sie Unternehmen in unserer schnelllebigen Welt flexibler und effizienter macht. Um dieses Konzept greifbarer zu gestalten, wird sogar eine Verbindung zu Flugzeugen aufgezeigt.

Dann tauchen wir ein in das &quot;ESG Performance Management&quot;, um zu verstehen, wie Nachhaltigkeitsthemen die heutige Geschäftswelt maßgeblich beeinflussen.

Ein echtes Highlight erwartet Sie mit der Erfolgsgeschichte von &quot;PRIMAGAS&quot; und ihrer aufregenden Reise bei der &quot;Data Plattformauswahl&quot;. Erfahren Sie, wie dieses Unternehmen die perfekte Datenstrategie entwickelt hat, um in einer datengetriebenen Welt herauszustechen. Und ja, es hat tatsächlich etwas mit Leitplanken zu tun – wir erklären es Ihnen!

Anschließend nehmen wir Sie mit auf eine Entdeckungsreise zum Vortrag über das &quot;Lakehouse Dremio&quot;. Lassen Sie sich von der Innovationskraft begeistern und erfahren Sie, wie diese revolutionäre Datenverarbeitungsplattform die Zukunft der Datenverarbeitung gestaltet.

Wir werfen auch einen Blick auf die Zukunft der Unternehmensinformationen mit der &quot;Power BI Migration&quot; und wie Microsofts Power BI die Business Intelligence-Landschaft neugestaltet.

Zu guter Letzt nehmen wir Sie mit in das faszinierende Konzept der &quot;Data Excellence&quot; mit &quot;dataspot&quot;. Sie werden verstehen, wie Unternehmen durch die Verbesserung der Datenqualität und -analyse Spitzenleistungen erzielen können.

Und als besonderes Highlight erzählen wir Ihnen von der aufregenden Zusammenarbeit zwischen Microsoft und OpenAI, die die Grenzen der Datenwissenschaft erweitert und bahnbrechende Möglichkeiten für die Zukunft schafft.
 
Wir möchten Ihre Vorstellungskraft anregen und Ihnen einen Einblick in die Welt der Datenanalyse, Innovation und strategischen Planung bieten. Tauchen Sie mit uns ein und lassen Sie sich von den Möglichkeiten, die die bestehenden und zukünftigen Entwicklungen bieten, inspirieren.
 
Andreas und Marcus teilen ihre Erkenntnisse von den Vorträgen und geben Empfehlungen, wie Sie die gewonnenen Erkenntnisse in Ihrer &quot;BI-Welt&quot; nutzen können, um erfolgreich Veränderungen anzugehen und zu Ihrem Vorteil zu nutzen.
 
Und wie immer präsentieren wir Ihnen zum Schluss drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die Sie auf keinen Fall verpassen sollten.]]></itunes:summary>
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<p>Wir berichten über das Stadionevent &#8222;drjve Arena&#8220; im Hamburger Fußballstadion. Experten aus verschiedenen Bereichen bieten uns eine großartige Gelegenheit, um unser Wissen zu erweitern und Neuigkeiten aus dem Bereich Business Intelligence zu erfahren.</p>



<p>Herzlich willkommen zu unserem Podcast von der &#8222;drjve Arena&#8220; im Hamburger Fußballstadion! In dieser Episode nehmen wir Sie mit auf eine inspirierende Reise durch die Welt innovativer Konzepte und Technologien in der Datenwelt.</p>



<p>Wir starten mit einem Blick auf die faszinierende Dynamik der &#8222;Agilen Planung&#8220; und wie sie Unternehmen in unserer schnelllebigen Welt flexibler und effizienter macht. Um dieses Konzept greifbarer zu gestalten, wird sogar eine Verbindung zu Flugzeugen aufgezeigt.</p>



<p>Dann tauchen wir ein in das &#8222;ESG Performance Management&#8220;, um zu verstehen, wie Nachhaltigkeitsthemen die heutige Geschäftswelt maßgeblich beeinflussen.</p>



<p>Ein echtes Highlight erwartet Sie mit der Erfolgsgeschichte von &#8222;PRIMAGAS&#8220; und ihrer aufregenden Reise bei der &#8222;Data Plattformauswahl&#8220;. Erfahren Sie, wie dieses Unternehmen die perfekte Datenstrategie entwickelt hat, um in einer datengetriebenen Welt herauszustechen. Und ja, es hat tatsächlich etwas mit Leitplanken zu tun – wir erklären es Ihnen!</p>



<p>Anschließend nehmen wir Sie mit auf eine Entdeckungsreise zum Vortrag über das &#8222;Lakehouse Dremio&#8220;. Lassen Sie sich von der Innovationskraft begeistern und erfahren Sie, wie diese revolutionäre Datenverarbeitungsplattform die Zukunft der Datenverarbeitung gestaltet.</p>



<p>Wir werfen auch einen Blick auf die Zukunft der Unternehmensinformationen mit der &#8222;Power BI Migration&#8220; und wie Microsofts Power BI die Business Intelligence-Landschaft neugestaltet.</p>



<p>Zu guter Letzt nehmen wir Sie mit in das faszinierende Konzept der &#8222;Data Excellence&#8220; mit &#8222;dataspot&#8220;. Sie werden verstehen, wie Unternehmen durch die Verbesserung der Datenqualität und -analyse Spitzenleistungen erzielen können.</p>



<p>Und als besonderes Highlight erzählen wir Ihnen von der aufregenden Zusammenarbeit zwischen Microsoft und OpenAI, die die Grenzen der Datenwissenschaft erweitert und bahnbrechende Möglichkeiten für die Zukunft schafft.</p>



<p>Wir möchten Ihre Vorstellungskraft anregen und Ihnen einen Einblick in die Welt der Datenanalyse, Innovation und strategischen Planung bieten. Tauchen Sie mit uns ein und lassen Sie sich von den Möglichkeiten, die die bestehenden und zukünftigen Entwicklungen bieten, inspirieren.</p>



<p>Andreas und Marcus teilen ihre Erkenntnisse von den Vorträgen und geben Empfehlungen, wie Sie die gewonnenen Erkenntnisse in Ihrer &#8222;BI-Welt&#8220; nutzen können, um erfolgreich Veränderungen anzugehen und zu Ihrem Vorteil zu nutzen.</p>



<p>Und wie immer präsentieren wir Ihnen zum Schluss drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die Sie auf keinen Fall verpassen sollten.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/10/02/047-was-haben-wir-von-der-drjve-arena-mitgenommen/">#047 Was haben wir von der drjve arena mitgenommen?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	</item>
	
	<item>
        <title>#046 Was, wenn jemand das BI-Projekt verlässt?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/09/18/046-was-wenn-jemand-das-bi-projekt-verlaesst/</link>
		<pubDate>Mon, 18 Sep 2023 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Im BI-Projekt ist kein Tag wie der andere. Was passiert, wenn ein Schlüsselmitarbeiter das BI-Projekt verlässt? Die Dynamik ändert sich, Mitarbeiter entwickeln sich in verschiedene Richtungen und jeder hat seine eigene Art, Aufgaben zu lösen. Doch keine Sorge, selbst in der Urlaubszeit gibt es einen Weg, das Projekt auf Kurs zu halten. Kann ein unerwarteter Ausfall zu einem wahren Bottleneck werden?

Erfahren Sie, was Marcus und Andreas in ihren BI-Projekten erleben und Unternehmen mit diesem Szenario umgehen. Wie sie es schaffen, Fachkenntnisse zu erhalten, gleichzeitig den kreativen Flow im Team aufrechtzuerhalten und wie Teamwork, klare Strukturen und Prozesse selbst die unerwartetsten Herausforderungen bewältigen können. Oder ist man gar froh, dass Teammitglieder das Team verlassen, und was hat das mit Chemie zu tun?

Andreas und Marcus führen ein spannendes Gespräch zu dem Thema und geben Empfehlungen, wie Sie Ihr BI-Projekt angehen und dabei mit Veränderungen erfolgreich umgehen.

Hören Sie jetzt rein, um mehr zu erfahren!

Und wie immer präsentieren wir Ihnen zum Schluss drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die Sie auf keinen Fall verpassen sollten.]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2023/09/18/046-was-wenn-jemand-das-bi-projekt-verlaesst/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Was machen wir, wenn sich das BI-Projekt verändert? Was ist, wenn die Mitarbeiter sich verändern oder gar der Scope des Projektes sich ändert?</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#046 Was, wenn jemand das BI-Projekt verlässt?</itunes:title>
		<itunes:episode>46</itunes:episode>
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Erfahren Sie, was Marcus und Andreas in ihren BI-Projekten erleben und Unternehmen mit diesem Szenario umgehen. Wie sie es schaffen, Fachkenntnisse zu erhalten, gleichzeitig den kreativen Flow im Team aufrechtzuerhalten und wie Teamwork, klare Strukturen und Prozesse selbst die unerwartetsten Herausforderungen bewältigen können. Oder ist man gar froh, dass Teammitglieder das Team verlassen, und was hat das mit Chemie zu tun?

Andreas und Marcus führen ein spannendes Gespräch zu dem Thema und geben Empfehlungen, wie Sie Ihr BI-Projekt angehen und dabei mit Veränderungen erfolgreich umgehen.

Hören Sie jetzt rein, um mehr zu erfahren!

Und wie immer präsentieren wir Ihnen zum Schluss drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die Sie auf keinen Fall verpassen sollten.]]></itunes:summary>
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<p>Was machen wir, wenn sich das BI-Projekt verändert? Was ist, wenn die Mitarbeiter sich verändern oder gar der Scope des Projektes sich ändert?</p>



<p>Im BI-Projekt ist kein Tag wie der andere. Was passiert, wenn ein Schlüsselmitarbeiter das BI-Projekt verlässt? Die Dynamik ändert sich, Mitarbeiter entwickeln sich in verschiedene Richtungen und jeder hat seine eigene Art, Aufgaben zu lösen. Doch keine Sorge, selbst in der Urlaubszeit gibt es einen Weg, das Projekt auf Kurs zu halten. Kann ein unerwarteter Ausfall zu einem wahren Bottleneck werden?</p>



<p>Erfahren Sie, was Marcus und Andreas in ihren BI-Projekten erleben und Unternehmen mit diesem Szenario umgehen. Wie sie es schaffen, Fachkenntnisse zu erhalten, gleichzeitig den kreativen Flow im Team aufrechtzuerhalten und wie Teamwork, klare Strukturen und Prozesse selbst die unerwartetsten Herausforderungen bewältigen können. Oder ist man gar froh, dass Teammitglieder das Team verlassen, und was hat das mit Chemie zu tun?</p>



<p>Andreas und Marcus führen ein spannendes Gespräch zu dem Thema und geben Empfehlungen, wie Sie Ihr BI-Projekt angehen und dabei mit Veränderungen erfolgreich umgehen.</p>



<p>Hören Sie jetzt rein, um mehr zu erfahren!</p>



<p>Und wie immer präsentieren wir Ihnen zum Schluss drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die Sie auf keinen Fall verpassen sollten.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/09/18/046-was-wenn-jemand-das-bi-projekt-verlaesst/">#046 Was, wenn jemand das BI-Projekt verlässt?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
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	</item>
	
	<item>
        <title>#045 Wie kann ich das BI-Projekt verbildlichen?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/09/04/045-wie-kann-ich-das-bi-projekt-verbildlichen/</link>
		<pubDate>Mon, 04 Sep 2023 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Das Business Intelligence-Projekt mag noch so komplex und datengesteuert sein, aber ohne eine effektive Visualisierung wird es schwierig, Ihre Erkenntnisse zu vermitteln und Ihr Team mit auf die Reise zu nehmen. Bei The Data Brothers sind wir fest davon überzeugt, dass die Verwendung von Verbildlichungen, Skizzen und PowerPoint-Präsentationen entscheidend sind, um den Erfolg Ihres BI-Projekts voranzutreiben. Diese Techniken unterstützen nicht nur beim Prototyping, sondern fördern auch Diskussionen, die jedem im Team ein besseres Verständnis für die Situation und das Modell vermitteln.

Aber warum sind Gantt-Diagramme, Skizzen, UML-Diagramme und Whiteboards so hilfreich, um das BI-Projekt und das Verständnis für Ihre Daten, Strukturen und den Zeitplan für das Team klarer darzustellen? Und was hat eine Westernstadt damit zu tun? Das erzählen wir Ihnen auch.

Andreas und Marcus führen ein spannendes Gespräch über die Sprache der Bilder. Wir erläutern, warum Analogien verwendet werden, um ein Thema verständlicher zu machen, und bieten Empfehlungen, wie Sie Ihr BI-Projekt erfolgreich angehen und dabei die Kraft der Bildsprache nutzen können.

Hören Sie jetzt rein, um mehr zu erfahren!

Und wie immer präsentieren wir Ihnen zum Schluss drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die Sie auf keinen Fall verpassen sollten.]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2023/09/04/045-wie-kann-ich-das-bi-projekt-verbildlichen/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Bilder sagen mehr als tausend Worte - ein altbekanntes Sprichwort. Ist das Verbildlichen eines Themas in der Welt des Business Intelligence von Relevanz?</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#045 Wie kann ich das BI-Projekt verbildlichen?</itunes:title>
		<itunes:episode>45</itunes:episode>
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Aber warum sind Gantt-Diagramme, Skizzen, UML-Diagramme und Whiteboards so hilfreich, um das BI-Projekt und das Verständnis für Ihre Daten, Strukturen und den Zeitplan für das Team klarer darzustellen? Und was hat eine Westernstadt damit zu tun? Das erzählen wir Ihnen auch.

Andreas und Marcus führen ein spannendes Gespräch über die Sprache der Bilder. Wir erläutern, warum Analogien verwendet werden, um ein Thema verständlicher zu machen, und bieten Empfehlungen, wie Sie Ihr BI-Projekt erfolgreich angehen und dabei die Kraft der Bildsprache nutzen können.

Hören Sie jetzt rein, um mehr zu erfahren!

Und wie immer präsentieren wir Ihnen zum Schluss drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die Sie auf keinen Fall verpassen sollten.]]></itunes:summary>
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<p>Bilder sagen mehr als tausend Worte &#8211; ein altbekanntes Sprichwort. Ist das Verbildlichen eines Themas in der Welt des Business Intelligence von Relevanz?</p>



<p>Das Business Intelligence-Projekt mag noch so komplex und datengesteuert sein, aber ohne eine effektive Visualisierung wird es schwierig, Ihre Erkenntnisse zu vermitteln und Ihr Team mit auf die Reise zu nehmen. Bei The Data Brothers sind wir fest davon überzeugt, dass die Verwendung von Verbildlichungen, Skizzen und PowerPoint-Präsentationen entscheidend sind, um den Erfolg Ihres BI-Projekts voranzutreiben. Diese Techniken unterstützen nicht nur beim Prototyping, sondern fördern auch Diskussionen, die jedem im Team ein besseres Verständnis für die Situation und das Modell vermitteln.</p>



<p>Aber warum sind Gantt-Diagramme, Skizzen, UML-Diagramme und Whiteboards so hilfreich, um das BI-Projekt und das Verständnis für Ihre Daten, Strukturen und den Zeitplan für das Team klarer darzustellen? Und was hat eine Westernstadt damit zu tun? Das erzählen wir Ihnen auch.</p>



<p>Andreas und Marcus führen ein spannendes Gespräch über die Sprache der Bilder. Wir erläutern, warum Analogien verwendet werden, um ein Thema verständlicher zu machen, und bieten Empfehlungen, wie Sie Ihr BI-Projekt erfolgreich angehen und dabei die Kraft der Bildsprache nutzen können.</p>



<p>Hören Sie jetzt rein, um mehr zu erfahren!</p>



<p>Und wie immer präsentieren wir Ihnen zum Schluss drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die Sie auf keinen Fall verpassen sollten.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-606"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/09/04/045-wie-kann-ich-das-bi-projekt-verbildlichen/">#045 Wie kann ich das BI-Projekt verbildlichen?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#044 Kann das BI-Projekt günstig nebenbei laufen?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/08/21/044-kann-das-bi-projekt-guenstig-nebenbei-laufen/</link>
		<pubDate>Mon, 21 Aug 2023 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Ob es sich um ein aufstrebendes Startup handelt, das nach Geschäftsanalysen sucht, oder um ein etabliertes Unternehmen, das seine Effizienz steigern möchte – in dieser Episode bieten wir euch wertvolle Einblicke in die Umsetzung eures BI-Projekts und ob es nebenbei erfolgreich betrieben werden kann.
 
Wir diskutieren die entscheidende Frage, ob ein Werksstudent, der das Projekt als Praktikumsarbeit übernimmt, ausreicht, oder ob es sinnvoll ist, den Fachbereich und die IT ernsthaft einzubeziehen. Dabei beleuchten wir auch die Wichtigkeit die richtigen Ressourcen für das Vorhaben zu identifizieren und den Teammitgliedern zuzuteilen.
 
Andreas und Marcus führen ein spannendes Gespräch über die Verknüpfungen zwischen Business Intelligence und dem Kauf eines Fahrzeugs, die in dieser Folge näher erläutert werden. Können wir klare Empfehlungen geben, wie Ihr euer BI-Projekt kosteneffizient und erfolgreich angehen könnt?
 
Höre jetzt rein, um mehr zu erfahren!
 
Und wie immer präsentieren wir euch zum Schluss drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die Ihr auf keinen Fall verpassen solltet.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Heute sprechen wir über ein Thema, das viele Unternehmen beschäftigt: Die Umsetzung eines kostengünstigen Business Intelligence (BI)-Projekts nebenbei oder eben doch nicht.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#044 Kann das BI-Projekt günstig nebenbei laufen?</itunes:title>
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Wir diskutieren die entscheidende Frage, ob ein Werksstudent, der das Projekt als Praktikumsarbeit übernimmt, ausreicht, oder ob es sinnvoll ist, den Fachbereich und die IT ernsthaft einzubeziehen. Dabei beleuchten wir auch die Wichtigkeit die richtigen Ressourcen für das Vorhaben zu identifizieren und den Teammitgliedern zuzuteilen.
 
Andreas und Marcus führen ein spannendes Gespräch über die Verknüpfungen zwischen Business Intelligence und dem Kauf eines Fahrzeugs, die in dieser Folge näher erläutert werden. Können wir klare Empfehlungen geben, wie Ihr euer BI-Projekt kosteneffizient und erfolgreich angehen könnt?
 
Höre jetzt rein, um mehr zu erfahren!
 
Und wie immer präsentieren wir euch zum Schluss drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die Ihr auf keinen Fall verpassen solltet.]]></itunes:summary>
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<p>Heute sprechen wir über ein Thema, das viele Unternehmen beschäftigt: Die Umsetzung eines kostengünstigen Business Intelligence (BI)-Projekts nebenbei oder eben doch nicht.</p>



<p>Ob es sich um ein aufstrebendes Startup handelt, das nach Geschäftsanalysen sucht, oder um ein etabliertes Unternehmen, das seine Effizienz steigern möchte – in dieser Episode bieten wir euch wertvolle Einblicke in die Umsetzung eures BI-Projekts und ob es nebenbei erfolgreich betrieben werden kann.</p>



<p>Wir diskutieren die entscheidende Frage, ob ein Werksstudent, der das Projekt als Praktikumsarbeit übernimmt, ausreicht, oder ob es sinnvoll ist, den Fachbereich und die IT ernsthaft einzubeziehen. Dabei beleuchten wir auch die Wichtigkeit die richtigen Ressourcen für das Vorhaben zu identifizieren und den Teammitgliedern zuzuteilen.</p>



<p>Andreas und Marcus führen ein spannendes Gespräch über die Verknüpfungen zwischen Business Intelligence und dem Kauf eines Fahrzeugs, die in dieser Folge näher erläutert werden. Können wir klare Empfehlungen geben, wie Ihr euer BI-Projekt kosteneffizient und erfolgreich angehen könnt?</p>



<p>Höre jetzt rein, um mehr zu erfahren!</p>



<p>Und wie immer präsentieren wir euch zum Schluss drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die Ihr auf keinen Fall verpassen solltet.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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	<item>
        <title>#043 Wie geht es weiter nach dem Fabric Hype? Gast: Gabi Münster</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/08/07/043-wie-geht-es-weiter-nach-dem-fabric-hype-gast-gabi-muenster/</link>
		<pubDate>Mon, 07 Aug 2023 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Taucht ein in eine spannende Diskussion mit Gabi Münster, Marcus und Andreas! In diesem Gespräch dreht sich alles um Microsoft Fabric, Communities, User-Groups und vor allem um die Kundenzufriedenheit.
 
Erfahrt, wie das CAT-Team (Customer Advisory Team) die Power BI-Community, Kunden und Partner auf einzigartige Weise unterstützt. Ihr werdet überrascht sein, wie engagiert das Team ist, um Feedback zu sammeln und diese in die Entwicklung neuer Produkte einfließen zu lassen, noch bevor sie aus der Preview-Phase in ein fertiges Produkt übergehen.
 
Visionen und Zukunftsideen stehen ebenfalls im Fokus. Lernt, wie ihr die neuen Möglichkeiten von Microsoft Fabric und Power BI am besten nutzen könnt und wie "Happy Paths" euch dabei helfen, reibungslos einzusteigen.
 
Gabi gibt wertvolle Tipps, wie ihr euch den neuen Herausforderungen am besten stellen könnt, und betont die Bedeutung einer starken Zusammenarbeit mit der Community. Denn gemeinsam können wir Großes erreichen!
 
Doch nicht nur die ernsten Themen werden besprochen. Erfahrt auch, was eine Party, der "Schluck aus einer Pulle" und Katerstimmung mit all dem zu tun haben. Lasst euch von den spannenden Zusammenhängen überraschen!
 
Aber das ist noch nicht alles! Gabi präsentiert heute auch drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die ihr euch auf keinen Fall entgehen lassen solltet. Seid gespannt auf wertvolle Ratschläge, die euch inspirieren und bereichern werden.
 
Erlebt dieses fesselnde Gespräch voller Ideen, wertvoller Erfahrungen und einer brennenden Leidenschaft für Microsoft Fabric, Power BI und die Zusammenarbeit in der Community. Dieser Austausch wird euren Horizont erweitern und euch mit frischen Erkenntnissen bereichern. Lasst euch diese einmalige Gelegenheit nicht entgehen und seid dabei!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Heute sprechen wir über das Thema Microsoft Fabric und Communities und haben als Gast die Gabi aus dem CAT-Team.</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[Taucht ein in eine spannende Diskussion mit Gabi Münster, Marcus und Andreas! In diesem Gespräch dreht sich alles um Microsoft Fabric, Communities, User-Groups und vor allem um die Kundenzufriedenheit.
 
Erfahrt, wie das CAT-Team (Customer Advisory Team) die Power BI-Community, Kunden und Partner auf einzigartige Weise unterstützt. Ihr werdet überrascht sein, wie engagiert das Team ist, um Feedback zu sammeln und diese in die Entwicklung neuer Produkte einfließen zu lassen, noch bevor sie aus der Preview-Phase in ein fertiges Produkt übergehen.
 
Visionen und Zukunftsideen stehen ebenfalls im Fokus. Lernt, wie ihr die neuen Möglichkeiten von Microsoft Fabric und Power BI am besten nutzen könnt und wie &quot;Happy Paths&quot; euch dabei helfen, reibungslos einzusteigen.
 
Gabi gibt wertvolle Tipps, wie ihr euch den neuen Herausforderungen am besten stellen könnt, und betont die Bedeutung einer starken Zusammenarbeit mit der Community. Denn gemeinsam können wir Großes erreichen!
 
Doch nicht nur die ernsten Themen werden besprochen. Erfahrt auch, was eine Party, der &quot;Schluck aus einer Pulle&quot; und Katerstimmung mit all dem zu tun haben. Lasst euch von den spannenden Zusammenhängen überraschen!
 
Aber das ist noch nicht alles! Gabi präsentiert heute auch drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die ihr euch auf keinen Fall entgehen lassen solltet. Seid gespannt auf wertvolle Ratschläge, die euch inspirieren und bereichern werden.
 
Erlebt dieses fesselnde Gespräch voller Ideen, wertvoller Erfahrungen und einer brennenden Leidenschaft für Microsoft Fabric, Power BI und die Zusammenarbeit in der Community. Dieser Austausch wird euren Horizont erweitern und euch mit frischen Erkenntnissen bereichern. Lasst euch diese einmalige Gelegenheit nicht entgehen und seid dabei!]]></itunes:summary>
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<p>Heute sprechen wir über das Thema Microsoft Fabric und Communities und haben als Gast die Gabi aus dem CAT-Team.</p>



<p>Taucht ein in eine spannende Diskussion mit Gabi Münster, Marcus und Andreas! In diesem Gespräch dreht sich alles um Microsoft Fabric, Communities, User-Groups und vor allem um die Kundenzufriedenheit.</p>



<p>Erfahrt, wie das CAT-Team (Customer Advisory Team) die Power BI-Community, Kunden und Partner auf einzigartige Weise unterstützt. Ihr werdet überrascht sein, wie engagiert das Team ist, um Feedback zu sammeln und diese in die Entwicklung neuer Produkte einfließen zu lassen, noch bevor sie aus der Preview-Phase in ein fertiges Produkt übergehen.</p>



<p>Visionen und Zukunftsideen stehen ebenfalls im Fokus. Lernt, wie ihr die neuen Möglichkeiten von Microsoft Fabric und Power BI am besten nutzen könnt und wie &#8222;Happy Paths&#8220; euch dabei helfen, reibungslos einzusteigen.</p>



<p>Gabi gibt wertvolle Tipps, wie ihr euch den neuen Herausforderungen am besten stellen könnt, und betont die Bedeutung einer starken Zusammenarbeit mit der Community. Denn gemeinsam können wir Großes erreichen!</p>



<p>Doch nicht nur die ernsten Themen werden besprochen. Erfahrt auch, was eine Party, der &#8222;Schluck aus einer Pulle&#8220; und Katerstimmung mit all dem zu tun haben. Lasst euch von den spannenden Zusammenhängen überraschen!</p>



<p>Aber das ist noch nicht alles! Gabi präsentiert heute auch drei Empfehlungen für den Nachhauseweg, die ihr euch auf keinen Fall entgehen lassen solltet. Seid gespannt auf wertvolle Ratschläge, die euch inspirieren und bereichern werden.</p>



<p>Erlebt dieses fesselnde Gespräch voller Ideen, wertvoller Erfahrungen und einer brennenden Leidenschaft für Microsoft Fabric, Power BI und die Zusammenarbeit in der Community. Dieser Austausch wird euren Horizont erweitern und euch mit frischen Erkenntnissen bereichern. Lasst euch diese einmalige Gelegenheit nicht entgehen und seid dabei!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/08/07/043-wie-geht-es-weiter-nach-dem-fabric-hype-gast-gabi-muenster/">#043 Wie geht es weiter nach dem Fabric Hype? Gast: Gabi Münster</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	</item>
	
	<item>
        <title>#042 Wie schätzen wir den Aufwand von BI Projekten?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/07/24/042-wie-schaetzen-wir-den-aufwand-von-bi-projekten/</link>
		<pubDate>Mon, 24 Jul 2023 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Bei der Planung eines BI-Projekts ist es von entscheidender Bedeutung, eine gründliche Analyse durchzuführen und die beteiligten Experten aktiv einzubinden, um realistische Zeitangaben zu erhalten. Obwohl es wünschenswert wäre, eine detaillierte Anforderungsanalyse durchzuführen, kann es sein, dass der Kunde bereits eine konkrete Vorstellung von Form und Umfang des Projekts hat.

In unserem heutigen Gespräch werden wir die Relevanz von Datenkompetenz, Lasten- und Pflichtenheft in diesem Zusammenhang besprechen. Ein weiteres wichtiges Thema ist die Kommunikation und das Verständnis zwischen den Projektbeteiligten, da dies einen erheblichen Einfluss auf den Erfolg des Projekts hat.

Darüber hinaus werden wir erläutern, wie die Aufwandsschätzung auch Parallelen zum Hausbau aufweisen kann. Andreas und Marcus werden das Thema aus verschiedenen Blickwinkeln beleuchten und diskutieren, wie man eine Aufwandsschätzung im BI-Projekt erfolgreich angehen kann. 

Gibt es klare Empfehlungen und bewährte Methoden, die in diesem Kontext besonders hilfreich sind? Erfahrt es in unserer Diskussion!

Hört rein und seid dabei, wenn wir diese spannenden Aspekte in Bezug auf Business Intelligence-Projekte und Aufwandsschätzung behandeln.

Die drei Dinge für den Nachhauseweg werden sicher auch nicht fehlen.]]></description>
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		<itunes:subtitle>Heute sprechen wir zu dem Thema Aufwandsschätzungen in Business Intelligence-Projekten.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#042 Wie schätzen wir den Aufwand von BI Projekten?</itunes:title>
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In unserem heutigen Gespräch werden wir die Relevanz von Datenkompetenz, Lasten- und Pflichtenheft in diesem Zusammenhang besprechen. Ein weiteres wichtiges Thema ist die Kommunikation und das Verständnis zwischen den Projektbeteiligten, da dies einen erheblichen Einfluss auf den Erfolg des Projekts hat.

Darüber hinaus werden wir erläutern, wie die Aufwandsschätzung auch Parallelen zum Hausbau aufweisen kann. Andreas und Marcus werden das Thema aus verschiedenen Blickwinkeln beleuchten und diskutieren, wie man eine Aufwandsschätzung im BI-Projekt erfolgreich angehen kann. 

Gibt es klare Empfehlungen und bewährte Methoden, die in diesem Kontext besonders hilfreich sind? Erfahrt es in unserer Diskussion!

Hört rein und seid dabei, wenn wir diese spannenden Aspekte in Bezug auf Business Intelligence-Projekte und Aufwandsschätzung behandeln.

Die drei Dinge für den Nachhauseweg werden sicher auch nicht fehlen.]]></itunes:summary>
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<p>Heute sprechen wir zu dem Thema Aufwandsschätzungen in Business Intelligence-Projekten.</p>



<p>Bei der Planung eines BI-Projekts ist es von entscheidender Bedeutung, eine gründliche Analyse durchzuführen und die beteiligten Experten aktiv einzubinden, um realistische Zeitangaben zu erhalten. Obwohl es wünschenswert wäre, eine detaillierte Anforderungsanalyse durchzuführen, kann es sein, dass der Kunde bereits eine konkrete Vorstellung von Form und Umfang des Projekts hat.</p>



<p>In unserem heutigen Gespräch werden wir die Relevanz von Datenkompetenz, Lasten- und Pflichtenheft in diesem Zusammenhang besprechen. Ein weiteres wichtiges Thema ist die Kommunikation und das Verständnis zwischen den Projektbeteiligten, da dies einen erheblichen Einfluss auf den Erfolg des Projekts hat.</p>



<p>Darüber hinaus werden wir erläutern, wie die Aufwandsschätzung auch Parallelen zum Hausbau aufweisen kann. Andreas und Marcus werden das Thema aus verschiedenen Blickwinkeln beleuchten und diskutieren, wie man eine Aufwandsschätzung im BI-Projekt erfolgreich angehen kann.</p>



<p>Gibt es klare Empfehlungen und bewährte Methoden, die in diesem Kontext besonders hilfreich sind? Erfahrt es in unserer Diskussion!</p>



<p>Hört rein und seid dabei, wenn wir diese spannenden Aspekte in Bezug auf Business Intelligence-Projekte und Aufwandsschätzung behandeln.</p>



<p>Die drei Dinge für den Nachhauseweg werden sicher auch nicht fehlen.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/07/24/042-wie-schaetzen-wir-den-aufwand-von-bi-projekten/">#042 Wie schätzen wir den Aufwand von BI Projekten?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	</item>
	
	<item>
        <title>#041 Wie funktionieren BI Projekte zum Festpreis? Gast: Dennis Hofstädte</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/07/10/041-wie-funktionieren-bi-projekte-zum-festpreis-gast-dennis-hofstaedte/</link>
		<pubDate>Mon, 10 Jul 2023 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In dieser Folge gibt uns Dennis Hofstädte einen Einblick in die Arbeitsweise der Umsetzung von Business Intelligence - Projekten zum Festpreis. Der Ansatz von Dennis Hofstädte kombiniert bewährte Methoden der Projektplanung, agiler Entwicklung und klarer Kommunikation, um erfolgreiche BI-Lösungen innerhalb des vereinbarten Budgets zu liefern.

Wir diskutieren auch die Bedeutung eines soliden Einführungskonzepts und eines effektiven Information Designs in Power BI. Wir sprechen über die Definition von Zielen, die Identifizierung der Zielgruppen und die Festlegung der Anforderungen. Ein gut durchdachtes Einführungskonzept legt den Grundstein für die Erstellung von hochwertigen und benutzerfreundlichen BI-Dashboards und Berichten unter Berücksichtigung von Information Design.

Darüber hinaus gibt uns Dennis interessante Einblicke was Hausbau mit BI-Projekten zu tun hat.

 

Hört rein in unsere Diskussion, wenn Dennis, Andreas und Marcus das Thema beleuchten. Gibt es klare Empfehlungen, wie man Festpreisprojekte erfolgreich angehen kann?

 

Darüber hinaus stellen wir euch drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor, die ihr nicht verpassen solltet.]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2023/07/10/041-wie-funktionieren-bi-projekte-zum-festpreis-gast-dennis-hofstaedte/#" />
		
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		<itunes:title>#041 Wie funktionieren BI Projekte zum Festpreis? Gast: Dennis Hofstädte</itunes:title>
		<itunes:episode>41</itunes:episode>
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Wir diskutieren auch die Bedeutung eines soliden Einführungskonzepts und eines effektiven Information Designs in Power BI. Wir sprechen über die Definition von Zielen, die Identifizierung der Zielgruppen und die Festlegung der Anforderungen. Ein gut durchdachtes Einführungskonzept legt den Grundstein für die Erstellung von hochwertigen und benutzerfreundlichen BI-Dashboards und Berichten unter Berücksichtigung von Information Design.

Darüber hinaus gibt uns Dennis interessante Einblicke was Hausbau mit BI-Projekten zu tun hat.

 

Hört rein in unsere Diskussion, wenn Dennis, Andreas und Marcus das Thema beleuchten. Gibt es klare Empfehlungen, wie man Festpreisprojekte erfolgreich angehen kann?

 

Darüber hinaus stellen wir euch drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor, die ihr nicht verpassen solltet.]]></itunes:summary>
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		<content:encoded><![CDATA[
<p>Heute sprechen wir mit Dennis Hofstädte von den Datenpionieren darüber, wie Business Intelligence &#8211; Projekte zum Festpreis funktionieren.</p>



<p>In dieser Folge gibt uns Dennis Hofstädte einen Einblick in die Arbeitsweise der Umsetzung von Business Intelligence &#8211; Projekten zum Festpreis. Der Ansatz von Dennis Hofstädte kombiniert bewährte Methoden der Projektplanung, agiler Entwicklung und klarer Kommunikation, um erfolgreiche BI-Lösungen innerhalb des vereinbarten Budgets zu liefern.</p>



<p>Wir diskutieren auch die Bedeutung eines soliden Einführungskonzepts und eines effektiven Information Designs in Power BI. Wir sprechen über die Definition von Zielen, die Identifizierung der Zielgruppen und die Festlegung der Anforderungen. Ein gut durchdachtes Einführungskonzept legt den Grundstein für die Erstellung von hochwertigen und benutzerfreundlichen BI-Dashboards und Berichten unter Berücksichtigung von Information Design.</p>



<p>Darüber hinaus gibt uns Dennis interessante Einblicke was Hausbau mit BI-Projekten zu tun hat.</p>



<p>Hört rein in unsere Diskussion, wenn Dennis, Andreas und Marcus das Thema beleuchten. Gibt es klare Empfehlungen, wie man Festpreisprojekte erfolgreich angehen kann?</p>



<p>Darüber hinaus stellen wir euch drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor, die ihr nicht verpassen solltet.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-588"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/07/10/041-wie-funktionieren-bi-projekte-zum-festpreis-gast-dennis-hofstaedte/">#041 Wie funktionieren BI Projekte zum Festpreis? Gast: Dennis Hofstädte</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
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<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Marcus.png">Marcus Wegener</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#040 Wie werde ich Teil der BI Community?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/06/26/040-wie-werde-ich-teil-der-bi-community/</link>
		<pubDate>Mon, 26 Jun 2023 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Welche Arten von Community gibt es? 

Da gibt es zum Beispiel die regionalen Usergruppen, die in Ihrer Freizeit Treffen organisieren, um Einblicke in Tools und Lösungen zu geben. Diese Treffen bieten eine großartige Möglichkeit, Gleichgesinnte kennenzulernen und Verbindungen aufzubauen, um in den Erfahrungsaustausch zu kommen und voneinander zu lernen. Es ist auch immer wieder spannend zu sehen, wenn die Anbieter dort zeigen, was uns in der Business Intelligence Welt in der Zukunft das Businessleben leichter machen wird. Es sind die Leute, die Ihr Wissen und Ihre Erfahrungen ohne Gegenleistung teilen. Oft stellen unternehmen Ihre Locations kostenlos zur Verfügung und sorgen sogar für die Verpflegung.

Wie wird man dort informiert? Kann man sich da selbst einbringen? Ist es die moderne Art sich kontinuierlich zu verbessern?

Es gibt darüber hinaus noch Blogs, Webseiten und Online-Communities die eine Fülle von Informationen, Lösungen, Hilfestellungen und Denkanstößen bieten. Wer sich dort aktiv einbringt und Feedback gibt zeigt allen anderen, dass es viele Lösungsansätze und Hilfestellungen gibt, ganz ohne Hintergedanken. 

Ist da bei so vielen Themen noch Zeit für einen Rückblick auf die letzten 10 Folgen? Im Schnelldurchlauf geht es durch die vergangenen 10 Folgen über Erfahrungen im Business, Excel, BI in die Cloud oder gar die Zukunft von Business Intelligence.
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas in der Community erlebt haben, was ihre Erkenntnisse sind und wie Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Nach einem kleinen Rückblick der letzten 10 Folgen sprechen wir über die Bedeutung von Offenheit, Engagement und Beiträge zur Community. Auch wie man Teil der Community werden kann oder dazu selbst Beitragen kann sich mit anderen auszutauschen.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#040 Wie werde ich Teil der BI Community?</itunes:title>
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		<itunes:summary><![CDATA[Welche Arten von Community gibt es? 

Da gibt es zum Beispiel die regionalen Usergruppen, die in Ihrer Freizeit Treffen organisieren, um Einblicke in Tools und Lösungen zu geben. Diese Treffen bieten eine großartige Möglichkeit, Gleichgesinnte kennenzulernen und Verbindungen aufzubauen, um in den Erfahrungsaustausch zu kommen und voneinander zu lernen. Es ist auch immer wieder spannend zu sehen, wenn die Anbieter dort zeigen, was uns in der Business Intelligence Welt in der Zukunft das Businessleben leichter machen wird. Es sind die Leute, die Ihr Wissen und Ihre Erfahrungen ohne Gegenleistung teilen. Oft stellen unternehmen Ihre Locations kostenlos zur Verfügung und sorgen sogar für die Verpflegung.

Wie wird man dort informiert? Kann man sich da selbst einbringen? Ist es die moderne Art sich kontinuierlich zu verbessern?

Es gibt darüber hinaus noch Blogs, Webseiten und Online-Communities die eine Fülle von Informationen, Lösungen, Hilfestellungen und Denkanstößen bieten. Wer sich dort aktiv einbringt und Feedback gibt zeigt allen anderen, dass es viele Lösungsansätze und Hilfestellungen gibt, ganz ohne Hintergedanken. 

Ist da bei so vielen Themen noch Zeit für einen Rückblick auf die letzten 10 Folgen? Im Schnelldurchlauf geht es durch die vergangenen 10 Folgen über Erfahrungen im Business, Excel, BI in die Cloud oder gar die Zukunft von Business Intelligence.
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas in der Community erlebt haben, was ihre Erkenntnisse sind und wie Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></itunes:summary>
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<p>Nach einem kleinen Rückblick der letzten 10 Folgen sprechen wir über die Bedeutung von Offenheit, Engagement und Beiträge zur Community. Auch wie man Teil der Community werden kann oder dazu selbst Beitragen kann sich mit anderen auszutauschen.</p>



<p>Welche Arten von Community gibt es?</p>



<p>Da gibt es zum Beispiel die regionalen Usergruppen, die in Ihrer Freizeit Treffen organisieren, um Einblicke in Tools und Lösungen zu geben. Diese Treffen bieten eine großartige Möglichkeit, Gleichgesinnte kennenzulernen und Verbindungen aufzubauen, um in den Erfahrungsaustausch zu kommen und voneinander zu lernen. Es ist auch immer wieder spannend zu sehen, wenn die Anbieter dort zeigen, was uns in der Business Intelligence Welt in der Zukunft das Businessleben leichter machen wird. Es sind die Leute, die Ihr Wissen und Ihre Erfahrungen ohne Gegenleistung teilen. Oft stellen unternehmen Ihre Locations kostenlos zur Verfügung und sorgen sogar für die Verpflegung.</p>



<p>Wie wird man dort informiert? Kann man sich da selbst einbringen? Ist es die moderne Art sich kontinuierlich zu verbessern?</p>



<p>Es gibt darüber hinaus noch Blogs, Webseiten und Online-Communities die eine Fülle von Informationen, Lösungen, Hilfestellungen und Denkanstößen bieten. Wer sich dort aktiv einbringt und Feedback gibt zeigt allen anderen, dass es viele Lösungsansätze und Hilfestellungen gibt, ganz ohne Hintergedanken.</p>



<p>Ist da bei so vielen Themen noch Zeit für einen Rückblick auf die letzten 10 Folgen? Im Schnelldurchlauf geht es durch die vergangenen 10 Folgen über Erfahrungen im Business, Excel, BI in die Cloud oder gar die Zukunft von Business Intelligence.</p>



<p>Hört mal rein, was Marcus und Andreas in der Community erlebt haben, was ihre Erkenntnisse sind und wie Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.&nbsp;</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-580"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/06/26/040-wie-werde-ich-teil-der-bi-community/">#040 Wie werde ich Teil der BI Community?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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	<item>
        <title>#039 Wie werte ich mehrere Vorsysteme in BI aus?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/06/12/039-wie-werte-ich-mehrere-vorsysteme-in-bi-aus/</link>
		<pubDate>Mon, 12 Jun 2023 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Die Integration von Daten aus verschiedenen Vorsystemen ist für Unternehmen mit mehreren Mandanten oft eine Herausforderung. Besonders wenn dieses System die gleiche Nummerierung für ihre unterschiedlichen Inhalte wie Kontonummern verwenden, kann es zu Verwirrungen und Konflikten kommen. Dann benötigt man eine Systematik, die das in den BI-Analysen abbilden kann. In dieser Folge betrachten wir die verschiedenen Aspekte dieser Problematik und besprechen Lösungsansätze. 

Um die Daten aus verschiedenen Vorsystemen zu harmonisieren, ist eine sorgfältige Datenanalyse und -bereinigung erforderlich. Unternehmen sollten Datenqualitätsprüfungen durchführen, Dubletten entfernen und Datenstandards festlegen, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent und vergleichbar sind. Außerdem erklären wir, wie Dataflows genutzt werden können, um Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und zu harmonisieren. Kann auch hier eventuell das Composite Modell helfen. Natürlich klären wir auch, welche Rolle Kevin dabei spielt.

Hört rein, um mehr über die Möglichkeiten und wichtigen Faktoren bei der Integration von Vorsystemen zu erfahren. Findet Marcus Andreas' Ansätze überzeugend oder verfolgen sie gar ähnliche Lösungswege im Umgang mit mehreren Vorsystemen?
 
Und wie immer stellen wir euch drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor. Seid gespannt!]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Die Integration und Harmonisierung von verschiedenen Vorsystemen ist eine komplexe Aufgabe, die sorgfältige Planung und technische Lösungen erfordert. In dieser Folge diskutieren wir die Herausforderungen und Möglichkeiten, die hiermit verbunden sind.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#039 Wie werte ich mehrere Vorsysteme in BI aus?</itunes:title>
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		<itunes:summary><![CDATA[Die Integration von Daten aus verschiedenen Vorsystemen ist für Unternehmen mit mehreren Mandanten oft eine Herausforderung. Besonders wenn dieses System die gleiche Nummerierung für ihre unterschiedlichen Inhalte wie Kontonummern verwenden, kann es zu Verwirrungen und Konflikten kommen. Dann benötigt man eine Systematik, die das in den BI-Analysen abbilden kann. In dieser Folge betrachten wir die verschiedenen Aspekte dieser Problematik und besprechen Lösungsansätze. 

Um die Daten aus verschiedenen Vorsystemen zu harmonisieren, ist eine sorgfältige Datenanalyse und -bereinigung erforderlich. Unternehmen sollten Datenqualitätsprüfungen durchführen, Dubletten entfernen und Datenstandards festlegen, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent und vergleichbar sind. Außerdem erklären wir, wie Dataflows genutzt werden können, um Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und zu harmonisieren. Kann auch hier eventuell das Composite Modell helfen. Natürlich klären wir auch, welche Rolle Kevin dabei spielt.

Hört rein, um mehr über die Möglichkeiten und wichtigen Faktoren bei der Integration von Vorsystemen zu erfahren. Findet Marcus Andreas&#039; Ansätze überzeugend oder verfolgen sie gar ähnliche Lösungswege im Umgang mit mehreren Vorsystemen?
 
Und wie immer stellen wir euch drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor. Seid gespannt!]]></itunes:summary>
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<p>Die Integration und Harmonisierung von verschiedenen Vorsystemen ist eine komplexe Aufgabe, die sorgfältige Planung und technische Lösungen erfordert. In dieser Folge diskutieren wir die Herausforderungen und Möglichkeiten, die hiermit verbunden sind.</p>



<p>Die Integration von Daten aus verschiedenen Vorsystemen ist für Unternehmen mit mehreren Mandanten oft eine Herausforderung. Besonders wenn dieses System die gleiche Nummerierung für ihre unterschiedlichen Inhalte wie Kontonummern verwenden, kann es zu Verwirrungen und Konflikten kommen. Dann benötigt man eine Systematik, die das in den BI-Analysen abbilden kann. In dieser Folge betrachten wir die verschiedenen Aspekte dieser Problematik und besprechen Lösungsansätze.</p>



<p>Um die Daten aus verschiedenen Vorsystemen zu harmonisieren, ist eine sorgfältige Datenanalyse und -bereinigung erforderlich. Unternehmen sollten Datenqualitätsprüfungen durchführen, Dubletten entfernen und Datenstandards festlegen, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent und vergleichbar sind. Außerdem erklären wir, wie Dataflows genutzt werden können, um Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und zu harmonisieren. Kann auch hier eventuell das Composite Modell helfen. Natürlich klären wir auch, welche Rolle Kevin dabei spielt.</p>



<p>Hört rein, um mehr über die Möglichkeiten und wichtigen Faktoren bei der Integration von Vorsystemen zu erfahren. Findet Marcus Andreas&#8216; Ansätze überzeugend oder verfolgen sie gar ähnliche Lösungswege im Umgang mit mehreren Vorsystemen?</p>



<p>Und wie immer stellen wir euch drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor. Seid gespannt!</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/06/12/039-wie-werte-ich-mehrere-vorsysteme-in-bi-aus/">#039 Wie werte ich mehrere Vorsysteme in BI aus?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#038 Wie sieht die Zukunft von Business Intelligence aus? (MS Build Edition)</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/05/29/038-wie-sieht-die-zukunft-von-business-intelligence-aus-ms-build-edition/</link>
		<pubDate>Mon, 29 May 2023 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Die MS Build gibt einen Blick auf eine vielversprechende Zukunft für Business Intelligence (BI) mit Fokus auf datenzentrierten Innovationen und skalierbaren Analyselösungen. Durch die Nutzung von Cloud-Services wie Microsoft Fabric bietet sich die Möglichkeit, Daten in großem Umfang im OneLake zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) kann der Mitarbeiter bei seinen Tätigkeiten im Umgang mit Daten unterstütz werden.

Es wird immer mehr der Self-Service-Analytics Ansatz verfolgt, indem benutzerfreundliche Tools und intuitive Schnittstellen bereitgestellt werden, die es Mitarbeitern ermöglichen, eigenständig auf Daten zuzugreifen und diese zu analysieren. Für die Infrastruktur und Sicherheit wird das Thema Data Governance und Datenschutz eine immer wichtigere Rolle haben, um die Vertraulichkeit und Integrität der Daten zu gewährleisten. Oder gibt es dazu andere Meinungen?

Die Zukunft von BI liegt in der Entwicklung intelligenter Analyselösungen, die Unternehmen dabei unterstützen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und ihr Potenzial voll auszuschöpfen. Sehen Andreas und Marcus die Themen auch so, oder haben Sie dazu andere Meinungen und Empfehlungen. Ist das einfach zu klären, oder bedarf es hier mehr als einer Podcast Folge um das Thema zu besprechen?   
  
Darüber hinaus stellen wir diesmal unsere Top 3 Features von der MS Build vor.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Heute sprechen wir über die Zukunft von Business Intelligence aus Sicht der MS Build: Datenzentrierte Innovationen und skalierbare Analyselösungen für intelligentere Entscheidungsfindung.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#038 Wie sieht die Zukunft von Business Intelligence aus? (MS Build Edition)</itunes:title>
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		<itunes:summary><![CDATA[Die MS Build gibt einen Blick auf eine vielversprechende Zukunft für Business Intelligence (BI) mit Fokus auf datenzentrierten Innovationen und skalierbaren Analyselösungen. Durch die Nutzung von Cloud-Services wie Microsoft Fabric bietet sich die Möglichkeit, Daten in großem Umfang im OneLake zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) kann der Mitarbeiter bei seinen Tätigkeiten im Umgang mit Daten unterstütz werden.

Es wird immer mehr der Self-Service-Analytics Ansatz verfolgt, indem benutzerfreundliche Tools und intuitive Schnittstellen bereitgestellt werden, die es Mitarbeitern ermöglichen, eigenständig auf Daten zuzugreifen und diese zu analysieren. Für die Infrastruktur und Sicherheit wird das Thema Data Governance und Datenschutz eine immer wichtigere Rolle haben, um die Vertraulichkeit und Integrität der Daten zu gewährleisten. Oder gibt es dazu andere Meinungen?

Die Zukunft von BI liegt in der Entwicklung intelligenter Analyselösungen, die Unternehmen dabei unterstützen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und ihr Potenzial voll auszuschöpfen. Sehen Andreas und Marcus die Themen auch so, oder haben Sie dazu andere Meinungen und Empfehlungen. Ist das einfach zu klären, oder bedarf es hier mehr als einer Podcast Folge um das Thema zu besprechen?   
  
Darüber hinaus stellen wir diesmal unsere Top 3 Features von der MS Build vor.]]></itunes:summary>
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<p>Heute sprechen wir über die Zukunft von Business Intelligence aus Sicht der MS Build: Datenzentrierte Innovationen und skalierbare Analyselösungen für intelligentere Entscheidungsfindung.</p>



<p>Die MS Build gibt einen Blick auf eine vielversprechende Zukunft für Business Intelligence (BI) mit Fokus auf datenzentrierten Innovationen und skalierbaren Analyselösungen. Durch die Nutzung von Cloud-Services wie Microsoft Fabric bietet sich die Möglichkeit, Daten in großem Umfang im OneLake zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) kann der Mitarbeiter bei seinen Tätigkeiten im Umgang mit Daten unterstütz werden.</p>



<p>Es wird immer mehr der Self-Service-Analytics Ansatz verfolgt, indem benutzerfreundliche Tools und intuitive Schnittstellen bereitgestellt werden, die es Mitarbeitern ermöglichen, eigenständig auf Daten zuzugreifen und diese zu analysieren. Für die Infrastruktur und Sicherheit wird das Thema Data Governance und Datenschutz eine immer wichtigere Rolle haben, um die Vertraulichkeit und Integrität der Daten zu gewährleisten. Oder gibt es dazu andere Meinungen?</p>



<p>Die Zukunft von BI liegt in der Entwicklung intelligenter Analyselösungen, die Unternehmen dabei unterstützen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und ihr Potenzial voll auszuschöpfen. Sehen Andreas und Marcus die Themen auch so, oder haben Sie dazu andere Meinungen und Empfehlungen. Ist das einfach zu klären, oder bedarf es hier mehr als einer&nbsp;Podcast Folge um das Thema zu besprechen?&nbsp;&nbsp;&nbsp;</p>



<p>Darüber hinaus stellen wir diesmal unsere Top 3 Features von der MS Build vor.&nbsp;&nbsp;&nbsp;</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-572"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/05/29/038-wie-sieht-die-zukunft-von-business-intelligence-aus-ms-build-edition/">#038 Wie sieht die Zukunft von Business Intelligence aus? (MS Build Edition)</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#037 Wie bringe ich mein BI-System in die Cloud?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/05/15/037-wie-bringe-ich-mein-bi-system-in-die-cloud/</link>
		<pubDate>Mon, 15 May 2023 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In unserem heutigen Gespräch wollen wir uns mit dem Thema Software-as-a-Service (SaaS) auseinandersetzen. Dabei werden wir nicht nur die Vorteile von SaaS für Unternehmen beleuchten, sondern auch aufzeigen, welche Aspekte man dabei im Auge behalten sollte. 
Ein wichtiger Aspekt bei der Entscheidung für oder gegen die Cloud ist die Frage, ob wir unsere bestehenden Systeme reibungslos in die Cloud migrieren können. Hierbei müssen wir berücksichtigen, welche Auswirkungen dies auf unsere Infrastruktur hat und wer uns bei der Entscheidungsfindung unterstützen kann. 
Wir stellen uns der Frage, ob es wirklich notwendig ist, dass bewährte bestehende System durch eine Cloud-Lösung zu ersetzen. Dabei sollten unbedingt alle relevanten Themen berücksichtigt werden. Es muss geprüft werden, ob alle Komponenten des Systems den Weg in die Cloud mitgehen können oder ob es notwendig ist, "alte Zöpfe" abzuschneiden. 
Nach der klaren Definition unserer Anforderungen müssen wir uns auf die Suche nach der passenden Architektur, der geeigneten Struktur und den richtigen Werkzeugen machen. 
Andreas und Marcus werden sich mit dem Thema befassen und klären, ob klare Empfehlungen ausgesprochen werden können oder ob es hierfür mehr als ein Werkzeug bedarf. 
   
Hört rein wie Andreas und Marcus das Thema angehen. Kann man hier klare Empfehlungen geben? Ist das einfach zu klären, oder bedarf es hier mehr als einer Podcast Folge?   
  
Darüber hinaus stellen wir wieder drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor.]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2023/05/15/037-wie-bringe-ich-mein-bi-system-in-die-cloud/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Immer mehr Unternehmen erkennen die Vorteile von Business Intelligence in Kombination mit OLAP in der Cloud. Doch bevor man sich für diese Option entscheidet, gilt es einige wichtige Faktoren zu beachten und alle weiteren Anforderungen klar zu definieren.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#037 Wie bringe ich mein BI-System in die Cloud?</itunes:title>
		<itunes:episode>37</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[In unserem heutigen Gespräch wollen wir uns mit dem Thema Software-as-a-Service (SaaS) auseinandersetzen. Dabei werden wir nicht nur die Vorteile von SaaS für Unternehmen beleuchten, sondern auch aufzeigen, welche Aspekte man dabei im Auge behalten sollte. 
Ein wichtiger Aspekt bei der Entscheidung für oder gegen die Cloud ist die Frage, ob wir unsere bestehenden Systeme reibungslos in die Cloud migrieren können. Hierbei müssen wir berücksichtigen, welche Auswirkungen dies auf unsere Infrastruktur hat und wer uns bei der Entscheidungsfindung unterstützen kann. 
Wir stellen uns der Frage, ob es wirklich notwendig ist, dass bewährte bestehende System durch eine Cloud-Lösung zu ersetzen. Dabei sollten unbedingt alle relevanten Themen berücksichtigt werden. Es muss geprüft werden, ob alle Komponenten des Systems den Weg in die Cloud mitgehen können oder ob es notwendig ist, &quot;alte Zöpfe&quot; abzuschneiden. 
Nach der klaren Definition unserer Anforderungen müssen wir uns auf die Suche nach der passenden Architektur, der geeigneten Struktur und den richtigen Werkzeugen machen. 
Andreas und Marcus werden sich mit dem Thema befassen und klären, ob klare Empfehlungen ausgesprochen werden können oder ob es hierfür mehr als ein Werkzeug bedarf. 
   
Hört rein wie Andreas und Marcus das Thema angehen. Kann man hier klare Empfehlungen geben? Ist das einfach zu klären, oder bedarf es hier mehr als einer Podcast Folge?   
  
Darüber hinaus stellen wir wieder drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor.]]></itunes:summary>
		<itunes:image href="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/TDB-037.png"/>
		<content:encoded><![CDATA[
<p>Immer mehr Unternehmen erkennen die Vorteile von Business Intelligence in Kombination mit Online Analytical Processing (OLAP) in der Cloud. Doch bevor man sich für diese Option entscheidet, gilt es einige wichtige Faktoren zu beachten und alle weiteren Anforderungen klar zu definieren.</p>



<p>In unserem heutigen Gespräch wollen wir uns mit dem Thema Software-as-a-Service (SaaS) auseinandersetzen. Dabei werden wir nicht nur die Vorteile von SaaS für Unternehmen beleuchten, sondern auch aufzeigen, welche Aspekte man dabei im Auge behalten sollte.&nbsp;</p>



<p>Ein wichtiger Aspekt bei der Entscheidung für oder gegen die Cloud ist die Frage, ob wir unsere bestehenden Systeme reibungslos in die Cloud migrieren können. Hierbei müssen wir berücksichtigen, welche Auswirkungen dies auf unsere Infrastruktur hat und wer uns bei der Entscheidungsfindung unterstützen kann.&nbsp;</p>



<p>Wir stellen uns der Frage, ob es wirklich notwendig ist, dass bewährte bestehende System durch eine Cloud-Lösung zu ersetzen. Dabei sollten unbedingt alle relevanten Themen berücksichtigt werden. Es muss geprüft werden, ob alle Komponenten des Systems den Weg in die Cloud mitgehen können oder ob es notwendig ist, &#8222;alte Zöpfe&#8220; abzuschneiden.&nbsp;</p>



<p>Nach der klaren Definition unserer Anforderungen müssen wir uns auf die Suche nach der passenden Architektur, der geeigneten Struktur und den richtigen Werkzeugen machen.&nbsp;</p>



<p>Andreas und Marcus werden sich mit dem Thema befassen und klären, ob klare Empfehlungen ausgesprochen werden können oder ob es hierfür mehr als ein Werkzeug bedarf.&nbsp;</p>



<p>Hört rein wie Andreas und Marcus das Thema angehen. Kann man hier klare Empfehlungen geben? Ist das einfach zu klären, oder bedarf es hier mehr als einer&nbsp;Podcast Folge?&nbsp;&nbsp;&nbsp;</p>



<p>Darüber hinaus stellen wir wieder drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor.&nbsp;&nbsp;&nbsp;</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-568"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/05/15/037-wie-bringe-ich-mein-bi-system-in-die-cloud/">#037 Wie bringe ich mein BI-System in die Cloud?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
<podcast:chapters url="https://www.thedatabrothers.de/2023/05/15/037-wie-bringe-ich-mein-bi-system-in-die-cloud/?chapters_format=pijson" type="application/json+chapters"/>
<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Marcus.png">Marcus Wegener</podcast:person>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#036 Passt das Werkzeug zur Anforderung?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/05/01/036-passt-das-werkzeug-zur-anforderung/</link>
		<pubDate>Mon, 01 May 2023 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Wenn wir die Anforderungen klar definiert haben, können wir uns auf die Suche nach dem passenden Werkzeug machen.  
 
Bei komplexen Anforderungen und Datenintegrationen müssen wir uns fragen, ob das vorgesehene Werkzeug dafür geeignet ist oder ob es sogar angepasst oder geändert werden muss. Dabei ist es wichtig, alle verfügbaren Optionen zu berücksichtigen und sich nicht nur auf das zu verlassen, was uns vertraut ist. Manchmal kann es sogar sinnvoll sein, mehrere Werkzeuge zu kombinieren, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen Anstatt ein Werkzeug zu „verbiegen“, um die Anforderungen abzubilden. 
 
Aktualisierungsmethoden wie Near Real-Time und Techniken wie Direct-Query können auch entscheidend sein, um eine optimale Lösung zu finden. Wir müssen sicherstellen, dass das Werkzeug diese Anforderungen erfüllt, um eine reibungslose Datenintegration und Analyse zu gewährleisten. 
Es gibt nicht immer klare Entscheidungen, wenn es darum geht, das passende Werkzeug für eine Aufgabe zu finden. Auch besondere Anforderungen, wie z.B. eine Parent-Child Struktur, Sortierungswünsche u.ä.  können wichtig sein, um das passende Werkzeug für die Berichtsanforderungen zu wählen. Haben wir alle Anforderungen auf dem Tisch oder muss man irgendwann auch sagen nicht alle Anforderungen können genauso abgebildet werden? Ist es dann wichtig die Richtigen Entscheidungen zu treffen, wenn die Anforderungen richtiggestellt sind? Hat man an alles gedacht? 
  
Hört rein wie Andreas und Marcus das Thema angehen. Kann man hier klare Empfehlungen geben? Ist das einfach zu klären, oder bedarf es hier mehr als eines Werkzeuges?  
 
Darüber hinaus stellen wir wieder drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor.]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2023/05/01/036-passt-das-werkzeug-zur-anforderung/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Passt die Anforderung zum Werkzeug oder das Werkzeug zur Anforderung. Sind wir heute unter die Philosophen gegangen, oder wie kann man mit den richtigen Anforderungen das passende Werkzeug finden.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#036 Passt das Werkzeug zur Anforderung?</itunes:title>
		<itunes:episode>36</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[Wenn wir die Anforderungen klar definiert haben, können wir uns auf die Suche nach dem passenden Werkzeug machen.  
 
Bei komplexen Anforderungen und Datenintegrationen müssen wir uns fragen, ob das vorgesehene Werkzeug dafür geeignet ist oder ob es sogar angepasst oder geändert werden muss. Dabei ist es wichtig, alle verfügbaren Optionen zu berücksichtigen und sich nicht nur auf das zu verlassen, was uns vertraut ist. Manchmal kann es sogar sinnvoll sein, mehrere Werkzeuge zu kombinieren, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen Anstatt ein Werkzeug zu „verbiegen“, um die Anforderungen abzubilden. 
 
Aktualisierungsmethoden wie Near Real-Time und Techniken wie Direct-Query können auch entscheidend sein, um eine optimale Lösung zu finden. Wir müssen sicherstellen, dass das Werkzeug diese Anforderungen erfüllt, um eine reibungslose Datenintegration und Analyse zu gewährleisten. 
Es gibt nicht immer klare Entscheidungen, wenn es darum geht, das passende Werkzeug für eine Aufgabe zu finden. Auch besondere Anforderungen, wie z.B. eine Parent-Child Struktur, Sortierungswünsche u.ä.  können wichtig sein, um das passende Werkzeug für die Berichtsanforderungen zu wählen. Haben wir alle Anforderungen auf dem Tisch oder muss man irgendwann auch sagen nicht alle Anforderungen können genauso abgebildet werden? Ist es dann wichtig die Richtigen Entscheidungen zu treffen, wenn die Anforderungen richtiggestellt sind? Hat man an alles gedacht? 
  
Hört rein wie Andreas und Marcus das Thema angehen. Kann man hier klare Empfehlungen geben? Ist das einfach zu klären, oder bedarf es hier mehr als eines Werkzeuges?  
 
Darüber hinaus stellen wir wieder drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor.]]></itunes:summary>
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		<content:encoded><![CDATA[
<p>Passt die Anforderung zum Werkzeug oder das Werkzeug zur Anforderung. Sind wir heute unter die Philosophen gegangen, oder wie kann man mit den richtigen Anforderungen das passende Werkzeug finden.</p>



<p>Wenn wir die Anforderungen klar definiert haben, können wir uns auf die Suche nach dem passenden Werkzeug machen.&nbsp;&nbsp;</p>



<p>Bei komplexen Anforderungen und Datenintegrationen müssen wir uns fragen, ob das vorgesehene Werkzeug dafür geeignet ist oder ob es sogar angepasst oder geändert werden muss. Dabei ist es wichtig, alle verfügbaren Optionen zu berücksichtigen und sich nicht nur auf das zu verlassen, was uns vertraut ist. Manchmal kann es sogar sinnvoll sein, mehrere Werkzeuge zu kombinieren, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen Anstatt ein Werkzeug zu „verbiegen“, um die Anforderungen abzubilden.&nbsp;</p>



<p>Aktualisierungsmethoden wie Near Real-Time und Techniken wie Direct-Query können auch entscheidend sein, um eine optimale Lösung zu finden. Wir müssen sicherstellen, dass das Werkzeug diese Anforderungen erfüllt, um eine reibungslose Datenintegration und Analyse zu gewährleisten.&nbsp;</p>



<p>Es gibt nicht immer klare Entscheidungen, wenn es darum geht, das passende Werkzeug für eine Aufgabe zu finden. Auch besondere Anforderungen, wie z.B. eine Parent-Child Struktur, Sortierungswünsche u.ä.&nbsp; können wichtig sein, um das passende Werkzeug für die Berichtsanforderungen zu wählen. Haben wir alle Anforderungen auf dem Tisch oder muss man irgendwann auch sagen nicht alle Anforderungen können genauso abgebildet werden? Ist es dann wichtig die Richtigen Entscheidungen zu treffen, wenn die Anforderungen richtiggestellt sind? Hat man an alles gedacht?&nbsp;</p>



<p>Hört rein wie Andreas und Marcus das Thema angehen. Kann man hier klare Empfehlungen geben? Ist das einfach zu klären, oder bedarf es hier mehr als eines Werkzeuges?&nbsp;&nbsp;</p>



<p>Darüber hinaus stellen wir wieder drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor. </p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/05/01/036-passt-das-werkzeug-zur-anforderung/">#036 Passt das Werkzeug zur Anforderung?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#035 Wie viele Personen braucht man für ein BI-System?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/04/17/035-wie-viele-personen-braucht-man-fuer-ein-bi-system/</link>
		<pubDate>Mon, 17 Apr 2023 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Spielt die Größe und Komplexität des Unternehmens eine wichtige Rolle? Ein kleines Unternehmen mit wenigen Datenquellen und begrenztem Analysebedarf benötigt möglicherweise nur einen einzelnen Mitarbeiter, um das BI-System zu implementieren und zu pflegen. In einem großen Unternehmen mit vielen verschiedenen Datenquellen und einem umfangreichen Analysebedarf ist ein Team von mehreren Mitarbeitern erforderlich.  
  
Auch der Umfang der Datenquellen und die Art der Analyse, die durchgeführt werden sollen, beeinflussen die Anzahl der benötigten Mitarbeiter. Mit zunehmender Anzahl an Datenquellen wird ein höherer Bedarf an Mitarbeitern bestehen, um das BI-System zu implementieren und zu pflegen.  
  
Darüber hinaus können weitere Mitarbeiter hinzugezogen werden, um spezielle Fragestellungen zu beantworten und Einsichten aus den Daten zu gewinnen. Zum Beispiel können Geschäftsführer, Marketing-Experten oder Vertriebsmitarbeiter in das Projekt einbezogen werden, um ihre spezifischen Anforderungen und Bedürfnisse zu berücksichtigen.  
 
Insgesamt hängt die Anzahl der Personen, die für ein BI-System benötigt werden, von verschiedenen Faktoren ab. Ein gut funktionierendes Team von Mitarbeitern mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Erfahrungen ist jedoch ein wesentlicher Bestandteil eines erfolgreichen BI-Systems.  
  
Hört rein und erfahrt, ob es da eine klare Richtung gibt und welche Gefahren und Probleme auftreten können. Oder sind Andreas und Marcus auf unterschiedlichen Pfaden unterwegs? Kann man das so einfach beantworten?  
 
Außerdem stellen wir wieder drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor, oder gibt es dieses Mal gar keine Empfehlungen?]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2023/04/17/035-wie-viele-personen-braucht-man-fuer-ein-bi-system/#" />
		
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		<itunes:duration>00:41:48</itunes:duration>
		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Kann ein BI-System in einer One-Man Show geleistet werden, oder ist das Risiko mit nur einer Person für das Unternehmen zu hoch?  &#13;
Ist die Größe und Komplexität eines Unternehmens dabei entscheidend?</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#035 Wie viele Personen braucht man für ein BI-System?</itunes:title>
		<itunes:episode>35</itunes:episode>
		<itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
		<itunes:summary><![CDATA[Spielt die Größe und Komplexität des Unternehmens eine wichtige Rolle? Ein kleines Unternehmen mit wenigen Datenquellen und begrenztem Analysebedarf benötigt möglicherweise nur einen einzelnen Mitarbeiter, um das BI-System zu implementieren und zu pflegen. In einem großen Unternehmen mit vielen verschiedenen Datenquellen und einem umfangreichen Analysebedarf ist ein Team von mehreren Mitarbeitern erforderlich.  
  
Auch der Umfang der Datenquellen und die Art der Analyse, die durchgeführt werden sollen, beeinflussen die Anzahl der benötigten Mitarbeiter. Mit zunehmender Anzahl an Datenquellen wird ein höherer Bedarf an Mitarbeitern bestehen, um das BI-System zu implementieren und zu pflegen.  
  
Darüber hinaus können weitere Mitarbeiter hinzugezogen werden, um spezielle Fragestellungen zu beantworten und Einsichten aus den Daten zu gewinnen. Zum Beispiel können Geschäftsführer, Marketing-Experten oder Vertriebsmitarbeiter in das Projekt einbezogen werden, um ihre spezifischen Anforderungen und Bedürfnisse zu berücksichtigen.  
 
Insgesamt hängt die Anzahl der Personen, die für ein BI-System benötigt werden, von verschiedenen Faktoren ab. Ein gut funktionierendes Team von Mitarbeitern mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Erfahrungen ist jedoch ein wesentlicher Bestandteil eines erfolgreichen BI-Systems.  
  
Hört rein und erfahrt, ob es da eine klare Richtung gibt und welche Gefahren und Probleme auftreten können. Oder sind Andreas und Marcus auf unterschiedlichen Pfaden unterwegs? Kann man das so einfach beantworten?  
 
Außerdem stellen wir wieder drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor, oder gibt es dieses Mal gar keine Empfehlungen?]]></itunes:summary>
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<p>Kann ein BI-System in einer One-Man Show geleistet werden, oder ist das Risiko mit nur einer Person für das Unternehmen zu hoch?<br>Ist die Größe und Komplexität eines Unternehmens dabei entscheidend?</p>



<p>Spielt die Größe und Komplexität des Unternehmens eine wichtige Rolle? Ein kleines Unternehmen mit wenigen Datenquellen und begrenztem Analysebedarf benötigt möglicherweise nur einen einzelnen Mitarbeiter, um das BI-System zu implementieren und zu pflegen. In einem großen Unternehmen mit vielen verschiedenen Datenquellen und einem umfangreichen Analysebedarf ist ein Team von mehreren Mitarbeitern erforderlich.  </p>



<p>Auch der Umfang der Datenquellen und die Art der Analyse, die durchgeführt werden sollen, beeinflussen die Anzahl der benötigten Mitarbeiter. Mit zunehmender Anzahl an Datenquellen wird ein höherer Bedarf an Mitarbeitern bestehen, um das BI-System zu implementieren und zu pflegen.&nbsp;&nbsp;</p>



<p>Darüber hinaus können weitere Mitarbeiter hinzugezogen werden, um spezielle Fragestellungen zu beantworten und Einsichten aus den Daten zu gewinnen. Zum Beispiel können Geschäftsführer, Marketing-Experten oder Vertriebsmitarbeiter in das Projekt einbezogen werden, um ihre spezifischen Anforderungen und Bedürfnisse zu berücksichtigen.&nbsp;&nbsp;</p>



<p>Insgesamt hängt die Anzahl der Personen, die für ein BI-System benötigt werden, von verschiedenen Faktoren ab. Ein gut funktionierendes Team von Mitarbeitern mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Erfahrungen ist jedoch ein wesentlicher Bestandteil eines erfolgreichen BI-Systems.&nbsp;&nbsp;</p>



<p>Hört rein und erfahrt, ob es da eine klare Richtung gibt und welche Gefahren und Probleme auftreten können. Oder sind&nbsp;Andreas und Marcus auf unterschiedlichen Pfaden unterwegs? Kann man das so einfach beantworten?&nbsp;&nbsp;</p>



<p>Außerdem stellen wir wieder drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor, oder gibt es dieses Mal gar keine Empfehlungen?&nbsp;&nbsp;</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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]]></content:encoded>
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<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#034 Kann man mit Power BI planen? Gast: Tim Jekat</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/04/03/034-kann-man-mit-power-bi-planen-gast-tim-jekat/</link>
		<pubDate>Mon, 03 Apr 2023 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Power BI ermöglicht es, Daten aus unterschiedlichen Quellen wie Excel-Tabellen, Datenbanken oder Cloud-Services zu importieren und miteinander zu verknüpfen. 
Die Software bietet zahlreiche Funktionen, mit denen Daten in Tabellen organisiert, Formeln und Funktionen angewendet sowie Diagramme und Grafiken erstellt werden können.  
Allerdings hat Power BI auch Grenzen: Ohne fremde Unterstützung kann man beispielsweise keine Werte erfassen oder Planungen durchführen. Doch ist das überhaupt erforderlich? 
In dieser Episode sprechen wir mit Tim Jekat darüber, wie man mit einem einfachen Stern-Schema und den notwendigen Vorbereitungen eine Planung in Power BI einrichten kann. Das ermöglicht sogar Treiberidentifikation und modulare Planungsprozesse. Was das Ganze mit Reifegrad, Datenkonsistenz und Vertrauen zu tun hat und warum Nachhaltigkeit bei Entscheidungsprozessen eine wichtige Rolle spielt. 
Hört rein und erfahrt, ob Power BI für eure Planungsprozesse geeignet ist, welche Möglichkeiten es gibt und welche Faktoren ihr dabei berücksichtigen solltet. 
Kann Tim Andreas und Marcus überzeugen oder gehen sie unterschiedliche Wege im Zusammenspiel mit Planung und BI? 
Außerdem stellen wir wieder drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor, oder gibt es dieses Mal keine Empfehlungen?]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2023/04/03/034-kann-man-mit-power-bi-planen-gast-tim-jekat/#" />
		
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		<itunes:duration>00:41:15</itunes:duration>
		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Viele Nutzer schätzen Power BI als Analysewerkzeug – liegt es da nicht nahe, es auch in den Planungsprozess einzubeziehen? Wir haben uns diese Frage gestellt und Tim Jekat eingeladen, um mit ihm darüber zu sprechen, wie man mit Power BI planen kann.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#034 Kann man mit Power BI planen? Gast: Tim Jekat</itunes:title>
		<itunes:episode>34</itunes:episode>
		<itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
		<itunes:summary><![CDATA[Power BI ermöglicht es, Daten aus unterschiedlichen Quellen wie Excel-Tabellen, Datenbanken oder Cloud-Services zu importieren und miteinander zu verknüpfen. 
Die Software bietet zahlreiche Funktionen, mit denen Daten in Tabellen organisiert, Formeln und Funktionen angewendet sowie Diagramme und Grafiken erstellt werden können.  
Allerdings hat Power BI auch Grenzen: Ohne fremde Unterstützung kann man beispielsweise keine Werte erfassen oder Planungen durchführen. Doch ist das überhaupt erforderlich? 
In dieser Episode sprechen wir mit Tim Jekat darüber, wie man mit einem einfachen Stern-Schema und den notwendigen Vorbereitungen eine Planung in Power BI einrichten kann. Das ermöglicht sogar Treiberidentifikation und modulare Planungsprozesse. Was das Ganze mit Reifegrad, Datenkonsistenz und Vertrauen zu tun hat und warum Nachhaltigkeit bei Entscheidungsprozessen eine wichtige Rolle spielt. 
Hört rein und erfahrt, ob Power BI für eure Planungsprozesse geeignet ist, welche Möglichkeiten es gibt und welche Faktoren ihr dabei berücksichtigen solltet. 
Kann Tim Andreas und Marcus überzeugen oder gehen sie unterschiedliche Wege im Zusammenspiel mit Planung und BI? 
Außerdem stellen wir wieder drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor, oder gibt es dieses Mal keine Empfehlungen?]]></itunes:summary>
		<itunes:image href="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/TDB-034.png"/>
		<content:encoded><![CDATA[
<p>Viele Nutzer schätzen Power BI als Analysewerkzeug – liegt es da nicht nahe, es auch in den Planungsprozess einzubeziehen? Wir haben uns diese Frage gestellt und Tim Jekat eingeladen, um mit ihm darüber zu sprechen, wie man mit Power BI planen kann.</p>



<p>Power BI ermöglicht es, Daten aus unterschiedlichen Quellen wie Excel-Tabellen, Datenbanken oder Cloud-Services zu importieren und miteinander zu verknüpfen.</p>



<p>Die Software bietet zahlreiche Funktionen, mit denen Daten in Tabellen organisiert, Formeln und Funktionen angewendet sowie Diagramme und Grafiken erstellt werden können.&nbsp;&nbsp;</p>



<p>Allerdings hat Power BI auch Grenzen: Ohne fremde Unterstützung kann man beispielsweise keine Werte erfassen oder Planungen durchführen. Doch ist das überhaupt erforderlich?</p>



<p>In dieser Episode sprechen wir mit Tim&nbsp;Jekat&nbsp;darüber, wie man mit einem einfachen Stern-Schema und den notwendigen Vorbereitungen eine Planung in Power BI einrichten kann. Das ermöglicht sogar Treiberidentifikation und modulare Planungsprozesse.&nbsp;Was das Ganze mit Reifegrad, Datenkonsistenz&nbsp;und Vertrauen zu tun hat und warum Nachhaltigkeit bei Entscheidungsprozessen eine wichtige Rolle spielt.&nbsp;</p>



<p>Hört rein und erfahrt, ob Power BI für eure Planungsprozesse geeignet ist, welche Möglichkeiten es gibt und welche Faktoren ihr dabei berücksichtigen solltet.&nbsp;</p>



<p>Kann&nbsp;Tim Andreas und Marcus überzeugen&nbsp;oder gehen sie unterschiedliche Wege im Zusammenspiel mit Planung und BI?&nbsp;</p>



<p>Außerdem stellen wir wieder drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor, oder gibt es dieses&nbsp;Mal keine Empfehlungen?&nbsp;</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-555"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/04/03/034-kann-man-mit-power-bi-planen-gast-tim-jekat/">#034 Kann man mit Power BI planen? Gast: Tim Jekat</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
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<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#033 Excel in Business Intelligence Projekten?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/03/20/033-excel-in-business-intelligence-projekten/</link>
		<pubDate>Mon, 20 Mar 2023 04:00:00 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">podlove-2023-03-19t17:43:29+00:00-d5d939918ff3ad7</guid>
    	<description><![CDATA[Excel ist zweifellos eine leistungsstarke Software zur Datenanalyse und -verarbeitung. Es bietet viele Funktionen, die es ermöglichen, Daten in Tabellen zu organisieren, Formeln und Funktionen anzuwenden und sogar Diagramme und Grafiken zu erstellen.
Allerdings hat Excel auch seine Einschränkungen. Wie sehen das Marcus und Andreas, kann man BI ohne Excel überhaupt betreiben, oder ist es so stark, dass man nicht ohne kann? 
Ist es sinnvoll, von Excel wegzugehen und sich nach anderen Lösungen umzusehen? Oder ist es besser es als eine Quelle zu akzeptieren, da es ohnehin immer eine Tabelle oder Daten gibt, die nicht aus einem System kommen. Auch als Analysewerkzeug ist es nicht ohne, da es weit verbreitet ist und jeder schon mal eine Tabelle in Excel bearbeitet und genutzt hat, oder?  
Eins kann man schon mal vorwegnehmen, es gibt viele die Excel als Werkzeug lieben, ist es da nicht naheliegend es auch mit in den BI-Prozess einzubeziehen? 
Insgesamt hängt die Entscheidung, ob man von Excel weggeht oder nicht, von vielen Faktoren ab, einschließlich der Art der Daten, die man verarbeitet, der Komplexität der Analyseworkflows und der Anforderungen an die Zusammenarbeit und das Teilen von Daten.
Hört mal rein, welche Meinung Marcus und Andreas dazu haben und ob Sie dieses Mal einer Meinung sind, oder doch unterschiedliche Wege im Zusammenspiel mit Excel und BI gehen. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei, oder gibt es da keine Empfehlungen?]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2023/03/20/033-excel-in-business-intelligence-projekten/#" />
		
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		<itunes:duration>00:28:25</itunes:duration>
		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Kann man mit Excel leben oder geht es ohne das Werkzeug nicht? Ist es besser das Werkzeug zu nehmen, wie es ist, oder ist der Weg davon weg sinnvoll und notwendig? Kann es ein gutes Miteinander mit BI-Tools und Excel geben, oder ist Excel gar das BI-Tool?</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#033 Excel in Business Intelligence Projekten?</itunes:title>
		<itunes:episode>33</itunes:episode>
		<itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
		<itunes:summary><![CDATA[Excel ist zweifellos eine leistungsstarke Software zur Datenanalyse und -verarbeitung. Es bietet viele Funktionen, die es ermöglichen, Daten in Tabellen zu organisieren, Formeln und Funktionen anzuwenden und sogar Diagramme und Grafiken zu erstellen.
Allerdings hat Excel auch seine Einschränkungen. Wie sehen das Marcus und Andreas, kann man BI ohne Excel überhaupt betreiben, oder ist es so stark, dass man nicht ohne kann? 
Ist es sinnvoll, von Excel wegzugehen und sich nach anderen Lösungen umzusehen? Oder ist es besser es als eine Quelle zu akzeptieren, da es ohnehin immer eine Tabelle oder Daten gibt, die nicht aus einem System kommen. Auch als Analysewerkzeug ist es nicht ohne, da es weit verbreitet ist und jeder schon mal eine Tabelle in Excel bearbeitet und genutzt hat, oder?  
Eins kann man schon mal vorwegnehmen, es gibt viele die Excel als Werkzeug lieben, ist es da nicht naheliegend es auch mit in den BI-Prozess einzubeziehen? 
Insgesamt hängt die Entscheidung, ob man von Excel weggeht oder nicht, von vielen Faktoren ab, einschließlich der Art der Daten, die man verarbeitet, der Komplexität der Analyseworkflows und der Anforderungen an die Zusammenarbeit und das Teilen von Daten.
Hört mal rein, welche Meinung Marcus und Andreas dazu haben und ob Sie dieses Mal einer Meinung sind, oder doch unterschiedliche Wege im Zusammenspiel mit Excel und BI gehen. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei, oder gibt es da keine Empfehlungen?]]></itunes:summary>
		<itunes:image href="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/TDB-033.png"/>
		<content:encoded><![CDATA[
<p>Kann man mit Excel leben oder geht es ohne das Werkzeug nicht? Ist es besser das Werkzeug zu nehmen, wie es ist, oder ist der Weg davon weg sinnvoll und notwendig? Kann es ein gutes Miteinander mit BI-Tools und Excel geben, oder ist Excel gar das BI-Tool?</p>



<p>Excel ist zweifellos eine leistungsstarke Software zur Datenanalyse und -verarbeitung. Es bietet viele Funktionen, die es ermöglichen, Daten in Tabellen zu organisieren, Formeln und Funktionen anzuwenden und sogar Diagramme und Grafiken zu erstellen.</p>



<p>Allerdings hat Excel auch seine Einschränkungen. Wie sehen das Marcus und Andreas, kann man BI ohne Excel überhaupt betreiben, oder ist es so stark, dass man nicht ohne kann?</p>



<p>Ist es sinnvoll, von Excel wegzugehen und sich nach anderen Lösungen umzusehen? Oder ist es besser es als eine Quelle zu akzeptieren, da es ohnehin immer eine Tabelle oder Daten gibt, die nicht aus einem System kommen. Auch als Analysewerkzeug ist es nicht ohne, da es weit verbreitet ist und jeder schon mal eine Tabelle in Excel bearbeitet und genutzt hat, oder?&nbsp;</p>



<p>Eins kann man schon mal vorwegnehmen, es gibt viele die Excel als Werkzeug lieben, ist es da nicht naheliegend es auch mit in den BI-Prozess einzubeziehen?</p>



<p>Insgesamt hängt die Entscheidung, ob man von Excel weggeht oder nicht, von vielen Faktoren ab, einschließlich der Art der Daten, die man verarbeitet, der Komplexität der Analyseworkflows und der Anforderungen an die Zusammenarbeit und das Teilen von Daten.</p>



<p>Hört mal rein, welche Meinung Marcus und Andreas dazu haben und ob Sie dieses Mal einer Meinung sind, oder doch unterschiedliche Wege im Zusammenspiel mit Excel und BI gehen. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei, oder gibt es da keine Empfehlungen?</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-548"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/03/20/033-excel-in-business-intelligence-projekten/">#033 Excel in Business Intelligence Projekten?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
<podcast:chapters url="https://www.thedatabrothers.de/2023/03/20/033-excel-in-business-intelligence-projekten/?chapters_format=pijson" type="application/json+chapters"/>
<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Marcus.png">Marcus Wegener</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#032 Welche Erfahrungen machen wir im Business? Gast: Artur König </title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/03/06/032-welche-erfahrungen-machen-wir-im-business-gast-artur-koenig/</link>
		<pubDate>Mon, 06 Mar 2023 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In dieser Episode geht es um den zweiten Teil mit Artur König als Gast.  
  
Wie kann man einem Fachanwender vermitteln welche Lösungen man wann einsetzen kann und sollte? Ist es leichter alles in Power Query mit dem ETL-Ansatz zu machen oder kann DAX das besser lösen. Wenn man dann aus dem Fachbereich mit dem beliebten Werkzeug Excel kommt, will man doch diese bekannte Formel-Hölle verlassen und nicht zurück, oder? 
Ist es leichter zu verstehen das ein Filter in einer Analyse nicht funktioniert, wenn man Vorkenntnisse hat? Muss auch ein Fachanwender verstehen was es mit einem Stern-Schema oder gar einem Snowflake auf sich hat? Kann man mit dem BI Tool die Vorteile von Excel und Datenbanken kombinieren? 
Wenn dann noch abgeleitete Dimension ins Spiel kommen oder gar Jemand Hierarchien nutzt, haben wir dann alle auf der Strecke zur Lösung verloren? Wenn man dann von der guten alten OLAP-Welt kommt, ist ein Umstieg zur neuen Welt mit dem Tabular schnell zu machen? 
Werden die Lösungen einfacher oder ist am Ende das schnellere und bessere Ergebnis und dann die ganze Automatisierung der Vorteil, den der Fachbereich sich gewünscht hat? Eins kann man schon mal vorwegnehmen, es gibt viele Möglichkeiten und Chancen, die die Begeisterung der Lösung für Power BI am Ende überspringen lassen. 
 
Hört mal rein, was Artur, Marcus und Andreas zu besprechen haben, wie Ihre Erkenntnisse sind und Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind jetzt endlich dabei.]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2023/03/06/032-welche-erfahrungen-machen-wir-im-business-gast-artur-koenig/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Wir diskutieren, inwiefern die eigene Ausbildung die Herangehensweise an Lösungsansätze in BI beeinflusst und wie man einem Fachanwender vermitteln kann, welche Lösungen in welchem Kontext sinnvoll sind.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#032 Welche Erfahrungen machen wir im Business? Gast: Artur König</itunes:title>
		<itunes:episode>32</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[In dieser Episode geht es um den zweiten Teil mit Artur König als Gast.  
  
Wie kann man einem Fachanwender vermitteln welche Lösungen man wann einsetzen kann und sollte? Ist es leichter alles in Power Query mit dem ETL-Ansatz zu machen oder kann DAX das besser lösen. Wenn man dann aus dem Fachbereich mit dem beliebten Werkzeug Excel kommt, will man doch diese bekannte Formel-Hölle verlassen und nicht zurück, oder? 
Ist es leichter zu verstehen das ein Filter in einer Analyse nicht funktioniert, wenn man Vorkenntnisse hat? Muss auch ein Fachanwender verstehen was es mit einem Stern-Schema oder gar einem Snowflake auf sich hat? Kann man mit dem BI Tool die Vorteile von Excel und Datenbanken kombinieren? 
Wenn dann noch abgeleitete Dimension ins Spiel kommen oder gar Jemand Hierarchien nutzt, haben wir dann alle auf der Strecke zur Lösung verloren? Wenn man dann von der guten alten OLAP-Welt kommt, ist ein Umstieg zur neuen Welt mit dem Tabular schnell zu machen? 
Werden die Lösungen einfacher oder ist am Ende das schnellere und bessere Ergebnis und dann die ganze Automatisierung der Vorteil, den der Fachbereich sich gewünscht hat? Eins kann man schon mal vorwegnehmen, es gibt viele Möglichkeiten und Chancen, die die Begeisterung der Lösung für Power BI am Ende überspringen lassen. 
 
Hört mal rein, was Artur, Marcus und Andreas zu besprechen haben, wie Ihre Erkenntnisse sind und Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind jetzt endlich dabei.]]></itunes:summary>
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		<content:encoded><![CDATA[
<p>Wir diskutieren, inwiefern die eigene Ausbildung die Herangehensweise an Lösungsansätze in BI beeinflusst und wie man einem Fachanwender vermitteln kann, welche Lösungen in welchem Kontext sinnvoll sind.  </p>



<p>In dieser Episode geht es um den zweiten Teil mit Artur König als Gast.&nbsp;&nbsp;</p>



<p>Wie kann man einem Fachanwender vermitteln welche Lösungen man wann einsetzen kann und sollte? Ist es leichter alles in Power Query mit dem ETL-Ansatz zu machen oder kann DAX das besser lösen. Wenn man dann aus dem Fachbereich mit dem beliebten&nbsp;Werkzeug Excel kommt, will man doch diese bekannte Formel-Hölle verlassen und nicht zurück, oder?&nbsp;</p>



<p>Ist es leichter zu verstehen das ein Filter in einer Analyse nicht funktioniert, wenn man Vorkenntnisse hat? Muss auch ein Fachanwender verstehen was es mit einem Stern-Schema oder gar einem&nbsp;Snowflake&nbsp;auf sich hat? Kann man mit dem BI Tool die Vorteile von Excel und Datenbanken kombinieren?&nbsp;</p>



<p>Wenn dann noch abgeleitete Dimension ins Spiel kommen oder gar Jemand Hierarchien nutzt, haben wir dann alle auf der Strecke zur Lösung verloren? Wenn man dann von der guten alten OLAP-Welt kommt, ist ein Umstieg zur neuen Welt mit dem&nbsp;Tabular&nbsp;schnell zu machen?&nbsp;</p>



<p>Werden die Lösungen einfacher oder ist am Ende das schnellere und bessere Ergebnis und dann die&nbsp;ganze Automatisierung der Vorteil, den der Fachbereich sich gewünscht hat? Eins kann man schon mal vorwegnehmen, es gibt viele Möglichkeiten und Chancen, die die Begeisterung der Lösung für Power BI am Ende überspringen lassen.&nbsp;</p>



<p>Hört mal rein, was Artur, Marcus und Andreas zu besprechen haben, wie Ihre Erkenntnisse sind und Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind jetzt endlich dabei.&nbsp;</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-542"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/03/06/032-welche-erfahrungen-machen-wir-im-business-gast-artur-koenig/">#032 Welche Erfahrungen machen wir im Business? Gast: Artur König </a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#031 Self-Service mit Web-Services? Gast: Artur König</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/02/20/031-self-service-mit-web-services/</link>
		<pubDate>Mon, 20 Feb 2023 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Wir versuchen mit Ihm verschiedenste Fragen zu klären, wie zum Beispiel:
Kann man mit Self-Service Tools einen ETL-Prozess aufbauen, die Datenhaltung nutzen und auch ganz ohne Datenbanken auskommen?
Ist Excel auch immer wieder ein Thema? 
Arbeitet Artur mehr mit dem Fachbereich oder der IT? 
Kann man heute ohne große Infrastruktur- und Berechtigungsfragen von überall aus den Kunden unterstützen?
Wenn man bei LAN-Partys die Technik geschafft hat, ist der Rest nur noch Spaß?  
Sind die Erlebnisse aus dem Mittelstand auch auf alle anderen Kunden übertragbar? 
Kann man das Wissen, wie Strukturen aus bestehenden Tabellen ableiten, Business-Key generieren ganz ohne Stern-Schema und logische Schicht dem Fachbereich zutrauen? 
Ist der Fachbereich durch diese Freiheitsgrade glücklicher oder ist die Fehlersuche gar frustrierend? Kommt auch der 31. Februar immer wieder vor?
Schaffen wir es in einer Folge alle Fragen an Artur zu klären oder müssen wir in die Verlängerung? 
Eins können wir vorwegnehmen, die Zeit hat nicht ausgereicht und der zweite Teil kommt in 2 Wochen.
 
Hört mal rein, was Artur, Marcus und Andreas zu besprechen haben, wie Ihre Erkenntnisse sind und Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>In dieser Folge haben wir Artur König zu Gast. In seinen Projekten kommen neben unserem Lieblings-Business Intelligence-Werkzeug auch immer wieder Web-Services als Datenquellen zum Einsatz.&#13;
Aber kann man auch im Self-Service mit Web-Services arbeiten?</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#031 Self-Service mit Web-Services? Gast: Artur König</itunes:title>
		<itunes:episode>31</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[Wir versuchen mit Ihm verschiedenste Fragen zu klären, wie zum Beispiel:
Kann man mit Self-Service Tools einen ETL-Prozess aufbauen, die Datenhaltung nutzen und auch ganz ohne Datenbanken auskommen?
Ist Excel auch immer wieder ein Thema? 
Arbeitet Artur mehr mit dem Fachbereich oder der IT? 
Kann man heute ohne große Infrastruktur- und Berechtigungsfragen von überall aus den Kunden unterstützen?
Wenn man bei LAN-Partys die Technik geschafft hat, ist der Rest nur noch Spaß?  
Sind die Erlebnisse aus dem Mittelstand auch auf alle anderen Kunden übertragbar? 
Kann man das Wissen, wie Strukturen aus bestehenden Tabellen ableiten, Business-Key generieren ganz ohne Stern-Schema und logische Schicht dem Fachbereich zutrauen? 
Ist der Fachbereich durch diese Freiheitsgrade glücklicher oder ist die Fehlersuche gar frustrierend? Kommt auch der 31. Februar immer wieder vor?
Schaffen wir es in einer Folge alle Fragen an Artur zu klären oder müssen wir in die Verlängerung? 
Eins können wir vorwegnehmen, die Zeit hat nicht ausgereicht und der zweite Teil kommt in 2 Wochen.
 
Hört mal rein, was Artur, Marcus und Andreas zu besprechen haben, wie Ihre Erkenntnisse sind und Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></itunes:summary>
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<p>In dieser Folge haben wir Artur König zu Gast. In seinen Projekten kommen neben unserem Lieblings-Business Intelligence-Werkzeug auch immer wieder Web-Services als Datenquellen zum Einsatz.<br>Aber kann man auch im Self-Service mit Web-Services arbeiten?</p>



<p>Wir versuchen mit Ihm verschiedenste Fragen zu klären, wie zum Beispiel:<br>Kann man mit Self-Service Tools einen ETL-Prozess aufbauen, die Datenhaltung nutzen und auch ganz ohne Datenbanken auskommen?<br>Ist Excel auch immer wieder ein Thema?<br>Arbeitet Artur mehr mit dem Fachbereich oder der IT?<br>Kann man heute ohne große Infrastruktur- und Berechtigungsfragen von überall aus den Kunden unterstützen?<br>Wenn man bei LAN-Partys die Technik geschafft hat, ist der Rest nur noch Spaß?<br>Sind die Erlebnisse aus dem Mittelstand auch auf alle anderen Kunden übertragbar?<br>Kann man das Wissen, wie Strukturen aus bestehenden Tabellen ableiten, Business-Key generieren ganz ohne Stern-Schema und logische Schicht dem Fachbereich zutrauen?<br>Ist der Fachbereich durch diese Freiheitsgrade glücklicher oder ist die Fehlersuche gar frustrierend? Kommt auch der 31. Februar immer wieder vor?<br>Schaffen wir es in einer Folge alle Fragen an Artur zu klären oder müssen wir in die Verlängerung?<br>Eins können wir vorwegnehmen, die Zeit hat nicht ausgereicht und der zweite Teil kommt in 2 Wochen.</p>



<p>Hört mal rein, was Artur, Marcus und Andreas zu besprechen haben, wie Ihre Erkenntnisse sind und Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/02/20/031-self-service-mit-web-services/">#031 Self-Service mit Web-Services? Gast: Artur König</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	</item>
	
	<item>
        <title>#030 Return on Invest von BI Projekten?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/02/06/030-return-on-invest-von-bi-projekten/</link>
		<pubDate>Mon, 06 Feb 2023 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Viele Unternehmen setzen heute Business Intelligence ein, um die Wirtschaftlichkeit Ihrer Unternehmung zu messen und auf Basis von Kosten und Erlösen Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. Dabei kommt immer wieder die Frage auf: Wie misst man auch den Erfolg, Nutzen und den Return on Investment von BI Projekten? Keine Angst, wir werden jetzt nicht in einen Controlling-Podcast abtauchen, aber es muss auch darüber gesprochen werden, wie man den Mehrwert von Business Intelligence messen kann oder nicht? Hört mal rein, wenn Andreas und Marcus über Kostenoptimierung, Wirtschaftlichkeit und Effektivität im Kontext zu BI sprechen. Haben wir erneut durch die ganzen Fachbegriffe alle abgehängt oder mit Sorgenfalten zurückgelassen? 
 
Gibt es hier unterschiedliche Wege oder kann man das Projekt und Erfolg mit Kennzahlen besser bewerten? Ihr seht, heute sind es wieder viele Fragen, die es zu besprechen und klären gilt. Kann Andreas den Marcus mit seinen Argumenten überzeugen oder sind die Methoden und Ansätze zu dem Thema gar ähnlich? Gehört die Betrachtung des ROI gar nicht zu Business Intelligence und ist ein eigenständiges Thema? Sind sie wieder einer Meinung oder gibt es hier differenzierte Ansichten, Meinungen und Ansätze? 
 
Ist da noch Zeit für einen Rückblick auf die letzten 10 Folgen? Im Schnelldurchlauf durch die vergangenen Folgen über Leben und Business Intelligence, Zeitbetrachtungen, Datentypen bis hin zum Data Warehouse?
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas erlebt haben, was Ihre Erkenntnisse sind und wie Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 oder 4 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2023/02/06/030-return-on-invest-von-bi-projekten/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Es sind nicht nur die Kosten relevant, wenn es um die Bewertung des Mehrwertes von Business Intelligence geht, sondern auch die Möglichkeiten, die sich für Unternehmen hin zu datengesteuerten Entscheidungen ergeben. Ist Return on Invest für BI messbar?</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#030 Return on Invest von BI Projekten?</itunes:title>
		<itunes:episode>30</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[Viele Unternehmen setzen heute Business Intelligence ein, um die Wirtschaftlichkeit Ihrer Unternehmung zu messen und auf Basis von Kosten und Erlösen Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. Dabei kommt immer wieder die Frage auf: Wie misst man auch den Erfolg, Nutzen und den Return on Investment von BI Projekten? Keine Angst, wir werden jetzt nicht in einen Controlling-Podcast abtauchen, aber es muss auch darüber gesprochen werden, wie man den Mehrwert von Business Intelligence messen kann oder nicht? Hört mal rein, wenn Andreas und Marcus über Kostenoptimierung, Wirtschaftlichkeit und Effektivität im Kontext zu BI sprechen. Haben wir erneut durch die ganzen Fachbegriffe alle abgehängt oder mit Sorgenfalten zurückgelassen? 
 
Gibt es hier unterschiedliche Wege oder kann man das Projekt und Erfolg mit Kennzahlen besser bewerten? Ihr seht, heute sind es wieder viele Fragen, die es zu besprechen und klären gilt. Kann Andreas den Marcus mit seinen Argumenten überzeugen oder sind die Methoden und Ansätze zu dem Thema gar ähnlich? Gehört die Betrachtung des ROI gar nicht zu Business Intelligence und ist ein eigenständiges Thema? Sind sie wieder einer Meinung oder gibt es hier differenzierte Ansichten, Meinungen und Ansätze? 
 
Ist da noch Zeit für einen Rückblick auf die letzten 10 Folgen? Im Schnelldurchlauf durch die vergangenen Folgen über Leben und Business Intelligence, Zeitbetrachtungen, Datentypen bis hin zum Data Warehouse?
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas erlebt haben, was Ihre Erkenntnisse sind und wie Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 oder 4 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></itunes:summary>
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<p>Es sind nicht nur die Kosten relevant, wenn es um die Bewertung des Mehrwertes von Business Intelligence geht, sondern auch die Möglichkeiten, die sich für Unternehmen hin zu datengesteuerten Entscheidungen ergeben. Ist Return on Invest für BI messbar?</p>



<p>Viele Unternehmen setzen heute Business Intelligence ein, um die Wirtschaftlichkeit Ihrer Unternehmung zu messen und auf Basis von Kosten und Erlösen Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. Dabei kommt immer wieder die Frage auf: Wie misst man auch den Erfolg, Nutzen und den Return on Investment von BI Projekten? Keine Angst, wir werden jetzt nicht in einen Controlling-Podcast abtauchen, aber es muss auch darüber gesprochen werden, wie man den Mehrwert von Business Intelligence messen kann oder nicht? Hört mal rein, wenn Andreas und Marcus über Kostenoptimierung, Wirtschaftlichkeit und Effektivität im Kontext zu BI sprechen. Haben wir erneut durch die ganzen Fachbegriffe alle abgehängt oder mit Sorgenfalten zurückgelassen? </p>



<p>Gibt es hier unterschiedliche Wege oder kann man das Projekt und Erfolg mit Kennzahlen besser bewerten? Ihr seht, heute sind es wieder viele Fragen, die es zu besprechen und klären gilt.&nbsp;Kann Andreas den Marcus mit seinen Argumenten überzeugen oder sind die Methoden und Ansätze zu dem Thema gar ähnlich? Gehört die Betrachtung des ROI gar nicht zu Business&nbsp;Intelligence&nbsp;und ist ein eigenständiges Thema? Sind sie wieder einer Meinung oder gibt es hier differenzierte Ansichten, Meinungen und Ansätze?&nbsp;</p>



<p>Ist da noch Zeit für einen Rückblick auf die letzten 10 Folgen? Im Schnelldurchlauf durch die vergangenen Folgen über Leben und Business Intelligence, Zeitbetrachtungen, Datentypen bis hin zum Data Warehouse?</p>



<p>Hört mal rein, was Marcus und Andreas erlebt haben, was Ihre Erkenntnisse sind und wie Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 oder 4 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei. </p>



<p></p>



<p>tableau &#8211; Messung des Werts von Business Intelligence</p>



<p><a href="https://www.tableau.com/de-de/learn/value-of-tableau/measuring-bi-value">https://www.tableau.com/de-de/learn/value-of-tableau/measuring-bi-value</a></p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-530"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/02/06/030-return-on-invest-von-bi-projekten/">#030 Return on Invest von BI Projekten?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
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<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

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<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Marcus.png">Marcus Wegener</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#029 Braucht Business Intelligence ein Data Warehouse?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/01/23/029-braucht-business-intelligence-ein-data-warehouse/</link>
		<pubDate>Mon, 23 Jan 2023 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In fast jedem Projekt kommt irgendwann die Frage: Müssen wir ein Data Warehouse für unser Business Intelligence einsetzen oder geht das allein mit dem Self-Service-Tool?
Kann ich das eventuell später noch entscheiden, wenn es notwendig wird?
Wer kann im Vorfeld schon sagen, ob das DWH notwendig ist?
Ist dafür weiteres Knowhow notwendig?
Erhöht es den Funktionsumfang für Business Intelligence und verbesserte es die Datenintegration oder erleichtert es auch Transformationsschritte?
Kann man es anhand der Datenmenge entscheiden oder ist das nicht relevant?

Ist es auch wichtig, dass man die unterschiedlichen Data Warehouse Konzepte nach Kimball, Inmon oder gar DataVault kennt?
Kann das eine Fachabteilung allein bewerkstelligen oder nur mit der IT zusammen?
Haben wir durch die ganzen Fachbegriffe gar alle abgehängt oder mit Sorgenfalten zurückgelassen?
Gibt es hier unterschiedliche Ansätze oder kann man das Vorgehen standardisieren?
Ihr seht, heute sind es wieder viele Fragen, die es zu besprechen und klären gilt.

Kann Marcus den Andreas überzeugen mit seinem Ansatz oder sind die Gedanken und Ansätze zu dem Thema gar ähnlich? 
Gehört das eventuell gar nicht zu Business Intelligence und ist ein eigenständiges Thema? 
Sind sie wieder einer Meinung oder gibt es hier differenzierte Ansichten, Erkenntnisse, Erfahrungen und Ansätze? 
Eines kann man vorwegnehmen: Die Meinungen dazu sind sich sehr nahe, aber doch irgendwie unterschiedlich.

Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu zu sagen haben und wie Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 oder 4 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2023/01/23/029-braucht-business-intelligence-ein-data-warehouse/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Benötigt man in ein Business Intelligence System ein Data Warehouse oder ist das Ballast für den Self-Service-Ansatz? Wer oder was entscheidet, wann für ein Business Intelligence System ein entsprechendes DWH notwendig oder sinnvoll ist?</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#029 Braucht Business Intelligence ein Data Warehouse?</itunes:title>
		<itunes:episode>29</itunes:episode>
		<itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
		<itunes:summary><![CDATA[In fast jedem Projekt kommt irgendwann die Frage: Müssen wir ein Data Warehouse für unser Business Intelligence einsetzen oder geht das allein mit dem Self-Service-Tool?
Kann ich das eventuell später noch entscheiden, wenn es notwendig wird?
Wer kann im Vorfeld schon sagen, ob das DWH notwendig ist?
Ist dafür weiteres Knowhow notwendig?
Erhöht es den Funktionsumfang für Business Intelligence und verbesserte es die Datenintegration oder erleichtert es auch Transformationsschritte?
Kann man es anhand der Datenmenge entscheiden oder ist das nicht relevant?

Ist es auch wichtig, dass man die unterschiedlichen Data Warehouse Konzepte nach Kimball, Inmon oder gar DataVault kennt?
Kann das eine Fachabteilung allein bewerkstelligen oder nur mit der IT zusammen?
Haben wir durch die ganzen Fachbegriffe gar alle abgehängt oder mit Sorgenfalten zurückgelassen?
Gibt es hier unterschiedliche Ansätze oder kann man das Vorgehen standardisieren?
Ihr seht, heute sind es wieder viele Fragen, die es zu besprechen und klären gilt.

Kann Marcus den Andreas überzeugen mit seinem Ansatz oder sind die Gedanken und Ansätze zu dem Thema gar ähnlich? 
Gehört das eventuell gar nicht zu Business Intelligence und ist ein eigenständiges Thema? 
Sind sie wieder einer Meinung oder gibt es hier differenzierte Ansichten, Erkenntnisse, Erfahrungen und Ansätze? 
Eines kann man vorwegnehmen: Die Meinungen dazu sind sich sehr nahe, aber doch irgendwie unterschiedlich.

Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu zu sagen haben und wie Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 oder 4 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></itunes:summary>
		<itunes:image href="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/TDB-029.png"/>
		<content:encoded><![CDATA[
<p>Benötigt man in ein Business Intelligence System ein Data Warehouse oder ist das Ballast für den Self-Service-Ansatz? Wer oder was entscheidet, wann für ein Business Intelligence System ein entsprechendes DWH notwendig oder sinnvoll ist?</p>



<p>In fast jedem Projekt kommt irgendwann die Frage: Müssen wir ein Data Warehouse für unser Business Intelligence einsetzen oder geht das allein mit dem Self-Service-Tool?<br>Kann ich das eventuell später noch entscheiden, wenn es notwendig wird?<br>Wer kann im Vorfeld schon sagen, ob das DWH notwendig ist?<br>Ist dafür weiteres Knowhow notwendig?<br>Erhöht es den Funktionsumfang für Business Intelligence und verbesserte es die Datenintegration oder erleichtert es auch Transformationsschritte?<br>Kann man es anhand der Datenmenge entscheiden oder ist das nicht relevant?</p>



<p>Ist es auch wichtig, dass man die unterschiedlichen Data Warehouse Konzepte nach Kimball, Inmon oder gar DataVault kennt?<br>Kann das eine Fachabteilung allein bewerkstelligen oder nur mit der IT zusammen?<br>Haben wir durch die ganzen Fachbegriffe gar alle abgehängt oder mit Sorgenfalten zurückgelassen?<br>Gibt es hier unterschiedliche Ansätze oder kann man das Vorgehen standardisieren?<br>Ihr seht, heute sind es wieder viele Fragen, die es zu besprechen und klären gilt.</p>



<p>Kann Marcus den Andreas überzeugen mit seinem Ansatz oder sind die Gedanken und Ansätze zu dem Thema gar ähnlich? <br>Gehört das eventuell gar nicht zu Business Intelligence und ist ein eigenständiges Thema? <br>Sind sie wieder einer Meinung oder gibt es hier differenzierte Ansichten, Erkenntnisse, Erfahrungen und Ansätze? <br>Eines kann man vorwegnehmen: Die Meinungen dazu sind sich sehr nahe, aber doch irgendwie unterschiedlich.</p>



<p>Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu zu sagen haben und wie Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 oder 4 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.</p>



<p>Chris Webb &#8211; Is Power BI A Semantic Layer <br><a href="https://blog.crossjoin.co.uk/2022/12/16/is-power-bi-a-semantic-layer/">https://blog.crossjoin.co.uk/2022/12/16/is-power-bi-a-semantic-layer/</a></p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-519"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/01/23/029-braucht-business-intelligence-ein-data-warehouse/">#029 Braucht Business Intelligence ein Data Warehouse?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	</item>
	
	<item>
        <title>#028 Welche Stolpersteine gibt es im Business Intelligence?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2023/01/09/28-welche-stolpersteine-gibt-es-im-business-intelligence/</link>
		<pubDate>Mon, 09 Jan 2023 06:36:33 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Ist jedes Business Intelligence System identisch oder ist es gar vielschichtiger als man denkt? Was ist zu beachten oder geht alles ganz einfach und ist schnell geschafft. Kann uns das Thema Datenqualität und Fehlermanagement zu Fall bringen? Wer hat im Unternehmen die Verantwortung über das Projekt, die Daten oder die Strukturen, die notwendig sind für die Analysen? Wer entscheidet wer für was verantwortlich ist? Sollte man Datenprobleme korrigieren oder ist es besser diese sichtbar zu machen und aufzuzeigen, wo Probleme in den Daten und Strukturen existieren?

Wie arbeiten die Fachabteilungen mit der IT zusammen oder kann man es gänzlich allein bewerkstelligen? Ist es leichter allein zuarbeiten und die Assistenten für Quickmeasures, Composite Modellen und was es da sonst noch gibt zu nutzen oder haben wir durch die ganzen Fachbegriffe gar alle abgehängt? Ihr seht heute sind es wieder viele Fragen die es zu besprechen und klären gilt.

In dieser Folge sprechen Marcus und Andreas darüber, welche Themen und Kennzahlen in das Business Intelligence gehören und was dabei alles zu beachten ist und schiefgehen kann. Sind sie wieder einer Meinung, oder gibt es hier differenzierte Erfahrungen, Erkenntnisse, Ansichten und Ansätze? Eines kann man vorwegnehmen: Jeder Ansatz hat seine Vorteile und Besonderheiten.

Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu zu sagen haben und was Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 oder 4 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Was gehört eigentlich in ein Business Intelligence System? Kann man hier mögliche Stolpersteine vermeiden? Wer entscheidet, was Relevanz hat? Sind die Assistenten, die unterstützen sollen, ausreichend oder leiten sie einen in die falsche Richtung?</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#028 Welche Stolpersteine gibt es im Business Intelligence?</itunes:title>
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Wie arbeiten die Fachabteilungen mit der IT zusammen oder kann man es gänzlich allein bewerkstelligen? Ist es leichter allein zuarbeiten und die Assistenten für Quickmeasures, Composite Modellen und was es da sonst noch gibt zu nutzen oder haben wir durch die ganzen Fachbegriffe gar alle abgehängt? Ihr seht heute sind es wieder viele Fragen die es zu besprechen und klären gilt.

In dieser Folge sprechen Marcus und Andreas darüber, welche Themen und Kennzahlen in das Business Intelligence gehören und was dabei alles zu beachten ist und schiefgehen kann. Sind sie wieder einer Meinung, oder gibt es hier differenzierte Erfahrungen, Erkenntnisse, Ansichten und Ansätze? Eines kann man vorwegnehmen: Jeder Ansatz hat seine Vorteile und Besonderheiten.

Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu zu sagen haben und was Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 oder 4 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></itunes:summary>
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<p>Was gehört eigentlich in ein Business Intelligence System? Kann man hier mögliche Stolpersteine vermeiden? Wer entscheidet, was Relevanz hat? Sind die Assistenten, die unterstützen sollen, ausreichend oder leiten sie einen in die falsche Richtung?</p>



<p>Ist jedes Business Intelligence System identisch oder ist es gar vielschichtiger als man denkt? Was ist zu beachten oder geht alles ganz einfach und ist schnell geschafft. Kann uns das Thema Datenqualität und Fehlermanagement zu Fall bringen? Wer hat im Unternehmen die Verantwortung über das Projekt, die Daten oder die Strukturen, die notwendig sind für die Analysen? Wer entscheidet wer für was verantwortlich ist? Sollte man Datenprobleme korrigieren oder ist es besser diese sichtbar zu machen und aufzuzeigen, wo Probleme in den Daten und Strukturen existieren?</p>



<p>Wie arbeiten die Fachabteilungen mit der IT zusammen oder kann man es gänzlich allein bewerkstelligen? Ist es leichter allein zuarbeiten und die Assistenten für Quickmeasures, Composite Modellen und was es da sonst noch gibt zu nutzen oder haben wir durch die ganzen Fachbegriffe gar alle abgehängt? Ihr seht heute sind es wieder viele Fragen die es zu besprechen und klären gilt.</p>



<p>In dieser Folge sprechen Marcus und Andreas darüber, welche Themen und Kennzahlen in das Business Intelligence gehören und was dabei alles zu beachten ist und schiefgehen kann. Sind sie wieder einer Meinung, oder gibt es hier differenzierte Erfahrungen, Erkenntnisse, Ansichten und Ansätze? Eines kann man vorwegnehmen: Jeder Ansatz hat seine Vorteile und Besonderheiten.</p>



<p>Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu zu sagen haben und was Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 oder 4 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2023/01/09/28-welche-stolpersteine-gibt-es-im-business-intelligence/">#028 Welche Stolpersteine gibt es im Business Intelligence?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	<item>
        <title>#027 Wer darf in Business Intelligence wann was sehen?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/12/26/027-wer-darf-in-business-intelligence-wann-was-sehen/</link>
		<pubDate>Mon, 26 Dec 2022 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Ist es so einfach mit dem Zugriff auf Daten in einem Unternehmen? Sollte jedem die volle Information zur Verfügung stehen, um Analysen machen zu können? Oder ist es nicht nur mit sensiblen Daten wichtig, sich über Berechtigungen Gedanken zu machen. Und wer entscheidet, wer was sehen darf. Warum ist eine Torwand hier als Erklärung hilfreich?
 
In dieser Folge sprechen Marcus und Andreas darüber, welche Ansätze sie bei diesem Thema verfolgen. Sind sie wieder einer Meinung, oder gibt es hier durchaus unterschiedliche Ansichten? Eines kann man vorwegnehmen: Man kann unterschiedlicher Meinung sein und differenzierte Ansätze verfolgen, aber es ist wie immer: Jeder Ansatz hat seine Vorteile und Besonderheiten. Ist es eventuell sogar besser Berechtigungen zu nutzen, um nicht für jede Gruppe einen individuellen Bericht zu erstellen?
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu zu sagen haben und was Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 oder 4 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Darf der Kollege oder die Kollegin alle Daten des Unternehmens sehen? Ist das wichtig mit Berechtigungen zu arbeiten oder kann man sich hier frei bewegen ohne Einschränkungen? Man kann hier mehrere Ansätze fahren oder sollte man sich dazu Gedanken machen?</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#027 Wer darf in Business Intelligence wann was sehen?</itunes:title>
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		<itunes:summary><![CDATA[Ist es so einfach mit dem Zugriff auf Daten in einem Unternehmen? Sollte jedem die volle Information zur Verfügung stehen, um Analysen machen zu können? Oder ist es nicht nur mit sensiblen Daten wichtig, sich über Berechtigungen Gedanken zu machen. Und wer entscheidet, wer was sehen darf. Warum ist eine Torwand hier als Erklärung hilfreich?
 
In dieser Folge sprechen Marcus und Andreas darüber, welche Ansätze sie bei diesem Thema verfolgen. Sind sie wieder einer Meinung, oder gibt es hier durchaus unterschiedliche Ansichten? Eines kann man vorwegnehmen: Man kann unterschiedlicher Meinung sein und differenzierte Ansätze verfolgen, aber es ist wie immer: Jeder Ansatz hat seine Vorteile und Besonderheiten. Ist es eventuell sogar besser Berechtigungen zu nutzen, um nicht für jede Gruppe einen individuellen Bericht zu erstellen?
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu zu sagen haben und was Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 oder 4 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></itunes:summary>
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<p>Darf der Kollege oder die Kollegin alle Daten des Unternehmens sehen? Ist das wichtig mit Berechtigungen zu arbeiten oder kann man sich hier frei bewegen ohne Einschränkungen? Man kann hier mehrere Ansätze fahren oder sollte man sich dazu Gedanken machen?</p>



<p>Ist es so einfach mit dem Zugriff auf Daten in einem Unternehmen? Sollte jedem die volle Information zur Verfügung stehen, um Analysen machen zu können? Oder ist es nicht nur mit sensiblen Daten wichtig, sich über Berechtigungen Gedanken zu machen. Und wer entscheidet, wer was sehen darf.&nbsp;Warum ist eine Torwand hier als Erklärung hilfreich?</p>



<p>In dieser Folge sprechen Marcus und Andreas darüber, welche Ansätze sie bei diesem Thema verfolgen. Sind sie wieder einer Meinung, oder gibt es hier durchaus unterschiedliche Ansichten? Eines kann man vorwegnehmen: Man kann unterschiedlicher Meinung sein und differenzierte Ansätze verfolgen, aber es ist wie immer: Jeder Ansatz hat seine Vorteile und Besonderheiten. Ist es eventuell sogar besser Berechtigungen zu nutzen, um nicht für jede Gruppe einen individuellen Bericht zu erstellen?</p>



<p>Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu zu sagen haben und was Ihre Meinung dazu ist. Auch die 3 oder 4 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/12/26/027-wer-darf-in-business-intelligence-wann-was-sehen/">#027 Wer darf in Business Intelligence wann was sehen?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	<item>
        <title>#026 Wie ist der The Data Brothers Podcast entstanden?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/12/12/026-wie-ist-der-the-data-brothers-podcast-entstanden/</link>
		<pubDate>Mon, 12 Dec 2022 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Wann habt ihr mit Podcasts hören angefangen? Welche Empfehlungen könnt ihr machen und was hat sich seit dem Anfang von Podcast hören geändert? Habt ihr dabei Rituale, die ihr weiterverfolgt?
In dieser Folge sprechen Marcus und Andreas darüber, wie sie sich kennengelernt und dann den Weg zum gemeinsamen Podcast gefunden haben. 
Welche Impulse haben sie dazu gebracht, einen Podcast zu machen? Sind sie über den Berg, oder schaffen sie es kontinuierlich neue Themen zu finden und auch darüber zu sprechen?
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu erzählen und was Ihre Ideen für weitere Folgen sind. Auch die 3 oder 4 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Diesmal wird nicht über Business Intelligence Themen gesprochen, sondern wie der The Data Brothers Podcast entstanden ist. Welche Podcasts Marcus und Andreas hören und was sie daran bewegt.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#026 Wie ist der The Data Brothers Podcast entstanden?</itunes:title>
		<itunes:episode>26</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[Wann habt ihr mit Podcasts hören angefangen? Welche Empfehlungen könnt ihr machen und was hat sich seit dem Anfang von Podcast hören geändert? Habt ihr dabei Rituale, die ihr weiterverfolgt?
In dieser Folge sprechen Marcus und Andreas darüber, wie sie sich kennengelernt und dann den Weg zum gemeinsamen Podcast gefunden haben. 
Welche Impulse haben sie dazu gebracht, einen Podcast zu machen? Sind sie über den Berg, oder schaffen sie es kontinuierlich neue Themen zu finden und auch darüber zu sprechen?
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu erzählen und was Ihre Ideen für weitere Folgen sind. Auch die 3 oder 4 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></itunes:summary>
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<p>Diesmal wird nicht über Business Intelligence Themen gesprochen, sondern wie der The Data Brothers Podcast entstanden ist. Welche Podcasts Marcus und Andreas hören und was sie daran bewegt.</p>



<p>Wann habt ihr mit Podcasts hören angefangen? Welche Empfehlungen könnt ihr machen und was hat sich seit dem Anfang von Podcast hören geändert? Habt ihr dabei Rituale, die ihr weiterverfolgt?</p>



<p>In dieser Folge sprechen Marcus und Andreas darüber, wie sie sich kennengelernt und dann den Weg zum gemeinsamen Podcast gefunden haben.</p>



<p>Welche Impulse haben sie dazu gebracht, einen Podcast zu machen? Sind sie über den Berg, oder schaffen sie es kontinuierlich neue Themen zu finden und auch darüber zu sprechen?</p>



<p>Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu erzählen und was Ihre Ideen für weitere Folgen sind. Auch die 3 oder 4 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/12/12/026-wie-ist-der-the-data-brothers-podcast-entstanden/">#026 Wie ist der The Data Brothers Podcast entstanden?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	</item>
	
	<item>
        <title>#025 Wie hilft Community in Business Intelligence Projekten?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/11/28/025-wie-hilft-community-in-business-intelligence-projekten/</link>
		<pubDate>Mon, 28 Nov 2022 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Je mehr man sich mit Business Intelligence Projekten beschäftigt, umso deutlicher werden die Fragen: 
Bin ich in allen Themen zu Datenaufbereitung, Datenstrukturierung und Berichtsanforderungen gut gerüstet?
Oder kommt man neben den Kollegen und Kolleginnen, die in Themen Expertise aufweisen und unterstützen, ohne Community aus? 
Ist es so einfach, dass man ohne Ausbildung und Kenntnisse nur mit der Community Business Intelligence Projekte stemmen kann? 

Es hört sich einfach an, aber was meinen wir, wenn wir über externe oder interne Communities sprechen? 
Kommt man heute ganz ohne Coach aus? 
Ist es gar weiterhin wichtig auch Fachbücher zu lesen, Fachbeiträge und Schulungen zu besuchen? Fragen über Fragen, die nach Antworten rufen. 
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas an Erfahrungen gemacht haben und welche Meinung sie haben. Auch die 3 oder 4 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2022/11/28/025-wie-hilft-community-in-business-intelligence-projekten/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Wenn man sich mit Business Intelligence beschäftigt, gibt es viele Blogs, Webseiten und Communitys, die einem Hilfestellung geben. Doch reicht das für ein Projekt aus? Benötigt man noch Berater oder kann alles mit Hilfe der Community gelöst werden?</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#025 Wie hilft Community in Business Intelligence Projekten?</itunes:title>
		<itunes:episode>25</itunes:episode>
		<itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
		<itunes:summary><![CDATA[Je mehr man sich mit Business Intelligence Projekten beschäftigt, umso deutlicher werden die Fragen: 
Bin ich in allen Themen zu Datenaufbereitung, Datenstrukturierung und Berichtsanforderungen gut gerüstet?
Oder kommt man neben den Kollegen und Kolleginnen, die in Themen Expertise aufweisen und unterstützen, ohne Community aus? 
Ist es so einfach, dass man ohne Ausbildung und Kenntnisse nur mit der Community Business Intelligence Projekte stemmen kann? 

Es hört sich einfach an, aber was meinen wir, wenn wir über externe oder interne Communities sprechen? 
Kommt man heute ganz ohne Coach aus? 
Ist es gar weiterhin wichtig auch Fachbücher zu lesen, Fachbeiträge und Schulungen zu besuchen? Fragen über Fragen, die nach Antworten rufen. 
 
Hört mal rein, was Marcus und Andreas an Erfahrungen gemacht haben und welche Meinung sie haben. Auch die 3 oder 4 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></itunes:summary>
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<p>Wenn man sich mit Business Intelligence beschäftigt, gibt es viele Blogs, Webseiten und Communitys, die einem Hilfestellung geben. Doch reicht das für ein Projekt aus? Benötigt man noch Berater oder kann alles mit Hilfe der Community gelöst werden?</p>



<p>Je mehr man sich mit Business Intelligence Projekten beschäftigt, umso deutlicher werden die Fragen:<br>Bin ich in allen Themen zu Datenaufbereitung, Datenstrukturierung und Berichtsanforderungen gut gerüstet?<br>Oder kommt man neben den Kollegen und Kolleginnen, die in Themen Expertise aufweisen und unterstützen, ohne Community aus?<br>Ist es so einfach, dass man ohne Ausbildung und Kenntnisse nur mit der Community Business Intelligence Projekte stemmen kann?</p>



<p>Es hört sich einfach an, aber was meinen wir, wenn wir über externe oder interne Communities sprechen?<br>Kommt man heute ganz ohne Coach aus?<br>Ist es gar weiterhin wichtig auch Fachbücher zu lesen, Fachbeiträge und Schulungen zu besuchen? Fragen über Fragen, die nach Antworten rufen.</p>



<p>Hört mal rein, was Marcus und Andreas an Erfahrungen gemacht haben und welche Meinung sie haben. Auch die 3 oder 4 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-465"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/11/28/025-wie-hilft-community-in-business-intelligence-projekten/">#025 Wie hilft Community in Business Intelligence Projekten?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
<podcast:chapters url="https://www.thedatabrothers.de/2022/11/28/025-wie-hilft-community-in-business-intelligence-projekten/?chapters_format=pijson" type="application/json+chapters"/>
<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Marcus.png">Marcus Wegener</podcast:person>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#024 Ist Business Intelligence eine Bring- oder Holschuld?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/11/14/024-ist-business-intelligence-eine-bring-oder-holschuld/</link>
		<pubDate>Mon, 14 Nov 2022 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Kann ich meinem Herrn Meier alle Informationen entlocken, um ein BI-System aufzusetzen? Ist es erforderlich, dass ich die Person und die Prozesse kenne, die dazu in der Vergangenheit führten, dass die Daten bereitgestellt wurden? Wer muss hier welche Informationen liefern, oder muss ich gar den Prozess komplett kenn. Reicht es, dass man einen Überblick gewinnt oder muss alles erfasst sein? Wie viele Lücken sind erlaubt?

Hört mal rein, was Marcus und Andreas an Erfahrungen gemacht haben und welche Meinung sie vertreten. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2022/11/14/024-ist-business-intelligence-eine-bring-oder-holschuld/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Ist Self-Service so einfach, dass ohne Beschreibung des bisherigen Prozesses eine BI-Lösung erstellt werden kann? Ist es gar im BI nicht notwendig, dass man den Prozess und die Prozesse kennt? Ist ein BI-Projekt für den Berater eine Bring- oder Holschuld?</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#024 Ist Business Intelligence eine Bring- oder Holschuld?</itunes:title>
		<itunes:episode>24</itunes:episode>
		<itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
		<itunes:summary><![CDATA[Kann ich meinem Herrn Meier alle Informationen entlocken, um ein BI-System aufzusetzen? Ist es erforderlich, dass ich die Person und die Prozesse kenne, die dazu in der Vergangenheit führten, dass die Daten bereitgestellt wurden? Wer muss hier welche Informationen liefern, oder muss ich gar den Prozess komplett kenn. Reicht es, dass man einen Überblick gewinnt oder muss alles erfasst sein? Wie viele Lücken sind erlaubt?

Hört mal rein, was Marcus und Andreas an Erfahrungen gemacht haben und welche Meinung sie vertreten. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.]]></itunes:summary>
		<itunes:image href="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/TDB-024-1.png"/>
		<content:encoded><![CDATA[
<p>Ist Self-Service so einfach, dass ohne Beschreibung des bisherigen Prozesses eine BI-Lösung erstellt werden kann? Ist es gar im BI nicht notwendig, dass man den Prozess und die Prozesse kennt? Ist ein BI-Projekt für den Berater eine Bring- oder Holschuld?</p>



<p>Kann ich meinem Herrn Meier alle Informationen entlocken, um ein BI-System aufzusetzen? Ist es erforderlich, dass ich die Person und die Prozesse kenne, die dazu in der Vergangenheit führten, dass die Daten bereitgestellt wurden? Wer muss hier welche Informationen liefern, oder muss ich gar den Prozess komplett kenn. Reicht es, dass man einen Überblick gewinnt oder muss alles erfasst sein? Wie viele Lücken sind erlaubt?</p>



<p>Hört mal rein, was Marcus und Andreas an Erfahrungen gemacht haben und welche Meinung sie vertreten. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei.</p>



<p><a href="https://youtu.be/qJ1g6SY4X3s">data.driven.mittelstand | YouTube</a></p>



<p><a href="https://www.linkedin.com/posts/dennishoffstaedte_manfred-mittelstand-digitalisierung-activity-6986609149862105088-NJeb">Dennis Hoffstaedte &#8211; LinkedIn &#8211; Hol- oder Bringschuld?</a></p>



<p><a href="https://youtu.be/EBodV8XEPo8">How to Self Service | BI or DIE on tour &#8211; Köln</a></p>



<p><a href="https://www.linkedin.com/posts/marcuswegener_excel-powerbiler-businessintelligence-activity-6986239925524299776-S0j3">Joachim Schirra &#8211; LinkedIn &#8211; Excel Kommentar</a></p>



<p><a href="https://www.thinkbi.de/2022/10/27/bi-thinkers-talk-xxii-lineare-budgetverteilung-in-power-bi/">BI Thinkers Talk XXII: lineare Budgetverteilung in Power BI &#8211; thinkBI</a></p>



<p><a href="https://youtu.be/uRsguD2wBTk">Ist BI eigentlich Controlling oder kann das weg?! | Level Up 2022 &#8211; Part II &#8211; YouTube</a></p>



<p><a href="https://youtu.be/fW8amMCVAJQ">First Follower: Leadership Lessons from Dancing Guy &#8211; YouTube</a></p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/11/14/024-ist-business-intelligence-eine-bring-oder-holschuld/">#024 Ist Business Intelligence eine Bring- oder Holschuld?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

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        <title>#023 Welchen Einfluss haben Datentypen und NULL-Werte aufs Datenmodell?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/10/31/023-welchen-einfluss-haben-datentypen-und-null-werte-aufs-datenmodell/</link>
		<pubDate>Mon, 31 Oct 2022 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Es gibt viele Fallstricke in Business Intelligence zum optimalen Datenmodell. Selten kann sich der Fachanwender vorstellen, wenn dann Self-Service so einfach ist, dass es dann doch noch so viel zu beachten gibt. Wer kommt schon auf die Idee das eine Null nicht NULL ist? Oder warum gibt es Datentypen? Kann nicht alles einfach eine Zahl oder Text sein? So viele Dinge die zu beachten sind und doch kann man da einer Meinung sein? 

Hört mal rein was Marcus und Andreas für Erfahrungen gesammelt haben. Sind sie sich einig oder gibt es da verschiedene Lösungswege. Die Diskussion ist sehr lebhaft, aber auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind dabei.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Ist es wirklich so einfach mit Self-Service Datenmodelle zu erstellen? Ist es erforderlich darauf zu achten das Werte im Wertebereich bleiben oder macht man gleich alles mit Float. Wir haben da viele Erfahrungen und Meinungen, hört mal rein.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#023 Welchen Einfluss haben Datentypen und NULL-Werte aufs Datenmodell?</itunes:title>
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		<itunes:summary><![CDATA[Es gibt viele Fallstricke in Business Intelligence zum optimalen Datenmodell. Selten kann sich der Fachanwender vorstellen, wenn dann Self-Service so einfach ist, dass es dann doch noch so viel zu beachten gibt. Wer kommt schon auf die Idee das eine Null nicht NULL ist? Oder warum gibt es Datentypen? Kann nicht alles einfach eine Zahl oder Text sein? So viele Dinge die zu beachten sind und doch kann man da einer Meinung sein? 

Hört mal rein was Marcus und Andreas für Erfahrungen gesammelt haben. Sind sie sich einig oder gibt es da verschiedene Lösungswege. Die Diskussion ist sehr lebhaft, aber auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind dabei.]]></itunes:summary>
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<p>Ist es wirklich so einfach mit Self-Service Datenmodelle zu erstellen? Ist es erforderlich darauf zu achten das Werte im Wertebereich bleiben oder macht man gleich alles mit Float. Wir haben da viele Erfahrungen und Meinungen, hört mal rein.</p>



<p>Es gibt viele Fallstricke in Business Intelligence zum optimalen Datenmodell. Selten kann sich der Fachanwender vorstellen, wenn dann Self-Service so einfach ist, dass es dann doch noch so viel zu beachten gibt. Wer kommt schon auf die Idee das eine Null nicht NULL ist? Oder warum gibt es Datentypen? Kann nicht alles einfach eine Zahl oder Text sein? So viele Dinge die zu beachten sind und doch kann man da einer Meinung sein?</p>



<p>Hört mal rein was Marcus und Andreas für Erfahrungen gesammelt haben. Sind sie sich einig oder gibt es da verschiedene Lösungswege. Die Diskussion ist sehr lebhaft, aber auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind dabei.</p>



<p><a href="https://www.sqlbi.com/articles/understanding-numeric-data-type-conversions-in-dax/">Understanding numeric data type conversions in DAX &#8211; SQLBI</a></p>



<p><a href="https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=4106">White Paper: Precision Considerations for Analysis Services Users</a></p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/10/31/023-welchen-einfluss-haben-datentypen-und-null-werte-aufs-datenmodell/">#023 Welchen Einfluss haben Datentypen und NULL-Werte aufs Datenmodell?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	<item>
        <title>#022 Haben Zeitbetrachtungen Einfluss auf das Business Intelligence System?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/10/17/022-haben-zeitbetrachtungen-einfluss-auf-das-business-intelligence-system/</link>
		<pubDate>Mon, 17 Oct 2022 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Immer wieder kommt die Frage nach Historisierung von Daten und Strukturen und zeitlichen Analysen. Wer wollte nicht schon immer wissen wie entwickeln sich die Umsätze zum Vorjahr? Wie haben sich unsere regionalen Strukturen entwickelt durch die Umstellung nach neuen Regionen? War es eine gute Entscheidung unsere Struktur anzupassen und optimiert es wirklich unsere Prozesse? Waren die alten Strukturen evtl. besser?

Gehen Marcus und Andreas hier unterschiedliche Wege in der Abbildung, oder sind Sie einer Meinung? Ist es am Ende dann kompliziert, wenn Jemand nach Slowly Changing Dimensions ruft und der Kunde doch einfach nur die Analyse in seinem BI benötigt? Oft kommt dann: „Das ist doch bestimmt Standard, oder sind wir der erste Kunde, der das verlangt?“ 
Fragen über Fragen, wie man es auch angeht.

Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu zu berichten und welche Erfahrungen, Meinungen und Empfehlungen Sie dazu haben.

Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind auch wieder dabei.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Spätestens wenn die Unternehmens-, Kunden- und Produktstrukturen einer zeitlichen Veränderung unterliegen und diese ausgewertet werden sollen, wird es schnell kompliziert. Oder ist das doch ganz einfach? Ist das notwendig oder doch nur Ballast?</itunes:subtitle>
		<itunes:title>Haben Zeitbetrachtungen Einfluss auf das Business Intelligence System?</itunes:title>
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		<itunes:summary><![CDATA[Immer wieder kommt die Frage nach Historisierung von Daten und Strukturen und zeitlichen Analysen. Wer wollte nicht schon immer wissen wie entwickeln sich die Umsätze zum Vorjahr? Wie haben sich unsere regionalen Strukturen entwickelt durch die Umstellung nach neuen Regionen? War es eine gute Entscheidung unsere Struktur anzupassen und optimiert es wirklich unsere Prozesse? Waren die alten Strukturen evtl. besser?

Gehen Marcus und Andreas hier unterschiedliche Wege in der Abbildung, oder sind Sie einer Meinung? Ist es am Ende dann kompliziert, wenn Jemand nach Slowly Changing Dimensions ruft und der Kunde doch einfach nur die Analyse in seinem BI benötigt? Oft kommt dann: „Das ist doch bestimmt Standard, oder sind wir der erste Kunde, der das verlangt?“ 
Fragen über Fragen, wie man es auch angeht.

Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu zu berichten und welche Erfahrungen, Meinungen und Empfehlungen Sie dazu haben.

Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind auch wieder dabei.]]></itunes:summary>
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<p>Spätestens wenn die Unternehmens-, Kunden- und Produktstrukturen einer zeitlichen Veränderung unterliegen und diese ausgewertet werden sollen, wird es schnell kompliziert. Oder ist das doch ganz einfach? Ist das notwendig oder doch nur Ballast?&nbsp;</p>



<p>Immer wieder kommt die Frage nach Historisierung von Daten und Strukturen und zeitlichen Analysen. Wer wollte nicht schon immer wissen wie entwickeln sich die Umsätze zum Vorjahr? Wie haben sich unsere regionalen Strukturen entwickelt durch die Umstellung nach neuen Regionen? War es eine gute Entscheidung unsere Struktur anzupassen und optimiert es wirklich unsere Prozesse? Waren die alten Strukturen evtl. besser?</p>



<p>Gehen Marcus und Andreas hier unterschiedliche Wege in der Abbildung, oder sind Sie einer Meinung? Ist es am Ende dann kompliziert, wenn Jemand nach Slowly Changing Dimensions ruft und der Kunde doch einfach nur die Analyse in seinem BI benötigt? Oft kommt dann: „Das ist doch bestimmt Standard, oder sind wir der erste Kunde, der das verlangt?“<br>Fragen über Fragen, wie man es auch angeht.</p>



<p>Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu zu berichten und welche Erfahrungen, Meinungen und Empfehlungen Sie dazu haben.</p>



<p>Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind auch wieder dabei.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/10/17/022-haben-zeitbetrachtungen-einfluss-auf-das-business-intelligence-system/">#022 Haben Zeitbetrachtungen Einfluss auf das Business Intelligence System?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	<item>
        <title>#021 Sind vorgedachte Lösungen und Templates eine Hilfe oder Hindernis?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/10/03/021-sind-vor-gedachte-loesungen-und-templates-eine-hilfe-oder-hindernis/</link>
		<pubDate>Mon, 03 Oct 2022 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Jedes Projekt bringt ähnliche Fragen vom Kunden zutage: „Haben Sie da etwas was wir nehmen können oder müssen sie es komplett neu aufbauen?“
Immer erscheint die erste Frage am Horizont und sagt uns: Der Kunde wünscht Individualität in seinen Themen, aber Standard, wenn es um Sicherheit geht. 
„Wir sind doch bestimmt nicht der Erste, der diese Frage stellt, oder?“ 
So einfach mit Ja oder Nein kann man hier nicht antworten, aber um es mit unseren italienischen Vorbildern im BI und DAX-Umfeld zu nehmen lautet die Antwort oft: „Es kommt darauf an!“ 
Da wir hier im Selfservice-Umfeld mit unserem Lieblingsprodukt unterwegs sind, ermöglichen Standards und Vorgaben das BI-Leben zu vereinfachen. Sie machen es leicht, den Einstieg zu finden und dann auf die individuellen Besonderheiten einzugehen.

Hört mal rein, was Marcus und Andreas zu berichten haben und welche Erfahrungen, Meinungen und Empfehlungen sie dazu haben.

Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind auch wieder dabei.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>In den vielen Jahren sind viele Ideen und Standards entstanden, die man immer wieder einsetzt. Kann man diese Themen schon für Produkte vordenken und vorbereiten oder ist es nicht sinnvoll.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#021 Sind vorgedachte Lösungen und Templates eine Hilfe oder Hindernis?</itunes:title>
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		<itunes:summary><![CDATA[Jedes Projekt bringt ähnliche Fragen vom Kunden zutage: „Haben Sie da etwas was wir nehmen können oder müssen sie es komplett neu aufbauen?“
Immer erscheint die erste Frage am Horizont und sagt uns: Der Kunde wünscht Individualität in seinen Themen, aber Standard, wenn es um Sicherheit geht. 
„Wir sind doch bestimmt nicht der Erste, der diese Frage stellt, oder?“ 
So einfach mit Ja oder Nein kann man hier nicht antworten, aber um es mit unseren italienischen Vorbildern im BI und DAX-Umfeld zu nehmen lautet die Antwort oft: „Es kommt darauf an!“ 
Da wir hier im Selfservice-Umfeld mit unserem Lieblingsprodukt unterwegs sind, ermöglichen Standards und Vorgaben das BI-Leben zu vereinfachen. Sie machen es leicht, den Einstieg zu finden und dann auf die individuellen Besonderheiten einzugehen.

Hört mal rein, was Marcus und Andreas zu berichten haben und welche Erfahrungen, Meinungen und Empfehlungen sie dazu haben.

Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind auch wieder dabei.]]></itunes:summary>
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<p>In den vielen Jahren sind viele Ideen und Standards entstanden, die man immer wieder einsetzt. Kann man diese Themen schon für Produkte vordenken und vorbereiten oder ist es nicht sinnvoll.</p>



<p>Jedes Projekt bringt ähnliche Fragen vom Kunden zutage: „Haben Sie da etwas was wir nehmen können oder müssen sie es komplett neu aufbauen?“</p>



<p>Immer erscheint die erste Frage am Horizont und sagt uns: Der Kunde wünscht Individualität in seinen Themen, aber Standard, wenn es um Sicherheit geht.</p>



<p>„Wir sind doch bestimmt nicht der Erste, der diese Frage stellt, oder?“</p>



<p>So einfach mit Ja oder Nein kann man hier nicht antworten, aber um es mit unseren italienischen Vorbildern im BI und DAX-Umfeld zu nehmen lautet die Antwort oft: „Es kommt darauf an!“</p>



<p>Da wir hier im Selfservice-Umfeld mit unserem Lieblingsprodukt unterwegs sind, ermöglichen Standards und Vorgaben das BI-Leben zu vereinfachen. Sie machen es leicht, den Einstieg zu finden und dann auf die individuellen Besonderheiten einzugehen.</p>



<p>Hört mal rein, was Marcus und Andreas zu berichten haben und welche Erfahrungen, Meinungen und Empfehlungen sie dazu haben.</p>



<p>Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind auch wieder dabei.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/10/03/021-sind-vor-gedachte-loesungen-und-templates-eine-hilfe-oder-hindernis/">#021 Sind vorgedachte Lösungen und Templates eine Hilfe oder Hindernis?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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        <title>#020 Wie weit kann man im Leben &amp;amp; Business planen?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/09/19/ohne-ziel-und-plan/</link>
		<pubDate>Mon, 19 Sep 2022 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Da haben wir schon etliche Folgen absolviert, ein Rückblick ist da auch wirklich mal angebracht. Viele Themen, die wir in unserer Timeline vorgesehen haben, werden dann durch Erlebnisse, Ereignisse und Erfahrungen beeinflusst. So haben wir viele Themen, gute Gäste und spannende Erlebnisse, über die wir gesprochen haben. 

Nach dem Rückblick geht es dann um das Thema Planung. Ist das etwas, was wirklich notwendig ist? Oder ist die Realität so stark in Ihren Einflüssen das man nicht planen kann? 
Wir haben so viele unterschiedliche Effekte, die unsere Planung beeinflussen, kann man das alles berücksichtigen? Oder sollte man darauf achten in der treiberbasierten Planung alle relevanten Faktoren aufzunehmen, um dann eine Absatzplanung zu machen, so dass wir daraus auch ableiten können, wer oder was für die Produktion benötigt wird? Darüber hinaus wird entsprechend auch der Umsatz und die dann möglicherweise entstehenden Kosten transparent! 
Reicht das als Planung?

Hört mal rein was wir alles in unseren Projekten erleben und wie Kunden beim Thema Planung doch auch wirklich sehr unterschiedliche Ansätze verfolgen.

Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind auch wieder dabei.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Benötigt man eine Planung? In unserer Jubiläumsfolge geben wir einen kleinen Rückblick auf vergangene Folgen, denn auch wir haben unsere Folgen geplant. Aber irgendwie kommt auch immer wieder das Business dazwischen. Muss man auf alles reagieren?</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#020 Wie weit kann man im Leben &amp; Business planen?</itunes:title>
		<itunes:episode>20</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[Da haben wir schon etliche Folgen absolviert, ein Rückblick ist da auch wirklich mal angebracht. Viele Themen, die wir in unserer Timeline vorgesehen haben, werden dann durch Erlebnisse, Ereignisse und Erfahrungen beeinflusst. So haben wir viele Themen, gute Gäste und spannende Erlebnisse, über die wir gesprochen haben. 

Nach dem Rückblick geht es dann um das Thema Planung. Ist das etwas, was wirklich notwendig ist? Oder ist die Realität so stark in Ihren Einflüssen das man nicht planen kann? 
Wir haben so viele unterschiedliche Effekte, die unsere Planung beeinflussen, kann man das alles berücksichtigen? Oder sollte man darauf achten in der treiberbasierten Planung alle relevanten Faktoren aufzunehmen, um dann eine Absatzplanung zu machen, so dass wir daraus auch ableiten können, wer oder was für die Produktion benötigt wird? Darüber hinaus wird entsprechend auch der Umsatz und die dann möglicherweise entstehenden Kosten transparent! 
Reicht das als Planung?

Hört mal rein was wir alles in unseren Projekten erleben und wie Kunden beim Thema Planung doch auch wirklich sehr unterschiedliche Ansätze verfolgen.

Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind auch wieder dabei.]]></itunes:summary>
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<p>Benötigt man eine Planung? In unserer Jubiläumsfolge geben wir einen kleinen Rückblick auf vergangene Folgen, denn auch wir haben unsere Folgen geplant. Aber irgendwie kommt auch immer wieder das Business dazwischen. Muss man auf alles reagieren?</p>



<p>Da haben wir schon etliche Folgen absolviert, ein Rückblick ist da auch wirklich mal angebracht. Viele Themen, die wir in unserer Timeline vorgesehen haben, werden dann durch Erlebnisse, Ereignisse und Erfahrungen beeinflusst. So haben wir viele Themen, gute Gäste und spannende Erlebnisse, über die wir gesprochen haben.</p>



<p>Nach dem Rückblick geht es dann um das Thema Planung. Ist das etwas, was wirklich notwendig ist? Oder ist die Realität so stark in Ihren Einflüssen das man nicht planen kann?</p>



<p>Wir haben so viele unterschiedliche Effekte, die unsere Planung beeinflussen, kann man das alles berücksichtigen? Oder sollte man darauf achten in der treiberbasierten Planung alle relevanten Faktoren aufzunehmen, um dann eine Absatzplanung zu machen, so dass wir daraus auch ableiten können, wer oder was für die Produktion benötigt wird? Darüber hinaus wird entsprechend auch der Umsatz und die dann möglicherweise entstehenden Kosten transparent!</p>



<p>Reicht das als Planung?</p>



<p>Hört mal rein was wir alles in unseren Projekten erleben und wie Kunden beim Thema Planung doch auch wirklich sehr unterschiedliche Ansätze verfolgen.</p>



<p>Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind auch wieder dabei.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p></p>
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/09/19/ohne-ziel-und-plan/">#020 Wie weit kann man im Leben &amp; Business planen?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded>
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<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Marcus.png">Marcus Wegener</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#019 DevOps in Business Intelligence - Methoden oder Tools?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/09/05/devops-methoden-oder-tools/</link>
		<pubDate>Mon, 05 Sep 2022 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Wenn die Aufgaben verteilt sind, ist jedem klar, was zu tun ist. Oder hat jemand etwa noch Fragen dazu? 
Immer wenn man Projekte im Team durchführt, muss sichergestellt sein, das klar ist, wer was macht und wie der Status des Aufgabenpakets ist. So haben sich auch im Business Intelligence Umfeld Werkzeuge etabliert, die den Prozess unterstützen. Wenn aber keinem klar ist, wie das Ganze funktioniert und niemand sich daranhält, kann es dann noch klappen? Oder sind die Werkzeuge / Vorgehensmodelle so einfach und klar, dass Jeder schnell den Einstieg findet?

Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu berichten und welche Erfahrungen, Meinungen und Empfehlungen Sie dazu haben.
Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind natürlich auch wieder dabei.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Ist es ein Werkzeug oder sind es Prozesse, die uns dabei unterstützen, gemeinsam das Projekt durchzuführen? Haben wir das gleiche Verständnis zu DevOps oder sind hier noch Fragen? Hört mal rein, welche Meinungen Andreas und Marcus dazu haben.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#019 DevOps in Business Intelligence - Methoden oder Tools?</itunes:title>
		<itunes:episode>19</itunes:episode>
		<itunes:episodeType>full</itunes:episodeType>
		<itunes:summary><![CDATA[Wenn die Aufgaben verteilt sind, ist jedem klar, was zu tun ist. Oder hat jemand etwa noch Fragen dazu? 
Immer wenn man Projekte im Team durchführt, muss sichergestellt sein, das klar ist, wer was macht und wie der Status des Aufgabenpakets ist. So haben sich auch im Business Intelligence Umfeld Werkzeuge etabliert, die den Prozess unterstützen. Wenn aber keinem klar ist, wie das Ganze funktioniert und niemand sich daranhält, kann es dann noch klappen? Oder sind die Werkzeuge / Vorgehensmodelle so einfach und klar, dass Jeder schnell den Einstieg findet?

Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu berichten und welche Erfahrungen, Meinungen und Empfehlungen Sie dazu haben.
Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind natürlich auch wieder dabei.]]></itunes:summary>
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<p>Ist es ein Werkzeug oder sind es Prozesse, die uns dabei unterstützen, gemeinsam das Projekt durchzuführen? Haben wir das gleiche Verständnis zu DevOps oder sind hier noch Fragen?</p>



<p>Wenn die Aufgaben verteilt sind, ist jedem klar, was zu tun ist. Oder hat jemand etwa noch Fragen dazu?</p>



<p>Immer wenn man Projekte im Team durchführt, muss sichergestellt sein, das klar ist, wer was macht und wie der Status des Aufgabenpakets ist. So haben sich auch im Business Intelligence Umfeld Werkzeuge etabliert, die den Prozess unterstützen. Wenn aber keinem klar ist, wie das Ganze funktioniert und niemand sich daranhält, kann es dann noch klappen? Oder sind die Werkzeuge / Vorgehensmodelle so einfach und klar, dass Jeder schnell den Einstieg findet?</p>



<p>Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu berichten und welche Erfahrungen, Meinungen und Empfehlungen Sie dazu haben.</p>



<p>Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind natürlich auch wieder dabei.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/09/05/devops-methoden-oder-tools/">#019 DevOps in Business Intelligence &#8211; Methoden oder Tools?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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	</item>
	
	<item>
        <title>#018 Welche Möglichkeiten eröffnet PowerQuery? Gast: Lars Schreiber</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/08/22/da-drueck-mal-drauf-da-wird-sich-eine-neue-welt-auftun/</link>
		<pubDate>Mon, 22 Aug 2022 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Viele in der BI-Welt sind nicht den geraden Weg gegangen. Die Welt ist im Wandel und wo es früher noch Werkzeuge gab, die schwer zu erlernen waren, sind heute viele Anwendungen, die uns das BI-Leben leichter machen. 
So kann man sein Fachwissen weitergeben und die Angst vor neuen Werkzeugen nehmen oder ist es gar leichter, als man glaubt. Lars erzählt über seine Erfahrungen und seinen Werdegang und spricht mit Marcus und Andreas über Erlebtes, Gelerntes und wie der Wandel für Chancen sorgt, gemeinsam über Fachbereich und IT die Daten bereitzustellen und wo Grenzen überwunden werden. 

Niemand erwartet, dass in einem Tag ein BI-Experte aus dir wird. Wenn der richtige Berater und Unterstützer auf dem Weg dabei ist und dir aufgezeigt wird, wie der Weg aussehen kann, schafft man den Einstieg. Wenn der Fahrplan stimmt, ist der Unterschied von Power Query zu Dataset und DAX leicht oder etwa nicht? So kann jeder seine Stärken einbringen und gemeinsam Ergebnisse und Erfolge erzielen.

Ihr könnt gespannt sein, evtl. erkennt ihr euch dabei ja auch wieder oder bekommt Anregungen für euren Weg in die BI-Welt.
Hört mal rein, wie Lars, Marcus und Andreas unterschiedlich und doch ähnlich dir die BI Welt näherbringen und welche Meinungen Sie dazu haben. Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind auch wieder dabei oder sind es sogar noch mehr?]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Wenn alles so einfach wäre, würde es jeder machen, sagte einst ein guter Berater. Wenn dir Dein Leben als Controller nicht mehr zusagt, ist es heute leichter umzusteigen und sein Wissen in der BI Welt zu vermitteln und anderen den Einstieg zu ermöglichen.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#018 Welche Möglichkeiten eröffnet PowerQuery? Gast: Lars Schreiber</itunes:title>
		<itunes:episode>18</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[Viele in der BI-Welt sind nicht den geraden Weg gegangen. Die Welt ist im Wandel und wo es früher noch Werkzeuge gab, die schwer zu erlernen waren, sind heute viele Anwendungen, die uns das BI-Leben leichter machen. 
So kann man sein Fachwissen weitergeben und die Angst vor neuen Werkzeugen nehmen oder ist es gar leichter, als man glaubt. Lars erzählt über seine Erfahrungen und seinen Werdegang und spricht mit Marcus und Andreas über Erlebtes, Gelerntes und wie der Wandel für Chancen sorgt, gemeinsam über Fachbereich und IT die Daten bereitzustellen und wo Grenzen überwunden werden. 

Niemand erwartet, dass in einem Tag ein BI-Experte aus dir wird. Wenn der richtige Berater und Unterstützer auf dem Weg dabei ist und dir aufgezeigt wird, wie der Weg aussehen kann, schafft man den Einstieg. Wenn der Fahrplan stimmt, ist der Unterschied von Power Query zu Dataset und DAX leicht oder etwa nicht? So kann jeder seine Stärken einbringen und gemeinsam Ergebnisse und Erfolge erzielen.

Ihr könnt gespannt sein, evtl. erkennt ihr euch dabei ja auch wieder oder bekommt Anregungen für euren Weg in die BI-Welt.
Hört mal rein, wie Lars, Marcus und Andreas unterschiedlich und doch ähnlich dir die BI Welt näherbringen und welche Meinungen Sie dazu haben. Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind auch wieder dabei oder sind es sogar noch mehr?]]></itunes:summary>
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<p>Wenn alles so einfach wäre, würde es jeder machen, sagte einst ein guter Berater. Wenn dir Dein Leben als Controller nicht mehr zusagt, ist es heute leichter umzusteigen und sein Wissen in der BI Welt zu vermitteln und anderen den Einstieg zu ermöglichen.</p>



<p>Viele in der BI-Welt sind nicht den geraden Weg gegangen. Die Welt ist im Wandel und wo es früher noch Werkzeuge gab, die schwer zu erlernen waren, sind heute viele Anwendungen, die uns das BI-Leben leichter machen.</p>



<p>So kann man sein Fachwissen weitergeben und die Angst vor neuen Werkzeugen nehmen oder ist es gar leichter, als man glaubt. Lars erzählt über seine Erfahrungen und seinen Werdegang und spricht mit Marcus und Andreas über Erlebtes, Gelerntes und wie der Wandel für Chancen sorgt, gemeinsam über Fachbereich und IT die Daten bereitzustellen und wo Grenzen überwunden werden.&nbsp;<br><br>Niemand erwartet, dass in einem Tag ein BI-Experte aus dir wird. Wenn der richtige Berater und Unterstützer auf dem Weg dabei ist und dir aufgezeigt wird, wie der Weg aussehen kann, schafft man den Einstieg. Wenn der Fahrplan stimmt, ist der Unterschied von Power Query zu Dataset und DAX leicht oder etwa nicht? So kann jeder seine Stärken einbringen und gemeinsam Ergebnisse und Erfolge erzielen. </p>



<p>Ihr könnt gespannt sein, evtl. erkennt ihr euch dabei ja auch wieder oder bekommt Anregungen für euren Weg in die BI-Welt.</p>



<p>Hört mal rein, wie Lars, Marcus und Andreas unterschiedlich und doch ähnlich dir die BI Welt näherbringen und welche Meinungen Sie dazu haben. Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind auch wieder dabei oder sind es sogar noch mehr?</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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	<item>
        <title>#017 Wie geht ein Business Intelligence Berater in Urlaub?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/08/08/ich-packe-meinen-koffer-und-nehme-mein-bi-projekt-mit/</link>
		<pubDate>Mon, 08 Aug 2022 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Wie macht Ihr es kurz vor euren Urlaub? Geht Ihr einfach unvorbereitet in den Urlaub oder könnt ihr entspannt und gut vorbereitet in den Urlaub gehen und habt die Aufgaben an nette Kollegen übergeben? Auch diesmal haben wir durchaus gemeinsame Erfahrungen und Lösungen für diese besondere Zeit. Gelingt es uns auch, den Urlaub wirklich als Urlaub zu genießen oder können wir nicht abschalten? Ist das Handy wirklich aus oder kann man es nicht abwarten, bis sich jemand mit Fragen oder Problemen meldet?

Was macht Ihr im Urlaub, nehmt ihr euch Themen mit, die ihr schon immer machen wolltet oder schaltet Ihr komplett ab? Ist das Fachbuch dabei, das ihr schon immer mal lesen wolltet oder der spannende Krimi, den man einfach nicht geschafft hat?

Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu zu berichten haben und welche Meinungen sie dazu vertreten. Ihr könnt gespannt sein! Eventuell erkennt ihr euch dabei ja auch wieder oder bekommt Anregungen für den eigenen Urlaub.

Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind natürlich auch wieder dabei.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Auch die Data Brothers haben mal Urlaub, das ist auch bei uns wie bei allen Kollegen und Kolleginnen. Wir sprechen kurz vor dem Urlaub über Dinge und Themen, die uns bewegen. Können wir wirklich ganz loslassen. Hört mal rein, wie wir das machen.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#017 Wie geht ein Business Intelligence Berater in Urlaub?</itunes:title>
		<itunes:episode>17</itunes:episode>
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Was macht Ihr im Urlaub, nehmt ihr euch Themen mit, die ihr schon immer machen wolltet oder schaltet Ihr komplett ab? Ist das Fachbuch dabei, das ihr schon immer mal lesen wolltet oder der spannende Krimi, den man einfach nicht geschafft hat?

Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu zu berichten haben und welche Meinungen sie dazu vertreten. Ihr könnt gespannt sein! Eventuell erkennt ihr euch dabei ja auch wieder oder bekommt Anregungen für den eigenen Urlaub.

Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind natürlich auch wieder dabei.]]></itunes:summary>
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<p>Auch die Data Brothers haben mal Urlaub, das ist auch bei uns wie bei allen Kollegen und Kolleginnen. Wir sprechen kurz vor dem Urlaub über Dinge und Themen, die uns bewegen. Können wir wirklich ganz loslassen. Hört mal rein, wie wir das machen.</p>



<p>Wie macht Ihr es kurz vor euren Urlaub? Geht Ihr einfach unvorbereitet in den Urlaub oder könnt ihr entspannt und gut vorbereitet in den Urlaub gehen und habt die Aufgaben an nette Kollegen übergeben?&nbsp;Auch diesmal haben wir durchaus gemeinsame Erfahrungen und Lösungen für diese besondere Zeit. Gelingt es uns auch, den Urlaub wirklich als Urlaub zu genießen oder können wir nicht abschalten? Ist das Handy wirklich aus oder kann man es nicht abwarten, bis sich jemand mit Fragen oder Problemen meldet?</p>



<p>Was macht Ihr im Urlaub, nehmt ihr euch Themen mit, die ihr schon immer machen wolltet oder schaltet Ihr komplett ab? Ist das Fachbuch dabei, das ihr schon immer mal lesen wolltet oder der spannende Krimi, den man einfach nicht geschafft hat?</p>



<p>Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu zu berichten haben und welche Meinungen sie dazu vertreten. Ihr könnt gespannt sein! Eventuell erkennt ihr euch dabei ja auch wieder oder bekommt Anregungen für den eigenen Urlaub.</p>



<p>Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind natürlich auch wieder dabei.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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	</item>
	
	<item>
        <title>#016 Sollte man Business Intelligence für jede Anforderung nutzen?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/07/25/ist-das-bi-oder-kann-das-weg/</link>
		<pubDate>Mon, 25 Jul 2022 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Ist erst mal der Weg mit der BI-Lösung beschritten, könnte man glauben, mit der Anwendung kann man alle aktuellen Fragestellungen lösen. Das führt aber oft zu Wegen und Lösungen, die gar nichts mehr mit BI zu tun haben. Wann zieht man die Grenze des Sinnvollen und wann nicht? Marcus und Andreas haben hier durchaus Erfahrungen gesammelt, die es wert sind zu diskutieren. Bei jedem und jeder Lösung sind die Ansätze neu zu diskutieren und festzulegen. Oder haben wir hier eine andere Sichtweise?

Ist es gut, wenn man den „guten alten Excel-Report“ genauso wieder abbildet? Nimmt man alle Problem und Schwächen mit oder schneidet man die „alten Zöpfe“ einfach mal sauber ab und hinterfragt, was man wirklich vom BI in dieser Situation beantwortet haben will?

Es ist oft besser, einfach mal neu zu denken, denn so kommt man wirklich ans Ziel. Auch wenn der Weg unterschiedlich ist zur alten Lösung, aber das Ergebnis stimmt. Oder was meint Ihr? Hört mal rein, was für unterschiedliche Erfahrungen wir gemacht haben. Oder sind es doch gleiche Themen und Fragestellungen und nur ein anderer Hammer, um es zu lösen? Ihr könnt gespannt sein.

Wir haben durchaus andere Sichtweisen und Erfahrungen, die wir gemacht haben.

Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu zu berichten haben und welche Meinungen Sie dazu haben.

Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind auch wieder dabei.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Wenn wir uns über Business Intelligence unterhalten, kann man den Eindruck gewinnen, dass alles damit möglich ist. Doch wir müssen uns immer wieder fragen: Macht das Sinn, das mit BI abzubilden. Hier kann man durchaus unterschiedlicher Meinung sein. ;-)</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#016 Sollte man Business Intelligence für jede Anforderung nutzen?</itunes:title>
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		<itunes:summary><![CDATA[Ist erst mal der Weg mit der BI-Lösung beschritten, könnte man glauben, mit der Anwendung kann man alle aktuellen Fragestellungen lösen. Das führt aber oft zu Wegen und Lösungen, die gar nichts mehr mit BI zu tun haben. Wann zieht man die Grenze des Sinnvollen und wann nicht? Marcus und Andreas haben hier durchaus Erfahrungen gesammelt, die es wert sind zu diskutieren. Bei jedem und jeder Lösung sind die Ansätze neu zu diskutieren und festzulegen. Oder haben wir hier eine andere Sichtweise?

Ist es gut, wenn man den „guten alten Excel-Report“ genauso wieder abbildet? Nimmt man alle Problem und Schwächen mit oder schneidet man die „alten Zöpfe“ einfach mal sauber ab und hinterfragt, was man wirklich vom BI in dieser Situation beantwortet haben will?

Es ist oft besser, einfach mal neu zu denken, denn so kommt man wirklich ans Ziel. Auch wenn der Weg unterschiedlich ist zur alten Lösung, aber das Ergebnis stimmt. Oder was meint Ihr? Hört mal rein, was für unterschiedliche Erfahrungen wir gemacht haben. Oder sind es doch gleiche Themen und Fragestellungen und nur ein anderer Hammer, um es zu lösen? Ihr könnt gespannt sein.

Wir haben durchaus andere Sichtweisen und Erfahrungen, die wir gemacht haben.

Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu zu berichten haben und welche Meinungen Sie dazu haben.

Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind auch wieder dabei.]]></itunes:summary>
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<p>Wenn wir uns über Business Intelligence unterhalten, kann man den Eindruck gewinnen, dass alles damit möglich ist. Doch wir müssen uns immer wieder fragen: Macht das Sinn, das mit BI abzubilden. Hier kann man durchaus unterschiedlicher Meinung sein. 😉</p>



<p>Ist erst mal der Weg mit der BI-Lösung beschritten, könnte man glauben, mit der Anwendung kann man alle aktuellen Fragestellungen lösen. Das führt aber oft zu Wegen und Lösungen, die gar nichts mehr mit BI zu tun haben. Wann zieht man die Grenze des Sinnvollen und wann nicht? Marcus und Andreas haben hier durchaus Erfahrungen gesammelt, die es wert sind zu diskutieren. Bei jedem und jeder Lösung sind die Ansätze neu zu diskutieren und festzulegen. Oder haben wir hier eine andere Sichtweise?</p>



<p>Ist es gut, wenn man den „guten alten Excel-Report“ genauso wieder abbildet? Nimmt man alle Problem und Schwächen mit oder schneidet man die „alten Zöpfe“ einfach mal sauber ab und hinterfragt, was man wirklich vom BI in dieser Situation beantwortet haben will?</p>



<p>Es ist oft besser, einfach mal neu zu denken, denn so kommt man wirklich ans Ziel. Auch wenn der Weg unterschiedlich ist zur alten Lösung, aber das Ergebnis stimmt. Oder was meint Ihr? Hört mal rein, was für unterschiedliche Erfahrungen wir gemacht haben. Oder sind es doch gleiche Themen und Fragestellungen und nur ein anderer Hammer, um es zu lösen? Ihr könnt gespannt sein.</p>



<p>Wir haben durchaus andere Sichtweisen und Erfahrungen, die wir gemacht haben.</p>



<p>Hört mal rein, was Marcus und Andreas dazu zu berichten haben und welche Meinungen Sie dazu haben.</p>



<p>Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind auch wieder dabei.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p></p>
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/07/25/ist-das-bi-oder-kann-das-weg/">#016 Sollte man Business Intelligence für jede Anforderung nutzen?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	</item>
	
	<item>
        <title>#015 Was zeichnet die TM1 Datenbank aus? Gast: Christoph Hein</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/07/10/der-bi-off-road-rennwagen/</link>
		<pubDate>Sun, 10 Jul 2022 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Natürlich kann man mit der Power Plattform alle BI-Probleme angehen. Wenn man aber nur auf seine Welt schaut fühlt sich am Ende alles gleich an. Wir haben uns mal Off Road begeben und mit Christoph Hein über seine Erfahrungen und Expertise über sein Lieblingswerkzeug für BI unterhalten.

Er bringt seine Erfahrungen als TM1 Fanboy mit und erläutert uns wie er die Themen rund um Planung, Analyse und Reporting sieht. Hört mal rein was für unterschiedliche Erfahrungen er gemacht hat. Oder sind es doch gleiche Themen und nur ein anderer Hammer, um es zu lösen? Ihr könnt gespannt sein.

Jeder hat eine andere Sichtweise und Erfahrungen, die er einbringt.

Hört mal rein was Christoph, Marcus und Andreas berichten und welche Meinungen Sie dazu haben.
Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind auch wieder dabei.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Wenn wir uns über unser Lieblingsprodukt unterhalten, vergessen wir gelegentlich das wir nicht allein in der BI Welt sind. Also haben wir uns mal umgeschaut und Christoph Hein eingeladen, um mit Ihm über sein liebstes BI Tool zu sprechen.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#015 Was zeichnet die TM1 Datenbank aus? Gast: Christoph Hein</itunes:title>
		<itunes:episode>15</itunes:episode>
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Er bringt seine Erfahrungen als TM1 Fanboy mit und erläutert uns wie er die Themen rund um Planung, Analyse und Reporting sieht. Hört mal rein was für unterschiedliche Erfahrungen er gemacht hat. Oder sind es doch gleiche Themen und nur ein anderer Hammer, um es zu lösen? Ihr könnt gespannt sein.

Jeder hat eine andere Sichtweise und Erfahrungen, die er einbringt.

Hört mal rein was Christoph, Marcus und Andreas berichten und welche Meinungen Sie dazu haben.
Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind auch wieder dabei.]]></itunes:summary>
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<p>Wenn wir uns über unser Lieblingsprodukt unterhalten, vergessen wir gelegentlich das wir nicht allein in der BI Welt sind. Also haben wir uns mal umgeschaut und Christoph Hein eingeladen, um mit Ihm über sein liebstes BI Tool zu sprechen.</p>



<p>Natürlich kann man mit der Power Plattform alle BI-Probleme angehen. Wenn man aber nur auf seine Welt schaut fühlt sich am Ende alles gleich an. Wir haben uns mal Off Road begeben und mit Christoph Hein über seine Erfahrungen und Expertise über sein Lieblingswerkzeug für BI unterhalten.</p>



<p>Er bringt seine Erfahrungen als TM1 Fanboy mit und erläutert uns wie er die Themen rund um Planung, Analyse und Reporting sieht. Hört mal rein was für unterschiedliche Erfahrungen er gemacht hat. Oder sind es doch gleiche Themen und nur ein anderer Hammer, um es zu lösen? Ihr könnt gespannt sein.</p>



<p>Jeder hat eine andere Sichtweise und Erfahrungen, die er einbringt.</p>



<p>Hört mal rein was Christoph, Marcus und Andreas berichten und welche Meinungen Sie dazu haben.<br>Die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind auch wieder dabei.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/07/10/der-bi-off-road-rennwagen/">#015 Was zeichnet die TM1 Datenbank aus? Gast: Christoph Hein</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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        <title>#014 Was sind häufige Probleme in BI-Projekten? Gast: Margarita Neumüller</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/06/27/rita-wir-haben-ein-problem/</link>
		<pubDate>Mon, 27 Jun 2022 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Wahrscheinlich kennst du das auch, es wirkt alles so einfach und dann stellt sich plötzlich heraus: „Wir haben ein Problem, das sich nicht einfach lösen lässt.“
 
Schnell stellt sich die Frage: „Liegt es am Produkt oder an den Menschen?“
Die Data Brothers haben sich diesmal Margarita Neumüller als Verstärkung in den Podcast eingeladen. Sie spricht aus ihrer Projekterfahrungen und über Themen wie Survivorship Bias. Gemeinsamkeiten sind schnell gefunden und es ist wirklich nicht einfach Mensch, Technik und Fachthemen zusammen zu koordinieren. Doch wo läuft schon alles ohne Probleme durch?
Jeder hat eine andere Sichtweise und andere Erfahrungen, die er einbringt.
 
Hört mal rein was Margarita dazu zu berichten hat und welche Erfahrungen wir da bereits gemacht haben.

Aus den 3 Dingen für den Nachhauseweg, werden diesmal Rita’s Top 3 Probleme in Projekten.]]></description>
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		<itunes:subtitle>„Problematische Projekte und was wir von ihnen lernen können“, war das Thema der Session von Margarita Neumüller auf dem DataGrillen. Da die Data Brothers gerne etwas lernen, habe wir sie in diese Folge eingeladen, um gemeinsam darüber zu sprechen.</itunes:subtitle>
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		<itunes:summary><![CDATA[Wahrscheinlich kennst du das auch, es wirkt alles so einfach und dann stellt sich plötzlich heraus: „Wir haben ein Problem, das sich nicht einfach lösen lässt.“
 
Schnell stellt sich die Frage: „Liegt es am Produkt oder an den Menschen?“
Die Data Brothers haben sich diesmal Margarita Neumüller als Verstärkung in den Podcast eingeladen. Sie spricht aus ihrer Projekterfahrungen und über Themen wie Survivorship Bias. Gemeinsamkeiten sind schnell gefunden und es ist wirklich nicht einfach Mensch, Technik und Fachthemen zusammen zu koordinieren. Doch wo läuft schon alles ohne Probleme durch?
Jeder hat eine andere Sichtweise und andere Erfahrungen, die er einbringt.
 
Hört mal rein was Margarita dazu zu berichten hat und welche Erfahrungen wir da bereits gemacht haben.

Aus den 3 Dingen für den Nachhauseweg, werden diesmal Rita’s Top 3 Probleme in Projekten.]]></itunes:summary>
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<p>„Problematische Projekte und was wir von ihnen lernen können“, war das Thema der Session von Margarita Neumüller auf dem DataGrillen. Da die Data Brothers gerne etwas lernen, habe wir sie als Verstärkung in diese Folge eingeladen, um gemeinsam über schwierige und problematische BI Projekte zu sprechen.</p>



<p>Wahrscheinlich kennst du das auch, es wirkt alles so einfach und dann stellt sich plötzlich heraus: „Wir haben ein Problem, das sich nicht einfach lösen lässt.“</p>



<p>Schnell stellt sich die Frage: „Liegt es am Produkt oder an den Menschen?“<br>Die Data Brothers haben sich diesmal Margarita Neumüller als Verstärkung in den Podcast eingeladen. Sie spricht aus ihrer Projekterfahrungen und über Themen wie Survivorship Bias. Gemeinsamkeiten sind schnell gefunden und es ist wirklich nicht einfach Mensch, Technik und Fachthemen zusammen zu koordinieren. Doch wo läuft schon alles ohne Probleme durch?<br>Jeder hat eine andere Sichtweise und andere Erfahrungen, die er einbringt.</p>



<p>Hört mal rein was Margarita dazu zu berichten hat und welche Erfahrungen wir da bereits gemacht haben.</p>



<p>Aus den 3 Dingen für den Nachhauseweg, werden diesmal Rita’s Top 3 Probleme in Projekten.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/06/27/rita-wir-haben-ein-problem/">#014 Was sind häufige Probleme in BI-Projekten? Gast: Margarita Neumüller</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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        <title>#013 Wie geht man mit Änderungen in Business Intelligence Projekten um?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/06/13/jetzt-schlaegts-13/</link>
		<pubDate>Mon, 13 Jun 2022 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Jeder von uns plant irgendwie ein BI Projekt mit dem Kunden, mit Kollegen aber kann man das wirklich von Anfang bis Ende komplett durchorganisieren? Ist es einfacher mit dem agilen Ansatz der kleinen Ziele? Haben wir auch an alle Eventualitäten gedacht? Wurden alle Wichtigen gefragt?

Kann man nicht das Projekt oder auch die Lebensplanung agiler gestalten, oder zerstört es nicht auch die Klarheit, was man zu tun hat im Projekt. Oder ist der agile Ansatz der kleinen Schritte dabei, schneller und besser an das Ziel zu kommen, vor allem wenn die Anforderungen sich immer anpassen mit neuen Anforderungen? Fragen über Fragen, über die wir sprechen, auch hier kommt es vor, dass es dann darüber hinaus noch den menschlichen Faktor gibt. Alles verstanden?

Dann hört mal rein, was wir da zu sagen haben.

Auch die 3 Dinge der Erkenntnisse (für den Heimweg) haben wir für euch wieder mit dabei.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Egal wie gut man plant, die ständig ändernden Anforderungen oder neuen Produktfeatures, die den Lösungsansatz ändern, strengen an. Da kann man schon mal aus der Haut fahren - oder wie wir sagen: Jetzt schlägt&amp;#039;s 13!</itunes:subtitle>
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Kann man nicht das Projekt oder auch die Lebensplanung agiler gestalten, oder zerstört es nicht auch die Klarheit, was man zu tun hat im Projekt. Oder ist der agile Ansatz der kleinen Schritte dabei, schneller und besser an das Ziel zu kommen, vor allem wenn die Anforderungen sich immer anpassen mit neuen Anforderungen? Fragen über Fragen, über die wir sprechen, auch hier kommt es vor, dass es dann darüber hinaus noch den menschlichen Faktor gibt. Alles verstanden?

Dann hört mal rein, was wir da zu sagen haben.

Auch die 3 Dinge der Erkenntnisse (für den Heimweg) haben wir für euch wieder mit dabei.]]></itunes:summary>
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<p>Egal wie gut man plant, die ständig ändernden Anforderungen oder neuen Produktfeatures, die den Lösungsansatz ändern, strengen an. Da kann man schon mal aus der Haut fahren &#8211; oder wie wir sagen: Jetzt schlägt&#8217;s 13!</p>



<p>Jeder von uns plant irgendwie ein BI Projekt mit dem Kunden, mit Kollegen aber kann man das wirklich von Anfang bis Ende komplett durchorganisieren? Ist es einfacher mit dem agilen Ansatz der kleinen Ziele? Haben wir auch an alle Eventualitäten gedacht? Wurden alle Wichtigen gefragt?</p>



<p>Kann man nicht das Projekt oder auch die Lebensplanung agiler gestalten, oder zerstört es nicht auch die Klarheit, was man zu tun hat im Projekt. Oder ist der agile Ansatz der kleinen Schritte dabei, schneller und besser an das Ziel zu kommen, vor allem wenn die Anforderungen sich immer anpassen mit neuen Anforderungen? Fragen über Fragen, über die wir sprechen, auch hier kommt es vor, dass es dann darüber hinaus noch den menschlichen Faktor gibt. Alles verstanden?</p>



<p>Dann hört mal rein, was wir da zu sagen haben.</p>



<p>Auch die 3 Dinge der Erkenntnisse (für den Heimweg) haben wir für euch wieder mit dabei.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



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<p></p>
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/06/13/jetzt-schlaegts-13/">#013 Wie geht man mit Änderungen in Business Intelligence Projekten um?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	<item>
        <title>#012 Welche Schwierigkeiten begegnen uns in BI-Projekten?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/05/30/auf-die-12/</link>
		<pubDate>Mon, 30 May 2022 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Diese ganze Sache ist wie immer: Keiner versteht den anderen im Projekt, wenn man nicht miteinander spricht, sich einigt auf Vorgehensmodelle und doch wieder der Stakeholder neuen Input liefert. Schnell werden die ganzen Methoden, Regeln und guten Ansätze über Bord geworfen. Warum ist es auch mit den neuen Werkzeugen, Methoden und Erkenntnissen nicht leichter geworden: Weil wir, jeder für sich, eine andere Sichtweise auf ein Thema haben kann. Der eine sagt hüh, der andere hott. Schon ist es eine Aufgabe des Projektmanagers, hier einen Plan durchzusetzen und dennoch alle mit auf die Reise zu nehmen. Dann kommen da noch die neuen Features, die uns versprochen wurden, aber beim ersten Einsatz sind sie doch nicht so toll wie erwartet. 

Das allein wäre schon etwas, worüber Mann (und Frau) sich aufregen könnte, wenn da nicht noch die Fehler und fehlenden Funktionen in den Produkten wären. Auch wenn dann noch die Wünsche kommen, geht das mit der Funktion nicht auch so einfach wie in dem anderen Produkt von früher? Der eine nimmt es gelassen und sagt – ist so – der nächste sagt dann auch schon mal, mit der Faust auf den Tisch hauend, jetzt gibt es auf die 12!

Es gibt viel zu besprechen, hört mal rein was Marcus und Andreas dazu zu sagen haben.

Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg dürfen aber auch dieses Mal nicht fehlen. So oder so, es ist wirklich spannend, wie es sich weiterentwickelt.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Wir haben jetzt viel gelernt über Strukturen, Regeln und Vorgehensmodelle, aber dennoch läuft es wie immer: Sobald Menschen und Meinungen ins Spiel kommen, hat man schnell das Gefühl, es ist nicht leichter geworden ein Projekt zum Erfolg zu bringen.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#012 Welche Schwierigkeiten begegnen uns in BI-Projekten?</itunes:title>
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		<itunes:summary><![CDATA[Diese ganze Sache ist wie immer: Keiner versteht den anderen im Projekt, wenn man nicht miteinander spricht, sich einigt auf Vorgehensmodelle und doch wieder der Stakeholder neuen Input liefert. Schnell werden die ganzen Methoden, Regeln und guten Ansätze über Bord geworfen. Warum ist es auch mit den neuen Werkzeugen, Methoden und Erkenntnissen nicht leichter geworden: Weil wir, jeder für sich, eine andere Sichtweise auf ein Thema haben kann. Der eine sagt hüh, der andere hott. Schon ist es eine Aufgabe des Projektmanagers, hier einen Plan durchzusetzen und dennoch alle mit auf die Reise zu nehmen. Dann kommen da noch die neuen Features, die uns versprochen wurden, aber beim ersten Einsatz sind sie doch nicht so toll wie erwartet. 

Das allein wäre schon etwas, worüber Mann (und Frau) sich aufregen könnte, wenn da nicht noch die Fehler und fehlenden Funktionen in den Produkten wären. Auch wenn dann noch die Wünsche kommen, geht das mit der Funktion nicht auch so einfach wie in dem anderen Produkt von früher? Der eine nimmt es gelassen und sagt – ist so – der nächste sagt dann auch schon mal, mit der Faust auf den Tisch hauend, jetzt gibt es auf die 12!

Es gibt viel zu besprechen, hört mal rein was Marcus und Andreas dazu zu sagen haben.

Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg dürfen aber auch dieses Mal nicht fehlen. So oder so, es ist wirklich spannend, wie es sich weiterentwickelt.]]></itunes:summary>
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<p>Diese ganze Sache ist wie immer: Keiner versteht den anderen im Projekt, wenn man nicht miteinander spricht, sich einigt auf Vorgehensmodelle und doch wieder der Stakeholder neuen Input liefert. Schnell werden die ganzen Methoden, Regeln und guten Ansätze über Bord geworfen. Warum ist es auch mit den neuen Werkzeugen, Methoden und Erkenntnissen nicht leichter geworden: Weil wir, jeder für sich, eine andere Sichtweise auf ein Thema haben kann. Der eine sagt hüh, der andere hott. Schon ist es eine Aufgabe des Projektmanagers, hier einen Plan durchzusetzen und dennoch alle mit auf die Reise zu nehmen. Dann kommen da noch die neuen Features, die uns versprochen wurden, aber beim ersten Einsatz sind sie doch nicht so toll wie erwartet.</p>



<p>Das allein wäre schon etwas, worüber Mann (und Frau) sich aufregen könnte, wenn da nicht noch die Fehler und fehlenden Funktionen in den Produkten wären. Auch wenn dann noch die Wünsche kommen, geht das mit der Funktion nicht auch so einfach wie in dem anderen Produkt von früher? Der eine nimmt es gelassen und sagt – ist so – der nächste sagt dann auch schon mal, mit der Faust auf den Tisch hauend, jetzt gibt es auf die 12!</p>



<p>Es gibt viel zu besprechen, hört mal rein was Marcus und Andreas dazu zu sagen haben.</p>



<p>Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg dürfen aber auch dieses Mal nicht fehlen. So oder so, es ist wirklich spannend, wie es sich weiterentwickelt.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-331"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/05/30/auf-die-12/">#012 Welche Schwierigkeiten begegnen uns in BI-Projekten?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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	<item>
        <title>#011 Wie sinnvoll sind Zertifizierungen in Business Intelligence?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/05/16/da-haengt-das-goldene-zertifikat-an-der-wand-und-jetzt/</link>
		<pubDate>Mon, 16 May 2022 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Zertifikate, Auszeichnungen, Badges, Labels – in jedem Bereich kann man sich heute mit irgendetwas auszeichnen lassen, um der Business-Welt zu zeigen, dass das, was man macht, auch erfolgreich ist und man der richtige für diese Aufgabe ist. Darüber hinaus schaffen sich etliche Unternehmen einfach eigene Labels, die dem Kunden eine besondere Bestätigung das Vertrauen geben sollen das der Anbieter das auch beherrscht. 

Gerade in unserem autoritätsverliebten Deutschland kommen Zertifizierungen, Prüfsiegel und Qualitätsbescheinigungen durch Experten einfach an – auf irgendetwas muss man doch vertrauen können, oder? Wenn man sich noch nicht kennt, ist es oft das einzige Abgrenzungsmerkmal zu anderen Anbietern. Leider sorgt die schiere Masse an den ganzen Auszeichnungen eher für Unsicherheit als für Klarheit, oder wie seht ihr das? Dann kommen da permanent neue Werkzeuge hinzu und schon muss man wieder eine Zertifizierung machen, ist das wirklich die schöne neue Business-Welt? Fragen über Fragen, aber wir führen euch erneut durch den Dschungel, oder verlaufen wir uns bereits nach der ersten Abzweigung?

Es gibt viel zu besprechen, hört mal rein was Marcus und ich (Andreas) dazu zu sagen haben.

Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg dürfen aber auch dieses Mal nicht fehlen. So oder so, es ist wirklich spannend, wie es sich weiterentwickelt.]]></description>
		<atom:link rel="http://podlove.org/deep-link" href="https://www.thedatabrothers.de/2022/05/16/da-haengt-das-goldene-zertifikat-an-der-wand-und-jetzt/#" />
		
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Brauche ich dieses neue Zertifikat wirklich oder ist das etwa überflüssig? ist das in der Business-Welt das Einzige was uns zu weiteren Anbietern abgrenzt, oder ist es doch wenig sinnvoll? Kann man sich da in dieser Vielzahl der ganzen Auszeichnungen und Trainings die dazu existieren noch zurechtfinden? Hört einfach rein wie wir darüber denken.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#011 Wie sinnvoll sind Zertifizierungen in Business Intelligence?</itunes:title>
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Gerade in unserem autoritätsverliebten Deutschland kommen Zertifizierungen, Prüfsiegel und Qualitätsbescheinigungen durch Experten einfach an – auf irgendetwas muss man doch vertrauen können, oder? Wenn man sich noch nicht kennt, ist es oft das einzige Abgrenzungsmerkmal zu anderen Anbietern. Leider sorgt die schiere Masse an den ganzen Auszeichnungen eher für Unsicherheit als für Klarheit, oder wie seht ihr das? Dann kommen da permanent neue Werkzeuge hinzu und schon muss man wieder eine Zertifizierung machen, ist das wirklich die schöne neue Business-Welt? Fragen über Fragen, aber wir führen euch erneut durch den Dschungel, oder verlaufen wir uns bereits nach der ersten Abzweigung?

Es gibt viel zu besprechen, hört mal rein was Marcus und ich (Andreas) dazu zu sagen haben.

Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg dürfen aber auch dieses Mal nicht fehlen. So oder so, es ist wirklich spannend, wie es sich weiterentwickelt.]]></itunes:summary>
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		<content:encoded><![CDATA[
<p>Zertifikate, Auszeichnungen, Badges, Labels – in jedem Bereich kann man sich heute mit irgendetwas auszeichnen lassen, um der Business-Welt zu zeigen, dass das, was man macht, auch erfolgreich ist und man der richtige für diese Aufgabe ist. Darüber hinaus schaffen sich etliche Unternehmen einfach eigene Labels, die dem Kunden eine besondere Bestätigung das Vertrauen geben sollen das der Anbieter das auch beherrscht.</p>



<p>Gerade in unserem autoritätsverliebten Deutschland kommen Zertifizierungen, Prüfsiegel und Qualitätsbescheinigungen durch Experten einfach an – auf irgendetwas muss man doch vertrauen können, oder? Wenn man sich noch nicht kennt, ist es oft das einzige Abgrenzungsmerkmal zu anderen Anbietern. Leider sorgt die schiere Masse an den ganzen Auszeichnungen eher für Unsicherheit als für Klarheit, oder wie seht ihr das? Dann kommen da permanent neue Werkzeuge hinzu und schon muss man wieder eine Zertifizierung machen, ist das wirklich die schöne neue Business-Welt? Fragen über Fragen, aber wir führen euch erneut durch den Dschungel, oder verlaufen wir uns bereits nach der ersten Abzweigung?</p>



<p>Es gibt viel zu besprechen, hört mal rein was Marcus und ich (Andreas) dazu zu sagen haben.</p>



<p>Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg dürfen aber auch dieses Mal nicht fehlen. So oder so, es ist wirklich spannend, wie es sich weiterentwickelt.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>


<div class="wp-block-ub-content-toggle wp-block-ub-content-toggle-block" id="ub-content-toggle-block-8e330357-abac-4220-91e1-dd7838785114" data-mobilecollapse="true" data-desktopcollapse="true" data-preventcollapse="false" data-showonlyone="false">
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			<p class="wp-block-ub-content-toggle-accordion-title ub-content-toggle-title-8e330357-abac-4220-91e1-dd7838785114" style="color: #000000; ">Links</p>
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<ul class="wp-block-list">
<li>Power BI Quiz PL-300 Exam (früher DA-100): <br><a href="https://learndatainsights.com/power-bi-quiz-da-100/">https://learndatainsights.com/power-bi-quiz-da-100/</a></li>



<li>Microsoft Power BI Data Analyst (früher DA-100) : <br><a href="https://docs.microsoft.com/de-de/learn/certifications/exams/pl-300">https://docs.microsoft.com/de-de/learn/certifications/exams/pl-300</a></li>



<li>Designing and Implementing Enterprise-Scale Analytics Solutions Using Microsoft Azure and Microsoft Power BI (beta):<br><a href="https://docs.microsoft.com/en-us/learn/certifications/exams/dp-500">https://docs.microsoft.com/en-us/learn/certifications/exams/dp-500</a></li>
</ul>

</div>
		</div>
</div>


<span id="more-325"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/05/16/da-haengt-das-goldene-zertifikat-an-der-wand-und-jetzt/">#011 Wie sinnvoll sind Zertifizierungen in Business Intelligence?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
]]></content:encoded><psc:chapters xmlns:psc="http://podlove.org/simple-chapters" version="1.2">
  <psc:chapter start="00:00:00.000" title="Intro"/>
  <psc:chapter start="00:00:24.000" title="Einleitung Sinn &amp; Unsinn von Zertifizierungen"/>
  <psc:chapter start="00:04:34.000" title="Der Wandel von MS Zertifizierungen"/>
  <psc:chapter start="00:10:15.000" title="Einblick in den MS-Pr&#xFC;fungsablauf"/>
  <psc:chapter start="00:11:52.000" title="Alternative Zertifizierungskonzepte"/>
  <psc:chapter start="00:18:36.000" title="Braindumps die dunkle Seite"/>
  <psc:chapter start="00:24:04.000" title="Drei Dinge f&#xFC;r den Heimweg"/>
  <psc:chapter start="00:27:30.000" title="Outro"/>
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<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Marcus.png">Marcus Wegener</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#010 Wie haben sich Schulungen in Business Intelligence geändert?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/05/02/die-luemmel-von-der-ersten-bank/</link>
		<pubDate>Mon, 02 May 2022 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Es ist wieder Ausbildungszeit, oder haben wir alle gedacht nach der Schule Schluss? Der Lehrer sagte einst, dass das Lernen nie aufhört. Es ist wie im ganzen Leben: Ohne Grundkenntnisse für ein Thema, eine Technik und auch den gelernten Beruf ist es nicht immer leicht, daraus Ergebnisse und Lösungen ohne Umwege zu erstellen. Wir fragen uns, muss man Trainings und Schulungen mitmachen, um ein Thema zu beherrschen, oder reicht es vielleicht doch ein paar Videos anzuschauen, um schnell in das Thema zu kommen. 

Wir haben uns diesmal die Frage gestellt, wie macht man es richtig. Hört mal rein, wie wir das Thema Schulung und Ausbildung sehen, ob online oder offline. Oder gar, ob ein Training für den Erfolg wichtig ist oder unnötige Zeitverschwendung. Die Zeiten ändern sich aber ist wirklich alles anders, oder sind es nur neue Methoden? Fragen über Fragen, aber wir führen euch durch den Dschungel.
 
Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg dürfen aber auch dieses Mal nicht fehlen.
 
So oder so, es ist wirklich spannend, wie es sich weiterentwickelt. Es gibt viel zu reden.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Es ist wie in vielen Dinge eine Grundsatzfrage: Muss ich das lernen oder geht das auch Learning bei Doing? Eine gute Ausbildung hilft später im Beruf oder ist das Zeitverschwendung?</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#010 Wie haben sich Schulungen in Business Intelligence geändert?</itunes:title>
		<itunes:episode>10</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[Es ist wieder Ausbildungszeit, oder haben wir alle gedacht nach der Schule Schluss? Der Lehrer sagte einst, dass das Lernen nie aufhört. Es ist wie im ganzen Leben: Ohne Grundkenntnisse für ein Thema, eine Technik und auch den gelernten Beruf ist es nicht immer leicht, daraus Ergebnisse und Lösungen ohne Umwege zu erstellen. Wir fragen uns, muss man Trainings und Schulungen mitmachen, um ein Thema zu beherrschen, oder reicht es vielleicht doch ein paar Videos anzuschauen, um schnell in das Thema zu kommen. 

Wir haben uns diesmal die Frage gestellt, wie macht man es richtig. Hört mal rein, wie wir das Thema Schulung und Ausbildung sehen, ob online oder offline. Oder gar, ob ein Training für den Erfolg wichtig ist oder unnötige Zeitverschwendung. Die Zeiten ändern sich aber ist wirklich alles anders, oder sind es nur neue Methoden? Fragen über Fragen, aber wir führen euch durch den Dschungel.
 
Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg dürfen aber auch dieses Mal nicht fehlen.
 
So oder so, es ist wirklich spannend, wie es sich weiterentwickelt. Es gibt viel zu reden.]]></itunes:summary>
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<p>Es ist wieder Ausbildungszeit, oder haben wir alle gedacht nach der Schule Schluss? Der Lehrer sagte einst, dass das Lernen nie aufhört. Es ist wie im ganzen Leben: Ohne Grundkenntnisse für ein Thema, eine Technik und auch den gelernten Beruf ist es nicht immer leicht, daraus Ergebnisse und Lösungen ohne Umwege zu erstellen. Wir fragen uns, muss man Trainings und Schulungen mitmachen, um ein Thema zu beherrschen, oder reicht es vielleicht doch ein paar Videos anzuschauen, um schnell in das Thema zu kommen.</p>



<p>Wir haben uns diesmal die Frage gestellt, wie macht man es richtig. Hört mal rein, wie wir das Thema Schulung und Ausbildung sehen, ob online oder offline. Oder gar, ob ein Training für den Erfolg wichtig ist oder unnötige Zeitverschwendung. Die Zeiten ändern sich aber ist wirklich alles anders, oder sind es nur neue Methoden? Fragen über Fragen, aber wir führen euch durch den Dschungel.</p>



<p>Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg dürfen aber auch dieses Mal nicht fehlen. </p>



<p>So oder so, es ist wirklich spannend, wie es sich weiterentwickelt. Es gibt viel zu reden.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-321"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/05/02/die-luemmel-von-der-ersten-bank/">#010 Wie haben sich Schulungen in Business Intelligence geändert?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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  <psc:chapter start="00:00:00.000" title="Intro"/>
  <psc:chapter start="00:00:24.000" title="R&#xFC;ckblick zur 10 Folgen The Data Brothers"/>
  <psc:chapter start="00:06:41.000" title="Training &amp; Schulungen"/>
  <psc:chapter start="00:08:36.000" title="Wie macht man so eine Schulung?"/>
  <psc:chapter start="00:11:35.000" title="Selbst klicken statt vor klicken"/>
  <psc:chapter start="00:14:59.000" title="Online vs. Pr&#xE4;senz"/>
  <psc:chapter start="00:20:00.000" title="Standard Datasets oder Kundendaten"/>
  <psc:chapter start="00:25:40.000" title="Video Schulungen und B&#xFC;cher"/>
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  <psc:chapter start="00:35:03.000" title="Outro"/>
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<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Marcus.png">Marcus Wegener</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#009 Was sind die besten Werkzeuge für Power BI-Projekte?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/04/18/da-ist-nicht-nur-der-hammer-dabei-sondern-der-ganze-werkzeugkasten-ist-voll-mit-tools/</link>
		<pubDate>Mon, 18 Apr 2022 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[So, da ist das coole neue BI Tool und es entwickelt sich prächtig mit neuen Features, aber es gibt immer eine Lücke, die man noch nicht abgedeckt hat. Gut, dass hier die vielen Helfer aus der BI Welt nahtlos unterstützen. Von Toolkits für ALM Toolkit, DAX Formaten, Vertipaq Analyzer und Tabular Editor. Alle Tools füllen den Werkzeugkasten prächtig auf, so das keine Wünsche offenbleiben.

Oder doch? Hört doch mal rein, welche Erfahrungen wir damit bereits gemacht haben. Ihr werdet überrascht sein. Marcus und Andreas haben da durchaus einen unterschiedlichen Lösungs- und Erfahrungsschatz. Wie sind eure Erfahrungen mit den Tools, oder könnt ihr welche empfehlen? 

Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg werden diesmal zu den Top 3 Tools von Andreas und Marcus.

Werkzeugliste auf https://www.thedatabrothers.de/]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Es ist wie immer, da hat man ein tolles Werkzeug, aber auch das hat seine Grenzen. Gut, dass es in dem Werkzeugkoffer etliche unterstützenden Tools gibt, die das BI-Leben leichter machen. Oder Al?</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#009 Was sind die besten Werkzeuge für Power BI-Projekte?</itunes:title>
		<itunes:episode>9</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[So, da ist das coole neue BI Tool und es entwickelt sich prächtig mit neuen Features, aber es gibt immer eine Lücke, die man noch nicht abgedeckt hat. Gut, dass hier die vielen Helfer aus der BI Welt nahtlos unterstützen. Von Toolkits für ALM Toolkit, DAX Formaten, Vertipaq Analyzer und Tabular Editor. Alle Tools füllen den Werkzeugkasten prächtig auf, so das keine Wünsche offenbleiben.

Oder doch? Hört doch mal rein, welche Erfahrungen wir damit bereits gemacht haben. Ihr werdet überrascht sein. Marcus und Andreas haben da durchaus einen unterschiedlichen Lösungs- und Erfahrungsschatz. Wie sind eure Erfahrungen mit den Tools, oder könnt ihr welche empfehlen? 

Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg werden diesmal zu den Top 3 Tools von Andreas und Marcus.

Werkzeugliste auf https://www.thedatabrothers.de/]]></itunes:summary>
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		<content:encoded><![CDATA[
<p>So, da ist das coole neue BI Tool und es entwickelt sich prächtig mit neuen Features, aber es gibt immer eine Lücke, die man noch nicht abgedeckt hat. Gut, dass hier die vielen Helfer aus der BI Welt nahtlos unterstützen. Von Toolkits für ALM Toolkit, DAX Formaten, Vertipaq Analyzer und Tabular Editor. Alle Tools füllen den Werkzeugkasten prächtig auf, so das keine Wünsche offenbleiben.</p>



<p>Oder doch? Hört doch mal rein, welche Erfahrungen wir damit bereits gemacht haben. Ihr werdet überrascht sein. Marcus und Andreas haben da durchaus einen unterschiedlichen Lösungs- und Erfahrungsschatz. Wie sind eure Erfahrungen mit den Tools, oder könnt ihr welche empfehlen? </p>



<p>Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg werden diesmal zu den Top 3 Tools von Andreas und Marcus.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>


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<ol class="wp-block-list">
<li><a href="https://docs.microsoft.com/de-de/sql/ssdt/download-sql-server-data-tools-ssdt?view=sql-server-ver15">Visual Studio (SQL Server Data Tools)</a></li>



<li><a href="https://github.com/TabularEditor/TabularEditor">Tabular Editor</a> / <a href="https://tabulareditor.com/">Tabular Editor 3</a></li>



<li><a href="https://daxstudio.org/">DAX Studio</a></li>



<li><a href="http://alm-toolkit.com/">ALM Toolkit</a></li>



<li><a href="https://github.com/microsoft/Analysis-Services/tree/master/MetadataTranslator">Metadata Translator</a> / <a href="https://ssbi-blog.de/blog/technical-topics-english/how-to-speed-up-metadata-translations-in-power-bi/">Excel Lösung von Lars Schreiber</a></li>



<li><a href="https://www.daxformatter.com/">DAX Formatter</a></li>



<li><a href="https://www.sqlbi.com/tools/vertipaq-analyzer/">VertiPaq Analyzer</a></li>



<li><a href="https://www.sqlbi.com/tools/analyze-in-excel-for-power-bi-desktop/">Analyze in Excel for Power BI Desktop</a></li>



<li><a href="https://bravo.bi/">Bravo for Power BI</a></li>



<li><a href="https://www.thebiccountant.com/2019/09/14/compare-power-bi-files-with-power-bi-comparer-tool/">Power BI Comparer</a> (<a href="https://www.thinkbi.de/2019/09/15/vergleichen-sie-power-bi-dateien-mit-dem-power-bi-comparer/">thinkBI Beitrag 15.09.2019</a>)</li>



<li><a href="https://www.thebiccountant.com/2021/06/27/power-bi-cleaner-gen2-is-here/">Power BI Cleaner</a></li>



<li><a href="https://radacad.com/power-bi-helper">Power BI Helper</a></li>



<li><a href="https://github.com/MarcusWegener/Export2Dataflow">Export2Dataflow</a></li>



<li><a href="https://pbi.tools/">pbi.tools</a> (<a href="https://youtu.be/LQVdp805Drs">YouTube: Convert Thick Report into Model and Report File</a>)</li>



<li><a href="https://powerbi.tips/2020/06/split-an-existing-power-bi-file-into-a-model-and-report/">Split PBIX File</a></li>



<li><a href="https://powerbi.tips/2020/08/hot-swap-report-connections-external-tools/">Hot Swap Connections</a></li>



<li><a href="https://data-marc.com/model-documenter/">Model Documenter</a></li>



<li><a href="https://github.com/gdeckler/MicrosoftHeartsGregsQuickMeasures">Microsoft Hates Greg&#8217;s Quick Measures</a> </li>



<li><a href="https://dax.do/">dax.do</a></li>
</ol>



<p><strong>TOP 10 Andreas</strong></p>



<ol class="wp-block-list">
<li>Tabular Editor 3</li>



<li>DAX Studio</li>



<li>VertiPaq Analyzer</li>



<li>DAX Formater</li>



<li>TBN</li>



<li>TBN</li>



<li>TBN</li>



<li>TBN</li>



<li>TBN</li>



<li>TBN</li>
</ol>



<p><strong>TOP 10 Marcus</strong></p>



<ol class="wp-block-list">
<li>DAX Studio</li>



<li>Tabular Editor</li>



<li>pbi.tools</li>



<li>Bravo for Power BI</li>



<li>DAX Formatter</li>



<li>Export2Dataflow</li>



<li>VertiPaq Analyzer</li>



<li>Power BI Comparer</li>



<li>Power BI Cleaner</li>



<li>ALM Toolkit</li>
</ol>

</div>
		</div>
</div>


<span id="more-299"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/04/18/da-ist-nicht-nur-der-hammer-dabei-sondern-der-ganze-werkzeugkasten-ist-voll-mit-tools/">#009 Was sind die besten Werkzeuge für Power BI-Projekte?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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  <psc:chapter start="00:00:00.000" title="Intro"/>
  <psc:chapter start="00:00:24.000" title="Einleitung in das Thema Power BI Tools"/>
  <psc:chapter start="00:02:08.000" title="Visual Studio"/>
  <psc:chapter start="00:04:34.000" title="Tabular Editor"/>
  <psc:chapter start="00:08:03.000" title="DAX Studio"/>
  <psc:chapter start="00:10:40.000" title="ALM Toolkit"/>
  <psc:chapter start="00:14:25.000" title="Metadata Translator"/>
  <psc:chapter start="00:18:17.000" title="DAX Formatter"/>
  <psc:chapter start="00:19:38.000" title="VertiPaq Analyzer"/>
  <psc:chapter start="00:21:20.000" title="Analyze in Excel for Power BI Desktop"/>
  <psc:chapter start="00:22:33.000" title="Bravo for Power BI"/>
  <psc:chapter start="00:24:31.000" title="Power BI Comparer / Cleaner"/>
  <psc:chapter start="00:27:32.000" title="Export2Dataflow"/>
  <psc:chapter start="00:28:50.000" title="pbi.tools"/>
  <psc:chapter start="00:31:08.000" title="Hot Swap Connections / Split PBIX File"/>
  <psc:chapter start="00:32:50.000" title="Model Documenter"/>
  <psc:chapter start="00:34:44.000" title="Microsoft Hates Greg's Quick Measures"/>
  <psc:chapter start="00:35:12.000" title="dax.do"/>
  <psc:chapter start="00:37:32.000" title="TOP 3 Tools Andreas + Bonus"/>
  <psc:chapter start="00:38:23.000" title="TOP 3 Tools Marcus"/>
  <psc:chapter start="00:39:11.000" title="Outro"/>
</psc:chapters>
<podcast:chapters url="https://www.thedatabrothers.de/2022/04/18/da-ist-nicht-nur-der-hammer-dabei-sondern-der-ganze-werkzeugkasten-ist-voll-mit-tools/?chapters_format=pijson" type="application/json+chapters"/>
<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

<atom:contributor><atom:name>Marcus Wegener</atom:name></atom:contributor>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Andreas.png">Andreas Bewersdorf</podcast:person>

<podcast:person img="https://www.thedatabrothers.de/wp-content/uploads/The-Data-Brothers-Marcus.png">Marcus Wegener</podcast:person>
	</item>
	
	<item>
        <title>#008 Kommt man in Self-Service Projekten ohne Regeln aus?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/04/04/self-service/</link>
		<pubDate>Mon, 04 Apr 2022 03:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Das Thema haben wir schön öfter mal gestreift, aber irgendwie keine Lösung gefunden. Wir wollen hier einen Einblick geben, wo wir die Vorteile von Self-Service sehen, aber auch Gefahren, wenn man sich nicht Regeln aufstellt, die für alle gelten. Es macht es wirklich leichter, die neue Freiheit ohne Bauchschmerzen zu genießen. Wie ein sehr geschätzter Kollege immer sagte: "Erst grübeln, dann dübeln".

Hört doch mal rein, welche Meinungen wir dazu haben. Wie ihr bereits gemerkt habt, sind wir durchaus unterschiedlicher Meinung, doch unterschiedliche Meinung stärkt den gemeinsamen Konsens, oder was meint Ihr?

Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg dürfen aber auch dieses Mal nicht fehlen. 

So oder so, es ist wirklich spannend, wie es sich weiterentwickelt. Es gibt viel zu reden.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Jeder hat sich die Frage schon mal gestellt: Warum muss ich wieder solange auf meine Berichte warten. Geht das nicht irgendwie leichter? Leider ist es ein Irrglaube, dass man mit Self-Service-Tools alle Probleme lösen kann.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#008 Kommt man in Self-Service Projekten ohne Regeln aus?</itunes:title>
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		<itunes:summary><![CDATA[Das Thema haben wir schön öfter mal gestreift, aber irgendwie keine Lösung gefunden. Wir wollen hier einen Einblick geben, wo wir die Vorteile von Self-Service sehen, aber auch Gefahren, wenn man sich nicht Regeln aufstellt, die für alle gelten. Es macht es wirklich leichter, die neue Freiheit ohne Bauchschmerzen zu genießen. Wie ein sehr geschätzter Kollege immer sagte: &quot;Erst grübeln, dann dübeln&quot;.

Hört doch mal rein, welche Meinungen wir dazu haben. Wie ihr bereits gemerkt habt, sind wir durchaus unterschiedlicher Meinung, doch unterschiedliche Meinung stärkt den gemeinsamen Konsens, oder was meint Ihr?

Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg dürfen aber auch dieses Mal nicht fehlen. 

So oder so, es ist wirklich spannend, wie es sich weiterentwickelt. Es gibt viel zu reden.]]></itunes:summary>
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<p>Das Thema haben wir schön öfter mal gestreift, aber irgendwie keine Lösung gefunden. Wir wollen hier einen Einblick geben, wo wir die Vorteile von Self-Service sehen, aber auch Gefahren, wenn man sich nicht Regeln aufstellt, die für alle gelten. Es macht es wirklich leichter, die neue Freiheit ohne Bauchschmerzen zu genießen. Wie ein sehr geschätzter Kollege immer sagte: &#8222;Erst grübeln, dann dübeln&#8220;.</p>



<p>Hört doch mal rein, welche Meinungen wir dazu haben. Wie ihr bereits gemerkt habt, sind wir durchaus unterschiedlicher Meinung, doch unterschiedliche Meinung stärkt den gemeinsamen Konsens, oder was meint Ihr? </p>



<p>Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg dürfen aber auch dieses Mal nicht fehlen.</p>



<p>So oder so, es ist wirklich spannend, wie es sich weiterentwickelt. Es gibt viel zu reden.</p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>



<span id="more-287"></span>



    
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<atom:contributor><atom:name>Andreas Bewersdorf</atom:name></atom:contributor>

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        <title>#007 Was ist der Unterschied zwischen Datasets und Dataflows in Power BI?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/03/21/dataset-oder-dataflow-was-ist-das-denn-schon-wieder/</link>
		<pubDate>Mon, 21 Mar 2022 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In dem ganzen Umfeld von BI tauchen immer neue Begriffe und Technologien auf. Sind das wirklich neue Ansätze oder ist das etwas, was nur wieder aufgewärmt wird. Helfen uns diese Technologien und kann damit wirklich jeder Kunde und die Anwender auch etwas anfangen? Fragen über Fragen, die in der heutigen Business-Welt uns vor immer weiteren Herausforderungen stellen, da es gefühlt keinen Stillstand in der Entwicklung gibt.

Der größte Nutzen von Dataflows ist einfach erklärt: Die Datenextraktions- sowie Transformationsschritte werden von der Berichterstellung und Datenmodellierung in Power BI entkoppelt. Es hilft vielen Anwendern auch größere Datenmengen ohne die physikalische Grenze des eigenen PC-Systems zu überwinden, oder ist das auch ein Mythos?

Marcus und Andreas werden in dieser Folge darüber sprechen und versuchen, Antworten zu finden. Darüber hinaus gibt es wie immer auch diesmal wieder "drei Dinge für den Heimweg".

Hör doch mal rein, welche Meinungen wir dazu haben.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Marcus und Andreas sprechen über weitere technische Möglichkeiten in Power BI. Ist es sinnvoll, Dataflows einzusetzen oder bleibt man bei den Datasets? Hört mal rein, wie wir dazu stehen.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#007 Was ist der Unterschied zwischen Datasets und Dataflows in Power BI?</itunes:title>
		<itunes:episode>7</itunes:episode>
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		<itunes:summary><![CDATA[In dem ganzen Umfeld von BI tauchen immer neue Begriffe und Technologien auf. Sind das wirklich neue Ansätze oder ist das etwas, was nur wieder aufgewärmt wird. Helfen uns diese Technologien und kann damit wirklich jeder Kunde und die Anwender auch etwas anfangen? Fragen über Fragen, die in der heutigen Business-Welt uns vor immer weiteren Herausforderungen stellen, da es gefühlt keinen Stillstand in der Entwicklung gibt.

Der größte Nutzen von Dataflows ist einfach erklärt: Die Datenextraktions- sowie Transformationsschritte werden von der Berichterstellung und Datenmodellierung in Power BI entkoppelt. Es hilft vielen Anwendern auch größere Datenmengen ohne die physikalische Grenze des eigenen PC-Systems zu überwinden, oder ist das auch ein Mythos?

Marcus und Andreas werden in dieser Folge darüber sprechen und versuchen, Antworten zu finden. Darüber hinaus gibt es wie immer auch diesmal wieder &quot;drei Dinge für den Heimweg&quot;.

Hör doch mal rein, welche Meinungen wir dazu haben.]]></itunes:summary>
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<p>In dem ganzen Umfeld von BI tauchen immer neue Begriffe und Technologien auf. Sind das wirklich neue Ansätze oder ist das etwas, was nur wieder aufgewärmt wird. Helfen uns diese Technologien und kann damit wirklich jeder Kunde und die Anwender auch etwas anfangen? Fragen über Fragen, die in der heutigen Business-Welt uns vor immer weiteren Herausforderungen stellen, da es gefühlt keinen Stillstand in der Entwicklung gibt.</p>



<p>Der größte Nutzen von Dataflows ist einfach erklärt: Die Datenextraktions- sowie Transformationsschritte werden von der Berichterstellung und Datenmodellierung in Power BI entkoppelt. Es hilft vielen Anwendern auch größere Datenmengen ohne die physikalische Grenze des eigenen PC-Systems zu überwinden, oder ist das auch ein Mythos? </p>



<p>Marcus und Andreas werden in dieser Folge darüber sprechen und versuchen, Antworten zu finden. Darüber hinaus gibt es wie immer auch diesmal wieder &#8222;drei Dinge für den Heimweg&#8220;.</p>



<p>Hör doch mal rein, welche Meinungen wir dazu haben.</p>



<p>Export2Dataflow<br><a href="https://github.com/MarcusWegener/Export2Dataflow">https://github.com/MarcusWegener/Export2Dataflow</a></p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>


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<p>00:00:25 Marcus </p>



<p>So dann lass uns mal starten Andreas heute mit einem besonderen Thema was du ja eigentlich gewünscht hast, und zwar das Thema DataSets and Dataflows also was ist eigentlich der Unterschied? Möchtest du das einleiten? </p>



<p>00:00:42 Andreas </p>



<p>Ach Marcus, das ist eine ganz coole Sache, aber du kannst dir sicherlich vorstellen warum möchte ich das einführen wollen? Ich mach es mal anders. Dataflow oder DataSet? Ich würde sagen. Der Kunde hat erstmal überhaupt kein Gespür dafür warum sollte das ein Unterschied sein und was ist das eine oder das andere? Und ich muss ehrlich gestehen ich selber hab damit auch insofern immer Schwierigkeiten, weil diese Abgrenzung ist nicht jedem klar und das ist auch der Grund, warum wir uns heute hier treffen. Warum sollte ich das eine nehmen oder das andere? Welches bietet Vorteile? Welches bietet Nachteile? Und für mich ist es grundsätzlich immer so, wenn ich die Dataflows benutze, war es bis jetzt in der Vergangenheit immer so, dass es für mich den Vorteil bringt und so hab ich es den meisten, die das erste Mal damit berühren, nähergebracht das ich gesagt hab, das Ganze was du an ETL machst, also Extraktion, Transformation, Laden, das machst du jetzt nicht mehr auf deinem Laptop, sondern das macht der Cloud-Dienst für dich. Das war für mich so immer die Abgrenzung, die ich versucht habe, wenn jemand das erste Mal Kontakt damit bekommt und ich ihn nicht gleich mit in den Kellerraum nehmen möchte, wenn du verstehst, was ich sagen will. Ich möchte also ihm nicht sofort die ganze heilige Welt, dessen Da drunter zeigen, sondern erstmal ein erstes grobes Verständnis. Beim Dataset war’s für mich immer so wenn du das nimmst, dann machst du’s auf deiner Maschine hier auf deinem Laptop, PC usw. und dort ist auch die Rechenleistung erforderlich und insofern haben viele Kunden dann immer das Thema ist mein ausgestatteter Arbeitsrechner dafür auch noch geeignet oder lasse ich lieber die Finger davon? So habe ich immer diese ersten Kontakt damit versucht näher zu bringen das eine ist eher ein Teil, was du in der Cloud machst und das andere eher was du hier lokal machst und jetzt Marcus komm was Spannendes. Wenn du das dann in den Service hochlädst auch das DataSet. Dann ist es auch ein Cloud Dienst. Dann habe ich die meisten verloren so und jetzt bist du dran. Wie kann ich die wieder zurückholen? </p>



<p>00:03:02 Marcus </p>



<p>Ja, genau. Bei uns ist es nämlich so, dass wir immer mal als Startpunkt eigentlich das DataSet sehen. Das ist für die Kunden eigentlich das Greifbarste, was sie haben. Ja, ganz einfach, weil es alles in einer Oberfläche ist. Also sie haben Ihre Datenmodellierung direkt in der Oberfläche im Power BI Desktop Sie können darauf ihre Visuals ansetzen, die Sie haben möchten. Das ist alles schon in sich stimmig. Was aber für die meisten Leute oder für die meisten Kunden schon immer eine Frage ist, ist. Ja, habe ich dann irgendwo keine zentrale Definition für meinen Artikel oder für meinen Kunden, weil wir einfach arbeiten. Wir haben mindestens 2-3 DataSets, einen für den Vertrieb, einen für den Einkauf und einen fürs Lager und alle sprechen über Artikel, aber eben noch keine zentrale Definition für den Artikel innerhalb der DataSets und dann wünschen sich teilweise schon die Kunden eine zentrale Definition. Aber es bringt auch gleichzeitig die erste höhere Komplexität mit sich. Nämlich plötzlich muss ich 2 Prozesse getrennt voneinander modellieren können und muss es auch ggf. über verschiedenste Personenkreise kommunizieren können. Weil ich hab ja vielleicht für die einzelnen DataSets unterschiedliche Ansprechpartner und wenn sie trotzdem auf einer zentralen. Datenbasis zugreifen möchten muss auch die, die jemand entsprechenden kontrollieren, erweitern und anpassen und es geht eben noch weiter. Aktuell kann ich eben, wenn ich die neusten Lager zahlen, brauche das Lager DataSet anwerfen und es werden die Daten aus dem System geladen, wenn es eben ohne irgendeine Zwischenschicht agiert und da ist dann auch schon der neue Artikel dabei. Wenn ich das ganze aber eben ein eine zentrale Zwischenschicht reinziehe, was ja im Prinzip die Dataflows wären im Analyticsbereich. Dann muss eben auch diese Zwischenschicht aktualisiert worden sein und es muss eben auch jemand kontrollieren, also für uns ist der Punkt, dass diese Dataflows reinzubringen. Ich kann etwas zentralisieren, ich hebe aber die Komplexität für mein Projekt an. Diese Zwischenschicht bereitzustellen und das erfordert halt schon einen gewissen Reifegrad, die der einzelne Benutzer haben, weil in seinem DataSet selber ist er erstmal ziemlich frei. Entlastet, aber damit natürlich auch, wenn wir diese zentrale Zwischenschicht haben, das Vorsystem ungemein, weil eben nicht dreimal viermal die Artikel von irgendwelchen Benutzern direkt bei Vorsystem abgefragt werden, sondern eben in dieser Zwischenschicht einfach gepuffert werden. Und da, ich hab es extra mal wieder versucht mehr von der Business Seite zu betrachten, weil wir ja hier in dem Self-Service-Gedanken sind, also wie ist der Excel User gefühlt mal sich weiterentwickelt hat wir selber haben ja ehr so einen Business BI Hintergrund, da wäre es ja vielleicht das Datawarehouse gewesen, was diese Zwischenschicht gebildet hat. Jetzt deine Meinung dazu? Häufig zieht man es ja. Ist ein Dataflow ein Datawarehouse-Ersatz? </p>



<p>00:06:20 Andreas </p>



<p>Uuh, ich wusste, dass das irgendwann kommt, aber dass du nach so kurzer Zeit schon eigentlich die Frage stellst, die unser Gespräch manchmal auch verkürzen könnte, in diesem Fall aber will ich es versuchen. Marcus ich finde gerade diese Thematik ist das jetzt ein Datawarehouse oder ist es keins ist eigentlich die erste Antwort wäre: Ja für den schmalen Geldbeutel ist sie das und Derjenige, der schon wirklich Datawarehouse aufgebaut hat, in irgendeiner Form und wir beide haben das ja auch schon mehrfach getan. Der würde ich sagen ja, aber so richtig nicht das ist so, wie wir treffen uns morgen früh auf einer Baustelle du musst 80 Kilometer fahren und ich sage alles klar, ich schone die Umwelt, ich fahr mit dem Fahrrad und Marcus du kommst mit dem Auto. Du wirst dann derjenige, der sagt Ich bin mit dem Auto gefahren, weil ich es dann auch in der Zeit schaffe und ich sage ok, du bist jetzt und bitte, das müssen wir wohl rausschneiden du bist eine Umweltsau, aber ich bin schon gestern Abend rübergefahren, weil so schnell schaffe ich das nicht, also insofern. Ich will das mal so sagen Dataflows sind wirklich keine schlechte Sache. </p>



<p>00:07:33 Andreas </p>



<p>Aber sie erhöhen den Komplexitätsgrad und sie ermöglichen natürlich eine gemeinsame Datenschicht zu schaffen, die viele dann wieder nutzen können. Da hat Microsoft natürlich den Weg versucht zu schaffen, mit diesen sogenannten Common Data Model Standard Entitäten, dir so ein bisschen Anschubhilfe zu geben, dass diese Komplexität so ein bisschen verlierst, finde ich, dass du nicht Angst hast, das zu benutzen, trotzdem lösen sich diese einzelnen Bausteine, die du eigentlich so toll und Power BI hast, lösen sich wieder in einzelne Bausteine auf für mich und wenn man sich mal an die Herkunft von Power BI erinnert, dass das Ganze auch mal in Excel entstanden ist fand ich das total spannend, dass man jetzt wieder anfangen sagt du kannst das eine nehmen, das ist gar nicht so schlecht, aber jetzt möchte ich ein gesamtheitliches Datenmodell entstehen lassen. Mit diesem Werkzeug und ich biete dir das hier an und der Dataflow speichert die Daten dann ja nicht in einer SQL-Tabelle, sondern der liegt ja auch wirklich was da drunter als Basis und das ist für mich so. Etwas, was ich aber leider nicht anfassen kann und deswegen zwar weiß ich, was da drinsteckt, aber ich kann nicht rein in diesem Raum, ich steh immer kurz vor der Box, ich kann höchstens den Knopf drücken, mach mir den ETL Prozess und zeigt die Ergebnisse, die sind dann da und wie man das ja so modern sagt persistiert, die sind da, die kannst du jetzt benutzen, aber ich darf nicht in diesen Raum rein. Da, wo es eigentlich wirklich passiert und Marcus jetzt hätte ich dich gefragt. Was ist denn in diesem Raum? </p>



<p>00:09:07 Marcus </p>



<p>Ja, ich habe zweierlei Sachen, weil du es gerade gesagt hast wir kommen aus dieser Excel Welt damals in dieser Excel Welt gab es ja auch die Möglichkeiten, Abfragen zentral zu hosten, also da hat man eben nicht die Ergebnisse gemacht, sondern konnte im Unternehmen eben vorbereitete Transformationen, Abfragen zentral teil, sodass sie mehrere Benutzer nutzen konnten und wiederverwenden konnten ist etwas, was beim Übergang Richtung Power BI leider entfallen ist, aber dafür gibt es eben diese Dataflows, bei den Dataflows auch ganz interessant zu betrachten sind es natürlich wirklich diese einzelnen Abfrageergebnisse. Jetzt von der Begrifflichkeit ich würde mal sagen, es ist noch kein semantisches Modell, also es besteht zwischen den einzelnen Abfragen und Tabellen, die wir da haben noch keine Beziehung, also ich habe meine Artikel da, ich habe meine Kunden da, aber ich habe noch keine Beziehung zu meinem Fakten Daten, die stehen da auch als einzelne Tabellen, sondern das ist ja der nächste Schritt, der dann kommt, wenn ich Ihnen das DataSet reingehe, dass ich eben in diese verschiedensten Tabellen aus dem Dataflow reinlade und dann in diese Beziehung bringe und damit erst dieses semantische Modell aufbauen. Und du hast es ja angesprochen das Ganze ist eben in so einer abgeschlossenen Box, aber nur in den einfachsten Verfahren. Also wenn ich, mit meiner Power BI Pro Lizenz bekomme ich 10 Gigabyte Arbeitsspeicher, indem ich diese Dataflows abspeichern kann. Im Hintergrund ist, dass in einem von Microsoft gewarteten Data Lake, ich kann aber und das ist ja auch modern in der Hinsicht das Ganze umsetzen lassen, dass ich eben meinen eigenen Data Lake mitbringe, dann zahle ich eben für den genutzten Speicher hab eben nicht diese 10 Gigabyte inklusive Speicher. Aber ich kann eben dann wirklich drauf zugreifen und was ich dann eben auf einmal sehe ist, dass das Ganze im CSV Dateien gespeichert wird, die Daten. Auch sehr schön, was man eben sieht. Bei jedem Datenload wird eine CSV Datei mit einem Snapshotangabe gespeichert. Das heißt, ich kann wirklich zwischen den verschiedensten Datenladeprozessen, die ich da hatte, die einzelnen Versionen sehen und könnte auch umstellen und das was dann noch Wichtiges kommt, das ist dann eben diese Model JSON Datei, die dann eben beschreibt, aus welchem der Verzeichnisse welche CSV Datei mit Snapshot die letzte Version ist und die eben auch noch Struktur Informationen gibt, mitgibt, so dass eben dieser Dataflow, der später über das Power BI aufgerufen wird, schon mal weiß, wie es denn das Layout und aus welcher Datei muss sich die Daten laden. Und wenn ich eben jetzt irgendwo so ein Ladeprozess nicht funktioniert hatte, konnte ich in den Model JSON Datei auch reingehen und könnte ja anderen Snapshot-Datei angeben und dann würde ich halt auch alte Daten wieder bekommen. Also das technisch schon, ja ziemlich ausgefuchst, was hinter gesetzt worden finde ich sehr spannend. Besonders weil diese Dataflows ja auch mehrere Wege, also wenn wir in der Oberfläche von Power BI sind, in dem Service mehrere Wege kennen, nämlich das eine ist, dass ich selber meinen Dataflow als Ladeprozess mit Power Query aufgebaut habe. Aber wenn ich eine entsprechend gleichwertige Struktur habe, kann ich auch sagen, ein Dataflow aufsetzen, auf ein bestehendes Verzeichnis innerhalb meines Data Lakes und da ist dann eben so der Punkt, es müsste nicht mal eben dieser Datenladeprozess innerhalb von Power BI sein, der mir diesen Dataflow bereitstellt, sondern wenn ich die CSV Datei mit einer Model JSON Datei bereitstelle, da kann ich das auch als Data Flow konsumieren lassen. </p>



<p>00:12:56 Andreas </p>



<p>Aber Stopp, bevor, Marcus bevor du jetzt weitersprichst. Da muss ich dich wirklich kurz unterbrechen, das ist jetzt machen wir eigentlich nicht, aber ist dir was aufgefallen? Wir reden die ganze Zeit über unser cooles Self-Service-Tool? Und du bist jetzt ganz schön du, du sitzt am Verteilerkasten gerade und jetzt stell dir mal vor, der Controller, der das, was du ihm so alles beigebracht hast, soll jetzt die Strippen neu ziehen in diesem Verteilerkasten und bevor die Strippen zieht also mit Strippen meine ich jetzt den DataSet bevor die Strippen zieht, muss er jetzt erstmal alle Kabel zusammen holen, also sprich alle Stromknoten und das ist für mich der der Dataflow wo du sagst. Ist das das semantische Modell? Es ist die Vorbereitung dazu und du bist schon du warst jetzt schon bei ganz tollen Sachen, viel viel tiefer aber diese Blackbox diese Blackbox ist nichts anderes als mein ETL-Prozess. Hier sind die Daten und wie sie jetzt weiter verknüpft werden oder überhaupt wirksamer nutzbar werden, da ist quasi für mich der Dataflow zu Ende. Da hört er wirklich auf und wo du schon bist, du bist jetzt hingegangen, sagst jetzt kannst du diese Blackbox. Du kannst die Schatulle aufmachen und du siehst die ganzen Kabel, du kannst selber entscheiden, wo wir jetzt abgespeichert, das verbinde ich mit Azure ich verknüpfe das. Ist das? Und jetzt, das ist eine für mich harte Linie. Ist das noch das Self-Service was wir wollen? Ist es das, was der Fachanwender wirklich noch können soll oder ist dieses sowie der Dataflow im Standard mitgeliefert wird, Ist das etwas, was ok ist und wenn wirklich ein Techniker kommt, der mehr möchte, dass er das dann selber entscheiden kann, also für mich ist so dieses jetzt ist diese schwarze Box dort. Ich habe die Daten damit laden lassen, also der Dataflow super mit allem, was da, ich weiß da ist viel drin. Das ist so wie beim vorkonfigurierten PC, da ist eine Grafikkarte drin Mainboard alles toll habe ich nur grob definiert, so ist es ja hier auch, es funktioniert. Wenn ich jetzt was ändern will, muss ich die Schatulle aufschrauben wie beim PC übrigens und ich tausche die Grafikkarte gegen eine coole, so ist es gefühlt für mich hier auch und ich bin dann aber nicht mehr das, das ist für mich nicht mehr das, was anschalten und funktioniert, sondern da bin ich dabei, jetzt kommt der Schrauber mit dem Schraubendreher und will doch mehr, aber das ist nicht mehr Self-Service. </p>



<p>00:15:34 Marcus </p>



<p>Ja, ich habe noch einen Arbeitskollegen im Hintergrund, der auch gesagt Ich bin Entwickler und bei den Ganzen Self-Service-Tools bin ich immer wieder so an dem Punkt sagt er, wo ich am liebsten erst mal sehen will, wie funktioniert das eigentlich unter der Haube wo kann ich da mit meinem Schraubenzieher rein und eigentlich so ein bisschen ganz ans Limit zu fahren. Genau aber so wie du es schon sagst die die Black Box funktioniert eigentlich sehr gut und das ist auch der ursprüngliche Ansatz gewesen eben dieser Self-Service Ansatz, den finde ich aus sehr, sehr, sehr gut. Und wir haben jetzt noch gar nicht mal weiter angesprochen es ist ja sowas wie diese. Es gibt ja Premium Funktionalitäten innerhalb von Power BI auch für den Dataflow, dann mit inbegriffen, wo auch sowas wie eine inkrementelle Aktualisierung schon mit abgebildet werden kann. Auf einfachstem Self-Service Level, wo ne erweiterte Compute Engine hinter steht die das macht, was du ja schon gesagt hast das im Prinzip auf eine SQL-Server Ebene hebt und dann SQL Server im Hintergrund macht und das ist alles geblacktboxt man kann damit plötzlich auf direkte Abfragen, also mit Direct Query drauf zugreifen. Mit dem Hausmittel funktioniert das wirklich gut? Man muss dann eben die die Premium Funktionalitäten dazunehmen und ich kann das schon sehr viel erreichen, obwohl eben auch, wie es schon vorher angekündigt war, die Komplexität für den Self-Service Anwender sich erhöht hat, weil er plötzlich zwei Spielwiesen bedienen muss, nämlich einmal seine DataSet Spielwiese und zum anderen die Dataflow Spielwiese, was du eben angesprochen hattest mit dem Common Data Model. Muss ich sagen, wenn ich es selber gar nicht so der Freund von, weil ich eben gemerkt habe, ich bin in meiner Quelle in einer Datenstruktur, das ist meistens die Datenstruktur, die ich vielleicht vom Vorsystem kenne, wo ich eben sage das ist eine Kundentabelle, da gibt es die und die Felder und ich habe eigentlich ein Zieldatenformat, das ist eben das, was ich in meinem Datenmodell haben möchte und dieses Datamodel was Microsoft dann plötzlich dazwischen gibt. Da doch mal die Überlegung zu machen wie kriege ich eigentlich meine Daten aus der Quelle in das Common Data Model förmlich gepresst, um nachher aus dem Common Data Model heraus wieder mein Datenmodell raus abzuleiten. Das ist ein Schritt für mich zu viel ich, ich verstehe die Intention da drin, wenn alle in dieser Struktur arbeiten würden, dann könnte ich Datenmodelle zwischen Firmen austauschen und wir müssen immer nur gucken, dass wir im Common Data Model auf die Customer Definition zugreifen und egal, wer das Daten Modell befüllt hat, wenn er sich auch an diesem Common Data Model gehalten hat, dann wird man den Kunden wiederfinden. Aber der Mehrwert für den entsprechenden Aufwand, sehe ich im Self-Service Bereich eher weniger. Also hab ich noch nicht so die Erfahrung gemacht. Das ganze Modell hängt ja sehr stark an dem CRM Format bei Microsoft mit dran, das heißt, die Entitäten sind da sehr, also diese Elemente sind sehr, sehr gleich. Das heißt, man kann wahrscheinlich relativ einfach CRM-Daten da reinkopieren und könnte damit weiter gehen. Aber wenn man seine eigene explizite Quelle hat und hat vorher mit dieser Daten Struktur nichts zu tun gehabt. Ich glaub, ich würde diesen Schritt nicht gehen wollen. Hab ihr mit dem Common Data Model mehr Erfahrungen gemacht. </p>



<p>00:19:02 Andreas </p>



<p>Ja, insofern wir haben uns dem anfangs angenähert, weil es natürlich ein, es klingt, wie ein leichter Angang und wie du schon gesagt hast, dass es für. Firmen übergreifende Nutzung, wenn alle eine ähnliche Plattform benutzen, am besten ein Microsoft Werkzeug ist das total super. Das Problem dabei ist, wir haben das tatsächlich in der Produktion nie genutzt, weil jeder Kunde doch sehr individuelle Anforderungen oder angepasste Anforderungen und bevor wir einen sag mal Standardmodell nehmen. Das anzupassen, haben wir ein Modell einfach von unserem Erfahrungsschatz her aufgebaut, was deutlich leichter und schneller für uns ist als das irgendwie anders zu machen, also sprich wir haben eigene Modelle quasi damit erstellt, ohne das Common Data Model, so wie es dort ist zu nutzen. Die Idee war gut und wie immer ist es hier so wenn du dich an das hält, was dort als Standard schon vordefiniert ist und damit glücklich bist, ist es gut und bist schnell, aber wirklich fast alle Kunden komm damit so nicht klar, weil es nicht dem entspricht, was sie sich eigentlich vorgestellt haben und insofern haben wir das eigentlich immer angepriesen. Ja, in der Werbung ist es schön, aber benutzen tut es dann am Ende keiner. Das heißt, du legst dann die vordefinierten Schachteln beiseite und machst dir danach deine eigenen weil die Schnittmuster passten irgendwie nicht und insofern haben wir das weggelassen, was aber vielmehr so noch hinzu kam auch zu, die die Standard Funktionalitäten die du schon ansprach sowas o Premium angeht also auch dort nehme ich mal das Beispiel raus wenn du mit dem Standard, der dort da ist, zufrieden bist ich nehme mal das simple Beispiel inkrementelle Aktualisierung, das eine Konfektionierung da wenn du die benutzt du damit glücklich bist, funktioniert es. Genauso auch das Thema wie ich diese hybriden Tables oder ähnliches macht, wenn du mit dem Standard leben kannst, dann ist es total super und schnell eingerichtet, aber meistens ist es so, dass wir immer noch so Nuonchen drin sind, wo der Kunde sagt, ja ich hab sie verstanden, ist ok, aber bei uns ist es doch leicht anders. Dann sind wir wieder in dieser Schleife, die tolle Box, die es dort gibt, ist wirklich nicht schlecht, wenn du damit leben kannst, bist du recht schnell an einem Ergebnis dran und wenn es dir nicht ausreicht, dann bist du immer relativ schnell in den Customizing Bereich und dann wird es natürlich etwas aufwändiger, aber trotzdem ist das ja in den meisten Form möglich und wenn du dann den die Box noch aufschraubst, Marcus, dann ist alles da, die Frage ist immer wie tief muss man gehen und kann man nicht mal versuchen, diese Standardisierung, die dort drin sind, auch so zu nutzen? Ja, und gerade auch so Richtung Premium Features und ich glaub da hast du schon viele Erfahrungen mit gesammelt, was der eine oder andere an Premium Features nicht benötigt und wenn man, den automatisierten Teil oder das, was Microsoft vorkonfektioniert hat, nicht so benutzt, sondern seinen eigenen Weg geht, kann man Premium ähnlich arbeiten, nutzt aber nicht die Vorkonfektionierten Premium Features. Das finde ich persönlich nicht verwerflich. Microsoft schlägt es ja selbst vor muss ich halt nur überlegen ist man damit total glücklich oder unglücklich? Der einzige Punkt, den ich immer sehe, dabei wirklich Richtung Premium bedeutet, wenn ich wirklich Premium brauche, was das Thema Datenspeicher und Qualität auf der Rechenleistung und das finde ich total wichtig für mich. Wenn ich das brauche, ist Premium immer ein probates Mittel, um das quasi zu schaffen, also das ist für mich absolut ok und vielleicht so auch nochmal um dieses Dataflow DataSet abzugrenzen was ich total gut finde, wenn ich sage ich nehme jeden Dataflow hab ich auch das erste Mal die Chance dieses, Ich trenne den ETL Prozess vom Rest sozusagen hat für mich den Vorteil, dass könnte ein Kollege machen, der sich mit ETL gut auskennt. Ich kann also die Entwicklung auch dadurch etwas trennen. Was standardmäßig ist es ja heute so, wenn wir beide gemeinsam ein Modell erstellen wollen und Reports bauen. Marcus so richtig gut klappt das nicht, weil wenn du im DataSet baust und ich möchte da auch was mitmachen. Gemeinsam wird es nicht gehen. Also wenn wir den ETL Prozess rausziehen können, was funktioniert, ist total super, du kümmerst dich um das Daten Modellen und Reports dann haben wir zwar quasi schon 2 parallele Prozesse und dafür ist es zum Beispiel auch gut. Persönlich finde ich das gut, außer dass halt die Dataflows vielleicht nicht auf deinem Rechner laufen, sondern in der Cloud und wenn man damit leben kann, funktioniert das wirklich gut. Und wenn Microsoft nicht gerade wieder eine 09:00 Uhr Service Zeit hat, ist es von der Warte her auch da. Ja, weil da bin ich natürlich nicht mehr mit meiner Rechen Power dran, sondern ich muss mich darauf verlassen, dass der Dienst da ist und das klappt ja auch wirklich nach den Anfängen jetzt mittlerweile ziemlich gut muss ich ehrlich sagen. Also Erfahrung dazu ist zu nutzen ist gut. Die meisten Kunden scheuen diese Trennung halt in diese einzelnen Prozessschritte wenn man so will, weil es natürlich viel einfacher ist, das alles in einem zu haben. </p>



<p>00:23:58 Marcus </p>



<p>Ne, aber das war der Punkt, wo ich ja selber bei uns oder ist ja ein Community Tool bei entstanden mit dem Export2Dataflows angesetzt habe, eben dass ich in der Lage bin, innerhalb einer Power BI Desktop. Wir haben da Power Query, das ist sehr sehr ähnlich angesetzt, dass sich dieses Power Query aus dem DataSet raus extrahieren lassen kann und mir direkt in diesen Dataflow hochladen kann und damit im Prinzip mit meiner Arbeit weiterarbeiten kann, was dabei eben aufgefallen ist und das hast du ja auch schon angesprochen ist eben das Thema der Leistung innerhalb von einem, von einem Dataflow wenn ich eine Tabelle lade und verwende sie zweimal, würde er im Prinzip auf seinen eigenen Speicher und auch seine eigene Rechenleistung zugreifen und dann ist es ein Premium Feature, weil es dann eben eine Computed oder Link Table ist und wenn ich hingehe und sage nein, ich verlagere diese Abfrage, sodass er zweimal aus der Quelle geladen wird dann ist die Rechenleistung oder die die Last auf der Quelle abgelegt. Es wird dadurch kein Premium Feature und dann kann ich mir sowas sparen. In unserem Beispiel haben wir sowas gehabt, dass wir eben Verkäufer aus der Datenbank laden und die Verkäufe einmal als separat betrachten. Als eigene Tabelle und eben einmal aus dem Customer heraus, also aus dem entsprechenden Kunde und wenn man dafür sorgt, dass eben für beide Abfragen der Verkäufer immer direkt aus der Quelle geladen wird, dann verzichtet man eben auf das Premium Feature und kann es damit eben direkt nutzen und auch mit einer Pro Lizenz, ohne dass man da jetzt hoch stufen muss. Das ist einfach ok, ich nutze meine eigene Rechenleistung in einer Quelle, und deswegen brauche ich kein Premium Feature. Und, genau das ist, das sind ebenso ein paar interessante Sachen. Das ist eben mit Power Queries sehr, sehr gleich. Daher findet man auch Anleitungen im Internet, dass man mit Datenquellen arbeiten kann, die vielleicht gar nicht im Dataflow aufgelistet sind die, die funktionieren, einfach, weil die Abfrage Engine im Hintergrund die gleiche oder ähnliche ist. Das heißt, das kann man nutzen, aber einen Aspekt, den ich jetzt nochmal ansprechen wollte, ist der Punkt wie teilt man eigentlich sowas auf? Weil da haben wir uns sehr viele Gedanken in der Vergangenheit zu gemacht. Bei uns wir haben das ganze Mal in einem Art Multi Mandanten Szenario angesetzt, und das heißt für den einzelnen Mandant, den ich habe, habe ich einen relativ klaren Dataflow oder einen Datenladeprozess modelliert, das heißt ich weiß, welchen Kunden ich mit welchem Verkäufer innerhalb der Mandantendaten zusammenstellen kann. Aber wenn ich das plötzlich über mehrere Mandanten gemeinschaftlich in ein Datenmodell machen soll, dann müsste ich halt sehr stark iterieren und da würde eben die Komplexität des Datenladeprozesses sehr lange und wir haben uns das dann so aufgestellt und haben gesagt ok, wir trennen einfach machen einzelne Dataflows je Mandant und wir laden erstmal die Basis Daten vor und machen die Mandanten spezifische Daten, Transformationen und erst dann, wenn jeder Mandant geladen ist, können wir mit ihm innerhalb meines DataSets diese verschiedenen Mandanten zu einem großen Datenmodell zusammenführen. Das wäre zum Beispiel eine Trennung, die man machen kann. Andere Szenario was wir schon mal häufiger bedacht haben, wäre zum Beispiel Stammdaten von Faktendaten zu trennen, so dass ich eben sagen kann ich lade zu einem Zeitpunkt meine Stammdaten. Was eben ein nicht inkrementeller Datenload sein kann und ich habe eben meine Faktendaten, die ich bei Bedarf inkrementell Lade und vielleicht Fächer ich auch die Faktendaten auf für Daten, Faktendaten, die ich für mein Vertriebsauswertung haben will, Faktendaten, die für meinen Einkaufsauswertung haben will und meine Vertriebs, Einkauf, Lagerdaten, die ich auswerten möchte, weil ich es damit innerhalb meines Entwicklungsprozess auf kleinere Teilaspekte des Datenmodells schnell neu laden kann oder bei Bedarf laden kann, ohne dass ich eben einen größeren Datenladeprozess anstoßen muss. Habt ihr da Erfahrungen oder euch Gedanken gemacht? </p>



<p>00:28:17 Andreas </p>



<p>Ja, interessanterweise wurde das du ansprichst ähnlich, also wir haben es tatsächlich bei einem Kunden gehabt, der halt sich für eine Planungslösung entschieden, die wir ja auch quasi von unserer Firma betreut, das heißt wir haben einmal die Prozesse der Planung in einzelne Dataflows getrennt und haben wir tatsächlich auf den Weg gefehlt, dass wir gesagt haben, wir haben eigentlich unsere Strukturen, die Laden wieder ein Dataflow, die Fakten über einen weiteren, weil hier ist die Fakten sind ja meist etwas feingliedriger, also haben wir da die Möglichkeit, das weiter zu trennen in historisierte Tabelle und nicht historisierte, auch dort haben die Flows auseinander dividiert sozusagen also in einzelne Bausteine und zusätzlich dadurch, dass die erweiterten Daten, die sie dort also das war damals tatsächlich ich nehme mal das Beispiel Erdölfeld, ja, das klingt lustig ist aber so, da kommen ja andere Daten zusammen, die werden auch anders bereitgestellt, also auch über CSV, Dateien und ähnliches ne, ich bin jedem anderen in jedem Erdölfeld sieht es auf komischerweise leicht anders aus, was man liefert, auch wenn man dasselbe fordert ist halt einfach so. Und das Interessante ist dann haben wir wirklich in diese thematische Trennung mit reingenommen was wirklich total funktioniert und danach erst im DataSet eigentlich die Zusammenführung gemacht, weil dann auch eigentlich erst die Verknüpfung der Struktur erfolgt. Verknüpfung, Kombinierung so eine im Prinzip fast so ähnlich wie ihr, nur dass das hier in diesem Fall eigentlich nur ein Mandant war, wenn du den Mandant als Erdölfeld betrachtest, dann haben wir das durch diese Erdölfelder quasi bisschen getrennt, weil das ist tatsächlich so, man fordert von jedem identische Inhalte, die Strukturen, die man bekommt, sind aber von jedem komischerweise leicht anders. Aber am Ende kamen wir tatsächlich fast immer zum selben Ergebnis überein Ölfeld und insofern war das für uns okay, das hat für uns tatsächlich den Vorteil gehabt wir konnten das auch in unterschiedliche Inhalte gliedern und unterschiedlich abarbeiten, also auch parallel, das hat wirklich gut funktioniert. Insofern war auch da der Dataflow hilfreich und das DataSet also der der nachher sagt der Orchestrator, das zusammenführt, war dann wieder eine einzige Person, weil der natürlich auch die Businessanforderungen kannte, hat den Vorteil, dass wir dort auch eine Person quasi haben. Also in der Form sozusagen so gemacht. Ansonsten viel feingliedriger würde ich das nicht machen und diese Verschachtelung von Dataflow auf Dataflow, dass man immer mehrere Kaskaden hat, haben wir in der Form nicht gemacht, weil es zur damaligen Zeit war es halt nicht so leicht, das zu nutzen und man hätte ein Premium Feature nutzen und der Kunde hat sich halt damals gegen Premium entschieden, also haben wir es mit dem Pro Features gemacht und das ging eigentlich wirklich gut und ansonsten kann ich dazu immer nur sagen, der Arbeitsprozess war ja ähnlich und vielleicht nur so als Idee, was wir tatsächlich Prototypisch immer gemacht haben, was für den Kunden etwas leichter war, das wir in Power BI in Power Query, das vordefiniert haben, kurz skizziert wie sieht es dann aus und danach haben wir jetzt bitte nicht lachen. Wir haben, dadurch habe ich dich dann kennengelernt. Wir haben dein Tool benutzt, um JSON Dateien zu generieren, die wir danach dann in die Cloud hochgeladen haben, in den Dataflow. Das war quasi so dieses erste Skizzieren der Lösung, dass man das noch schnell auf seinem PC vorarbeiten konnte und dann, wenn es wirklich darum geht, ok, so könnte man das machen hat man diese konfigurierte Datei hochgeladen also JSON Datei und konnte dann dort vernünftig weiterarbeiten und nach den ersten Erfahrungen ist das dann halt später weggefallen, aber für wirklich Prototyping mal schnell machen war das in Power BI schnell gemacht und durch die Toolmöglichkeit super leicht bereitgestellt. Also ich weiß, noch bevor ich dein Tool kannte, habe ich Copy und Paste gemacht, ich hab den Code wirklich kopiert und rüber kopiert, was sehr zu belustigen bei führte, aber diese Toolmöglichkeit hat das natürlich wirklich vereinfacht und im Prinzip, ja fast schon automatisiert. Also nochmal vielen Dank ne. </p>



<p>00:32:26 Marcus </p>



<p>Ja, bitte dann lass uns einen Deckel drauf machen 3 Dinge für den Heimweg von der heutigen Folge ich fange mal an, also Dataflow und DataSets sind 2 wirklich getrennte Welten? Das DataSet kann selber ohne Dataflow leben. Aber das Dataflow macht dann eben im Prinzip die Zwischenschicht, um eine zentrale Ablage zu haben und erhöht damit aber auch dann die Komplexität des im Prinzip kompletten Ladeprozesses oder der BI Lösung. So den zweiten lasse ich dir. </p>



<p>00:33:03 Andreas </p>



<p>Das ist sehr nett, dass du wieder angefangen hast und mir natürlich das besonders leicht macht und weil ich die leichten 3 so mag, nehme ich mir raus, was ich eben schon angedeutet hatte es ist toll, dass man innerhalb dieser Plattform es schafft, relativ leicht etwas aufzubauen also Power BI Desktop nehmen und es dann leicht in den Flow zu übergeben, insofern Prototyping und danach weiterführen Dataflow ist überhaupt kein Problem. Ja, das wäre für mich so der zweite Punkt also sprich du, das ist keine Einbahnstraße, du kannst jederzeit quasi auf einer erweiterten Plattform weitermachen. </p>



<p>00:33:41 Marcus </p>



<p>Okay, dann nehme ich den dritten Punkt und das ist eben das Themen mit der Struktur, also wenn man dann anfängt mit den Dataflows zu arbeiten, sollte man sich genau Gedanken machen, wie man denn seine Datenladeprozesse strukturieren möchte und wie man damit vielleicht auch Problemstellung lösen möchte, weil wir es ja eben angesprochen haben und beide ja ähnlich hatten, einmal eben bestimmte Sachen wie Fakten und Historie zu trennen, gegebenenfalls aber auch unterschiedliche Datenquellen einfach schon mal voraufzubereiten, weil eben in einem Mandanten die Daten unterschied, verschiedenen Mandanten, die Daten unterschiedlich vorliegen könnten. Machen wir das als dritten Punkt? </p>



<p>00:34:20 Andreas </p>



<p>Finde ich super. Ich habe auch gar keinen vierten oder ich würde ihn noch nicht vierten Punkt nennen. Am Ende würde ich immer nur wieder sagen und das haben wir letzte Folge ja schon gehabt. Die Vorbereitung und die Strukturierung, auch wenn es um Namenskonvention und weitere Strukturen wie immer geht, ist ein superwichtiger Punkt. Dann kann auch Self-Service in welcher gearteten Form auch immer wirklich schnell und produktiv klappen.  </p>



<p>00:34:45 Marcus </p>



<p>Gut. Dann bis zum nächsten Mal. </p>



<p>00:34:47 Andreas </p>



<p>Bis dann Marcus. </p>

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<span id="more-276"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/03/21/dataset-oder-dataflow-was-ist-das-denn-schon-wieder/">#007 Was ist der Unterschied zwischen Datasets und Dataflows in Power BI?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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        <title>#006 Wo, wie und für wen dokumentiert man das Business Intelligence Projekt?</title>
		<link>https://www.thedatabrothers.de/2022/03/07/alles-klar-oder-brauchst-du-mehr-details/</link>
		<pubDate>Mon, 07 Mar 2022 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Versprochen ist versprochen, daher geht es in dieser Data Brothers Folge, wie bereits angekündigt um Dokumentationen, Glossars und Data Catalogs. 
 
Muss es immer eine Dokumentation sein, die dann nach Erstellung im Schrank landet? Vielleicht reicht ja auch eine kurze fachliche Beschreibung in dem Code, den man erstellt. Wie auch diesmal sind die Ansätze bei Brüdern ähnlich, aber durchaus mit anderen Zielsetzungen und Erfahrungen aus den Projekten geprägt. Schaffen wir es einen gemeinsamen Nenner zu finden? Fragen über Fragen.

Es ist ja durchaus nicht einfach etwas zu schaffen, wo man in einigen Jahren wieder draufschaut und sich fragt, warum man das so gemacht hat. Eine Unterstützung des erstellten ETL-Prozesses, Datenmodellierung oder auch des Reports durch Beschreibung oder auch einer ganzen Dokumentation hilft, aber für wen erstellt man das? Ist eine Nachricht an sein eigenes Ich in einigen Jahren oder hilft es dem Kunden zu verstehen, was man da bekommt? Erleichtert das das Verständnis und ist es eine Nebelkerze im BI-Dschungel ?
 
Hör doch mal rein, welche Meinungen wir dazu haben.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Andreas und Marcus sprechen über die Dokumentation in Business Intelligence Projekten. Ist das wirklich notwendig? Dann hör mal rein.</itunes:subtitle>
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Es ist ja durchaus nicht einfach etwas zu schaffen, wo man in einigen Jahren wieder draufschaut und sich fragt, warum man das so gemacht hat. Eine Unterstützung des erstellten ETL-Prozesses, Datenmodellierung oder auch des Reports durch Beschreibung oder auch einer ganzen Dokumentation hilft, aber für wen erstellt man das? Ist eine Nachricht an sein eigenes Ich in einigen Jahren oder hilft es dem Kunden zu verstehen, was man da bekommt? Erleichtert das das Verständnis und ist es eine Nebelkerze im BI-Dschungel ?
 
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<p>Versprochen ist versprochen, daher geht es in dieser Data Brothers Folge, wie bereits angekündigt um Dokumentationen, Glossars und Data Catalogs.</p>



<p>Muss es immer eine Dokumentation sein, die dann nach Erstellung im Schrank landet? Vielleicht reicht ja auch eine kurze fachliche Beschreibung in dem Code, den man erstellt. Wie auch diesmal sind die Ansätze bei Brüdern ähnlich, aber durchaus mit anderen Zielsetzungen und Erfahrungen aus den Projekten geprägt. Schaffen wir es einen gemeinsamen Nenner zu finden? Fragen über Fragen.</p>



<p>Es ist ja durchaus nicht einfach etwas zu schaffen, wo man in einigen Jahren wieder draufschaut und sich fragt, warum man das so gemacht hat. Eine Unterstützung des erstellten ETL-Prozesses, Datenmodellierung oder auch des Reports durch Beschreibung oder auch einer ganzen Dokumentation hilft, aber für wen erstellt man das? Ist eine Nachricht an sein eigenes Ich in einigen Jahren oder hilft es dem Kunden zu verstehen, was man da bekommt? Erleichtert das das Verständnis und ist es eine Nebelkerze im BI-Dschungel?</p>



<p>Hör doch mal rein, welche Meinungen wir dazu haben.</p>



<p>Zum Schluss gibt es dann nicht nur &#8222;drei Dinge&#8220;, sondern diesmal &#8222;vier Dinge für den Heimweg&#8220;.</p>



<p>Data Marc &#8211; Model Documenter<br><a href="https://data-marc.com/model-documenter/">https://data-marc.com/model-documenter/</a></p>



<p>Philipp Baron Freytag von Loringhoven &#8211; KPI Canvas<br><a href="https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:6843063570314358784/">https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:6843063570314358784/</a></p>



<p>Displaying filter context in Power BI Tooltips<br><a href="https://youtu.be/kccmckYOmbw">https://youtu.be/kccmckYOmbw</a></p>



<p>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></p>


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<p>00:00:24 Marcus </p>



<p>So Andreas. Wir hatten es letzte Folge schon angekündigt, wir wollen heute mal über Dokumentationen, Glossar und vielleicht auch Data Catalog reden und jetzt habe ich mal so ne, so eine kleine bildliche Darstellung fürs Kopfkino und ich hoffe, es gefällt dir. Bei einem Projekt sagen wir mal so ein Datenflussprojekt ist es so, als wenn man eine Murmelbahn aufbaut und man kann die Murmel oben reinwerfen und es fließt einfach durch diese Bahn durch, wie man es gebaut hat und es folgt den Gesetzen der Physik und alles ist gut. Jetzt kommt der Punkt, wo jemand einen auffordert, das Ganze zu dokumentieren und man merkt plötzlich was soll ich dem alles beschreiben? Und welche Sprache spricht er eigentlich? Kennt er eigentlich die Gesetze der Physik, damit er schon ableiten kann, wie diese Kugel die Murmelbahn durchläuft? Und ich glaube, das ist so der Punkt, wo man auch in der Entwicklung an den Punkt kommt, dass man keinen Bock auf Dokumentationen hat, weil im Prinzip weiß man, dass eine Murmelbahn funktioniert und sieht das schöne Ergebnis und jetzt wird man angewiesen das ganze nochmal zu dokumentieren, wobei es das eigentliche Resultat ja schon steht. So Andreas, jetzt habe ich dir eine schöne Geschichte erzählt, und wir gucken mal, was du dazu zu sagen hast. </p>



<p>00:01:54 Andreas </p>



<p>Danke Marcus, ich hab mich schon total drauf gefreut, dass mit der Murmelbahn überrascht mich jetzt du hast dich wirklich gut vorbereitet, aber ich will, dass man mit den Worten von mir selbst sagen, weil ich höre mir auch selbst gern zu. Guter Code dokumentiert sich selbst und ist selbsterklärend also was muss ich ihn jetzt noch erklären? Ja, und dann versuche ich es gleich mit einem zweiten Thema. Das ist zwar vielleicht so leicht daher gesagt, aber ich habe zum Beispiel einen Kollegen, der sagt immer ganz toll, Andreas, wir haben das jetzt alles fertig, wir haben alles besprochen, du weißt, was wir gemacht haben. Wir haben es gemeinsam erwirtschaftet, haben beide Code geschrieben, der eine dort, der andere dort jetzt müssen wir noch eine Dokumentation machen? Machst du sie? Und dann sag ich ihm immer ganz gerne ja, tatsächlich, ich mache das wirklich gerne und das Schöne daran ist eigentlich immer, für wen schreibe ich das jetzt schreibe es mir zuliebe, schreibe ich ihm zu lieben, schreibt es für den Kunden oder schreibe ich es für denjenigen, der das nächste Mal daran muss, um sich das Ganze anzuschauen und jetzt kommt wieder was aus meiner Sicht total Schönes. Sind wir das Marcus? Schreibe ich mir quasi selbst, was ich mal gemacht habe vor einem Jahr vor zwei Jahren, vor drei Jahren oder hast du dir schon mal von dir Code angesehen oder eine Schnittstelle oder was auch immer? Die drei, vier Jahre ins Land gegangen sie läuft, es funktioniert alles und jetzt guckst du da mal rein. Hast du da jemals in den Code selbst auf eine kleine Dokumentation gefunden? </p>



<p>00:03:25 Marcus </p>



<p>Ich glaube, was du da ansprichst, ist schon wieder sehr wichtig, weil wir haben jetzt 2 Punkte, nämlich einmal den Punkt für wen dokumentiere ich und den zweiten Punkt wo dokumentiere ich, weil das ja auch entsprechend beides irgendwie zusammengehört oder sich bedingt. Das heißt wenn ich einen Endanwender habe, der einen Bericht von mir anschaut, der kann nicht in den Quellcode reingucken gegebenenfalls er kommt gar nicht so tief, dass er sehen kann, was ich für Daten geladen habe, was ich für Schnittstellen aufgebaut habe. Gleichzeitig muss ich jemanden, der sehr technisch unterwegs ist, vielleicht auch an bestimmten Ladeprozess nachvollziehen muss mit anderen Sachen mich belasten oder der muss nicht an einer dritten Stelle gucken, sondern möchte ganz genau an der Codestelle, wo etwas stattfindet, sehen, warum dieses gemacht wird. Ja, ich musste auch schon eigenen Code mal Reviewen nach Jahren und man findet immer gerne gewisse Hinweise. Ich meine das Internet ist ja voll davon, dass man sich selber entschuldigt für sein zukünftiges ich, dass man eben nicht dokumentiert hat oder eben einen Hinweis gibt das war doch wegrennen soll, weil das, was man da gemacht hat, an Genialität nicht übertroffen werden kann. Auch solche Hinweise gibt es ja im Code, aber auch da finde ich es ja wieder sehr, sehr wichtig, dass man eben im im Coach, wenn man jetzt wirklich über die Code Dokumentationen sprechen, dass man ein schreibt, warum man etwas gemacht hat und nicht wie man etwas gemacht hat. Also ich kann sehr beliebt bei mir ist zum Beispiel, wenn ich eine Anweisung bekommen habe, aus einer Email, dass jemand, eine fachliche Änderung haben will, ist wirklich auch mit einem Zeitstempel mit dem Emailverlauf. Also was heißt Verlaufen? Kurzen Text zu wissen, von wem die Anforderung kam, einfach mit reinzulegen, damit falls jemand sich nachher beschwert, dass plötzlich Zahlen anders sind ich im Code auch nach mehreren Jahren sehen kann. Das wurde gemacht, weil die und die Führungskraft oder dieser fachliche Ansprechpartner diese Änderung zu einem bestimmten Datum angefordert hat, und das wäre so für mich diese Dokumentation im Code. Wo dokumentierst du noch so? </p>



<p>00:05:41 Andreas </p>



<p>Ja, das ist genau das Schwierige. Also entweder ist es meistens im Code, das ist ja dann meist eher eine, wenn du so willst, Verständnis sich für mich, weil ich schreibe, schon rein was habe ich hier inhaltlich abgebildet. Ich beschreibe aber nicht den Code, weil das macht ja wenig Sinn, weil das kann ich ja selber besser lesen. Meistens wird danach eine Dokumentation gefordert, in der Form, dass man grob den Prozess beschreibt, und das ist ja schon gar nicht mehr so richtig Dokumentation seines Codes, sondern eigentlich des wenn du so willst Ablaufes der Daten von A nach B in den einzelnen Prozesswandlungsschritten und alles, was du da drin hast also wirklich eher eine Beschreibung für den Kunden, was da passiert auf dem Weg dahin, aber es ist meist so grob, der hilft mir die Dokumentation immer nur in Teilen und das passiert meistens dann in diesen üblichen Textwerkzeugen, die es dort gibt, sei es von unserem Lieblingshersteller Microsoft oder allen anderen. Leider ist genau das auch immer etwas, was es nicht so schön macht, weil wenn ich jetzt eine Änderung machen muss ich immer in das Dokument gehen und ist dort direkt machen es gibt da keine Automatismen und Marcus, du hattest das doch vorhin auch schon angesprochen, dass man da ja vielleicht mit dem einen oder anderen Werkzeug als Unterstützung arbeiten kann und wenn wir uns jetzt mal zum Beispiel unser Power BI anschauen, dann werde ich ja schonmal froh um das wieder von unserer letzten Folge aufzunehmen. Es wäre schön, wenn zumindest die Bezeichnung der Objekte sei Strukturen, Dimensionen, Spalten, wenn die wenigstens klar sind. Also Namenskonventionen würden uns jetzt schon helfen und wenn es dann noch in irgendeiner Form ein Dokumentationswerkzeug geben würde, das wäre ziemlich cool, dass mir das automatisiert rausspucken könnte. Hast du das schon mal mit welchen gearbeitet? </p>



<p>00:07:29 Marcus </p>



<p>Da muss sich echt länger überlegen ich möchte aber ein anderes Thema erst noch aufgreifen, weil ein alter Kollege hat immer gesagt, wenn ich eine gute Konzeption habe, habe ich im Prinzip im Nachgang auch schon die Dokumentation das heißt, wenn ich vorne in der Konzeptionsphase schon anfange, die fachlichen Anforderungen zu erfassen, in einer textuellen Form, wenn ich in meiner Planungsphase rein nehme, welche Datenquellen ich anbinden will und wie das Ganze ablaufen soll, dann befinden wir uns in der Konzeptionsphase ja schon immer auf dieser nicht so granularen Ebene und haben das schon einmal beschrieben und selbst wenn wir in der Entwicklung davon abweichen sollten, würde es eigentlich auch in die Änderung des Konzepts rein gehören und im Prinzip wäre es nachher nur noch eine Transformation, dass wir wahrscheinlich aus Konzept Dokumentationen drauf schreiben müssten, vielleicht noch ein anderes Glossar dranhängen und eigentlich wäre auch damit schon die Dokumentation gemacht. Bei Tools, die auslesen, ja tatsächlich haben wir gemacht, wir haben jetzt, jetzt kommt es bei Cubeware haben wir es gemacht und zwar haben wir von dem Analyse Modell kann man diese Metadaten auslesen und die, die haben wir ausgelesen, um dann eben ein Dokument zu erzeugen oder einen Bericht zu erzeugen, innerhalb des Tools selber, wo die Strukturen einfach beschrieben sind, so wie sie technisch vorliegen und mit denen man dann halt auch ein Measure, in der damals eben MDX Definition auslesen kann und lesen kann, wie das eben in einem Tool definiert ist. In Power BI gibt es ja auch zum Beispiel das Community Projekt vom Data Marc. Der hat auch ein Dokumentar aufgebaut, was jetzt in erster Linie auch an Power BI Bericht ist ich lass die da Metadaten extrahieren, wenn ich innerhalb des Power BI Berichtes Kommentare gesetzt habe und Beschreibung für die Measures eingefügt habe, dann wird das eben mit in den Bericht übernommen und jemand kann sich im Prinzip die technische Struktur da in einer Berichts Form analysieren und das könnte man genauso gegebenenfalls einen sehr Self-Service orientierten Benutzer vielleicht zur Verfügung stellen, der das Ganze braucht, um seinen Bericht zu erstellen und zu verstehen, wie denn das Daten Modell hinter diesem Bericht aussieht, was mich dann auch zu einem gewissen Punkt bringt. Nämlich, wenn ich innerhalb von Power BI zum Beispiel an einem Measure eine Beschreibung dranhänge, dann habe ich diesen die Möglichkeit, dass der Berichtersteller sehen kann, sobald er das Measure auswählt die Beschreibung, was vielleicht dar an Definition hinterlegt, das andere Thema was wir aber als Problem gegebenenfalls haben, ist wenn der Berichtsempfänger, der einfache Leser eines Berichtes, diese Kennzahlen im Bericht zieht, der weiß halt eben nicht, welche Definitionen hinterlegt ist und habt ihr da auch irgendeine Lösung für gemacht? Macht ihr viel mit Tool Tipps, was ich persönlich sehr aufwendig finde was gibt ihr den an der Hand oder was hättest du da für Ideen? </p>



<p>00:10:49 Andreas </p>



<p>Ja, da sind wird genau bei dem Bereich, der ist gar nicht mehr so leicht macht für mich, weil was ich immer wieder schwierig finde es wo dokumentierst du für wen und das hatten wir ja zu Anfang auch schon und jetzt bin ich beim Punkt bin trennen wir das mal in. Wir haben den einen Techniker, also wenn jemand sich darum kümmern muss, dass etwas weiterhin funktioniert, das ist für mich das kann man prima im Code machen. Wenn ich aber jetzt den Anwender hab und der soll sich etwas Berichte erstellen oder ähnliches, der braucht ja auch eine Unterstützung von uns, oder von wem auch immer wer das macht und da kommen wir schon zu diesem Wechsel bei uns. Wir haben das ganz oft, dass wir dann entweder gemeinsam mit dem Kunden, dem Fachbereich etwas definieren und der schreibt dann ein kleines Glossar, das er so wirklich eine Definition der Kennzahlen hat damit du weißt alles klar, ich habe folgende Kennzahlen bedeutet, dass da steckt das inhaltlich drin, ohne den Code zu zeigen, weil das hat da ja nichts zu suchen und da weißt du ja, da gibt es auch schon andere Kollegen, die sich da tolle Sachen überlegt haben, sei es du auch bei der Anforderung schon beschreibt warum brauchst du denn diese Struktur, diese Kennzahl oder was auch immer. Und wenn wir uns das mal bei den Kennzahlen anschauen, da hat ja auch schon jemand, den wir kennen, was zugetan, der gesagt hat, ich brauche hier etwas, warum willst du diese Kennzahl haben? Also wie definierst du deine KPI, um das nachhaltig weiter zu verfolgen oder auch die Rechtfertigung, warum sie denn benötigt wird, weil jede Kennzahl, die du erstellst, bedeutet ja auch irgendein Aufwand. Manchmal ist es komplex, mal leicht oder schwer, und ich weiß, wir haben ganz oft in den Projektanforderungen das Thema sind dann die Kennzahlen leicht oder schwer und ich betrachte mal Menge mal Preis ergibt Umsatz, das ist ja noch leicht, aber ganz oft bleibt es dabei ja leider nicht stehen und ich habe schon ganz viele Kunden gehabt, die haben gesagt ja, das sind ganz einfach wir haben die 10 Kennzahlen. Die sind eigentlich immer nach dem relativ einfachen Prinzip und meistens erzählen sie mir nicht, was sie da doch noch so getan haben und das versuche ich immer herauszufinden und dann kann man natürlich mit, sei es einem KPI Canvas oder ähnlichen sich überlegen wie kann man das Abbilden, dass man hier sagt, ich definiere dir etwas, was ist der Nutzen des Ganzen, welche Zweck verfolge ich hiermit und was ich damit eigentlich erreichen will, ist neben dem ganzen Thema, dass jemand auch sagt, gibts diese Kennzahl einmal? Gibt es die zweimal oder gibt es wirklich nur eine Definition bei uns im Unternehmen? Sei es der Umsatz, weil auch da kann ich schon relativ schnell abweichend feststellen und so ist es uns leider auch schon öfter passiert, dass der Vertrieb eine andere Sicht auf das ganze Thema Umsatz hat, als es zum Beispiel die Finanzabteilung macht oder sei es das Marketing. Ich habe das sogar schon mal bei einem Reise Unternehmen gehabt, da gab es dann immer dieses “Tage vor Abfahrt” und Abfahrt. Also der eine hat quasi die Flugreise, die du mitgebucht hast schon zu seinem Umsatz gezählt, der andere hat gesagt nein, ich werde aber nur provisioniert auf die eigentliche Seereise. So, welchen Umsatz denn schickst du denn jetzt nach draußen? Also haben die schon 2 aber kann man ja sauber definieren, also hast du 2 Umsatz Kennzahlen. Aber zurück zu deiner wichtigen Frage habt ihr da was? Nein, es gibt da kein Werkzeug, was out of the Box mir das Ganze erstellt, sondern das ist wirklich leider immer etwas, was Taylor made, wie es so schön heißt gemacht wird, wo du dich dann ran setzen darfst und etwas beschreiben. Natürlich gewisse Hilfsmittel, die uns dabei alle unterstützen, aber ein Tool muss dann auch in der Form gekauft und bezahlt werden, also kommen wir leider nicht dran vorbei. </p>



<p>00:14:26 Marcus </p>



<p>Ja ja, wir haben uns bei uns im kleineren Kreis, dass wir zum Beispiel bei uns eine Führungskraft, sagt er, möchte ganz gerne auf der in dem Bericht eine Seite haben, wo die wichtigsten Kennzahlen, die in dem Bericht verwendet werden, beschrieben werden. Was natürlich dafür sorgt, wenn man jetzt sagt, Ich habe ein Data Set, auf denen mehrere Berichte aufbauen, dass man in dem Bericht die Definition vielleicht mehrmals Abbild. Aber es ist ja auch so, dass die Darstellungsform oder die Bezeichnung im Bericht abweichen könnte, weil sie im Daten Modell eine andere Beschreibung oder einen anderen Namen hat, als die nachher im Bericht ausgegeben wird, warum auch immer. Interessant auch weil du gerade angesprochen hast mit denen unterschiedlichen Kennzahlen in Anführungszeichen, die im Umlauf sind. Klar, meine Umsatzkennzahl, ist vielleicht relativ einfach definiert, doch dank der Filterung und wenn ich den Benutzer sehr viel Filtermöglichkeiten gebe, kann es sein, dass der Endanwender mal eben kurz eine Kostenstelle rausnimmt, weil er sagt OK, diese Kostenstelle gehört eben meiner Perspektive nicht dran, da ist die physische Kennzahl im Daten Modell gar nicht beeinflusst worden, sondern im Bericht, der Darstellung hat man nur einen Filter verändert und hat die Sicht, auf der auf die Kennzahl schon beeinflusst und geht vielleicht trotzdem mit der gleichen benannten Kennzahl raus und sagt, das ist jetzt unser Umsatz in unserem Bereich, weil ich bestimmte Filterung von Kostenstellen reingenommen habe und die dann vielleicht nicht dokumentiert sind oder anders sind also wir kommen an den Punkt, dass wir auch vielleicht so ein bisschen Business Dokumentation mehr haben und sagen müssen, da sind wir jetzt weg von dem, was technisch dokumentiert werden muss, sondern das Business muss sich auch da vielleicht im Rahmen von einem Bericht selber dokumentieren und das Ganze beschreiben, was ich selber auch gemerkt habe, was eine gewisse Komplexität gibt du hast nur gesagt, wie ermittle ich meinen Umsatz mit Menge mal Preis? Der andere Punkt ist woher kommen eigentlich die entsprechenden Daten? Ich habe Kunden gehabt oder Kollegen gehabt, die eine Zahl angezweifelt habe und ich hab dann im Nachgang gemerkt ja, wir haben sogar andere Datenquellen als sie erwarten. Also es war in dem Moment nicht offensichtlich, zum Beispiel hier mal ein Beispiel genannt mit war es Auftragseingänge dafür gibt es bei uns eine Postentabelle, die den Verlauf des Auftrages dokumentiert und es gibt eine Tabelle, wo der Auftrag in dem aktuellen Status drinsteht, also so wie der Benutzer ihn im System gerade sieht und wenn man aber dann die Auftragsentwicklung im Zeitverlauf darstellen möchte, dann geht man natürlich auf die Postentabelle um zu sagen, dass eben im Januar ein anderer Auftragseingang vorhanden war als im Februar, weil vielleicht mittendrin nochmal ein Kunde abgesagt hat oder ein Auftrag nochmal nachträglich in den Januar rein gebucht wurde. Das gibt dann so zusätzliche Informationen, wo ich sagen muss, ok, vielleicht ist es auch nicht nur mit der Kennzahl tatsächlich getan, sondern auch mit der Quelle und man merkt plötzlich ist kommen ganz schön was an Informationen hinzu, die man eigentlich dokumentieren muss, um das Ganze verständlich zu machen, wenn es halt jemand in Zweifel zieht. Das ist dann wieder der andere Punkt, es ist immer so tragisch gefühlt gerade auch am im jungen Projekten, wo allen es noch transparent zu haben, alle haben noch das Wissen zu sagen wir müssen das ganze dokumentieren. Es ist sehr, sehr viel Aufwand und das nächste, was passiert ist, es wird förmlich ins Regal gestellt, um verstaubt erstmal. Oder siehst du das anders? </p>



<p>00:18:20 Andreas </p>



<p>In diesem Fall tatsächlich Marcus Du wusstest es doch vorher nein, ich sehe das absolut nicht anders. Das ist genau das Problem und wenn ich mir wieder meine Murmelbahn anschaue, die bau ich ja auch einmal auf, das ist genauso wie eine Carrerabahn, die ich mir aufbaue, die bau ich mir auch mehrfach auf und ich baue sie jedes Mal anders auf, komischerweise aber trotzdem fahren die Autos. Ich bin froh, dass das so mit der Technik so funktioniert, aber worauf ich eigentlich hinaus will, ist trotzdem musst du ja diese Dokumentation in irgendeiner Form haben, also wieder das tolle Beispiel, ich habe es dokumentiert, dort steht drin, welche Zielwerte, welche Aussage hat das Ganze kommt die Datenquelle her? Was für eine Berechnung denn da erfolgt also jetzt mal auch da wieder abstrakt erklärt weil, da steht ja hoffentlich nicht der Code drin, weil das wird ja der Business User nicht verstehen, wenn du da interessante Sachen formulierst mit Code sei es in DAX oder was auch immer. Worauf ich eigentlich hinauswill, jetzt stell dir wieder vor, jetzt kommt jemand an und hinterfragt diese Zahl, damit du natürlich verproben kannst, muss ja irgendwo dokumentiert stehen wo kommt sie her? Warum habe ich das eigentlich gemacht? Und jetzt haben wir dort etwas gefunden, wo sie vielleicht manchmal so rechnet, mal manchmal so ich will ja quasi auch noch eine Validierung machen können. Du willst die Zahl verproben, der Kunde hinterfragt das oder stellt es quasi auch infrage, dass die Zahl richtig sein könnte. Dann musst du schon irgendeine Form haben und wir beide wissen solange das Projekt noch jung ist, also jung heißt für mich noch aktiv. Wir sind noch dabei, ist das für mich selbsterklärend, weil ich weiß ja, was ich getan hab. Meistens vergesse ich das nicht übers Wochenende, insofern weiß ich es immer noch, aber nicht nur, dass ich das für mich als Dokumentation brauch, ich weiß, was ich mal versprochen habe, was wir geliefert haben. Jetzt stell dir noch vor, jetzt kommt es durchaus vor, dass der Kunde sein System wechselt. Sei es er hat plötzlich ein neues System. Er wechselt von Navision auf SAP auf, wir wissen das ja alles nicht. Das heißt aber auch, jetzt brauche ich jemand, der warum haben wir eigentlich diese Kennzahl mal gehabt und wir brauchen sie ja wieder. Nur jetzt ist es die Quelle, eine andere wahrscheinlich ist auch die Beschaffung deutlich anders. Ich brauch doch irgendjemanden, der mir jetzt sagen kann wir haben hier unser Glossar, brauch ich diese Kennzahl noch? Gibst die überhaupt noch? Mir fällt immer nur das Beispiel ein, ich weiß gar nicht, ob ich das schon mal besprochen habe, ich hab einen Kunden gehabt, der fing nicht mit dem Ist-System an, sondern mit dem Plan-System und da hat eine Beratungsfirma die ganzen Treiberkennzahlen definiert und als wir dann mit dem Ist-System angefangen haben, haben wir festgestellt, von diesen 280 Kennzahlen, die er definiert hat auch als Treiber, Kommen aus dem Ist-System 80. Jetzt erklär mir bitte wie mach ich das denn mit den anderen, die ich nicht habe? Also es gibt sie nicht, und da ist es für mich wirklich superwichtig, dass man sowohl eine Anforderungsanalyse eine Quellenanalyse macht, dass man wirklich weiß sowas habe ich, was kann ich liefern und es ist leicht oder auch komplex. Also ich würde natürlich immer gern auch wissen die Kennzahl, die du jetzt benötigst, kann ich dir so einfach abbilden, wie es dir vorhin erklärt hat, mit wirklich einfachen Formeln oder muss ich dort gewisse Datenmodifikationen, von denen bestimmte Filterung und da bin ich bei für mich, ich könnte den ganzen Tag so weiter machen. Bei dem nächsten Problem, wenn jetzt jemand dir einen Bericht zeigt, wie stellst du sicher, dass, wenn wir beide uns im Meeting treffen, dass wir beide zwar den Umsatz zeigen, aber du hast was ganz anderes Weggefiltert, als ich es getan habe, weil ich eine ganz andere Sichtweise hab. Also auch in den Businessmedium Berichtswerkzeug muss doch sichergestellt sein, dass alle sehen was hast du denn da eingestellt. Also ich weiß bei Power BI hast du es relativ leicht, wenn du sagst ich geh auf das Visual hover auf den Filter und sehe ah alles klar, folgende Filter hat der Kollege die Kollegin hier eingestellt. Aber wenn du den Bericht dann halt auf Monitor zeigst, du kannst ja nicht immer zu jedem Visual gehen und sagen wo bin ich? Du musst ja irgendeine visuelle Darstellung haben und da finde ich verliert sich das immer schnell, weil all das mit abzubilden, an das zu denken, ist doch schon Aufwand. Also ich weiß aktuell kein Werkzeug, das mir das automatisiert sofort oben rechts in die Ecke ploppt oder kennst du da Lösung, die uns da besser unterstützen können? War jetzt quasi gemein, es ist auch ein bisschen Fangfrage. </p>



<p>00:22:45 Marcus </p>



<p>Ne, tatsächlich ist es nicht so einfach, also was ich jetzt gerade gesehen habe und das finde ich interessant, weil das Bild Power BI angesprochen hast. Es ist es, dass dieses oben in der Ecke von der Grafik oder von dem Visual auch nicht alles anzeigt. Also wenn ich auf der Filterleiste Sachen ausblenden lassen mit dem Auge wird es nicht angezeigt und da gibt es einen Trick und dass man sich so n Tooltip bauen kann, dass eben diese alle gesetzten Filter anzeigt und diesen Code dafür lässt sich relativ einfach mit DAX Studio erstellen. Habe ich jetzt vor kurzem gesehen, fand ich interessant, habe aber auch gesagt es ist ganz schön viel, also selbst da wird dann eingegrenzt, wenn man mehr als 5 Filter Elemente ausgewählt hat, dann werden nur die ersten 5 angezeigt. Für einen spezifischen Filter, also auch da macht man schon Eingrenzung. Genauso wäre es ja so auf seiner Seite, wenn ich oben in der Ecke so ne Anzeige hab, das kann ganz schön groß werden, einfach weil schon Daten Modell ja nicht nur relativ einfach gefasst ist, also nicht nur ein Debitor gibt nicht nur ein Artikel gibt, sondern diese haben auch noch Attribute und beliebig viele und wenn wir sowas wieder verwenden möchten und auch die, die Flexibilität haben möchten, dass ich meinen Bericht relativ einfach anpassen, “tweaken” kann, um eben neue Erkenntnisse zu erhalten. Ja, dann gehe ich einfach damit oder gehe ich diese Gefahr mit, dass jemand vielleicht auch mal seinen Bericht ein bisschen schönt oder eben auch unf&#8230;, Ja, es ist ja so ne, das kann ja sein, dass man eine bestimmte Artikelkategorie rausnimmt, weil die einfach nicht so toll läuft und so weiter, aber ich merke auch wir sind hier immer wieder mehr auf der Business Seite drin, weil klar, da kommen die Anforderungen her, die müssen auch, da muss die Anforderung dokumentiert sein und es hat auch sehr stark, damit halt zu tun, wer diese Anforderungen umsetzt, also wenn wir im Self-Service BI sind, dann wandert halt auch neben den der Aufgabe des Berichts erstellen auch die Pflicht der Dokumentation mit und das ist eben auf der andere Richtung, ja, dann werden wir wieder an dem Punkt, wenn das Konzept die Anforderung klar und super definiert ist, dann braucht der Techniker die Anforderung nur umsetzen und die Anforderung konnte dann in das Glossar oder in die Dokumentation übergehen und mit reingehen. Also ist schon ein spezieller Fall, also wie gesagt, deswegen haben wir das Thema auch für heute mal rausgesucht, um mal drüber zu sprechen. Weil selber sehe ich das ja auch an verschiedensten Punkten, die man am Markt sieht. Wir hatten das Thema mit dem Data Catalog, was ja aus meiner Sicht im zum einen ein Part ist, wo wir die technische Infrastruktur scannen und erstmal was habe ich ihnen eigentlich in meiner Infrastruktur aufnehmen, vielleicht auch schon Datenladeprozesse für eine Linage View, also den Verlauf der Daten anzeigen lassen kann. Gleichzeitig geben solche Oberflächen auch immer die Möglichkeit, nochmal eigene Informationen reinzugehen, also Grad diesen Businesskontext mit reinzubringen, von daher eigentlich sehr, sehr wichtiges Werkzeug, aber man darf auch nicht vergessen, wenn man jetzt mal das Microsoft Produkt nimmt, Microsoft Purview. Habe ich es richtig ausgesprochen? </p>



<p>00:26:13 Andreas </p>



<p>Das klang schon ziemlich gut Marcus. </p>



<p>00:26:14 Marcus </p>



<p>Gut, das Purview was Microsoft am Markt gebracht hat, da sieht man verschiedensten Stellen, dass es in der Vorschau noch kostenlos ist, aber mal ganz einfach gerechnet mit einer Kapazität, die den ganzen Tag laufen muss, damit die Daten eben vorgehalten werden, liegt man schon bei 270€ und da ist noch kein Scannen der Daten mit aufgenommen und ja, das muss halt auch im Verhältnis stehen, wenn man Monat für Monat 270€, für seine Dokumentation zahlt technische Dokumentation und man muss ja trotzdem noch selber Arbeit reinstecken, dann muss das ja auch einen entsprechendem ja Business Profit bringen, also muss halt im Business auch irgendwie einen Mehrwert bieten. Ansonsten freut sich Microsoft und sagt Danke. </p>



<p>00:27:06 Andreas </p>



<p>Ja, da bin ich total bei dir, wo du das ansprichst mit diesen mit diesen Kosten aber ich glaub vor den Kosten sollte man sich nicht scheuen, wenn das ganze Sinn macht, nur jetzt, um dieses Produkt zu nehmen. Bei anderen ist es ja eh nicht die machen ja eigentlich nichts als den Bestand, der da ist quasi dir darzustellen, aber das hast du ja schon erledigt, das heißt deine ganzen Prozesse sind schon da. Es ist alles definiert, dann der Objekte, die Beziehungen, das hast du vorher schon alles definiert und ich setz nochmal auf den Punkt auf, wo du sagst, wenn du so willst das Konzept schreiben und ich bin absolut bei dir, wenn wir sagen, wenn das Konzept fundiert recherchiert, aufgearbeitet und wirklich klar und nur grob skizziert das wieso detailliert wirst du ja nie werden, aber das kommt dann, wenn du das sauber definierst, das jeder weiß Folgendes passiert auf dem Weg dorthin. Dort haben wir unsere entsprechenden Quellsysteme was wir ableiten wollen, was wir darstellen wollen, du hast deine KPI’s definiert und deine Strukturen, wenn wir das alles besprochen haben, was zu tun ist und was abgebildet wird und wenn wir das dann in unseren Prozess den technischen Teil auch dort so grob dokumentieren, dass jeder sofort weiß, ob du hier bist du jetzt alles klar ist folgender Schritt, ist verstanden dann ist dieses andere nicht unbedingt zwingend so notwendig, dass man es bräuchte, weil alles, was du auf dem Weg dorthin hast, hast du gut dokumentiert und wir haben unseren technischen Teil gut dokumentiert und der Businessteil hat es ja vorher quasi auch als Anforderung an uns geschrieben, weil bevor irgendeine Kennzahl rauskommt, muss ja irgendjemand sagen, ich hätte gern diese Abbildung. Also es muss ja jemand seine Anforderungen definiert haben und wenn das gut funktioniert, dass jemand seine Anforderungen klar besprechen, also ansprechen kann und sie auch dir beschreiben, damit du sie ja abbilden kannst, wenn das gut funktioniert, dann ist das Projekt ja schon auf einem sehr guten Weg und da haben wir ganz oft das Thema viele Kunden wissen doch noch gar nicht ganz genau, was sie abbilden können und was sie abbilden müssen, weil sie das System, das Sie jetzt benutzen möchten, also ihr Vorsystem gar nicht in der Tiefe kennen. Und dann hoffen natürlich ich weiß nicht, wie es bei dir bei uns ist, hoffen viele natürlich, dass du es verstehst, wie das quasi dort entsprechend abgebildet ist, damit du es dann für sie aufbereiten kannst. </p>



<p>00:29:33 Marcus </p>



<p>Ja, und ich glaube, das ist der Punkt, wo wir vielleicht beim Purview oder bei solchen Data Catalog noch ein bisschen kurz springen. Eben diese dieser Wunsch und ich hab es selber noch nicht erlebt, dass man eben auch für diese Vorsysteme mit scannt, dass man die Tabellen, die da gibt und die Daten auch da schon klassifiziert hat und viel schon erkennt, was man für Daten vielleicht in bestimmten Vorsystem hat, die dann auch erst später für einen Bericht zu tragen kommen. Aber wir sind ja ganz gut in der Zeit. Ich glaube, wir haben auch vieles mitgenommen. Lass uns mal über die 3 Dinge für den Heimweg sprechen. Möchtest du anfangen? </p>



<p>00:30:08 Andreas </p>



<p>Darf ich tatsächlich mal die Chance ok, vielleicht hast du den Punkt noch nicht bedacht. Ich fange mit dem einfach an ich hab ihn zwar eben schon angesprochen. Wenn du es vorher schaffst, das, was du tust von den Namen und von den Objekten so zu benennen, dass es schon verständlich wird, ist die Dokumentation viel leichter. Soll heißen. Erst drüber nachdenken, dann machen dann ausführen und kurz dokumentieren das wird toll also ich hab mal einen Kollegen halt immer gesagt erst grübeln, dann dübeln. </p>



<p>00:30:43 Marcus </p>



<p>Ja, gut gut, dann nehme ich den Punkt 2 das hatten wir eben schon gesagt. Das geht in die Richtung Wer ist eigentlich der Empfänger für die Dokumentation? Was ist meine Empfängergruppe? Danach wird auch entschieden wo dokumentiert wird also ich muss möglichst nah an meine Empfängergruppe dran und muss auch das dokumentieren, sodass die Empfängergruppe es versteht. Das haben wir ja schon gesagt Quellcode gehört eben nicht in unbedingt in die Businessdokumentation rein. Ich bin nicht ganz so der Freund davon, ob man pseudo Code machen muss und es nochmal versuchen muss, in einer anderen Sprache zu beschreiben, die irgendwie angeblich leichter zu lesen, wer oder so ok, wenn man so Wert auf diese Formel legt, dann meinetwegen auch in dieser Programmierformel da reinschreiben aber eigentlich immer das Dokumentieren, warum man etwas gemacht hat oder dass die Anforderung war und eben nicht, wie man es gelöst hat in der Form, dass man wirklich 1 zu 1 den Code wiedergibt oder beschreibt. Punkt 3 du oder ich? </p>



<p>00:31:47 Andreas </p>



<p>Ich versuche anzufangen, ich glaube, es werden 4. Ein kurzes dazu, ich mach jetzt mal aus der Entwicklersicht guter Code dokumentiert sich doch selbst. </p>



<p>00:32:01 Marcus </p>



<p>Ja, bin ich bei. </p>



<p>00:32:04 Andreas </p>



<p>Aber vielleicht noch ein letztes, also lassen wir heute mal den Punkt 4. Immer daran denken das was du dort gerade erstellt hast, was du dort gemacht hast sowohl im technischen als auch im Business Bereich immer dran denken es kann sein, dass du da nächste Woche wieder selbst ran musst, also mach es doch gleich ordentlich. </p>



<p>00:32:28 Marcus </p>



<p>Ja, sehr cool. Damit schließen wir heute die Folge ab. Andreas war wieder eine Freude und bis zum nächsten Mal. </p>



<p>00:32:37 Andreas </p>



<p>Danke dir Marcus und ich wünsch dir noch eine schöne Woche. </p>



<p>00:32:41 Marcus </p>



<p>Dir auch ciao. </p>

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<span id="more-230"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/03/07/alles-klar-oder-brauchst-du-mehr-details/">#006 Wo, wie und für wen dokumentiert man das Business Intelligence Projekt?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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        <title>#005 Wie wichtig sind Namenskonventionen in Business Intelligence Projekten?</title>
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		<pubDate>Mon, 21 Feb 2022 05:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Wenn man ein Thema wie Konventionen, Regeln und Namen beginnt, stellt man schnell fest: Ist doch nicht so einfach wie gedacht. 
Muss es in der BI-Welt eigentlich Regeln geben, oder regelt sich das von selbst über die Werkzeuge? 
Egal wen man dazu befragt, man kommt immer wieder zu dem einem Ergebnis, das ein Mix aus Regeln sein muss, aber lass mir meine Freiheiten. 

Oder wie wir sagen: Beuge die Regeln aber brich sie nicht. Nicht das es aus einem Film oder Serie entliehenes Zitat ist, aber irgendwie ist Business wie das echte Leben. 
Nimmst du daran teil musst du auch immer Vorschriften und Regeln beachten, ohne geht es wirklich nicht. 
Wer bei Rot über die Ampel fährt, wird bemerken, dass er auch die schmerzhaften Konsequenzen tragen muss. Das wussten wir aber vorher, ganz sicher.

Hör doch mal rein, welche Meinungen wir dazu haben. 
Was nicht immer bedeutet das Brüder nicht auch anderer Meinung sein können. 
Unterschiedliche Meinung stärkt den gemeinsamen Konsens, oder was meinst du?  
 
Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg dürfen aber auch dieses Mal nicht fehlen.  
 
So oder so, es ist wirklich spannend wie es sich weiterentwickelt. Es gibt viel zu reden.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Andreas und Marcus sprechen heute über Namenskonventionen und Regeln in Business Intelligence Projekten. Muss das wirklich sein? Dann hör mal rein.</itunes:subtitle>
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Muss es in der BI-Welt eigentlich Regeln geben, oder regelt sich das von selbst über die Werkzeuge? 
Egal wen man dazu befragt, man kommt immer wieder zu dem einem Ergebnis, das ein Mix aus Regeln sein muss, aber lass mir meine Freiheiten. 

Oder wie wir sagen: Beuge die Regeln aber brich sie nicht. Nicht das es aus einem Film oder Serie entliehenes Zitat ist, aber irgendwie ist Business wie das echte Leben. 
Nimmst du daran teil musst du auch immer Vorschriften und Regeln beachten, ohne geht es wirklich nicht. 
Wer bei Rot über die Ampel fährt, wird bemerken, dass er auch die schmerzhaften Konsequenzen tragen muss. Das wussten wir aber vorher, ganz sicher.

Hör doch mal rein, welche Meinungen wir dazu haben. 
Was nicht immer bedeutet das Brüder nicht auch anderer Meinung sein können. 
Unterschiedliche Meinung stärkt den gemeinsamen Konsens, oder was meinst du?  
 
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<p>Wenn man ein Thema wie Konventionen, Regeln und Namen beginnt, stellt man schnell fest: Ist doch nicht so einfach wie gedacht.<br>Muss es in der BI-Welt eigentlich Regeln geben, oder regelt sich das von selbst über die Werkzeuge?<br>Egal wen man dazu befragt, man kommt immer wieder zu dem einem Ergebnis, das ein Mix aus Regeln sein muss, aber lass mir meine Freiheiten.</p>



<p>Oder wie wir sagen: Beuge die Regeln aber brich sie nicht. Nicht das es aus einem Film oder Serie entliehenes Zitat ist, aber irgendwie ist Business wie das echte Leben.<br>Nimmst du daran teil musst du auch immer Vorschriften und Regeln beachten, ohne geht es wirklich nicht.<br>Wer bei Rot über die Ampel fährt, wird bemerken, dass er auch die schmerzhaften Konsequenzen tragen muss. Das wussten wir aber vorher, ganz sicher.</p>



<p>Hör doch mal rein, welche Meinungen wir dazu haben.<br>Was nicht immer bedeutet das Brüder nicht auch anderer Meinung sein können.<br>Unterschiedliche Meinung stärkt den gemeinsamen Konsens, oder was meinst du?</p>



<p>Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg dürfen aber auch dieses Mal nicht fehlen.</p>



<p>So oder so, es ist wirklich spannend wie es sich weiterentwickelt. Es gibt viel zu reden.</p>



<p>LinkedIn Learning &#8211; Markus Raatz &#8211; Freundliche Namen<br><a href="https://www.linkedin.com/learning/sql-server-analysis-services-im-mehrdimensionalen-modus-grundkurs/freundliche-namen">https://www.linkedin.com/learning/sql-server-analysis-services-im-mehrdimensionalen-modus-grundkurs/freundliche-namen</a></p>



<p><em>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></em>  </p>


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<p>00:00:24 Marcus </p>



<p>So Andreas. Wir sind live mit einer ganz, ganz neuen Folge. Folge 5! Ich bin schon wirklich begeistert, weil das ist ja so von unserem Meilenstein, die wir erreichen wollten, schon mal so die Hälfte. Wir haben ja uns mal vorgenommen 10 Folgen machen wir auf alle Fälle und wir sind jetzt schon bei Folge 5 und heute mit einem ganz besonderen Thema, nämlich Namenskonventionen und das ist ja eines deiner Lieblingsthemen. </p>



<p>00:00:52 Andreas </p>



<p>Marcus! Es freut mich, wieder mit dir zu sprechen und ich muss ganz ehrlich sagen ich habe mich total gefreut auf diese Folge und ich freue mich noch allerdings habe ich auch einfach Angst vor dieser Folge, dass die Leute tatsächlich denken, kommt da jetzt ein Diktator oder gibt es hier wirklich regeln, die alle befolgen können? </p>



<p>00:01:12 Marcus </p>



<p>Ja, ich habs auch überlegt, weil wir sind wieder an dem Thema Regeln dran. Ich habe schon überlegt, ob man es anders nennen kann. Vorlagen irgendwie Vereinfachung, weil ich bin es persönlich so gewohnt, dass wenn ich so ne gewisse Struktur habe, macht es mir eigentlich die Arbeit leichter, weil ich mir nicht immer wieder das Rad neu erfinden muss, sondern kennen so diesen Bauplan und das ist gerade bei den Namenskonventionen, weil wie soll ich das Kind nennen? Und Ich hab sie ja auch schon mal erzählt. Einer der wichtigsten bewegt Punkte war ein Video von Markus Raatz Ich hab geguckt, hier gibt es auch noch bei LinkedIn Learning, ich werde es mal in die schon aus reinpacken und da geht es um den User Friendly Name und das ist eben in der multidimensionalen Modellierung. Er zeigt da die Daten Ansicht und sagt an der Stelle können wir jetzt die technischen Namen auf einem benutzerfreundlichen Namen für den Business Anwender überführen und können uns eben dieser Präfixe wie Dim und Fakt entledigen. Jetzt sehe ich es aber immer wieder irgendwo auf Twitter auf in LinkedIn Post, dass ich ein Daten Modell sehe in Power BI und da sind diese Präfixe wie Dim und Fakt wieder mitgeführt und ich frag mich. Mach das Sinn? Was ist denn deine Einschätzung dazu? </p>



<p>00:02:31 Andreas </p>



<p>Marcus Das ist ein ganz heikles Thema Ich versuche, das mal ganz vorsichtig anzufassen, um es auf den Blickwinkel Power BI zu sehen. Sag ich dir sogar ja, da macht es Sinn, weil und zwar für mich ist Power BI ein tolles Self Service Tool es hat. Nur eine Stärke und gleichzeitig auch Schwäche erst lässt viele Dinge weg und nimmt die einst gegeben hin und es fängt schon mit Strukturen. Dann Versuch doch mal dir zu überlegen, wie deine Konvention heißen sollst du benutzt wieder Strukturen oder Dimensionen, also deine Strukturdaten. Bevor du zu den Bewegungsdaten kommst und wenn du dort das Dim einfach weg bist, was wir ja eine Dimension nennen, die ja auch Attribute beinhaltet und ähnliches, wenn du das Weglässt. Wie willst du denn im Nachgang wissen, was du dir eigentlich gerade anschaust, weil dieses Dim kannst du nicht durch andere machen das durch Sprachattribute oder eben diesen User Friendly Namen wieder weg. Das ist in Power BI einfach nicht mehr gegeben, also ich fang dann immer an zu überlegen macht es Sinn oder nicht? Und ich finde es eigentlich wissen wir, dass die Dimensionen gemeint ist, wenn dort steht Produkte sind ja nicht die Produkt Umsätze drin und dann kommen wir zum zweiten. Ich habs jetzt bewusst Produkte genannt Marcus. Jetzt habe ich eine Dimension. Meine allererste Frage war früher immer und ich bin jetzt schon etwas, ich habe graue Haare, sagt meine Friseurin immer, wir können die färben. Aber bei Dimensionen ist es so ist die Einzahl oder die Mehrzahl? Wie nennst du sie nennst du das Produkt oder Produkte? Die darüber könnte man allein schon ein Buch schreiben. Ich hab das immer ganz toll beschrieben Marcus ich hab den Kunden gesagt. Es heißt Produkt, weil Produkte sind drin. Das war für mich immer so eine Art. Ein- oder Überleitungsregel, um Ihnen das zu klarzumachen, weil du nennst es ja auch nicht. Wie nennst du denn Datum? So, jetzt bist du dran. </p>



<p>00:04:28 Marcus </p>



<p>Ja, interessanter Fall. Also tatsächlich bin ich anderer Meinung ich bin wirklich der bei dem User Friendly Name und lass die Dim und Fact weg und bin auch der Meinung also in einem multidimensionalen Punkt hatten wir es ja so, dass da wo die Measures drin sind, diese Faktentabelle wurde dann irgendwann zur Measure Group, also als Gruppe der Measures diese Tabelle und die anderen Dimensionstabellen waren daneben die Dimensionen und auch innerhalb von Power BI. Wenn ich es wirklich sauber ausführe und mache nur explizite Measures in eine Tabelle rein, in einer Fakten Tabelle, dann wird sie mit einem Taschenrechnersymbol versehen und wird ganz am Anfang nach oben geschoben, genauso wie früher im in Excel Pivot oben, die Measuretabelle, ich sag sogar früher ist ja heute auch noch so wenn du mit Excel auf dem Power BI Modell drauf zugreifst, angezeigt und diese Trennung gibt es für mich dann her, mit der Einzahl und Mehrzahl ist auch etwas, was mich beschäftigt hat und ja, aus meiner aus meiner Vergangenheit raus, wenn ich so die Beispiel Datenmodelle gesehen habe, war ich auch immer bei der Dimension Einzahl. Es war immer die Customer oder die Kunden Dimension und was mit mir dann aufgefallen ist ich verwende eigentlich in den Fakten Tabellen immer die Mehrzahl also ich habe meine Abrechnungsposten oder ich habe die Rechnungszeilen. Ich habe also es ist immer die Mehrzahl und das bringt mich zu einem anderen Punkt, zum Beispiel, wenn ich jetzt eine Kennzahl haben möchte, zum Beispiel meinen Kundenbestand oder mein Kunde. Ich habe eine Dimension Kunde, das ist klar, aber wo packe ich jetzt vielleicht diese Zählung meiner Kunden rein? Und da finde ich es immer schon hilfreich, wenn ich dann meinetwegen eine Fakten Tabelle Kunden aufbauen, wo ich dann auch mir im Vorfeld Gedanken mache, welche zusätzlichen Dimensionen können denn da rein, um zum Beispiel einen Zeitbezug reinzubringen, damit ich meine Kennzahl Kunde auch über den Zeitstrahl eben abbilden kann und das sind so kleine Hilfsmittel. Ich merke immer wieder, wenn auch in meinem näheren Umkreis jemand plötzlich angefangen ist und es hat einfach nur die Anzahl Elementen in der Kunde Dimension gezählt das läuft irgendwann auf ein Problem heraus und ich weiß ganz einfach ja, weil diese Kennzahl ist eine Kennzeichnung gehört in eine Faktentabelle und eben nicht in einer Dimensionstabelle rein. </p>



<p>00:06:56 Andreas </p>



<p>Da bin ich total bei dir und jetzt kommen wir zu dem spannendsten Teil finde ich. Ich hab schon gemerkt und das war mir klar, weil wir vorher auch schon drüber gesprochen haben. Da hat ja jeder unterschiedliche Ansätze, wo, wie er sie benennt, Einzahl Mehrzahl, aber bei den Fakten Informationen bin ich dabei, dass wir sie immer wenn du so willst Faktentabelle überführen. Ich hab am Ende eigentlich nur noch eine Tabelle wo alle Fakten drin sind und die Ordner Struktur ermöglicht es mir so ein bisschen zu gruppieren, ob das jetzt was aus meiner Dimensionsdenke ist oder aus meiner Kundenkontakt, wie auch immer ich es mache, worauf ich aber hinwill, ist und da sind wir wieder bei den Regeln für Regeln. Wenn wir es alle immer so machen, dass wir es immer wieder gleichartig machen, dass du also auch am mein beliebter Montagmorgen nach einer tollen Feier weißt. Mensch, das war noch so und du hast eigentlich ein Vorgehen, was du versuchst, immer gleichartig zu machen. Ich weiß, das ändert sich im Laufe der Zeit. Man sammelt Erfahrungen, die Produkte ändern sich, aber wenn man es versucht, dass man für sich ein Regelkorsett hat und das mit Kollegen und Kolleginnen, gerade wenn man mit mehreren arbeitet, durchzusetzen. Gleiches ist für mich so machst du mit Leerzeichen? Machst und mit Unterstrich? Machst du’s ohne? Machst du Camel-Case? Schreibst du alles klein? Schreibst du alles groß? Ich wünsche mir, dass alle meine Modelle, wenn ich sie sehe, das auch befolgen. Meistens ist es aber so der eine schreibt es mal klein, der andere groß, mal mit Leerzeichen. Also wünsch dir doch einfach mal etwas und dann würde ich sagen aus meiner Sicht und das wäre mein Wunsch lasst uns etwas aufstellen, wo wir sagen das ist unser Rule Book, das machen alle so. Wir hatten das früher da sein Kollege im Consulting gesagt so es gibt hier Spielregeln. Spielregeln gelten auch für ein Datenmodell. Genauso wie sie es fürs Autofahren, fürs über die Straße gehen, für alles. Es gibt regeln, Signale und ähnliches, die dich darauf hinweisen. Richtig, oder hier denkt nochmal drüber nach muss nicht falsch sein, aber ich wünsche mir klare Strukturen und so nervig das manchmal sein kann spätestens, wenn du jetzt sagst, nehmen wir unsere tolle Plattform Power BI dazu jetzt kommt noch zu Themen wie andere Berichts Plattform, der eine nimmt Excel, der nächsten nimmt das, dann gibt es noch Drittanbieter Werkzeuge, dann kommen solche Themen zu wie, jetzt ärgern wir unsere lieben Hörer mal Measure Gruppen und Granularitäten und was sind Measures? Und dann sag ich nur hä? Bin ich noch auf dem richtigen Weg? Und dann noch, geht weiter. Datenmodellierung, Composite, Hybrid, Live oder Direkt oder was auch immer. Marcus es kommen, obwohl das Thema eigentlich ganz klar ist, noch so viele Themen hinzu. Ich bin dafür versuchen wir doch einen Regelkorsett, wo wir sagen jeder weiß sofort wohl ist, dass man auch so mit Präfix Suffix arbeitet, dass man sich sofort wohlfühlt und glücklich und ich weiß, dass mit Unterstrich und Bindestrich diesen spätestens, wenn man in die Cloud geht. Dann weißt du, beim Data Lake darfst du es so machen, beim anderen so, der eine mag das mit Leerzeichen, der andere mit Bindestrich. Bei dem ist es nicht erlaubt. Das kommen so viele Plattformen hinzu, wo jede so ihre Besonderheiten hat. Lass uns versuchen, was möglichst Gemeinsames zu finden. </p>



<p>00:10:09 Marcus </p>



<p>Ja ja also sehr wichtig, weil ich hab es auch schon immer wieder gemerkt, wenn man so ein Regelwerk hat, auf das sich jeder verlassen kann, dann weiß er auch wo er schauen muss. Also man sieht vielleicht auch, wenn man mal schlampig gearbeitet hat oder ein Kollege schlampig gearbeitet hat, da muss man halt drüber reden, aber solange das Team an sich, sich auf ein gleiches Regelwerk committed hat, findet man sich auch immer wieder und dieses Regelwerk lässt sich auch leichter kommunizieren, das heißt auch der Endanwender, der vielleicht bei der Entwicklung nicht beteiligt war, wenn man ihm das Grundprinzip beschreibt, nachdem man diese Entscheidung getroffen hat, dann lässt sich das Ganze einfach viel einfacher transportieren und man braucht es vielleicht auch gar nicht in ellenlangen Dokus zu beschreiben, sondern man kriegt es wirklich über ein paar Regeln beschrieben, aber dann lass uns doch nochmal ein bisschen mit am technischen Part dranbleiben, was man denn so einsetzt oder was wir vielleicht so einsetzen an Namenskonventionen und mal kucken, wie wir damit umgehen. Also bei mir ist es so ein häufiges Problem ist ich habe eine Spalte in meinem Daten Modell. Die in Prinzip schon den Mausurenamen trägt, ist aber in dem Moment ja ein implizites Measure und jetzt möchte ich gerne das Ganze als explizites Measure draufsetzen, etwas, was sich aus der allgemeinen Entwicklung habe und was ich da mir zunutze gemacht habe, ist, dass ich einfach ein unterstrich vor den Spaltenbezeichnung setze, weil in der Programmierung macht man meistens die private Variablen oder so, die man eben nicht nach außen für andere Klassen zur Verfügung stellt, gibt man eben auch so ein, Unterstrich vor und gebe damit förmlich diesen Namen wieder frei, dass ich den wieder mit einer expliziten Measure belegen kann. Hast du noch so einen, ein oder anderen Trick, den du machst, umso Namenskonventionsregeln einzuhalten. </p>



<p>00:12:11 Andreas </p>



<p>Ja, ich muss gestehen gerade dieser Trick der macht es total spannend, weil ich habe einen Kollegen, der ist aus der mathematischen Welt und er benutzt diese unter Striche, die du so gerne benutzt, für das Thema implizit explizit benutzte er eigentlich eher für so Zwischenvariablen oder für irgendwie Tests. Das heißt seine ganzen Variablen, die er eigentlich danach wieder löscht und wenn du sie alle löschen würdest, wäre toll, aber im Prinzip sind die im Modell, das heißt. Der macht es grundsätzlich so, dass dann der Unterstrich für ihn bedeutet das kann später weg ist ja nur ein Test, also das ist immer superschwierig, aber ich weiß zumindest sofort, wer das war und das finde ich auch persönlich total gut. Das es da eine klare Logik, gibt ich versuche, das aber gerade, wo du sagst, implizit explizit ich gehe davon aus, dass unsere Zuhörer wissen, was damit gemeint ist. </p>



<p>00:12:58 Marcus </p>



<p>Ja sonst, erklärt doch mal. </p>



<p>00:13:03 Andreas </p>



<p>Nein, auf keinen Fall, das überlasse ich dir. Ich kenne das noch aus einem anderen Produkt heraus aus meiner Vergangenheit, die wir ja beide gemeinsam haben und da war sowas wie implizit explizit auch immer total spannend, gerade auch was Zuordnung zu Spalten von anderen Tabellen also sprich am Ende des Verknüpfen des Modells war ja auch immer ein Thema und ich finde es total spannend, ich habe immer versucht, es zu vermeiden, mit diesen unterstrichen zu arbeiten, weil ich das einfach für denjenigen, der es danach weiterführen darf, schwieriger fand, und wir haben das dann eher so gemacht und jetzt wird das jetzt wird es kompliziert vielleicht hast du eine bessere Lösung, auch da ist es eine schwierige ich habe halt der Measure meist noch etwas dazugegeben, sei es ein Präfix oder Suffix damit ich weiß, ich habe jetzt hier eine explizite Summe gebildet und habe ihr noch gesagt, was wir gemacht haben. Ich hab einen Kunden, der hat dann immer sowas wie Sum oder Count noch dazu gegeben und hat dann in der sprach Variante also dem Displayname wieder eigentlich die benutzt die er benutzen kann. Also dann hieß sie wieder so wie die implizite Measure. Auch verrückt. </p>



<p>00:14:05 Marcus </p>



<p>Ja also. </p>



<p>00:14:06 Andreas </p>



<p>Jetzt haben wir alle abgehängt, nehme ich an. </p>



<p>00:14:08 Marcus </p>



<p>Ne, wir fangen nochmal an, also für die implizit explizit Thematik ist es ja so, dass Power BI in der Lage ist, wenn ich eine Spalte habe, die einen Zahl Form hat, die Aggregationsform für das Visual implizit reinzugeben. In standardmäßig meistens SUM, aber ich kann es eben auch über ein Kontextmenü abändern und kann sagen ich möchte es eben zählen. Ich möchte das Maximum haben. Ich möchte das Minimum haben. Ich möchte den Average habe. Wenn ich das aber in einem DAX Ausdruck in einem DAX Measure definiere, muss ich innerhalb des DAX Ausdrucks explizit die Aggregationsform vorgeben und damit habe ich einmal ein explizites Measure bildet, was einfach nur immer die Summe ausgibt oder eben die Anzahl oder den Average und genau das was du beschreibst ist ja auch das andere, was man häufiger sieht und wo so irgendwie dieser Umbruch kommt. Dieses SUM hat sich so als Standard eingebürgert, man gibt es meistens gar nicht mehr somit vor, also man kennt häufig, dass man sieht ein Measure, das heißt Umsatz man sagt nicht SUM Umsatz oder Sum of Umsatz, der andere Part ist dann aber häufig hat man sobald man anfängt zu zählen macht man sowas wie Anzahl oder Count davor. Da macht man es dann doch schon irgendwo, weil man plötzlich sich aus diesem SUM Bereich irgendwie rausbeweg. Ja , es ist speziell dein Kollegen kann ich immer wieder gut verstehen, weil im Prinzip hat er eine Sache sich nämlich zu eigen gemacht, die ich ja auch sage Unterstrich heißt im Prinzip versteckt hin fürs System eigentlich nicht für den Endanwender sichtbar und nutzbar und dann beim Löschen. Also kann gelöscht werden muss man dann halt vorsichtig sein, wenn das wirklich verwendet wird, um eine DAX Berechnung zu machen und eben nicht nur zur Hilfe da ist da wäre dann der Unterschied. Ein Thema, was ich auch noch ganz gerne immer mal wieder mit Reinnehme ist wir haben so eine Art Dreiklang. Häufig sitzt man da und wir entwickeln Templates, das heißt, wir wissen häufig auch nicht die Anforderungen, wie der Kunde seinen Bericht darstellen will und wenn ich mir jetzt zum Beispiel einen Kunden vorstelle, dann hat so ein Kunde eine Kundennummer und ein Kunde hat einen Kundennamen und meistens oder häufiger gibt es dann die Leute, die möchten auch gerne beides zusammen anzeigen, also Kundennummer und Name und ich glaube, es wäre das ein oder andere im Power BI schonmal gemacht hat und mal nur das Feld Kundennummer und den Feld Kundennamen in eine Matrix reingezogen hat, sieht, dass das so unschön aufklappbar wird, also ist es bei uns so, dass wir tatsächlich ein zusammengesetztes Feld hinzufügen und wir genau diesen Dreiklang berücksichtigen, das heißt der Kunde ist die Kombination aus Nummer &amp; Name Feld die Kundennummer, ist die Kundennummer und der Kundename ist der Kundenname. Hast du sowas auch schon genutzt? </p>



<p>00:17:24 Andreas </p>



<p>Marcus, das war doch Absicht von dir natürlich habe ich sowas schon benutzt und jetzt finde ich etwas total Spannendes. Jetzt stell dir wieder vor du hast den Kunden, du hast vielleicht Konten oder ähnliches und du hast natürlich neben dieser einfachen Struktur. Ich habe nur die Kontonummer, den Kontoname und Kontoname und Bezeichnung das sind nur 3 Felder. Jetzt aber die Kostenstruktur und du weißt ja, gerade in Bilanzen und G und V und alles, was es dazu noch gibt, was diesen Finanzbereich abdeckt, gibt es selten nur eine Ebene also nicht nur den Umsatz, sondern du hast natürlich noch Erlöse, Kosten willst eine G und V abbilden, eine Bilanz und wir haben eine aktuell ein Modell, was wir aus unserem Planungskontext heraus generieren, das kann bis zu 14 Ebenen haben und dann hast du 14 mal Nummer, Name und Nummer und Name. Also 14 * 3 muss ich dir nicht vorrechnen ist nicht unbedingt wenig und jetzt wieder das tolle, das ist total super geht doch alles, versteht auch jeder. Jetzt kommt noch hinzu jetzt willst du das natürlich auch als Hierarchie gleich zur Verfügung stellen, damit der Kunde es leichter hat, also hast du auch noch 3 Hierarchien, je nachdem was man macht. Früher kannte ich Werkzeuge, die haben das quasi in der Oberfläche gemacht, haben dann ein etwas komischen Code nachträglich generiert, der ist auch nicht leichter macht aber die haben das quasi in der Oberfläche abgebildet. Heute musst du das dem Anwender zur Verfügung stellen. Also ich finde wenn man da wieder das Thema mit seinem Namenskonvention durchhält, dann ist es auch klar und deutlich und verständlich und trotz der vielen Objekte, es ist ja nicht nur eine Dimension. Ich hab wieder diesen Fall aus meinem Planungsmodell, wir haben glaube ich 10 Dimensionen und jetzt überleg mal in jeder Struktur hast du 3 * 14 und das zehnmal. Ich finde spätestens dann sollte jedem klar sein, wenn man hier keine klare Linie hat und das nicht überall ähnlich strukturiert ist, möchte ich keinen Report bauen, also kann man da doch schon also für mich ganz klar sein also lass uns sowas nicht nur abhaken, sondern das sollte jeder so machen und ich glaube alle, die da in dem Feld unterwegs sind, tun das und dieser Dreiklang, der ist auch notwendig. Ich finde den auch wirklich gut, weil ich möchte ja in meinem Modell aufklappen und ich will sehen, welche Erlöskonten auf dieser Umsatzerlösposition sind ist toll. Genauso will ich sehen wenn ich Deutschland als Region aufklappe, was gehört denn da drunter. Welche Kunden sind denn da oder sind es sogar die Stores? Also jetzt kommt ja was für mich total spannendes, jetzt hast du die Struktur. Land oder Region. Die kann ja nicht nur beim Kunden sein, sondern vielleicht auch beim Lieferanten. Auch da wie machst du denn sowas? Also heißt denn die Dimension, das Dimensionsattribut in jeder Dimension anders oder heißt das überall Land oder Country bei dir? Wie machst du sowas? </p>



<p>00:20:29 Marcus </p>



<p>Tatsächlich ist es so, dass es da dann durchaus gleich heißt, ich habe es mir abgewöhnt, es wirklich lang zu strecken und noch mal auf das andere zu sprechen kommen zu kurz. Nee, ich bin ja immer an dem Punkt, wo man sage Regeln bewusst wählen, dann kann man sie auch bewusst brechen bedeutet, wenn ich jetzt diesen Dreiklang nicht durchführen möchte, sollte ich mir aber wenigstens im Klaren sein, wenn ich nur den Code verwende, oder nur die Nummer verwendet, dann sollte ich auch diesen Namenskonvention für Kundennummer verwenden und Kundenname und Kunde erstmal weglassen und freibelegt damit, falls sich das nachträglich nachbessern möchte, eben diese Felder noch frei habe und ich weiß ja dann im Prinzip irgendwelche Richtungen das geht. Bei uns im Datenmodell, weil du es angesprochen hast mit der Kontodimension haben wir es genauso. Wir haben bis zu 10 Ebenen reingezogen als Max und haben das auch vorbereitet, weil es ist einmal Arbeit, aber dann als Template kann es eben mehrere Benutzer nutzen. Weiter geht es bei uns, dass der Kunde im Business Central Umfeld Verkauf an Debitor heißt und es gibt genauso einen Rechnung an Debitor. Und wenn ich dann anfange, das ganze nochmal wieder zu paaren mit Land, oder Debitorbuchungsgruppe, dann ist eine Verkauf an Debitor Debitorbuchungsgruppe ein ziemlich ziemlich langer Name, den man in der Feldliste nicht mehr wirklich sehen kann, nur um den gegen die Rechnung an Debitor Debitorbuchungsgruppe abzugrenzen. Ja, und dann fängt man vielleicht an irgendwelche Debitor Bezeichnung im Namen einzukürzen oder kurz Schreibweisen auszudenken. Ne ist dann auch für mich dann an dem Punkt wo der Quatsch zu quetschich wird. Dann lieber den Berichtsdesigner überlassen, ob diese Informationen wirklich ja in dem Bericht rein muss, als Anzeigename oder eben da ne sinnvolle Bezeichnung zu finden, aber am Datenmodell kann man hier relativ einfach sehen, dass dieses Länderattribut unter dem Rechnung an Debitor gepflegt wurde und auch wenn ich es in meinen Visual reingezogen habe und gehe mit dem Mouseover drüber, kriege ich auch den langen Namen angezeigt. Also einmal die Dimensionstabelle, plus die Spalte, die verwendet wurde, wo ich dann eben rauslesen kann, woher es wirklich kommt, und dann ist es nur noch eine Frage der Optik. In einem Bericht und da kann es natürlich auch sein, dass man das sehr, sehr stark runter kürzt, weil man eben die Spalte möglichst schmal halten will oder eben die Legende innerhalb des Visuals. </p>



<p>00:23:15 Andreas </p>



<p>Finde ich Wahnsinn, wie leicht es gehen kann, dass man das doch wieder als komplex betrachten muss und die Bezeichnung können dann doch echt übernehmen also ich wundere mich immer wieder und freue mich eigentlich auch, dass es vielen so ähnlich geht. Bei all den Regeln gibt es ja immer wieder leichte Dinge, die diese Regel durchbrechen, wie du es ja schon ansprichst, so dieses lieber eine Regel brechen aber ich habe eine Regel. Ja, das muss natürlich auch zu dem Ganzen passen und gerade, wenn ich mir das so anschaue wie die andere damit umgehen, finde ich, hat da jeder so sein sWerkzeugset, wie er es immer wieder vorbereitet, also auch wir machen das tatsächlich so, dass wir diese Ganzen in Ebenen eigentlich schon haben, also unser Template ist auch vorbereitet. Du kannst es nutzen musst du es ja nicht und Vorteil ist du kannst es auch erstmal ausblenden, dann tut es keinem weh und wenn du es brauchst, kannst du es ja aktivieren also sichtbar machen insofern ist die Arbeit einmal gemacht. Aber wenn du es für jeden Kunden immer komplett neu oder umstrukturiert ist, ja der Aufwand viel größer insofern für mich passt das total super. Spannend finde ich halt, dass da jeder so seine gewissen Hilfsmittel und Hilfskonstrukte hat, die es uns beiden ja extrem leicht machen, dass man das Modell besser versteht und das ist mir ja eigentlich geht. Und ich weiß, gerade wenn man so mit technischen Werkzeugen arbeitet, gibt es ganz viele, die natürlich auch solche Themen haben wie ich habe jetzt hier ganz viele Dimensionesattribute, also alles was du diese Merkmale in meiner Dimension sind wie machst du es denn da in deinen Projekten, wenn du sagst, ich hab jetzt hier 40 Attribute drin, aber der Kunde nutzt davon ich sag mal 10. Was machst du mit den restlichen Attributen lässt du sie drin, blendest du sie aus oder löscht du sie? Ich weiß, wie Werkzeuge das machen und wir empfehlen würden die Frage ist natürlich immer wie macht man es eigentlich wirklich im Businessleben? </p>



<p>00:25:05 Marcus </p>



<p>Ja, muss ich auch echt überlegen, weil bei uns ja die also bei uns ist diese Trennung zwischen Self-Service-Berichtsersteller und Bereitstellen des Datenmodells gegebenenfalls viel grösser also wir gehen ja sogar in den Self-Service-Bereich in dem Punkt rein, dass wir die Kunden anlernen und unterstützen, das Datenmodell selbst weiterzuentwickeln. Das heißt, ich hab, nehme gar nicht mehr so viel Einfluss darauf. Die eine menschliche Thematik läuft meistens dahin, was ich habe, das hab ich mal also dieses Wegschmeißen machen die wenigsten in unserem Datenmodell, wenn wir über eine gewisse Anzahl Attribut nicht, kannst du noch nicht mal in einer Zahl fassen kommen fangen wir an das in Ordner zu strukturieren und es damit eben schon mal ein bisschen zu gliedern. Wir haben so ein typisches Beispiel wir nennen es Artikel/Ressource bei uns bedeutet auf einer Verkaufsrechnung können verschiedenste Elemente drauf sein ne Artikel kann drauf gebucht sein, ne Ressource kann drauf gebucht sein, ein Sachkonto kann drauf gebucht sein, aber es ist immer eben eine Verkaufsrechnungszeile und dementsprechend haben wir uns eine Dimension geschaffen, die wir eben nach den beiden Hauptelementen genannt haben. Artikel und Ressource das ist nicht nur eine Artikel Dimension weil da ist eben mehr drin und gerade bei diesen Attributen, indem wir Überschneidungen haben, die fallen dann eben in Artikel Ressourcen Bereich rein und ansonsten gibt es einen Ordner da sind die Artikel das sind die Artikel spezifischen Attribute drin und dann gibt es den Ordner Ressource, da sind die Ressourcen spezifischen Informationen drin und wenn es bei Sachkonten geht, dann gibt es eine auch einen Ordner, wo dann eben die Sachkonten spezifischen Informationen drin sind. Aber das Ausblenden, wird eigentlich sehr, sehr wenig gemacht als zumindest auch in innerhalb von Power BI, weil wenn du den nächsten Schritt gehst und sagst ich habe mein. Jetzt sage ich als Golden Data Set also ein zentrales Data Set, mit dem ich von außen nur noch drauf zugreife und ein Power BI Bericht öffne. Der Bericht Designer hat keine Möglichkeit für sich, dann nochmal die ausgeblendeten Informationen anzuzeigen. Was hingegen, wenn ich dies Daten, Modell und den Bericht in einer Datei habe, kann ich sagen ausgeblendete Elemente anzeigen, dann werden die Daten oder die Spalten etwas leicht gräulich angezeigt und ich kann sie dann trotzdem in meinem Bericht benutzen. Also dieser Aufwand, das Ganze wieder zu aktivieren, falls sie es noch nutzen möchte ist grösser und das andere, was wir ja auch immer wieder förmlich besprechen oder denken, ist ja, wir wollen ja dieses Daten Modell, was das Business abbildet und wenn der, wenn das Business sagt, ja und irgendeiner Stelle brauche ich dieses Attribut oder diese Information, dann sollte es einfach vorhanden sein und von den Businessuser flexibel einsetzbar sein. Wie machst du es? </p>



<p>00:28:08 Andreas </p>



<p>Tatsächlich ähnlich also meine Regel hätte jetzt eigentlich gesagt und das macht es auch zum Beispiel der der Tabular Editor wenn du sagst, ich möchte damit regeln arbeiten, alles was du im Modell nicht wirklich benutzt, würde er dir wegnehmen wollen, am liebsten das Problem ist natürlich wie immer. Ich möchte ja eigentlich danach sagen können du bist ja flexibel, du könntest das ändern. Ich fange dann eher immer anzusagen. Okay, die tun ja nicht weh, weil du sie ja irgendwann doch brauchst, wenn sie wirklich nicht brauchst, dann müssen sie vielleicht entfernt werden, aber wenn du sie wirklich benötigst, fangen wir dann auch an, so wie es andere machen, wahrscheinlich eher das zu gewissermaßen zu strukturieren so wenn du so willst heiße Attribute, kalte oder ein bisschen strukturieren nach Themen, sodass du sie in der großen Flut der Attribute wiederfindest ja aber so dass du sagst ich hab hier so meine wichtigen Attribute, die sind in meiner Kernstruktur und alles was so selten genutzte oder wirklich ganz, ganz selten benutzte. Die landen dann quasi eher in einem Ordner, wo ich sagen würde, ist wohl doch nicht so oft genutzt, aber auf alle Fälle ist es schwierig, das immer gleich zu löschen, also ich weiß, das sollte man tun, weil das Modell natürlich auch dadurch nicht kleiner wird, wenn man das alles mitnimmt, aber wenn man sich an so die Grundregeln hält und das versucht, so ein bisschen weg zu parken, dann schaffen man das auf alle Fälle. Die Frage ist natürlich immer, ob man sich überlegen sollte, und ich weiß nicht, wie das so in anderen Projekten ist aber so gerade das Thema Glossar hört man immer wieder. Ich erlebe aber bei 1 von 20 Kunden, das ist mal wirklich einer drüber nachdenkt und anfängt. Und von diesen 1 von 20 ist vielleicht jeder zweite der überhaupt gewillt, das zu tun, weil das ein Riesenaufwand ist, das vorzuhalten. Insofern bin ich wieder bei meinem Lieblingsthema halt dich ein bisschen an deine Regeln darf sie auch brechen. Dann ist es auch leicht, und dann sparst du dir vielleicht auch, dass viele nach dokumentieren, weil du es ja nicht brauchst. Ist ja so fast schon erklärend das Ganze. Insofern wir wissen ja beide Dokumentationen, wer liebt die schon? Sollten wir immer versuchen, so diese Regeln mitzunehmen. Ja, das wäre schon, wenn es für mich jetzt gilt, würde ich sagen, das wäre schon ein Punkt für den Weg nach Hause sozusagen. Ich hätte als allererstes gesagt Versuche dich an die Regeln zu halten. Jede Regel, die du befolgst, spart es dir das hinterher noch ausführlicher dokumentieren zu müssen, damit es jeder versteht, der nach dir kommt, wär so mein Punkt, hast du da vielleicht noch einen Punkt, den du unseren Hörern mit auf den Weg geben möchtest? </p>



<p>00:30:39 Marcus </p>



<p>Boah, das ist heute echt schwer? Also aus meiner Sicht wäre es so, das Datenmodell ist ja eigentlich für den Businessanwender gedacht, also versuche, den Tech Talk wegzulassen und mach etwas, was die Businessanwender auch verstehen können und das ist eigentlich das Hauptziel, also ein verständliches Datenmodell zu erzeugen. </p>



<p>00:31:07 Andreas </p>



<p>Finde ich einen guten Ansatz, dann gebe ich dir als letzten quasi aus meiner Sicht noch mit ich versuche natürlich so lange wie möglich auf der gesamten Strecke bis zum Businessanwender mein Tech Talk durchzuhalten, aber auf den letzten Schritt muss es so einfach wie möglich für dich als Reportersteller oder Nutzer sein, das Modell zu verstehen also die letzte, die letzte Instanz ist dann verständlich will ich mal vorsichtig sagen. Heißt nicht, dass die vorher nicht verständlich war, aber sie war einfach zu technisch. Also insofern, zum Schluss muss es irgendwann auch mal einfach werden. Lösen wir uns von diesem vielen Tech Themen ich möchte einen Report erstellen und muss wissen Ah, das ist die Kunden Struktur, da gibt es folgende Merkmale und da gibt es auch ein Land, was auch immer noch ist, ergibt und wäre schon schön, wenn es einfach ist. </p>



<p>00:32:00 Marcus </p>



<p>Gut, dann haben wir es wohl für heute und ich glaube, du hast schon das neue Thema angeteasert, weil ich finde es nämlich sehr, sehr spannend, wo du es beschrieben hast mit dem Glossar. Measures beschreiben, Strukturen beschreiben, Data Catalog. Ich glaube, da werden wir uns das nächste Mal mal mit beschäftigen, wie man denn wohl am besten diese Informationen weitergibt. </p>



<p>00:32:24 Andreas </p>



<p>Finde ich einen tollen Hinweis von dir Marcus und lass es uns versuchen. Vielleicht schaffen wir es tatsächlich, das Thema mit aufzunehmen. Beim nächsten Mal.  </p>



<p>00:32:32 Marcus </p>



<p>Bis dahin, Ciao </p>



<p>00:32:34 Andreas </p>



<p>In diesem Sinne schöne Woche. </p>

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<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/02/21/das-kind-bekommt-sicher-einen-namen-oder-jane/">#005 Wie wichtig sind Namenskonventionen in Business Intelligence Projekten?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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        <title>#004 Mit welcher Strategie steuert und führt man Business Intelligence Projekte?</title>
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		<pubDate>Mon, 07 Feb 2022 05:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[Da fängt man ein Thema an und stellt am Ende fest, das haben wir ja beiden ganz anders gesehen und vorgehabt zu sprechen. Aber gut, man kann die Richtung jederzeit anpassen und dann ein Thema nochmal neu betrachten. Es ist nicht wie beim Hausbau, wir reißen hier keine Wände ein, wir stellen nur um. Ist man aber schon ohne Regeln gestartet ist das Einführen von Regeln, oder wie einige Anwender sagen würden, Verbote kein leichtes Unterfangen für die Anwender. Hilft dort eine neue Strategie, oder besser: Nehmen wir eine:n neuen Trainer:in ? 
Darüber hinaus kommen im Business Intelligence Business immer neue Erkenntnisse hinzu die zumindest von uns mit beachtet werden sollten. Teilweise ändern sich auch ganze Technologien. Gut wenn hier Jemand immer ein Blick auf die technischen und fachlichen Entwicklungen hat.
Hört doch mal rein welche Erfahrungen wir gemacht haben und was fachkundige Experten an Tipps dazu gegeben haben.  
Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg dürfen aber auch dieses Mal nicht fehlen.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Andreas und Marcus führen Ihr Gespräch über das Thema Business Intelligence Lösungen und die Erfahrungen im Business fort.</itunes:subtitle>
		<itunes:title>#004 Mit welcher Strategie steuert und führt man Business Intelligence Projekte?</itunes:title>
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Darüber hinaus kommen im Business Intelligence Business immer neue Erkenntnisse hinzu die zumindest von uns mit beachtet werden sollten. Teilweise ändern sich auch ganze Technologien. Gut wenn hier Jemand immer ein Blick auf die technischen und fachlichen Entwicklungen hat.
Hört doch mal rein welche Erfahrungen wir gemacht haben und was fachkundige Experten an Tipps dazu gegeben haben.  
Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg dürfen aber auch dieses Mal nicht fehlen.]]></itunes:summary>
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<p>Da fängt man ein Thema an und stellt am Ende fest, das haben wir ja beiden ganz anders gesehen und vorgehabt zu sprechen. Aber gut, man kann die Richtung jederzeit anpassen und dann ein Thema nochmal neu betrachten. Es ist nicht wie beim Hausbau, wir reißen hier keine Wände ein, wir stellen nur um. Ist man aber schon ohne Regeln gestartet ist das Einführen von Regeln, oder wie einige Anwender sagen würden, Verbote kein leichtes Unterfangen für die Anwender. Hilft dort eine neue Strategie, oder besser: Nehmen wir eine:n neuen Trainer:in ?<br>Darüber hinaus kommen im Business Intelligence Business immer neue Erkenntnisse hinzu die zumindest von uns mit beachtet werden sollten. Teilweise ändern sich auch ganze Technologien. Gut wenn hier Jemand immer ein Blick auf die technischen und fachlichen Entwicklungen hat.<br>Hört doch mal rein welche Erfahrungen wir gemacht haben und was fachkundige Experten an Tipps dazu gegeben haben. &nbsp;<br>Die bereits bekannten und beliebten 3 Dinge für den Nachhauseweg dürfen aber auch dieses Mal nicht fehlen. &nbsp;</p>



<p><em>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></em>  </p>


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<p>00:00:24 Andreas </p>



<p>So Marcus. Kommen wir doch mal zu dem zu dem wesentlichen. </p>



<p>00:00:29 Marcus </p>



<p>Du Andreas, Ich hab die Podcast Folge vom letzten Mal gehört und habe gemerkt du wolltest ihn eine ganz andere Richtung oder irgendwie bist du mit dem BICC Thema angefangen und BI Strategie und ich habe es dann auf die technische Ebene gezogen und ich denke, wir könnten dann heute doch noch mal drauf ansetzen. </p>



<p>00:00:52 Andreas </p>



<p>Marcus ist ein total guter Ansatz, aber mir ist in der Zwischenzeit und du weißt, wir haben jetzt schon wieder über eine Woche wo wir uns quasi nicht getroffen haben, es passiert ja so viel im Leben. Ja, in unserem Business leben, das andere lassen wir mal weg, und da ist mir wieder so vieles aufgefallen, dass gerade das Thema Technik wichtig ist, aber auch das Thema Strukturen und ich habe wieder grade aktuell 2 tolle Fälle kundenseitig und der eine ist total spannend. Ich mag ihn mal kurz schildern, so grob und dann kannst du dir überlegen, warum ich BICC gar nicht so schlecht finde. </p>



<p>00:01:25 Marcus </p>



<p>Ja ok fang mal an, weil ich hatte, heute nen oder nicht heute die Woche ein ähnliches Phänomen und ich bring mal guck gespannt, wie ich das reinbringen kann. </p>



<p>00:01:34 Andreas </p>



<p>Ich bin sehr gespannt ok also Marcus. Stell dir vor, du hast eine Userschar von weltweit ungefähr 2000 &#8211; 3000 Usern, denen ist es gestattet, die haben also Power BI im Einsatz als Premium, läuft super, aber nicht immer und jetzt ist es so, die haben ungefähr 200 Arbeitsbereiche oder andere nennen das Workspaces und sie haben das Problem, sie haben ungefähr dazu liegend 500 File Shares, die im Einsatz sind, das heißt, die Daten kommen auch aus ganz vielen Excel Dateien. Das kommt dir bestimmte bekannt vor. Und jetzt ist es so jetzt will man das ein bisschen reglementieren und jetzt kommt die Idee so wie mach ich das denn? Brauche ich Prozesse, Richtlinien, brauch ich regeln wie führe ich diese Experten, die wir da draußen haben und andere Firmen nennen, dass du hast da draußen Champions Deine Leute, die sich mit dem Fachinhalt auskennen, die so ein bisschen technikaffin sind. Aber die sind schon draußen und ich hab das mal so beschrieben. Das war ein Spielfeld, du hast die Gatter aufgemacht und sie sind alle weg. 1-2 sind noch dageblieben und Marcus wie fängst du, wie schaffst du es also anders, besser besserer Ansatz wie schaffst du es, dass du dir jetzt wieder so ein bisschen motivierst im Team zusammenzuarbeiten? Nicht so viel jeder für sich, sondern im Team und was ich auch erreichen möchte oder was der Kunde erreichen möchte, ist zu wissen, was inhaltlich draußen passiert und wer nutzt denn das auch? Also im Sinne von Betrieb, Überwachung, Monitoring als solche Themen. Wie machst du das? Ist das so in etwa dein Fall, den du vielleicht auch hast diese Woche? </p>



<p>00:03:21 Marcus </p>



<p>Nee, nee, nee also klar erstmal auf deine Frage geantwortet ist das erste Thema Bestandsaufnahme für mich immer also überhaupt erstmal Überblick gewinnen wen haben wir alles auf dem Spielfeld? Mit was sind für Themen, die da beschäftigt sind, so wie du es auch schon sagst was ist wird eigentlich genutzt? Was kann ich vernachlässigen, was muss ich eigentlich gezielter betrachten? Bei mir war es jetzt der Punkt, weil wir hatten ja oder haben wir auch schon mal das Thema BICC hier genannt gehabt und so als Mischung vielleicht auch Fachabteilungen und IT Abteilung ich war beim Level Up Event dabei und wir hatten in einer Podiumsdiskussion und da kam plötzlich auf wer bringt eigentlich das Thema nach vorne in dem Fall, was mal kurz ERP System genannt und ich merkte plötzlich, wo ich in mich rein hören musste und wir haben immer so diese beiden gegen Player gefühlt einmal die Fachbereiche und einmal die IT, die bisschen konkurrierend sind. Meine These zu der Podiumsdiskussion war auch, dass die durchaus eigene Budgets haben. Aber selber kann ich es gar nicht mal auf der großen Strecke immer sagen, wer so ein Thema anführt. In BI oder den geht es ja zum Teil wirklich um das um den Nutzen, da sage ich eigentlich, da muss die Fachabteilung derjenige sein, der das vorgibt, weil die haben eigentlich die Anforderung, Handlungen aus den Zahlen abzuleiten und deswegen müssen die das Ganze machen und gleichzeitig brauchen sie natürlich oder finde ich meistens hilfreich, wenn man fachkundige Leute in der IT hat, die das Ganze mit unterstützen, die einfach als Beschleuniger agiert. Gleichzeitig ist es aber auch so, dass diese Ressourcen in irgendeiner Form limitiert sind und du hast es auch schon mal immer wieder angesprochen wir müssen das ganze ja auch irgendwie budgetieren und egal von wem das Budget kommt, man möchte ja wirklich so haben, dass man auch solche Leute ganzheitlich auslasten kann oder sich eben temporär einkauft, das ist auch wieder die andere Optionen, die man ja immer mal wieder hat, wenn man Themen hat, die man nur kurzfristig braucht, dass man sich eben Fach-Know-How einkauft und das gar nicht selber intern aufbaut, aber es zeigt schon, in der Regel, es gibt immer so ein Betriebs Thema, dass ich etwas betreiben muss, und dafür brauche ich auch eine ja sollte ich ein bisschen selber Kompetenz im Hause haben, um das durchzuführen gut, aber du warst ja bei dem Thema. Wir haben unser Projekt gestartet, und wir haben alle aufs Spielfeld und auch heute hatte ich tatsächlich so ein Thema, wir haben einen Kunden gehabt, der, der eben Self-Service betreibt, also wir haben ihn enabled, er hat seine Thematiken gemacht und da waren es jetzt mal im kleinen Rahmen 5 größere Data Sets und die lässt er jetzt aktuell im Import Mode alle Stunde aktualisieren. Das Vorsystem hat da wenig Spaß mit. Also, wenn jede Stunde 5 Data Sets ein Großteil der Daten anfragt und einmal durch die Datenbank saugt, ist es eben auch eine erhöhte Last. Das ist eben diese selbst Bestimmtheit, die in dem Moment in dem Fachanwender obliegt, der die Data Sets selber administrieren kann und es unterliegt halt eben. Ja, ist das eine Strategie, also sagen wir mal so es ist keine Abstimmung in dem Rahmen der einzelnen Komponenten gegeben, und das müsste man vielleicht auch strategisch ausbalancieren, und da sind wir jetzt eben auch in den Beratungsansatz, um zu sehen wie kann ich das Ganze so nutzen, dass es auch im Sinn macht, für den Businessanwender, weil ich meine es ist eine Power BI als analytischer Anwendung, das sollte aus meiner Sicht auch Analyse zwischen den Aktualisierungen stattfinden können oder stattfinden und eben nicht jede Stunde aktualisieren, damit die Daten einfach nur aktuell vorgehalten werden. Da gibt es andere Methoden, da gibt es bessere Methoden, aber die Frage ist ja wirklich nutzen mir die Daten vor einer Stunde etwas in diesem Business Case, und da müssen wir halt ziemlich viel reinbringen. </p>



<p>00:07:39 Andreas </p>



<p>Ja aber Marcus, da sprichst du ein spannendes Thema an da sind wir wieder bei unserem BICC oder überhaupt das gesamte Organisatorische, was mir ja ganz oft auffällt, ist, dass es keinen gibt, der das ganze Thema, wenn du so willst überwacht und überwacht und festhält. Du musst ja auch schon jemanden haben, der sich auch um die Themen kümmert und nimm mal euer aktuelles Beispiel du, du arbeitest ja auch mit Software, die quasi gewisse Plattformen zur Verfügung stellt, sei es ist ein Dataverse oder was ist da alles Tolles gibt. Da bin ich immer bei dem Thema wer hält so ein bisschen das Ohr auf die Schiene, um zu prüfen, ob neue Themen auf uns zukommen oder dass Dinge abgekündigt werden? Also ich habe auch Kunden gerade auch wieder der aktuelle Fall der setzt dann halt auf Schnittstellen, die gerade letztes Jahr abgekündigt wurden. Und Problem ist jetzt baut er sein neues BI auf eben dieser abgekündigten Struktur. Das sollten wir doch mit ihm sprechen, also da ist es ja in unserer Pflicht zu sagen Achtung. Du hast hier vielleicht bald ein Problem, wenn auch nicht jetzt sofort, aber in dem nächsten halben Jahr, weil dann ist das Ding abgeschaltet und du setzt auf etwas auf, was es in der Form nicht mehr geben wird. Und dann fehlt mir immer so ein bisschen dieser Überblick und das haben ganz viele Kunden nicht gemacht und vielleicht wieder nimmt das mit dem freien Feld, was ich dir sagte Gatter sind auf. Hast du das technische Fundament hast du das im Griff? Wer überwacht das also alles zum Thema Hardware Software Konfiguration die ganze Plattform. Wieviel ist natürlich jetzt sind wir wieder bei unserem von letzter Woche. Wieviel ist inhouse? Wieviel ist draußen also in der Cloud? Wie baust du deine Infrastruktur auf? Kann es ein Mischfeld geben? Darf jeder machen, was er will? Hast du also auch so ein bisschen das Thema Richtlinien mit reingezogen? Weil ich finde das ja total toll, wenn jeder für sich sagen kann ich habe hier so ein Self-Service-Tool, ich möchte selber was bereitstellen und ich möchte für ein Thema. Für ein Thema die Verantwortung übernehmen. Aber ich finde, da muss dann auch so ein bisschen die die Flagge hochhalten können und dürfen und muss wissen, in welchem Rahmen er sich bewegen kann und wo er frei ist und wo er sich auch natürlich immer an die Regeln zu halten hat, weil Regeln bedeutet für mich immer wir kriegen es hin, dass ich wenn ich das für dich technisch überwache, dass ich es schaffe dir zu sagen ok, hier hast du folgende Probleme in deiner Performance, weil ich festgestellt habe du benutzt Technologien oder Ansätze die fachlich vielleicht korrekt sind, aber technisch könnte man das anders lösen, also auch wieder das Beispiel mit dieser stündlichen Aktualisierung, die du da hast nehmen wir das Beispiel werden, sagt Microsoft sagt Jetzt gibt es da tolle Technologien Power BI die ich setzen könnte, wie zum Beispiel diese tollen Hybrid Tables. Sind die gut, sind sie schlecht? Ich finde sie, wenn man sie geschickt einsetzt, sind sie der richtige Weg, um ein Thema anzugehen, ist aber noch nicht ganz zu Ende formuliert, wird aber bestimmt noch kommen. Aber sowas sollte man bedenken also du brauchst immer auch einen der neben der Struktur vielleicht mal auf dem Markt schaut ja, was gibts Neues, was kommt auch Neues auf uns zu? Und du hast ja selber gemerkt du bist ja jetzt auch MVP, du kriegst viel mehr mit also diese Menschen, diese Leute, die brauchen wir. Wir brauchen also einmal jemanden, der sich um die Grundversorgung nenne ich das mal kümmert, der sagt läuft ich bin da klar, es ist Safe und einen, der mal neben dem täglichen To-Do das alles funktioniert auch mal schauen kann was kommt auf uns zu und wie passt das in unsere Infrastruktur, um dann auch vielleicht der Champion in der Firma zu sein, der diese Themen vorantreibt, aber sie dann auch übergeben kann, weil er die sich um das neue nächste neue Thema kümmert also du musst da ja auch klare Verantwortlichkeiten haben, oder? Oder ist das in anderen Firmen nicht so strikt? </p>



<p>00:11:31 Marcus </p>



<p>Ich, ich muss echt überlegen, also, das war auch bei der Podiumsdiskussion war in Summe für mich immer diese Erkenntnis, dass wir ja wirklich über eine sehr, sehr große Spannbreite sprechen von Unternehmen, weil ich hab in meinem Vortrag die kleinen und mittelständischen Unternehmen angenommen, wobei auch da ist schon die Spannbreite sehr, sehr groß. Danach kommen die Konzerne wir hatten uns glaub ich auch schon mal erwähnt, in so einem Konzern ist manchmal eine Abteilung auch wieder ein kleines Unternehmen also man muss ja nicht glauben, dass die dann immer nur High-Tech-Technologien einsetzen, sondern innerhalb von einer Abteilung kannst dann doch wieder auch sein, dass man sich ja pragmatisch hilft und dann ist dann auch wieder eine Excelliste da vorhanden, also das ist schon sehr, sehr schwer, was ich für mich immer versuche zu greifen ist diese Lernkurve, das heißt ich finde es schon sehr, sehr gut, wenn man den Leuten ermöglicht, sich selbst zu verwirklichen und zu experimentieren, um auch diese Begeisterung für etwas zu bekommen und dann eben gemeinschaftlich agieren zu können und auch diese Hilfe anbieten zu können. Wir hatten es an der Stelle, und das habe ich auch selber mitbekommen. War auch in einem der Vorträge drinnen eben das interne Marketing, also, dass man intern auch mal für seine Kompetenzen wirbt, dass man für seine Zwischenergebnisse wirbt usw., damit man eben auch wahrgenommen wird, was für Leistungen verfügbar sind, was für Know-How verfügbar ist, was man machen kann und das sind dann teilweise auch relativ einfache Themen, wenn die Leute einfach mitbekommen, was gerade aufgebaut wird, was gerade abgebaut wird und was gerade umgebaut wird und auch um das nochmal wieder mit dem Thema, weil du es gerade angesprochen hast, abgekündigte Schnittstelle und in den Podiumsdiskussionen war es ebenso ein bisschen die Frage wer gibt denn eigentlich vor, dass das ERP System gewechselt wird? Oder dass wir ein ERP System Change machen müssen? Wie gesagt, ich bin kein Fachexperte dafür, aber mein Eindruck ist natürlich man hat häufig den Fall, dass eben eine Obrigkeit wechselt. Das ist ein neuer CFO kommt und er sagt Ich habe Erfahrung mit einem anderen ERP System und das ist wirklich besser und wir schwenken um dann wäre es vielleicht außer Fachabteilung her getrieben, oder ist die Fachabteilung sagte Ich möchte bestimmte Prozesse abbilden und wir machen da den Change. Gleichzeitig sehe es aber häufig auch darin, dass man vielleicht einen technischen Bruch hat oder einfach rechtliche Brüche. Wir haben ein System, das wir aufgesetzt haben, wo wir viel Individualisierung reingebracht haben, was wir nicht mehr aktualisiert bekommen auf den aktuellen Stand und damit Probleme haben bestimmte rechtliche Vorgaben, die einfach über die Jahre angekommen sind, weiterhin in dieses System einzuspielen und dann ist man plötzlich auch so ein Punkt, wo man den technologischen Hub machen muss und das sind dann häufig Themen, die dann wieder mehr von der IT geführt sind also selbst da ist die Abtrennung oder Abgrenzung von diesen Themen nicht so leicht zu treffen und deswegen, man ist irgendwie immer in diesem gemeinschaftlichen Dialog, weil man wirklich alle mitnehmen muss, was ich selber schon mal erlebt habe. Auch bei dem Wechsel von so einem ERP System, dass man gesagt hat wir müssen aufpassen, dass wir nicht in die Situation reinkommen. Das System bildet eine ist Welt ab und es wird das so an das IT Team weitergegeben, bildet das einfach genauso wieder in dem neuen System ab. Sondern man hat da tatsächlich wieder die Key User genommen und hat jeden Prozess wieder auf den Prüfstand gestellt und hat gesagt lieber Key User erklär mir doch mal fachlich, wie der Prozess sein soll wir können es gerne nochmal validieren, wie es in dem aktuellen System abgebildet ist, aber auch alte Zöpfe abschneiden und einfach wieder das Know-How in das in das System wieder reinholen was die User in der Fläche wirklich nutzen und nicht einfach vielleicht von irgendjemanden entwickelt oder reingenommen wurde, der vielleicht schon gar nicht mehr im Unternehmen ist und der den Prozess gar nicht mehr unterstützt, oder eben weiter fördert so und da ist das Ganze kann man eben genauso wieder ins BI überführen. Das heißt, es muss jemanden geben, der ja, ja, ist vielleicht ein bisschen diese Betreuung dieses Überwachen nimmt am besten und einfach sieht welche User sind aktiv welche User bauen neue Templates auf, wer benutzt vielleicht eine veraltete Schnittstelle und dann eben einfach ja im kollegialen Dialog darauf eingehen und Möglichkeiten aufzuweisen und vielleicht auch zu erkennen, zu hohe Updateraten, Datenquellen, die vielleicht schon in einem Datawarehouse vorliegen, andere Quellen anbieten, bessere Quellen anbieten, und das ist glaube ich ein sehr, sehr breites Feld. Ja. </p>



<p>00:16:23 Andreas </p>



<p>Ja, aber da sind wir ja wieder bei den für mich wichtigsten Punkt. Ich glaube, diese Aufnahme wie ist der Istbestand, vielleicht in einem Grad, dass du sagen kannst ich weiß wieviel Quellen sind im Einsatz, wer hat was im Einsatz, dass man auch draußen feststellt, welche Quellen werden genutzt, vielleicht gibt es sogar Quellen, die mehrfach genutzt werden von unterschiedlichen Abteilungen und da bin ich bei dem zweiten Punkt neben dem ganzen Review und wir gucken uns an wie, das da draußen läuft, fehlt mir ganz oft dieser, dieser Austausch. Ich nenne es jetzt mal neudeutsch, sagt man immer so schön Community dazu Marcus. Das du es schaffst, früher hat man das versucht, mit Blogs oder ähnliches, das finde ich im Unternehmen immer extrem schwierig, weil das lebt ja davon, dass alle mitmachen, und wir haben es bei einem Kunden jetzt angefangen, dass wir sagen wir, wir haben das. Das hört sich jetzt so, so Deutsch an. Wir haben es Fragestunde genannt, aber ist eigentlich nichts anderes, als dass wir uns treffen, und es ist keine Standardschulung, sondern du schildert das Problem, die Experten versuchen das Problem zu verstehen und dir eine Lösung zu skizzieren. Also wir haben uns ganz oft nämlich auch in unseren Schulungen gehabt da sagt der Kunde, Schulung, super gelaufen, ich habe es total verstanden, aber das Problem ist dieses du zeigst einen Standard und danach das zu transportieren auf deine Fachanforderung, da scheitern wirklich ganz viele dran und die hatten dann ihre Idee so ja finde ich alles toll, lasst uns treffen. Wir treffen uns in einem Kreis aus unterschiedlichen Abteilungen. Das ich mein Problem schildere, vielleicht hat das ja schon in dieser Runde einer gelöst und gehabt, so dass wir so ein bisschen Wissenstransfer hinbekommen. Und der zweite Aspekt, den ich damit eigentlich erreichen will und den der Kunde auch erreichen will, denke ich so ist es zumindest in den meisten Fällen, dass sie sehen wie wird das da draußen genutzt und vielleicht hat ja jemand schon das Thema, was ich mir gerade anschaue, ja, ich will jetzt nicht einen einfachen Fall nehmen, wie Umsatzerlöse oder sowas, sondern dieses Thema, das das hat schon mal jemand bei uns im Unternehmen gelöst, wieso musst du denn das jetzt nochmal neu erfinden? Das gibt es schon, vielleicht könnt ihr euch dann ja zusammen tun sei es gibt eine Abteilung, die Macht das für den amerikanischen Markt ein für den europäischen, aber ihr seid doch zumindest thematisch schon sehr dicht beieinander da muss doch nicht jeder mit seinem Self-Service-Tool eine eigene Lösung entwickeln Marcus, das will ich auch damit erreichen, dass du wirklich. Du kriegst einen Bestand, du siehst die Leute tauschen sich aus, sie reden miteinander und wir hatten das auch schon bei einem Kunden, da treffen sie sich in einem Meeting, ich hab das quasi gehostet und dann stellen sie plötzlich fest jetzt nicht lachen wir wollen dasselbe machen, hätten wir natürlich wieder komplett alleine entwickelt, aber jetzt, wo wir miteinander sprechen in dieser Runde, oh ihr habt doch schon mal was, lasst uns doch mal zusammen austauschen. Du kannst dir viel Arbeit sparen, wenn du das versuchst zu integrieren und diese Talks müssen ja auch nicht immer 2 Tage dauern das kann man auch mal so in kurzen Snippets machen, dass so wir tauschen uns aus, hat jemand was Neues? Nein, wir haben nix, dann ist das Gespräch beendet. Das wäre so wie bei unserem Talk heute ich habe kein neues Thema mehr, wir beenden das dann quasi, dann wäre das auch für mich ok, aber das wollte ich jetzt natürlich nicht erreichen, nur wir in Deutschland haben ganz oft immer das Thema neben diesen ganzen Reviews, die wir aufnehmen, haben die Leute immer Angst, oh, oh, Vorsicht jetzt kommt hier das Thema Datenschutz usw. mit rein. Wir treten immer sofort auf die Bremse, als uns erstmal einmal anzuschauen was wollen wir erreichen und dann schauen wir, ob das zu dem passt, was also alles das Thema Datenschutz angeht, Betriebsrat, halte ich mich an gewisse Compliance-Regeln. Das würde ich dann danach drauflegen, aber nicht immer gleich mit der Bremse kommen. Weißt du was ich mein? </p>



<p>00:20:08 Marcus </p>



<p>Ja, ja, genau, und das ist ja das, was ich auch sage, vielleicht kann man da einen Rahmen schaffen, dass man auch, ja, nicht so proaktiv ist und erst überall bremst und dann ins Doing kommt, sondern dass man vielleicht in einem Sandkastenbetrieb in Anführungszeichen, eine Sandbox, im geschützten Rahmen alles denken, alles experimentieren darf und dass man dann mal einen Einblick gibt und dann prüfen, wieweit man dann wirklich damit umgehen kann. Jetzt wie gesagt, vertrauenswürdige Daten usw. ist wirklich ein heikles Thema, muss man sehr, sehr vorsichtig sein, aber es muss ja eben nicht alles direkt in die Cloud gepublisht werden, das muss nicht immer eine große Menge zugänglich gemacht werden, aber man kann immer noch einen Rahmen finden, wo nicht alles erstmal direkt durchgezeichnet sein muss, sondern auch ein bisschen Experimentierfähigkeit dabeibleiben soll. Ich finde es interessant, weil ich hatte ein ähnliches Meeting und wir hatten beim Kunden Meeting und wollten beratend und komischerweise kam in diesem Meeting dann alle Leute am Tisch und wir fragten verschiedenste Stände ab, um die Informationen zu erhalten und man merkt plötzlich, dass die verschiedensten Abteilungen untereinander da gar nicht kommuniziert haben und im Prinzip in dem Moment dieser Informationsaustausch stattfand, fand ich für mich persönlich sehr, sehr erschreckend, dass andere bei dem Thema Community Building ist wirklich auch ein hartes Thema, weil, weil man es wirklich auch irgendwie, ja irgendjemand muss die Verantwortung dafür übernehmen oder musst du es ein bisschen führen. Bei allen Communityaktivitäten, die wir ja gerne machen. Es ist schon da auch immer noch so ein Punkt dabei, dass jemand wirklich diese Verantwortung übernehmen muss dafür und du weißt, bei diesen Grabenkämpfen, wenn jetzt die IT so eine Initiative anstößt oder so, dann meint die Fachabteilung wieder sie möchte sich besonders profilieren und andersrum ist auch wieder so, dass sie, wenn die Fachabteilung sowas anstößt, die IT so sagt, wir sind ja nur die Knechte, die eingeladen wurden oder so, diese persönlichen Habits oder so, es ist nicht einfach also da muss man viel, viel schaffen, um auch das irgendwie zu durchbrechen. </p>



<p>00:22:38 Andreas </p>



<p>Aber Marcus, da sprichst du schon wieder ein total spannendes Thema an. Ich sah mich bis jetzt immer meist eher in der Fachabteilung und da haben wir immer genau das Thema, das wenn die IT dazu kommt, hatte man immer so das Gefühl, dass der eine versucht, dem anderen nichts abzugeben, die versuchen, sich gegenseitig über ihre wie heißt das so schön Bereiche zu schützen. Und meistens war das tatsächlich so, dass wir da tu ich wahrscheinlich der IT-Abteilung Unrecht, aber das die Fachabteilung mit neuen Ideen kamen eben damals Power BI sie wollten unbedingt was Neues machen und die IT sagt, wir haben doch aber schon was, aber das Problem dabei ist immer es ändert sich auch dort so viel und dann hat die Fachabteilung meist ohne die IT irgendwas Eigenes gebaut, also eine kleine Schatten-Analyse-Welt, das ist ja das, was ich gar nicht will. Ich möchte natürlich schon, dass ihr, dass wir zusammenarbeiten und was jedem klar sein muss und das ist wirklich das, was den meisten schwer fällt zu verstehen, das wenn wir uns austauschen, dass wenn wir zusammenarbeiten, ich nehme dir ja nichts weg ganz im Gegenteil, wir schaffen es, dass wir wirklich klar abgrenzen, wer macht was, weil nun wieder das Beispiel Auto, ich kann es fahren, aber wenn es um Reparaturen geht schaffe ich es, Reifenwechsel krieg ich hin, einen Ölwechsel wird schon schwieriger, nachfüllen kann ich, aber wenn es dann wirklich um das Thema geht, ich hab jetzt einen Platten und mir möchte jemand das reparieren, Marcus da fahr ich doch zum Profi. Selbermachen ist in diesem Fall doch gefährlich und in der anderen Welt ist das, in unserrt Welt ist das doch genauso. Es sind schon Herausforderungen, die wir dahaben, also zusammenarbeiten wäre schon schön, und ich weiß, da muss man auch mal über seinen eigenen Schatten spring und Kritik heißt ja nicht, dass alles schlecht ist, sondern wir stellen fest wir müssen was ändern, wir brauchen Rahmenbedingungen, wir brauchen aber auch einen Plan, wo es hingeht, also das Thema Strategie wäre, irgendjemand muss ja sagen, wir brauchen was tolles und es muss auch jemand sagen hierfür habe ich den Koffer mit dem Geld, weil am Ende des Tages kostet alles Geld und selbst wenn die Menschen da sind, werden sie ja auch bezahlt, wenn du lebst, auch wahrscheinlich nicht nur von Luft und Liebe, also auch wenn das schön wäre, wird aber in diesem Fall so nicht funktionieren. Also und was ich total toll fand, du hast noch einen superwichtigen Punkt angesprochen, so dieses Thema internes Marketing. Das mag ja alles schön sein, aber früher hat mal jemand gesagt tue Gutes, aber sprich auch darüber, also verschanze sie dich nicht hinter dem Schrank, sondern komm raus und sag, ich hab hier etwas, vielleicht hat jemand ja noch ganz andere tolle Ideen, aber auch hier ich weiß wir sind so typisch deutsch oder dieses Bedenkenträgertum, nein, aber es muss auch jemand sagen finde ich cool, ich will da mitmachen wie können wir uns denn zusammen austauschen? Wie kommen wir zusammen? Und ich glaube, wenn man das will und möchte, und wir haben einen, der das so ein bisschen dafür brennt, dass er die Leute auch so ein bisschen vernetzt, andere für Kommunikationsmanager und was es da alles Tolles gibt. Wir brauchen jemand, der der das ein bisschen treibt und auch dran bleibt also ein, wir nennen das hier im Norden Kümmerer, dass du wirklich einen hast, der sagt Ich kümmer mich drum, ich muss das gar nicht alles selber machen, aber ich weiß, wie ich die Leute vernetzen und wie ich sie mir holen und du musst sie immer wieder ein bisschen aktivieren ist doch klar, weil ansonsten sitzt jeder in seiner kleinen Höhle und macht sein eigenes Ding und das wollen wir doch eigentlich nicht. Wir wollen noch produktiv nach vorne gehen gemeinsam. Ja? </p>



<p>00:26:09 Marcus </p>



<p>Ja, ja, ich komme ja selber aus der IT, mehr. Deswegen liegt mir der Bereich ein bisschen näher, und ich weiß auch, warum ich das ganze Thema angefangen habe, weil eigentlich ging es mir um die Automatisierung und Optimierung und den nutzen für andere. Ich hab da mehr Freude daran, anderen das entsprechend zu optimieren und denen die Arbeit leichter zu machen und hab letztens einen lustigen Beitrag gesehen und da hat jemand davon berichtet, dass ein ITler zu Corona Zeiten festgestellt hat, dass er alle seine Tätigkeiten automatisieren konnte, und hat sich selber weg rationalisiert, aber auch nur von der Arbeitsweise, das Gehalt hat er weiter bezogen und hat sich da hingesetzt und er meinte, ja ist ein lustiges Beispiel, aber was wäre daraus lernen könnten ist auch in den Fachabteilung wenn jemand mal Prozesse und Ideen hat, es geht ja gar nicht darum, es wirklich immer selber mit Power Automate oder Power Flow, ach nein Flow ist Automate, Power Apps selber zu entwickeln oder so, sondern da wirklich zu finden, mal mit einem zu sprechen, der vielleicht technisch mehr Interesse hat und einfach mal diese Ideen auf den wegzubringen und umzusetzen und ich glaube meistens wirklich in dieser Graswurzelbewegung sind meistens die besten Lösungen entstanden, auch innerhalb von einem Unternehmen. Mein Chef hat mir auch von einer Lösung erzählt die haben sie, also die Idee war da im Controlling und sie haben sie erst mal mit ganz viel Excel Mappen gefüttert, bis sie dann wirklich Zugang zu den Daten hatten und auch die Schnittstellen bekommen haben, um was immer wieder zu fördern, und das ist eines der Lenkungsinstrumente in dem Unternehmen geworden, weil man das Resultat konnte man direkt merken, wie gut es ist und die Leute waren begeistert und hatten auch direkt Anregungen, wie man es noch besser machen kann, wie man die Qualität verbessern kann und wo man ansetzen kann und das ist immer dann, wenn was Greifbares ist und meistens beginnt es eben mit einer Idee. </p>



<p>00:28:13 Andreas </p>



<p>Ja cool, aber die Idee beginnt doch so wie bei unserem Podcast hier, die Idee beginnt damit, dass wir das zusammen machen. Jeder hat so seinen eigenen Ansatz und ich wollte das vorhin nicht so laut sagen. Mir war klar, dass du eher aus der IT kommst, aber ich bin sozusagen das Brückenglied, ich bin gerne in der IT, verstehe aber auch den Fachbereich und ich finde wichtig ist, dass diese Zwischenschicht, das wir uns verstehen, also, dass jeder der andere gibt so tolle Bilder du weißt der. IT-Mensch spricht mit dem Fachbereich und erklärte in einem Thema oder umgekehrt und du weißt, wie es am Ende aus diesem Bildnis wird, jeder versteht ja was anderes darunter, weil er natürlich einen anderen Background hat und das sind so für mich die Themen, wo wir wirklich dran arbeiten müssen. Ich muss verstehen, was du auf der anderen Seite machst, muss das Auto nicht reparieren können, aber ich muss zumindest verstehen, warum du das so machen musst oder warum du einige Teile so zerlegst, damit sie dann Sinn machen und mir ist auch klar, dass Excel natürlich keine Datenhaltung sein kann, aber zumindest für den Übergangenen gibt es durchaus diese Möglichkeiten und es ist halt nur mal ein Werkzeug, was aus der Welt nicht wegzudenken ist Marcus und ich glaub wird das Thema Excel werden wohl nochmal öfter reden müssen. </p>



<p>00:29:24 Marcus </p>



<p>Auf jeden Fall. </p>



<p>00:29:25 Andreas </p>



<p>Und jetzt die letzte Sache dazu. War das das, was wir uns eigentlich heute vorgenommen hatten, und da sind wir schon wieder leicht abgebogen? </p>



<p>00:29:33 Marcus </p>



<p>Ich bin gespannt, ich werde es mir nochmal anhören, aber wir wollen ja die Zuhörer nicht einfach so entlassen, sondern wir haben ja noch unsere 3 Dinge für den Heimweg. Hast du dir Notizen gemacht Andreas? </p>



<p>00:29:44 Andreas </p>



<p>Tatsächlich habe ich mir ganz Kleinigkeiten aufgeschrieben, ich habe für mich einen ganz wichtigen Punkt, den ich als Erstes nenne. Den zweiten überlasse ich dir. Ich finde das Thema internes Marketing also sprecht darüber über das, was ihr tut. Dann habt ihr auch einen besseren Austausch, also im Sinne von, sei sichtbar, erzähle es und lass dich inspirieren. </p>



<p>00:30:11 Marcus </p>



<p>Ja, Punkt 2 wäre ich dann dabei mit dem Experimentieren, auch gerne gemeinschaftlich experimentieren, um dein Auto Beispiel nochmal aufzugreifen vielleicht hast du ja doch Lust zu schrauben, aber es ist doch schöner, wenn ihr gemeinschaftlich an eurem Auto schraubt, anstatt dass der eine sagt nee, ich bin der Besitzer des Autos und ich mach was und der Techniker schlägt jedes Mal wider die Hände über dem Kopf zusammen, wenn er sieht, was du für Modifikationen in dein Auto reingebaut hast die der TÜV nicht zulässt. </p>



<p>00:30:46 Andreas </p>



<p>Finde ich total cool ich hatte mir zwar diesen Punkt auch rausgepickt, weil ich hab den für mich unter Sandboxing gespeichert also ich finde es cool, wenn ich dir eine gewisse Freiheit gebe. Du hast hier eine Spielwiese, probiere es aus und sobald du das quasi für andere bereitstellst, brauchen wir Regeln, Richtlinien und natürlich auch jemanden, der verprobt das die Daten valide sind, weil du nichts ist schlimmer, als dass die Daten nicht funktionieren, also letzter Punkt für heute. Bei all der Freiheit brauchen wir Regeln und Richtlinien, damit wir gut zusammenarbeiten. </p>



<p>00:31:18 Marcus </p>



<p>Ja, genau also kein rechtsfreier oder regelfreier Raum, sondern wirklich, es muss mit Maßen passieren, aber auch wirklich zielführend und vielleicht mit ein bisschen Strategie. </p>



<p>00:31:33 Andreas </p>



<p>Auf alle Fälle Marcus und ich glaube, da haben wir noch ganz viel, worüber wir sprechen können, denn eines ist uns sicher das hört nie auf. Es kommen immer neue Themen hinzu. Neue Technologien und erinnre dich nur daran vor 30 Jahren, wer hätte gedacht, dass wir heute mal E-Autos fahren? Wenn die auch nicht so weit fahren, aber eines Tages fahren Sie viel weiter. In diesem Sinne wünsche ich dir einen guten Start in die Woche. </p>



<p>00:31:59 Marcus </p>



<p>Ja dir auch Andreas, bis dann, Ciao! </p>



<p>00:32:02 Andreas </p>



<p>Ciao! </p>

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<span id="more-200"></span>



    
<p>Der Beitrag <a href="https://www.thedatabrothers.de/2022/02/07/ist-das-schon-strategie-oder-sind-wir-zu-spaet/">#004 Mit welcher Strategie steuert und führt man Business Intelligence Projekte?</a> erschien zuerst auf <a href="https://www.thedatabrothers.de">The Data Brothers</a>.</p>
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        <title>#003 Welche Vorteile, Nachteile und Rahmenbedingungen gibt es bei OnPremis oder Cloud?</title>
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    	<description><![CDATA[On Premise oder Cloud? Was bietet welche Vor- oder Nachteile? Was muss bei den Kosten und der Infrastruktur berücksichtig werden? Was bedeutet die Entscheidung für die Flexibilität? Will man immer up-to-date sein? Was ist im Falle eines Fehlers? Was muss man alles berücksichtigen und entscheiden?
Fragen über Fragen, auf die Andreas und Marcus versuchen, Antworten zu geben. Natürlich werden auch dieses Mal die Erkenntnisse zu "drei Dinge für den Heimweg" plus Bonuserkenntnis zusammengefasst.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
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Fragen über Fragen, auf die Andreas und Marcus versuchen, Antworten zu geben. Natürlich werden auch dieses Mal die Erkenntnisse zu &quot;drei Dinge für den Heimweg&quot; plus Bonuserkenntnis zusammengefasst.]]></itunes:summary>
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<p>On Premise oder Cloud? Was bietet welche Vor- oder Nachteile? Was muss bei den Kosten und der Infrastruktur berücksichtig werden? Was bedeutet die Entscheidung für die Flexibilität? Will man immer up-to-date sein? Was ist im Falle eines Fehlers? Was muss man alles berücksichtigen und entscheiden?<br>Fragen über Fragen, auf die Andreas und Marcus versuchen, Antworten zu geben. Natürlich werden auch dieses Mal die Erkenntnisse zu &#8222;drei Dinge für den Heimweg&#8220; plus Bonuserkenntnis zusammengefasst.</p>



<p><em>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></em>  </p>


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<p>00:00:26 Andreas </p>



<p>Ja, Hallo und herzlich willkommen, ich begrüße Euch heute zu unserer Folge 3 ich hab heute wieder mal den Marcus mitgebracht und möchte Ihnen natürlich gleich bevor wir starten, mal ganz herzlich begrüßen. Marcus ich freu mich, dass du wieder dabei bist. </p>



<p>00:00:38 Marcus </p>



<p>Ja, Andreas schön, auch hier zu sein. </p>



<p>00:00:40 Andreas </p>



<p>Und Marcus? Ich hoffe, du hast auch Lust auf die neue Folge, weil wir haben uns heute wieder ein neues Thema vorgenommen ich habe für dich etwas mitgebracht, und zwar möchte ich gerne mit dir über BI Architektur. Im Sinne von. Wie kann man das in unserem Umfeld nutzen? Was gibt es dafür Möglichkeiten? Es ist also wir fangen wieder mit Fach Begriffen an ein On-Premises oder in der Cloud. Welche Bausteine siehst du da? Und vielleicht sollten wir das Thema BI Strategie oder ähnliche Themen auch nochmal adressieren was meinst du das? So passt das für uns heute als Thema. </p>



<p>00:01:12 Marcus </p>



<p>Doch finde ich sehr gut. Wir selber sind ja auch mit unseren Kunden immer wieder unterwegs und bei uns gibt es gerade ein bisschen mehr, so die Cloud First Strategie also, so wie du es ja schon eingeleitet hast und dennoch sind ja viele von den Kunden, die man auch hat, in der On-Premises Welt vorhanden und das ganze gegeneinander mal abzuwiegeln, finde ich ein sehr interessantes Thema. Mit welchem Part möchtest du denn gerne anfangen oder mit welchem Thema? </p>



<p>00:01:41 Andreas </p>



<p>Also wenn es für dich okay ist, würde ich gerne natürlich wie immer mit dem großen Bild also das ganze anfangen, weil Ich weiß nicht, wie es bei dir in den Projekten ist, aber ich glaube, wir hatten da auch schon drüber gesprochen. Wir haben ganz oft das Thema, dass der Kunde sich etwas raus pickt und uns in dem Prozess irgendwann integriert. Mir wäre aber viel wichtiger zu verstehen, was der Kunde für eine BI Strategie hat heißt also für mich so hat er ein Business Intelligence Competence Center oder andere nennen das BICC. Was hat er für eine Organisationsstruktur dahinter? Wie sehen die Rahmenbedingungen aus? Also gibt es da irgendwelche Themen zum Thema Datenschutz Compliance hat er irgendwelche ISO Themen, die er dort berücksichtigt möchte, oder auch das ganz wichtige Thema Marcus was immer ein Thema also wir hatten gerade Weihnachten, wir beide. Budget also alles was Unternehmensstrategie, ein Budget Bedeutung und wir sind auch die internen Rahmenbedingungen weiß, selbst wenn wir uns das mal in anderen Projekten anschauen, habe ich genügend Budget dafür? Ist das Thema auch so adressiert, dass jeder weiß, dass es dann jetzt auch mit dem BI Thema losgeht und solche Themen wie interne Kunden, externe Kunden, Lieferanten wie sieht das mit der Datenhoheit aus? Als solche Themen sind für mich wichtig. Hast du denn noch weitere Themen, die wir da Beleuchten sollten? </p>



<p>00:03:00 Marcus </p>



<p>Ja, ich wollte eigentlich weiter vorne anfangen, und zwar in dem Bereich, wie es ebenso zu Cloud hingegangen ist, weil wir haben ja immer wieder so das Thema, das in der IT also jetzt komme ich wieder von meiner IT Seite her wir was von Zentralisierung und Dezentralisierung haben und als ich damals mit meiner Entwicklungstätigkeit das erste Mal mit Cloud in Berührung gekommen bin, da war Grad so dieser Hype der Virtualisierung das heißt, alle Leute hatten Server in ihrem Keller stehen und der erste große Hype war, dass man das Ganze eben nicht mehr auf dem richtigen Blech laufen ließ, sondern eben in einer virtuellen Umgebung und dann kam auch so ein bisschen das Thema Cloud auf und ich weiß noch, es sind noch zu Cebit Zeiten gewesen, also ich war auf der Cebit und hab dieses Cloud Thema gehört und habe mich dann informiert. Über das Thema Private Cloud Public Cloud was ist das eigentlich? Im Unterschied in Summe? Und da hat es mir jemand mal in der im Rahmen erklärt, dass ja die Cloud Thematik auch in diesem Rahmen von der Virtualisierung reingeht. Eben aber einen sehr starken Standardisierungsansatz hat. Also das jemand der vorher eine eigene Umgebung gefahren hat On-Premises. Es wurde immer zu bedarf aufgebaut, möchte jetzt eben ein ja standardisiertes Rahmenwerk haben und das würde halt dieser Cloud-Dienst bieten. Also wenn ich eine private Cloud betreiben würde, sollten es mögliche Cloud-Pakete geben, wo ich sagen kann ich möchte eine bestimmte Dienstleistung einen bestimmten Service beziehen und den kann ich buchen und dann wird mir eben die entsprochenen Komponenten zur Verfügung gestellt und auch die entsprechende Leistung und das wäre jetzt erstmal für mich so ein bisschen der erste Ansatz und mit dir in die Thematik On-Promis oder Cloud rein zu gehen. Wir haben einmal auf den einen Punkt dieses Bereitstellen einer sagen wir mal Blech oder im etwas was wir ganz zentral haben und das andere, wo wir im Prinzip in das Nutznießen reinkommen, gewisse Services zu nutzen und die können ja in unterschiedlichen Abstufungen sein. Passt das für dich für die Einfahrt? </p>



<p>00:05:16 Andreas </p>



<p>Ja Marcus, das passt schon denn, aber für mich finde ich erstmal wichtig Grundthema ist jemand auch bereit, diese Schritte mitzugehen, wo du sagst dieses Thema vor und Nachteile wie viel Service nehme ich in Anspruch von der entsprechenden Cloud also ja kann man so machen, finde ich in Ordnung ich würde sagen schauen, was du erstmal an wie ist denn heute die Lage also stand heute nehmen wir mal an, so war es ja vor 5 Jahren so in etwa jeder sagte Ich hab jetzt hier mein Blech alles ist bei uns In-Haus das läuft und im Prinzip ist der erste Spruch, der dann meistens kommt wir haben da etwas investiert, wir haben ja etwas gekauft, das Blech gehört uns und es läuft. Meistens haben die Kollegen dann unterschlagen, dass es natürlich jemanden geben muss, der sich um das Blech kümmert. Das heißt, die Applikation muss laufen. Das Blech läuft, all das dieses Thema Betriebskosten, wie es immer so schön heißt, war auch immer ein Thema wird vernachlässigt und was ich persönlich immer wichtig finde, ist neben der ganzen Infrastruktur, die du jetzt ansprichst, wieviel nehme ich an Service in Anspruch sollte man auch diese Position was habe ich denn eigentlich in der Vergangenheit In-Haus machen lassen? Was hat mich das wirklich gekostet? Also die echten Kosten sollte man immer dagegenstellen, denn eines darf man nicht vergessen die meisten Leute haben genau das immer unterschlagen und einfach irgendwas gemacht. </p>



<p>00:06:39 Marcus </p>



<p>Aber ich glaube, das ist auch eines der größeren Probleme. Ich weiß nicht, wie es bei dir in den Projekten ist, aber wenn ich jetzt mal ein Blech gekauft habe und habe es da stehen, dann neigt man dazu, möglichst viel auf dieses Blech drauf tun zu wollen und das ganze Management rund um dieses Blech ist halt auch nicht so einfach. Also wenn ich wenn du jetzt mit einem BI Projekt in die Firma kommst, kommt vielleicht jemanden vorbei und sagt wir haben da noch einen SQL Server können wir das nicht damit drauf packen und wir haben ja dann auch plötzlich bestimmte Anforderungen von Auslastung, das heißt ich komm am Anfang des Jahres wurde das Blech gekauft, um ein ERP System darauf zu betreiben. Das hat schon eine gewisse Grund Affinität oder eine Grundlast, auf dem System und es wurde vielleicht auch genau dafür skaliert und plötzlich kommt ein BI System dazu, was eben für Analysezwecke angedacht ist und erzeugt eine zusätzliche Last auf dem System und dann haben wir ja natürlich auch die Problematik, dass die Last sich gegenseitig im Konflikt stehen können und dass eben dieses Blech vielleicht auf lange Zeit nicht ausreicht. Und wie ist es dann zum Beispiel auch mit Updates usw. mit Down Times, die dann reinkommen? Es ist ja ein sehr weites Feld, wo man sich fragt, muss denn wirklich alles auf einem Blech sein und wie hoch ist eigentlich das Risiko, das Ganze auf einem Blech zu betreiben? </p>



<p>00:08:03 Andreas </p>



<p>Bin ich total bei dir? Ich habe ja meistens in den Projekten immer das Thema dann wenn du über dieses Blech sprichst, kommt dann der erste Kollege aus der Abteilung IT mit dem Hinweis ja, wir haben folgende Applikationen darauf schon laufen. Das bedeutet, wenn wir jetzt dann noch eine weitere Applikation drauf laufen lassen möchten, bedeutet das für die Infrastruktur folgendes und gegebenenfalls kommt dann meistens komischerweise im Laufe des Projektes der Schritt, wir brauchen noch weiteres Blech und schon bist du in diesem Punkt, wenn du das vorher nicht bedacht hast, finde ich persönlich das immer superschwierig hinterher zu sagen ja, aber wenn wir denn gleich in der Cloud wären, ist das doch alles viel teurer, weil man meistens diese wie nennt man das immer so schön? Im Prozess bei den Kunden dieses Thema wenn du Produkte generierst? Bill of Material, das alles wirklich alles mal hinlegen was brauchst du wirklich alles, an Themen wie Infrastruktur an Betriebskosten, alles auf den Tisch legen und dann sagen Sie jetzt bewerte ich das fair. Fair heißt für mich natürlich auch solche Themen, ich weiß, das kommt im Projekt, der öfter vor, dass der der Fokus sich leicht verschiebt, sei es der Kunde hat noch 2-3 neue Ideen, weil er feststellt ich könnte noch was ganz anderes vielleicht mit diesen neuen BI was wird uns da vorgenommen haben machen soll heißen, vielleicht verändert sich ja auch der Fokus, der Inhalt sei es du brauchst eine neue Features, neue Funktionen und ganz oft kommt dann genau das Thema wenn du das Blech dann schon hast, heißt es das kann, das Blech nicht, oder wir müssen das Blech modifizieren und du weißt, wie das früher war mit Hardware Bestellung getätigt ist, getätigt und nach Justierung wird im Prozess nicht leichter und da komme ich zu dem für mich das erste Mal den Punkt, was in der Cloud möglich ist, kann ich jederzeit was dieses Services angeht zu und abbuchen. Nach eigenem Ermessen hat für mich den Vorteil, dass auch das Thema Kostentransparenz deutlicher wird viel deutlicher. Nicht nur, dass es dann sofort sichtbar ist auf deiner Abrechnung. Sondern du siehst auch selbst, welche Funktionalitäten du brauchst, also ich nenne es mal Features jetzt, weil das klingt für mich ein bisschen Moderner soll heißen ich kann sagen, ich brauche das feature, ich möchte das haben, ich möchte eine Automatisierung haben für irgendein Thema oder wenn wir uns beide wieder das Thema Power BI nähern, gibt es dann noch Power Automate und was ist da alles Tolles gibt, aber ich kann selber sein brauch ich oder brauch ich nicht also ich kanns zu oder abwählen, je nach Bedarf und das ist bei der alten Denkweise oder der alten Vorgehensweise was heißt alt? Also, die ist ja noch genauso gültig Marcus glaub ich, nur das sie halt ein anderes Vorgehens Modell ist und ich finde es cool zu sagen lass doch mal schauen, was bedeutet das? Wir haben auch Kunden die gesagt haben ja, ich finde die Cloud toll haben wir uns angesehen. Wir haben uns die Features durchgerechnet und haben erstmal alle Features reingepackt. Weil natürlich werden wir die alle bauchen und sukzessive fängt jemand an dieses Auto doch wieder kleiner zu definieren, weil das brauche ich nicht. Das Akku muss kleiner sein und so ist es eigentlich in der Cloud auch. Ich brauch dann nicht alle Features nehme ich Sie doch erstmal raus kann ja immer noch sagen, ich brauch sie vielleicht dann doch mal aber das ist keine Einbahnstraße. Der Vorteil ist diese Gefahr des ich brauch das nicht verlagere ich eigentlich auf denen der mir das anbietet nehmen wir das Beispiel mit dem Anbieter, mit dem wir beide ja wahrscheinlich am meisten arbeiten Microsoft, die Gefahr des nicht Nutzens liegt nicht bei uns, sondern die liegt bei Microsoft die müssen uns das so schmackhaft machen, dass wir es meinen brauchen zu müssen und das ist beim Blech Kauf finde ich viel schwieriger.  </p>



<p>00:11:41 Marcus </p>



<p>Ja, wobei, diese physische Grenze ist das, was wieder, glaube ich, für den Kopf ganz gut ist, also wenn ich die, wenn ich das Blech gekauft habe, dann bin ich einfach darauf limitiert, was das Blech leisten kann, habe aber damit auch im Prinzip eine Kostenbremse, weil alles was daneben drüber hinausgeht, ist nicht einfach zubuchbar. Man hat häufig das Gefühl oder die Sorge, dass wenn ich es in der Cloud habe und ich immer nur 10€ mehr einwerfen muss, um die nächste Leistungsstufe zu bekommen, dann mach ich das und landet plötzlich in Preisregionen, die ich vorher gar nicht gesehen habe, weil ich einfach nur sagen musste ach, wenn ich jetzt nochmal eben 10€ mehr rein investiere im Monat, dann wird es eben besser oder schneller, also, dass sich auch tatsächlich vielleicht geneigt bin, gewisse Optimierung oder so weiter nicht zu machen, weil ich einfach dahin gehe und sage ich kann in der Cloud einfach den Hebel grösser drehen und man einfach nur noch Geld gegen ein Problem wirft und eben nicht unbedingt an die Ursache, des Problems kämpft und das ist die andere Gefahr, die ich sehe oder wie ich auch mitbekommen, dass die viele Leute sehen und aus meinem Gesichtspunkt habe ich schon viele oder häufig rausgenommen. Die Cloud ist jetzt nicht unbedingt günstiger. Klar wie du sagst diese Milchmädchenrechnung Ich habe einmal den Server gekauft und dann kostet er mich fast nichts ist nicht da oder wird häufig gemacht, aber es ist gar nicht so, also wenn man diese Faire Gegenüberstellung wird, man glaube ich nur sehr, sehr schwer hinbekommen mal mit meinem wirklich ja, wenn ich den Serverraum einmal in meinem Gebäude drin habe, den wieder rauszubauen mit der Klimaanlage usw. Das wird man auch nicht machen. Man spart also diese Kosten von einem Serverraum hier nicht wirklich ein, auch wenn man anfängt die ersten Services raus in die Cloud zu migrieren. Aber in Summe das, was ich an Flexibilität und an Geschwindigkeit, gewinne und an Standardisierung ist natürlich in der Cloud sehr ansprechend, wo du es ja auch schon angesprochen hast du vielleicht, was sie in dem Rahmen von der Wartung reingeht das ist so ein Thema, was mir immer wieder aufgefallen ist. In der Vergangenheit ich finde es immer sehr, sehr schlimm, wenn ich im rausgegangen bin bei einem Kunden und wir haben eine Software ausgeliefert. Dieses Never change a running System also so ein Update spielt man gar nicht so gerne ein, weil es läuft ja alles, man sieht im ersten Moment nicht dieses Problem und dann kommt man plötzlich in der Arbeiten ran und sagt ja, sie könnten das mit dem Feature lösen ach, sie haben noch eine alte Version bei sich. Ja, dann können wir das eben nicht machen und jetzt? Kunde verschläft häufig nach und nach mit dem Abwiegen der Updates, dem Fortschritt und dann ist plötzlich der Schritt beim Update sehr sehr groß und in der Cloud ist ja gerade, dass auch ein Punkt der Richtung Cloud Anbieter gegangen ist. Also wenn ich jetzt wirklich mal sowas wie ein Power BI einnehmen oder so. Das wird ja automatisch im Zyklus upgedatet von allen und eigentlich sind alle immer auf dem gleichen Stand, also wenn ich noch zum Kunden gehe und ich sage, wir wollen das und das in Power BI machen, dann weiß ich, der hat eigentlich der hat die gleiche Power Bi Version im Service wie jeder andere auch, vielleicht mit unterschiedlichen Lizenzen, aber der Funktionsumfang, der veröffentlicht wurde, ist da Up to Date und das sind viele Sachen, die bei mir wieder Positiv auffallen, besonders weil ich auch eher der Entwickler Typ bin und gar nicht so stark mich mit den Thematiken beschäftigen möchte wieviel Rechenleistung brauche ich? Wie ist das Verhältnis zu RAM zu CPU Leistung was ist die schnellste Festplatte usw sondern eigentlich brauch ich meine Arbeitsumgebung, damit ich im Prinzip mein Business Werk machen kann, nämlich diesen lade Prozess und das Aufbereiten der Daten mit Präsentation der Daten und das ist dann halt auch so ein Punkt wo ich immer wieder pro Cloud bin. Weil eben ein vieles Faches von dieser Verwaltungstätigkeit sogar einfache Verwaltungstätigkeit einfach abgegeben wird ein anderer Punkt, wenn es jetzt auch mal wieder ins Negative zieht, ist ich kenne es bei anderen Kunden, da gabs Frozen Zones. Dann dürfte in der Frozen Zone nichts verändert werden. Da ist man natürlich jetzt bei der Cloud in einem allgemeinen Bereich, das heißt, wenn man Jahresabschluss hat, um Microsoft Update den Power BI Service, da kann man selber nichts dran ändern. Es gibt andere Applikationen von Microsoft. Wir haben ja zum Beispiel das Business Central mit im Angebot und da gibt es eben entsprechende Wartungszeiträume und die darf man sogar zwei- bis dreimal verschieben, wenn man so selber so ne Frozen Zone hätte, aber kontinuierlich bleibt man immer auf dem aktuellen Stand und dass sie persönlich sehr positiv. </p>



<p>00:16:42 Andreas </p>



<p>Kann ich das meiste kann ich total mitgehen Marcus muss ich wirklich sagen der einzige Punkt und den hattest du schon angeteasert, wenn du so willst bist für mich dieses automatisieren der Aktualisierung. Wir haben das ganz oft schon gehabt, dass gerade in den Power BI Umfeld ein Feature vielleicht noch nicht ganz so ausgereift ist oder ein bestehendes Feature geändert wurde. Das kam jetzt noch nicht so oft vor, aber die zwei dreimal wo es vorkommt und ich hab viele Kunden, die sind was das Thema angeht eher Vorsichtig unterwegs und für die ist wichtiger, dass das System stabil ist und funktioniert und die gerade gewünschten Features, die auch so im Projekt umgesetzt wurden, funktionieren. Daher finde ich eher diesen Weg zu sagen wir haben ja ein festes Set, was funktioniert da kann ich mich total drauf verlassen. Das ist zu hundert Prozent sicher und ich bin bei der Entwicklung, bin ich bei dir, finde ich es natürlich toll, mal eben kurz zu testen wie ist denn das neue Feature, was da angekündigt wurde. Kann ich das dann benutzen, wie ich es mir vorstelle oder muss man dafür nochmal nachschärfen? Auch da habe ich jetzt gerade in der Vergangenheit so ein zwei Themen gehabt, wo ich sagen würde ok gut, das ist schon mal testen konnte. Dafür hätte ich mir keinen Blech aufsetzen müssen. Also alles das ist wirklich für mich ein pro Entwicklung, weil die Cloud mir natürlich Dinge ermöglicht, die ich sonst so schnell mit Blech gar nicht auf die Wege hätte bringen können. Ich hätte mir ein Blech bestellen müssen und alles jetzt schalt ich es ein teste es und kann sagen ok, das Feature entspricht der Erwartung und ich kann es dem Kunden mit ruhigem Gewissen an die Hand geben, also kann ich Quasi sagen ok perfekt, aber er muss es dann auch in der Cloud benutzen. Das ist halt das nächste Thema, weil das auf dem lokalen Blech da sind die Entwicklungszyklen nicht mehr so schnell, finde ich und ich kann das verstehen, weil natürlich auch solche Firmen wie Microsoft und Oracle und wie sie alle heißen es leichter haben, wenn sie die ganze Software selbst in der Hand haben was das ganze Thema Verwaltung angeht ansonsten weißt du selbst in der Vergangenheit war es so der Eine hat das so installiert, der andere so du hast den Kollegen XY getroffen, der hatte noch vom SQL Server den Versionsstand, den du nie benutzen würdest, weil, da ist es wichtig, dass das schon auch geupdatet ist und das entsprechende Features auch fehlerfrei funktionieren. Also ist da das Thema Update wichtig. Also das war und ist auch heute noch immer ein Thema, weil ich weiß, ich benutze den SQL Server X auf meinem Rechner und ich kann dir sagen ich habe viele Kollegen, die bleiben beim 2016 er stehen und werden sich dann nicht Weg bewegen und wenn du Glück hast, hast du schon den 2016. Die Frage ist natürlich kannst du das mit der Cloud etwas erleichtern? Und da sehe ich für mich Vorteile, weil habe ich einen Stand, da weiß jeder alles klar funktioniert und wenn wir das hier Produktiv benutzen gibt es da keine Versionsunterschiede fertig, das benutzt man so. Spätestens dann, wenn du aber zum Beispiel sowas wie nehmen wir wieder das andere Produkt Power BI Desktop lokal das muss man ja nicht mitziehen und da geht es schon wieder los, dann mach ich ein Neues einen neuen Bericht neue Daten was auch immer und schon sehe ich denjenigen, der sagt ja, ich habe noch die alte Version. Ich so ja. Dann nehme ich es mit meiner Kollegin Katrin. Nimm die aktuelle fertig, entweder nimmst du die aktuelle oder wir können nicht zusammenarbeiten, ist auch total in Ordnung, also du musst dir irgendeinen Flow haben, wie du zusammenarbeiten kannst und durch solche Themen zwingt man die Leute natürlich so ein bisschen mehr in die Agilität, dass sie das aktuelle auch benutzen und nicht ihre Software von Excel 97 oder was ist da alles Früher gab also auch diese Versionsstände, war ja manchmal interessant. Ich finde es schon wichtig und da hat sich das ganze Prozedere verändert. </p>



<p>00:20:18 Marcus </p>



<p>Wobei dieses Umstellen oder dieses dieser Wechsel von kleineren Versionsschritten, wo vielleicht auch mal ein Feature, was nicht so stabil war, zu Fehlern sorgt, ist durchaus gefühlt besser, weil man sich dann vielleicht mal um gewisse Themen kümmern muss, als wenn man eben diese großen Wechsel macht. Also ich habe es sehr, sehr häufig gehabt, da war es wirklich das man wirklich ein Feature nutzen wollte in der in der Software, die man da gerade eingesetzt hat und es einfach nicht konnte, weil man einfach Angst hatte, zu viel umwerfen zu müssen oder zu viel versäumt zu haben, was man korrigieren muss. Also ich hab ich habe durchaus schon mittlerweile man hat immer mal wieder so Projekte. Dann meldet sich ein Kunde und man merkt mit Strecken er ist noch auf einen SQL Server 2008 und mit einem ganz alten Windows Betriebssystem und mittlerweile wird ihm das bei den Betriebssystemen zu heiß und dann fängt man an das ganze System neu aufzusetzen und entsprechend eben nicht hoch zu ziehen und das sind Sachen, ja, die brauch ich persönlich nicht und ich also ich kann mir besser vorstellen, dass man sich kontinuierlich entsprechende, ja Sachen, die vielleicht doch nicht so sauber gelaufen sind nochmal korrigiert als eben immer wieder bei einer großen Umstellung den Big Bang zu machen und alle mitnehmen zu müssen natürlich für uns als Dienstleister ist es manchmal auch ne Katastrophe, wenn man plötzlich mehrere Kunden haben, die alle gleichzeitig das gleiche Problem haben, weil Microsoft meinetwegen irgendwie einen Fehler gemacht hat und es ist natürlich auch so. Also Microsoft, die sind ja auch geübt in der Sache und die agieren ja auch durchaus schnell, aber man ist halt darauf angewiesen, dass sie das Problem gelöst haben in ihr mit ihren Qualitätsansprüchen und auch mit ihrem Zeitansatz, den sie sich für dieses Problem gegeben haben. Das heißt man selber ist in dem Moment natürlich ein bisschen machtlos. Ja, aber ich meine, ich sag jetzt Grad Microsoft ist bei jedem anderen Cloud Anbieter auch und so weiter und es ist ja auch so interessant, wer mal eine Webseite betrieben hat, das kann man ja auch schon in den Neunzigern usw mal angefangen, da war es ja auch so, dass man sich ein Speicherplatz gemietet hat, da ist ein Webserver drauf gewesen. Wie der Anbieter das gemacht hat, war seine Sache. Man hat seine Webseiten da hochgeladen und wenn der Webseitenanbieter mal ausgefallen ist, da konnte man halt auch nichts dran machen, dann ist man eben nicht den Keller gegangen oder genauso. Wenn man sein eigenes Rechenzentrum hat und hat nur eine Leitung oder einen Anbieter, mit dem man das eben die Standorte verbindet. Wenn die Leitung weg ist, dann muss halt Plan B funktionieren und ein Plan B kaum getestet wurde oder eben nur eine dünne Mobilfunkleitung ist, ja dann funktioniert vielleicht auch alles nicht. Sehr sehr spannend, fällt mir grad nur ein wegen, was man hat, man hat alles gut organisiert, hat 2 separate Rechenzentrum, von dem man eben Fallback machen kann und die Maschine von A nach B switchen kann, aber wenn im Notfall wirklich die Leitung dafür nicht ausreicht zum switchen, also man muss es schon ausprobieren und muss es sicherstellen und da ist natürlich bei so größeren Konstrukten und einer größeren Mannschaft wie bei Microsoft oder bei jedem anderen Cloud Anbieter mehr Vertrauen hin, als dass es eben vielleicht eine kleine IT Mannschaft in einem Unternehmen schaffen kann. </p>



<p>00:23:48 Andreas </p>



<p>Ja bin ich bei dir also die Frage, die man sich dabei natürlich immer stellen muss wieviel Mobilität brauchst du und wenn du dir überlegst, dass gerade das Thema ich hab ja auch viele Unternehmen, die sind ja in der Zeit gewachsen das Blech steht ja nicht nur an einem Standort. Es kommt ja durchaus vor, dass gerade durch das Thema Leitungskapazität du, das auch an mehreren Standorten stehen hast und schon sollte man sich überlegen wie man das Ganze so aufbauen kann, dass zu jederzeit jeder die Möglichkeit hat, mit allen Applikationen auch Performant zu arbeiten, nimm nur den Vertriebsmitarbeiter der im Außendienst unterwegs ist, also das Blech kann mir ja nicht mitnehmen, also muss es ja irgendwann Mobilität geben und ich finde schon da gewinnt natürlich immer mehr die Cloud ja, sie verliert an dem Moment, wo das vor die Leitungen nicht da ist, aber das hattest du schon immer also irgendwas zum Thema offline Kapazität, aber vielleicht nochmal zurück zu dem was wir uns ja so Überlegt hatten also gerade das Thema Investitionskosten das muss man für das ganze Thema beleuchten. Ich habe für mich das Thema Betriebskosten und gerade solche Themen, auch Investitionen in Hardware also was brauche ich für Hardware? Das fand ich schon immer mega komplex, weil du weißt ja nicht, ob die Applikation mit dem, was du bestellen willst, so skaliert. Das heißt, du musst vorher so viel Feingliedriger definieren, damit du das richtige Blech bestellen willst diese Angst kann man sich heute finde ich durch sowas nehm Allerdings begibst du die Natürlich in Hände eines ich nenne es mal jetzt Treuhänder, das heißt, du hast ja diesen entsprechenden Anbieter, sei es den mit M den mit O und wie sie alle heißen auch den mit A. Ich will jetzt keine Namen dazu nennen das ist das du begibst dich ins Vertrauen eines nennen wir es mal Handwerkers, der dir sagt ja, das können wir alles leisten und vorher war es dein Mitarbeiter in der IT, der sagte Na klar, die Infrastruktur stelle ich euch zur Verfügung und du musstest auch darauf vertrauen, dass das, was er dir bereitstellt, für deine Anforderungen und die Applikation genüge tut ja also gerade das ist für mich also auch heute nicht leichter als früher, nur dass du heute mehr Möglichkeiten hast und wie es immer so ist, wenn du im Kaufhaus stehst. Du hast von einem Produkt mindestens 7 Ausführungen, heißt es aber auch 7 Entscheidungen, die du dann treffen musst und wieder das Beispiel dieser Cloud Geschichte. Sei es übertragen wir das mal auf was willst du von dem entsprechenden Anbieter gemanagt haben? Was willst du selber noch in der Hand haben? Wieviel Selbstgestaltung willst du dort machen, also wie es immer so schön mit denen ist es die Applikation ist es das Datenmanagement, wenn ich das Betriebssystem selbst entscheiden? All das musst du ja in irgendeiner Form aufstellen und für dich definieren und ich finde nicht, dass das so leicht von der Hand zu wischen ist. Du musst immer noch wirklich ganz klar sagen das müssen wir auch mitentscheiden und nicht nur hoffen, dass irgendjemand damit denkt also, du musst schon wirklich genau wissen, was das Ganze für dich bedeutet, sei es ich brauch mehr Speicherplatz, ich brauch, dass ich brauch mehr Rechenleistung, ich find da hängt schon ganz schön viel dran um das Thema Architektur zu beleuchten, nur was um das Mal für mich auf den richtigen, auf den auf den Weg zu Ihnen der richtige Weg, den gibt es ja gar nicht Marcus. Es gibt immer nur den, den wir gerade nehmen aber um vielleicht mal so zum Schlusspunkt zu kommen für uns was sind denn, so die 3 Punkte für uns, die wir mit nach Hause nehmen sollten, also wir haben ja mal gesagt wir wollen immer zum Schluss sagen. Wo soll die Reise eigentlich hingehen oder was solltest du dir zumindest überlegen? Ich finde es toll, wenn du sagen kannst. Das Thema Investitionskosten und Betriebskosten darüber musst du Klarheit haben und du kriegst darüber Transparenz ich find es Vorteilig für die Cloud dass ich sagen kann, ich kann es viel feingliedriger abgrenzen sein also. Ich bezahle für das, was ich benutze, wie es mir scheint schön heißt. Nachteil sehe ich du verlierst ein wenig die Übersichtlichkeit, also es wird immer unübersichtlicher, weil es, so feingliedrig ist was brauch ich denn? Also ich könnte die heute nicht sagen, was ich für eine BI Applikation je nach Anforderung des Kunden genau alles brauche, das muss man wirklich alles durchleuchten und ich finde dieser Bauchladen, der dann dort vor dir liegt, der ist superschwer zu konfektionieren, wie es immer so schön heißt. </p>



<p>00:27:58 Marcus </p>



<p>Ja, bin ich bei. </p>



<p>00:27:59 Andreas </p>



<p>Ja, das sind für mich so die Themen, die ich mega schwierig finde. Trotzdem sollte man den Mut nicht verlieren, weil man gewinnt neue Freiheiten. Freiheit heißt, aber auch du musst mitentscheiden. Gehe ich links oder gehe ich rechtsrum und im Sinne von ohne Spoilern zu wollen von Matrix nehme ich die blaue oder nehme ich die rote Pille? </p>



<p>00:28:19 Marcus </p>



<p>Ja ist ja meistens gar nicht so, dass man nicht auch beides machen kann, oder die Mischung, aber das wäre vielleicht auch noch mal wieder ein Thema Ich habe gesehen das Thema ist ja jetzt vielfältig, wir können sicherlich auch nochmal eine weitere Folge dranhängen, um nochmal in Details zu gehen. Wir hatten ja schon so ein bisschen drüber philosophiert und paar Stichpunkte gemacht, da ist ja noch einiges da und als drittes würde ich sagen ist ja der Riesenvorteil eben dieses immer Up to Date in der Cloud, zu dem, was man im On-Premise hat, dass man eben sich selber um die Updates kümmern muss, was jetzt ja auch gar kein Hexenwerk ist. Man muss einfach nur die entsprechenden Unternehmenskultur schaffen, dass man immer da updatet und dass alle mitten gehen und ja, bei der Cloud wird man eher ein bisschen mehr dahin gezwungen. </p>



<p>00:29:11 Andreas </p>



<p>Genau, aber trotzdem Marcus ist es ja so auch das Thema wo du es ansprichst Ausbildung war schon immer wichtig, wird genauso wichtig bleiben und wenn alle daran denken, dass der Mitarbeiter auch die Fähigkeit hat, das zu tun kann nichts schiefgehen und auch wir beide wissen mit zunehmendem Alter, Ausbildung ist immer noch wichtig, das hört ja nach dem Studium nie auf und ich muss gestehen da haben alle Recht. Das ist tatsächlich etwas, was ich für mich immer wieder mitnehmen und ich stelle fest, mal heißt das Thema A mal B mal ändert sich die Technologie, dann gibt es einen Power BI ein Click ein Tableau und wie sie alle heißen. Aber am Ende gibt es immer so viele Nuancen und dass du trotzdem entscheiden musst, was ist für mich jetzt das Richtige im Kontext und um auf dein T-Shirt ein bisschen hinzuweisen, was ich persönlich wenig cool finde. Es kann manchmal durchaus Sinn machen, dass man vielleicht auch mehrgleisig fährt. Es sei, ich braucht man Excel, ich brauch mein Power BI und dann muss man trotzdem sich die Plattform anschauen, die einen dabei bestmöglich unterstützt. Denn man will nichts verlieren, nur man sollte auch irgendwann mal Zöpfe abschneiden. </p>



<p>00:30:16 Marcus </p>



<p>Ja. Gut, das war&#8217;s dann wohl für heute. Ich hoffe, alle hatten Spaß haben, was mitgenommen und bis zum nächsten Mal. Ciao, Andreas.  </p>



<p>00:30:23 Andreas </p>



<p>Ciao, Marcus. </p>

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<span id="more-185"></span>



    
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<p>Am Anfang des Datenladeprozesses steht die Datenquelle, doch warum wird welche Datenquelle gewählt und welche ist zu bevorzugen? Wird eine Schatten-IT aufgebaut oder kritische Systeme entkoppelt? Andreas und Marcus sprechen von ihren Erfahrungen und Meinungen zu Datei-Schnittstellen, Datenbanken und Data Lakes. Zum Schluss fassen Sie dann noch ihre Erkenntnisse zu &#8222;drei Dinge für den Heimweg&#8220; zusammen.</p>



<p><em>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></em> </p>


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<p>00:00:24 Marcus </p>



<p>Hallo Andreas. </p>



<p>00:00:25 Andreas </p>



<p>Hallo Marcus. </p>



<p>00:00:26 Marcus </p>



<p>So heute in Folge 2 wollen wir mal vorne bei der ganzen Sache anfangen. Ich weiß meistens fängt man normalerweise BI mit der Anforderung an, aber für uns Techniker ist es ja meistens vorne die Datenquelle und ich habe mir gesagt wir könnten uns mal über Datenquellen unterhalten, was uns so unterkommt wie unsere Meinung zu den verschiedensten Datenquellformate sind wir gucken, vielleicht kommen wir auch auf die Systeme, die dahinterstehen und ja, also für mich aus meiner Warte her. Früher, als wir ja so ein eigenes System betreut haben, haben wir zu unseren externen Partnern immer Datei Schnittstellen gemacht. Das war sehr komfortabel, und wir wollten auch nicht, dass im Prinzip ein anderes System bei uns auf die Datenbank zugreift, weil im Prinzip die Datenbank immer das Herz unserer Applikation war und wenn jemand jetzt eine Last auch dieses System ausführt oder auf diese Datenbank ausführt, dann hätten eben alle Beteiligten geleitet. Deswegen war es für uns schön, zeitgesteuert Datei Exporte zu machen, denen die Fremdsystem zur Verfügung zu stellen und dann könnten sie eben damit selber Haushalten, zum Beispiel das externe DWH. Was mir jetzt aber jetzt in meiner jungen Vergangenheit auffällt, ist wir haben ja damit kleineren und mittelständischen Unternehmen zu tun, dass wenn da jetzt ein Kunde kommt und mir sagt, er hätte nur Dateien zur Verfügung, dass ich so das Gefühl habe, er hat noch nicht das richtige Commitment für das Thema BI und warum dürfen wir eigentlich nicht auf die Datenbank, auf das vor System zugreifen? Ich hab mich auch schon mit dem einen oder anderen mal so in der Community unterhalten die sagt auch also wenn es so mehr Richtung Controlling geht, oder so dass man da Lösungen aus verschiedensten Dateien zusammenbaut und nicht immer Datenbank Zugriff hat. Und für mich ist es aber eben immer noch so dieser Punkt hat man, denn das kommt man fürs BI wie was kommt dir denn so unter Andreas, was ist denn so deine Meinung zu Dateien, bevor wir vielleicht mal auf verschiedenste Formate eingehen? </p>



<p>00:02:40 Andreas </p>



<p>Ja Marcus, das ist eigentlich mit das schwierigste Thema, wie man das Thema überhaupt angehen kann, also mein Problem dabei ist ja immer viele Kunden und da sagst du schon das Richtige ist das Thema Commitment also ich erwarte ja meist nicht jemanden, der mir sagt ich hab jetzt die perfekte Lösung, aber man sollte zumindest im Vorfeld der über das Thema wie beschaffe ich mir die Daten oder wie bekomme ich sie zumindest so klären, dass jedem klar ist, wie es geht und was wäre eigentlich ein guter Weg? Da kommen nachher ja auch noch sowas vielleicht ein guter oder ein weniger guter Weg ist. Aber für mich ist das größte Problem eigentlich eher das meistens ist früher in den Fachabteilungen angefangen hat. Ich bin ja noch so ein altes MIS Kind und wir sind immer über die Fachabteilung bisschen an der IT vorbei und dann hieß es meine ja, wir können Folgendes liefern. Aber das müssen wir quasi in unserem Fachbereich machen. Weil die IT ist schwer mit zu integrieren in dieses ganze Portfolio. Also heißt es du hast dann meist irgendwas als Excel Export CSV oder was auch immer und das war nie so, ich will das mal vorsichtig sagen, es war nicht so stabil, wie man sich das hätte wünschen können. Und das war zumindest in den Anfängen war das immer sehr schwierig, weil gerade dieses Instabile liefern von Daten ist ein großes Ärgernis, was natürlich auch Mehraufwand im Projekt deutlich erzeugt, den am liebsten keiner bezahlen möchte, wie es immer so ist. Wie mit einer Dokumentation aber das lassen wir heute mal weg. </p>



<p>00:04:01 Marcus </p>



<p>Ja, genau. Bei mir ist es nämlich so, dass ist so der Bruch in der Automatisierung für mich oder? Im Fall also wenn du so wie du es beschrieben hat, dass jemand was anliefert oder so und tatsächlich ist vielleicht sogar manuell tätigt man, könnte eben den Prozess voll automatisieren. Man konnte eben auf Daten zugreifen, die bereitgestellt wurde, und das ist dann auch so. Dieser Bruch, den ich dann sehe wir haben es dem damals in unserer großen Lösung im Telekommunikationsumfeld so gehabt, dass wir wirklich Datei angeliefert haben und die Stand da halt einfach jeden Tag, der der Vortages Export und danach konnte das System da selber drüber verfügen, da war es wenigstens automatisiert. Es war auch stabil, weil ja man hat einmal die Spezifikationen der Schnittstelle gemacht hat, beschrieb. Also da war durchaus gängig CSV Dateien man hat gesagt ok, 1, 2,  3 Spalte, vielleicht hat man auch den Header in jeder Datei mitgeliefert und wir sind auch manchmal hingegangen und haben gesagt okay, wir teilen uns auf 2 Dateien auf. Das heißt, in der einen Datei war das Datenfile drin und den anderen war so eine Art Bestätigungsformat drin. Wo dann eben drin stand ich habe dir heute um die und die Uhrzeit. So und so viele Zeilen übermittelt, sodass man das eben als System gegen prüfen konnte und konnte feststellen okay, ich hab jetzt so und so viel Zahlen importiert und in der Metadaten Datei stellen dann auch dabei, wie viele Zeilen dass sein sollten und dann mappte das und dann war es eben ok oder es musste eben Alarm angehen und das andere mit dem Anliefern ja, das sind dann diese Datenquellen häufig so, die man vielleicht als Bindeglied sieht. Excel irgendwie Informationen, die es in keinem System wirklich gibt, oder eine Struktur, die man abbilden möchte. Und hat kein System, was das wirklich aufnehmen kann, da wird ganz gerne ja Excel genutzt, weil man es eben da schön grafisch aufbereiten kann in der Form farbige Zellen, damit der Leser ist eben sehr gut erkennen kann und das ist ja dann auch wieder so der Punkt, den es dann mal eben eingeholt hat. Die Verständlichkeit einer Datei Struktur und es gab ja auch mal diesen XML hype, wo man eben durch diese Tag Notation, dass ich eben so n Tag sage und sagt das, was zwischen diesen Tag steht, ist jetzt der Vorname, das ist der Nachname, dass die Bestellnummer, war es plötzlich eine Notationssprache oder eine Ausweisung des der Informationen der Daten, dass sie eben ein Mensch gut lesen konnte, aber genauso gut auch eine Maschine gut erkennen konnte, was ich bloß dabei wieder merke,  das geht natürlich ganz schön auf die Performance, also das aufparsen von so einer XML Datei oder so einer Json Datei, wenn man jetzt mal in die Java Script Notation geht und sagt wir lassen mal Start-Tag, End-Tag raus und haben da eher geschweifte Klammern und mit ne Javascript Notation die Elemente markiert ja, es ist es ist schön, dass die Datei ist selber beschreibt. Das lassen sich auch Strukturen damit abbilden, die eben nicht in der flachen Tabelle wie in der CSV Datei Abbildbar sind. Aber ja, da hängt so viel Performance dran, um das dann wieder zu entschlüsseln und mein Eindruck ist, das macht häufig keinen Spaß, dass wirklich aufzuparsen in der Form von Performance. Hast du da noch Einblicke drin oder Meinungen zu? </p>



<p>00:07:35 Andreas </p>



<p>Eigentlich hat man aus der Vergangenheit gelernt finde ich also diese Datei Anlieferung fand ich schon persönlich nicht so schlecht, weil sie hatte den Vorteil du musstest das Vorsystem nicht eingreifen, was oft auch nicht erwünscht war und ich hatte den Vorteil wir haben ja definiert was was bekomme ich, das habe ich mir dann entsprechend auch so abholen können. Das heißt, die Definition, was in dieser Datei drin ist, auch mit Prüfsummen ähnlichen war eigentlich klar eindeutig das war für mich schon ok, weil du dadurch den Verwaltungsaufwand IT technisch hast du ziemlich minimiert, das heißt keiner musste Berechtigung setzen. Du weißt ja, wie das immer so ist, gerade wenn man so gerade etwas höher entwickelte Systeme hatte, die SAP oder irgendein anderes entsprechendes ERP System, das war schon extrem anstrengend, da einen Zugriff zu bekommen. Das es Funktioniert hat. Ich fand diese Datei Anlieferung war ok, ich fand aber die zweite Stufe, dass man gesagt hat so ich kann dir folgende Sichten in einer Datenbank bereitstellen, die du dann dir holen kannst. Das fand ich zum Beispiel, hatte aber für mich den Charme. Das Thema Performance war wieder etwas anderes, weil wenn das System ist, gut liefert, habe ich deutlich weniger Verschnitt, also Verschnitt heißt für mich ich muss es mir nicht holen. Irgendwo dazwischen packen, umbauen das ist so ein bisschen der Küchentisch wurde kleiner, den ich brauche, um es zu bearbeiten. Weißt du, ich muss es nicht erst links hin packen, das sind die Dateien muss aufbereiten. Diese zwischen Schritte wurden deutlich weniger und auch der Aufwand hat sich dadurch reduziert und so eine Fehllieferung konnte eigentlich nicht passieren, weil das System hat das ziemlich gut abgefangen, wenn es eine Sicht war und bei den Dateien habe ich das auch schon mal gehabt. Dann hat der Kunde das war alles automatisiert, dann ist aber irgendwann so ein Export Job mal abgebrochen und dann hast du so eine unvollständige Datei und bevor sie liest Marcus, wo du vorhin sagte bitte, ich habe dir folgende 743805 Zeilen geliefert musst du erst prüfen stimmt das mit dem was jetzt da kommt und dann erst laden und nicht umgekehrt? Und das war schon immer wieder einen Aufwand und beim View war es halt so. Der hatte den Charme, der war schon korrekt es sei denn dann hinten irgendwo eine Transaktion gerade das Ganze blockiert. Aber dann hab ich auch so lange gewartet. Das war auch für mich ok, bis er mir das geliefert hat also, ich fand den Schritt nachher auf das System direkt gehen zu können und wir haben das bei aktuellen Kunden so. Du kriegst dann eine, wenn du so willst Datenschicht, die sie dir liefern. Hier sind die Sichten nur die bekommst du das ist so wirklich der stringente Weg. Andere Kurden sagen ja hier, Sie kennen auch das System. Holen Sie sich die Daten selber ab per View oder ähnliches, was natürlich dann wieder immer bedeutet, möglichst nicht in das Transaktionssystem einzugreifen. Das kam nicht so cool an. Und damit ist, falls Sie diese Brücke wo gehe ich hin? Mir ist, wäre es immer am liebsten, wenn der Kunde sagt, Ich habe folgendes Datahandling ich möchte nur, dass sie hier kriegst du die Töpfe und wir sind, was die Gefahr eines Blockierens, des Servers oder Auslastens, dass das möglichst minimiert ist, dass ich quasi dich bei deinem täglichen Business nicht störe, sondern mir nur die Informationen hole, die du mir bereitstellst gerne auch auf einem separaten System, was immer deine Anforderungen sind, aber für mich war immer wichtig zu verstehen. Machen alle mit und du hattest ja zu Anfang das Thema wer ist alles in diesem Commitment dabei? Also wollen wir das dann auch wirklich so, das ist nicht so eine Art Schatten BI wird, wo keiner sagt a Wir wollen das zwar, aber die anderen dürfen es noch nicht wissen, das möchte ich ja vermeiden also ich möchte schon, dass möglichst viele davon überzeugt sind, dass das unterstützt, also brauchst du möglichst viele Entscheider die dabei sind und nicht immer nur so eine kleine Abteilung gesagt, Ich brauche das jetzt ganz dringend, aber lassen sie uns mal was anderes machen, weil auch hier wieder die Vergangenheit bei MIS war das nur so. Wir kamen mit unserem kleinen Beiboot aber die hatten eigentlich schon ganz andere Analyse Lösung im Haus, aber wir wollten hier schnell was haben und da brauchen wir sie und quasi eine zweite BI Lösung neben der anderen, die im großen Konzern schon unterwegs war. Das war immer so der erste Einstieg um eine Chance auf mehr zu haben, was nicht immer so geglückt ist. </p>



<p>00:11:44 Marcus </p>



<p>Ja, ja, ja ja besonders ist dann auch die Wut von anderen Stakeholdern sehr groß, wenn sie merken, dass man im Prinzip hinterrücks ein Tool eingeführt hat. Ich finde es auch gut, wie du es gerade angesprochen hast mit diesen Datenbanken, weil wir im Prinzip die Performance oder ist ja so n einfaches Thema. Wir haben bei dem ein oder anderen Kunden, dass man sagt okay, wir haben Server, da können wir jetzt jeden Tag das Backup förmlich testen. Wir machen Hot Standby oder so bringen die Datenbank aus dem Live System auf dem Analyse Server auf dem Backup Server, den man dann eben für die Analyse ausnutzen kann und belastet damit auch gar nicht sein Vorsystem und genauso wie du es schon sagst so ne Tabelle oder so ne View, die hat ja einiges an Informationen auch wieder mit dabei mit Datentypen ich habe ne Abfrage-Engine, wo ich gezielt meine Zeilen die ich haben will raus filtern kann. Also ich fand, finde ich auch immer sehr angenehm was ich aber eben im Prinzip gerade merke oder was ich Interessant findet zu beobachten ist eben dieses Thema mit dem Data Lake, der Grad in aller Munde ist bei Microsoft und auch bei uns in den Umfeld von der Cloud haben, die da einiges gemacht in der Hinsicht oder planen es noch zu machen im Rahmen von Dynamics, dass man eben die Daten, die man für die Analyse braucht, Auslagen kann in seinen Data Lake, das heißt das also ich hab eine Web Anwendung bekommen, ich kann auf diese Web Anwendung meinem CRM System nicht direkt auf die Daten zugreifen, oder je nachdem welches System man hat, hängt das ein bißchen von ab, wenn man jetzt ein CRM System hat, dann gibt es da die Dataverse Schnittstelle das fühlt sich schon wieder an wie eine Datenbank ist ganz OK, ansonsten hat man häufig bei Business Central aktuell nur eine Web Service ne Web API bin ich nicht ganz so der der Freund von weil ich so das Gefühl hab wir haben es eben schon mit dem aufparsen der Daten ist ähnlich beim Webservice so angelegt und gefühlt ist das nicht auch große Datenmengen ausgelegt, sondern eher so transaktional, Ich möchte ein anderes System dran hängen, was sich nicht über große Datenmengen unterhält, sondern über so Einzeltransaktion und dann etwas, was wir ein bisschen gefühlt in der Planung ist, ist eben immer dieser Export in den Data Lake rein und da hat sich ja jetzt einiges getan in der Hinsicht, dass da wirklich dann immer Dateien im Data Lake an angelegt werden. Auch das erste Mal verwundert, als ich in Power BI mit den Data Flows zu tun hatte und man mir erzählte, dass in den die Data Flows die Daten als CSV Datei in den Data Lake rein speichern und jetzt merkt plötzlich wieder ja, wir gehen irgendwie wieder zurück zu diesem Datei Schnittstellen die Begründung auch relativ klar es ist ein sehr kompatibles, Format für die verschiedensten Applikationen, das ist leicht austauschbar. Die ganze Data Science Geschichte, die es darum gibt, mag es mit CSV Dateien über Python oder R zu parsen oder eben eine andere Technologie drauf zu setzen. Wieso ein Spark Databricks Cluster oder von Microsoft ist ja das Synapse als Deckmantel, die dann eben auf diesen Dateien wieder arbeiten und mir gegebenenfalls sogar dazwischen wieder so eine Art Datenbank suggerieren oder bereitstellen, die ich dann wieder per SQL abfragen kann und ja, irgendwie spannend wie immer diese Wechselwirkung da ist zwischen den verschiedensten Wegen, die man eingeht, man dachte Ok Datenbank ist das große Goal, das große Ziel was wir haben und jetzt in der modernen Cloud Welt sind wir doch wieder eher dabei, dass wir uns Dateien in den Data Lake reinlegen oder es uns empfohlen wird zu tun. </p>



<p>00:15:42 Andreas </p>



<p>Ja aber Marcus, das wird er ja also, das wird ja hier suggeriert, dass das wieder so leicht ist wie das von früher her kennt, also das ist wieder wie eine Datei anfühlt und dadurch viele Systeme miteinander verknüpfen können und diese Brücken dadurch schaffst. Was mir dabei immer wieder auffällt, ist so viele Techniken, wie man da neu entwickeln kann wie immer das ist und du weißt ja selbst fühlt sich dann plötzlich an wie eine Textdatei ist alles wieder toll. Aber die alten Probleme von früher sind wieder da, sei es Typen, Konvertierung passt das Ganze, sind der Sonderzeichen drin, also das ganze Datahandling? Wir haben bei einem Kunden gehabt, dann ging das quasi schon wieder los, je nachdem, was das vor System für Sonderzeichen benutzt hat für ihre Datenspeicherung, was plötzlich im Data Lake ein Problem, weil der natürlich auch gewisse Sonderzeichen braucht, damit er das trennen kann. Das ist eine Spalte, was es nicht und also ich finde die die Probleme verlagern, sich nur immer wieder mal auf eine andere Technologie auf einen anderen Motor wie es immer so schön heißt, das Macht das Ganze nicht besser aber es ist zumindest der Punkt und ich verstehe wollen wir natürlich ein Data Lake nimmt weil hier auch natürlich das Thema Kosten hinzu kommen denn wenn du so ne tolle Datenbank betreibt, auch später in der Cloud oder auf deinem eigenen IT Netz wenn du so willst bedeutet das ja immer dieses Blech muss bezahlt werden und dieses Blech muss auch schnell sein und das kostet halt immer immer Geld. Die einen lassen sich das durch Transaktions Units bezahlen, die anderen sagen ich muss alle 2 Jahre ein neues Blech kaufen, weil die Daten Menge ja auch extrem explodiert. Man speichert ja wirklich alles, das schon rein und der Data Lake schafft es das kostengünstig für dich abzulegen, aber da fängt für mich immer so dieses Thema an und das hatten wir letztens auch bei diesem Big Data World halt das Thema kalte und warme Daten diesmal so scheinen Hot and Cold und schon geht es für mich los, wenn ich dann mit meinem Vater drüber reden würde, sagen Hot and Cold habe ich verstanden, dass eine verbrennt sich die Finger bei dem anderen wird vielleicht kalt, ja, aber das betrifft jetzt in diesem Fall sogar Daten nicht mehr, da mein Essen und beim Data Lake, das ist für mich so ein Ding der bewegt sich für mich eher Richtung kalt. Also soll heißen so richtig schnell komme ich da nicht dran, es sei denn, es gibt wieder kluge Systeme, die sich als Meta-Schicht dazwischen packen. Ich kenne das so, zum Beispiel von Datamir, die dann so ein so ein Layer zur Verfügung stellen, mit dem Du das wieder wie Tabellen anfassen kannst. Also am Ende kommt für mich immer wieder so ein bisschen das Thema Tabelle raus nur wieviel von diesen Daten brauchst du immer sofort im Zugriff und wie viele kannst du so ein bisschen in so einem diesen sogenannten kalten Pfad packen wir es mal so schön heißt ich brauch dich nicht jeden Tag. Ja, auch das Thema Datenspeicherung, was du als Analyse brauchst, ist ja auch bei Power ja immer so ein Thema das Ding wächst und wächst und wächst und wächst und wenn du dann Retailer hast, der wird dir dann irgendwann sagen ja, dass fing alles so toll an. Ich habe hier so eine tolle günstige Lizenz, ne? Diesen günstigen Einstiegspreis aber irgendwann ist das dann auch mal am Ende und dann musst du dir schon überlegen wie trenne ich das ganze oder kann ich das jetzt in diese neuen Hybrid Technologie nutzen in Power BI? Ist das für dich ein Weg? Und schon bist du wieder dabei du brauchst immer jemanden, der am Zahn der Zeit ist und die neuen Technologien beherrscht, versteht und dir auch erklären kann, wie du sie effizient bei dir einsetzen kannst. Marcus sonst würde uns ja keiner Fragen. Könnt ihr alles, können wir alle machen. </p>



<p>00:19:08 Marcus </p>



<p>Ja, stimmt also aber auch genau das was du sagst mit dem kalt und warm ist ja allein schon am Anfang ein oder braucht man als Einschätzung für das Pricing weil ein Data Lake, je nachdem, ob ich eben annehme ist Cold oder ist Warm unterschiedliche Preise verlangt und in unserer einfachsten Sicht haben wir auch schon mal darüber gesprochen ist ja vieles dieses Full Load verfahren, das heißt, ich lade immer alle Daten also oder zumindestens mein Daten Modell refresht sich komplett mit allen Daten, die es im Zugriff haben kann. Das kann sein, dass ich veraltete Daten oder ja Daten, die mehrere Jahre zurückliegen, nicht mehr mit Laden will, aber dennoch greife ich im Prinzip jedes Mal auch mal ein Data Lake zu und Frage die Dateien ab die die letzten Tage da angelegt wurden und sie in meinem BI Bericht abzubilden und jeder Refresh ist wieder ein Zugriff und kann mir dadurch auch schon wieder in den Warm Bereich reingehen genau so, wie wir es gesagt haben ne Zwischenschicht dazwischen bauen, das ist wieder Rechenleistung, die muss zur Verfügung gestellt werden, es müssen die Daten in den Cache reingeladen werden, damit sie schnell abgefragt werden und auch da das muss halt gesteuert werden und es ist eben interessant, besonders wenn man bei Microsoft in diese Modern Datawarehouse Architektur schaut ist es eben durchaus die Empfehlung hinzugehen und zu sagen. Jetzt haben sie alles, glaub ich auch Synapse umbenannt, aber früher war es halt so ich habe meinetwegen meine SQL Datenbank ich nehme das Azure Data Factory, was dann eine Komponente in der Cloud ist, mit denen ich Daten laden kann, lade es erstmal in den Data Lake rein, weil das ist der im Prinzip für kostengünstige Weg wohl also noch niemals direkt in die Datenbank. Und lass dann eben die Datenbank, die Dateien von dem Data Lake laden und verarbeiten, weil ich dafür dann nicht mehr den Data Factory brauche und kann so Rechenleistung sparen, optimieren und die Abläufe vorziehen, wogegen man früher gesagt hat ich hab ne OLTP Datenbank, mein ERP System oder weiß Gott was für eine Datenbank wo ich meine Quelle habe und ich habe eine Analyse Datenbank und dazwischen ein ETL Tool was die Daten lädt und das hat sich ja sogar in der Benamung geändert früher hieß es Export Transform Load mittlerweile sagt man ja, man hat ein ELT System das heißt also ich extrahiere, ich lade es in den Data Lake und macht dann erst das Transform, also das hat man eben auch da Konzeptmäßig geändert, wobei es für mich immer noch nicht ganz so griffig ist. Also ich, ich kenne die Strukturen, kenne gewisse Gedanken, aber wir hatten es in Folge 1 auch diese Leichtigkeit, die geht in den Momenten immer wieder verloren, die was man da so hat ja. </p>



<p>00:22:00 Andreas </p>



<p>Ja, aber wo du das sagst mit diesem tollen Data Lake auch da musst du natürlich den wieder überlegen was fängst du mit den Strukturen an, wie legst du die Daten in einer Ordnerstruktur ab?Sei es du hast da Rohdaten drin, du hast transformierte Daten auch das machen einige Anbieter und Kunden, die dann sagen wie möchte ich das dann da speichern? Trotzdem ist natürlich der Data Lake insofern ein gutes Werkzeug, weil es natürlich auch wirklich kostengünstig ist. Trotzdem kann das für mich nur so ne Art, ich bin jetzt mal Dauerspeicher sein, nur wirklich alles drin ist aber wenn ich was wirklich analysieren möchte muss es da wieder rauskommen. Das heißt dieses ETL ELT Tralala für mich heißt es ich finde das immer so ne Mischung aus so ein bisschen laden und transformieren ist überall immer dabei und spätestens dann, wenn ich dann du lachst schon weil wenn du das dann noch in deinen Analyse Werkzeug Park sei ist ein Tabular oder was auch immer für tolle Ideen in Zukunft noch kommen, auch da hast du ja noch mal eine Transformation in irgendeiner Form drin, weißt du machst dynamische Berechnung rein, hast die Währungskurse drin, die auch die Währungskurse, die kann man ja auch gut speichern, die sind ja nur jeden Tag mal aktualisiert, der Rest Pack ich Archiv weg. Also egal wo du bist, du hast immer so n Change wurde in den Angaben, wie diese Daten verarbeitet und speicherst. Trotzdem ist es so du musst dir jedes Mal wieder überlegen wie machst du es für die Zukunft? Und jetzt kommt eigentlich für mich mit das Schlimmste, was passieren kann, wenn der Kunde sagt jetzt haben wir so ein tolles Projekt, aber gucken sie mal, wir haben noch ein Altsystem, die Altdaten von da brauchen wir auch noch Marcus. Und dann fällt einmal auf hätte ich mal zu Anfang gewusst, was sie doch noch vorhaben und nicht erst mal dieses kleine Beiboot anfangen also da kommt dann jemand noch mit tollen Daten, die am besten noch nicht mal zu dem passen, was du gerade designet hast. Und du darfst wieder überlegen, wie du das hübsch machen kannst. </p>



<p>00:23:59 Marcus </p>



<p>Ja, wobei ich glaube manchmal würde man sich sonst verkünsteln und ist auch ein Thema, was man ja öfters mal sieht, über Modellierung werden wir nochmal ein paar Folgen machen, deswegen ich bin gespannt, aber man sieht halt entweder ich hab ein bestehendes System und ich biege das neue System in die bestehende Systeme oder Strukturen rein, weil sie mir vertraut sind und ich meine, ich möchte das weiter aufrechterhalten hat, hat so einen Faden bei Geschmack, weil man vielleicht nicht direkt auf die neue Neuerungen eingeht oder man hat eben das neue System aufgebaut und man presst nachher eben die alt Daten irgendwie in diese neue Struktur rein, was dann alte auch gegebenenfalls einen faden Beigeschmack hat, weil man vielleicht neue Struktur ein bisschen aufbrechen muss, damit die alt Daten auch reinpassen oder nochmal was reinnehmen. Ich glaube aber die Gedankenleistung beides am Anfang direkt zu berücksichtigen, ist vielleicht auch mit meiner Überforderung und da auch dann alle mitzunehmen. Sehr, sehr spannend genau. Ja? </p>



<p>00:25:03 Andreas </p>



<p>Marcus unschuldig wollte das nicht unterbrechen, da sprichst du wieder so n spannendes Thema nicht, glaub ich finde sogar den weg, wenn jetzt wo wir drüber sprechen, machen wir erst das neue und über das Alte kümmern wir uns später. Wir in Deutschland haben so die Angewohnheit, das muss da alles reinpassen und das war letztes die letzten 20 Jahre war es haben wir immer genauso gemacht. Ich glaube, der intelligentere Weg, wir machen erstmal das System, was sie jetzt als Anforderungen haben und die Alte Daten, die du ja wirklich nur anschaust, wenn du nochmal in die Vergangenheit schaust, kann man ja auch auf einem anderen Detail-Level oder wie andere so schön sagen Granularitäts-Level packen muss man sagt erst machen wir das neue und dann schieben wir das alte da rein, wo es reinpasst, wo es nicht einfach lassen wir das einfach mal inhaltlich nicht so detailliert, so überbordend du dein tolles neues designtes System nicht und schafft es aber trotzdem, die alten Informationen mitzunehmen und du hast zwar vielleicht nicht mehr die Detailschärfe aber ist das denn ein Problem? Du willst doch nur sehen ob dein Produkt gut lief, besser läuft oder bis in der Vergangenheit irgendwo Piks gab, wo man sagt, da könnte man noch mal überlegen woran könnte das denn gelegen haben. Dann kann ich immer noch mal ins alte System schauen und man muss sich mal abgewöhnen, oder wir deutschen müssen uns mal abgewöhnen wirklich alles, was man irgendwann an Daten produziert war bis zum letzten Tag mitzunehmen. </p>



<p>00:26:14 Marcus </p>



<p>Ja vor allem du hast ja ne, wir wollen ja von der Anforderung kommen also ich muss ja davon ausgehen, dass du für das neue System Anforderungen hattest und dann müssen auch die alten Daten oder überhaupt die Daten ihn zu deiner Anforderung passen und wenn die alten Daten halt nicht zu der Anforderung passen kann ich es halt nicht mitnehmen oder sie passen eben dazu. Dann kann ich überlegen, wie ich Sie reinbringe oder möglichst nah an dieser Auswertung dran bringen. Gut, dann lass uns mal die Folge abschließen mit unserer Rubrik 3 Dinge für den Heimweg was haben wir gelernt? Also eigentlich wollten wir über Datenquellen sprechen haben, haben uns mal über den Weg aufgezogen und haben gesagt eben Dateien direkt klar oder Dateien bereitstellen und laden und die Alternative dazu direkt auf eine Datenbank zuzugreifen. Da hätte ich gesagt, haben wir beide so als Favorit gesehen, doch lieber die Datenbank im Zugriff zu haben, wenn es nicht die produktive Datenbank ist, möglichst eine Backup Datenbank oder irgendeine Form der Bereitstellung über die Datenbank, weil dadurch eben schon sehr viel an Strukturen mitgegeben werden kann und eigentlich auch die Performance durch diese Abfragen sehr, sehr gut ist. Aber Datenquellen an sich oder Datei Datenquellen an sich so als Teil zwei oder Punkt zwei, sind nicht tot. Sie haben in der Cloud Welt immer mehr Einzug wieder erhalten, einfach dadurch, weil sie ohne besonderen Reader sehr einfach konsumierbar sind. Sie können daneben als Schnittstellen gut fungieren, zwischen den verschiedensten Systemen und für die Abspeicherung im Data Lake. Als günstige Speicheroption wird es eben häufig verwendet und die Dateien werden dort gespeichert. Und als dritten Punkt? Was haben wir als dritten Punkt, Andreas? </p>



<p>00:28:28 Andreas </p>



<p>Na, ich hab das mit den Dateien gesehen. Mit den Datenbanken habe ich für mich gesehen und. Im Prinzip kann man das für mich ableiten, egal was an Technologie kommt, wir haben immer wieder das Thema wie werden die Daten gespeichert? Ob es in irgendeiner Form eine Zwischenschicht gibt, sei es diese Textdateien oder überhaupt Dateien und möglichst beiden Systeme zu ermöglichen, autark zu bleiben und nicht von außen attackiert zu werden in irgendeiner Form also belastet, das heißt, das System selbst entscheidet, dass es liefert, also dieses für mich so ein bisschen Push und Pull. So bisschen wie auch in anderen Logiken, das heißt, das System entscheidet. Es liefert dir etwas und wir entscheiden als sag mal Analysesystem, wir holen es uns, wenn es denn da ist oder prüfen wir auch vor Ort da ist. Das heißt, diese einmal systemische wirkliche Trennung mit einem Zwischenspeicher in Form von Dateien oder dass ich sage, ich darf direkt auf das System, das heißt wir docken uns eigentlich direkt an. Das sind für mich so die Punkte, wo wir uns überlegen müssen was macht Sinn und wie ist die Infrastruktur des Kunden ist auch bei jedem durchaus unterschiedlich. Sei es sie haben noch irgendwelche anderen Systeme, die irgendwo im Web laufen und wo du wirklich nur, Eigentlich, wenn du willst Buchungsdaten bekommst per Dateien oder ähnliches kann ja auch irgendeinen Kassensystem oder sonstiges sein. Also ich glaub Conclusio egal wie sich die Zukunft weiterentwickelt du wirst immer die Diskussion haben darf ich direkt, darf ich indirekt im Sinne von diesen Dateien oder bin ich, wenn du so willst, sogar vielleicht sogar als drittes noch offline und ich muss irgendwas Manuelles machen? </p>



<p>00:30:10 Marcus </p>



<p>Ja, was mir gerade eingefallen ist viertens das ist ja das ganze Thema Real Time wenn es mir eigentlich sogar angeliefert wird oder rein gepusht wird in die Strukturen. </p>



<p>00:30:19 Andreas </p>



<p>Okay, auch ein cooles Thema ja. </p>



<p>00:30:21 Marcus </p>



<p>Ja also, wir haben noch viel zu erzählen und ich freue mich auf die nächste Folge und bis dahin machst gut. </p>



<p>00:30:26 Andreas </p>



<p>Ciao! </p>

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        <title>#001 Wie hat sich Business Intelligence von Self-Service bis Enterprise entwickelt?</title>
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		<pubDate>Mon, 27 Dec 2021 04:00:00 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In dieser Folge sprechen Andreas und Marcus über ihre Wahrnehmung, wie sich Business Intelligence entwickelt. Gestartet mit kleinen Excel-Lösungen im Self-Service, zu großen Business Intelligence Architekturen mit zergliederten Prozessen und Verantwortungen. Viele Themen und Technologien werden nur oberflächlich angerissen, aber es zeigt, auf welches Spektrum wir uns auf unseren Roadtrip freuen können. Zum Schluss gibt es dann noch "drei Dinge für den Heimweg".]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
		<itunes:subtitle>Andreas und Marcus sprechen über Business Intelligence im Wandel der Zeit und Architektur.</itunes:subtitle>
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<p>In dieser Folge sprechen Andreas und Marcus über ihre Wahrnehmung, wie sich Business Intelligence entwickelt. Gestartet mit kleinen Excel-Lösungen im Self-Service, zu großen Business Intelligence Architekturen mit zergliederten Prozessen und Verantwortungen. Viele Themen und Technologien werden nur oberflächlich angerissen, aber es zeigt, auf welches Spektrum wir uns auf unseren Roadtrip freuen können. Zum Schluss gibt es dann noch &#8222;drei Dinge für den Heimweg&#8220;.</p>



<p>Introduction to Microsoft Excel 1992 &#8211; <a href="https://youtu.be/kOO31qFmi9A">https://youtu.be/kOO31qFmi9A</a></p>



<p><em>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></em></p>


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<p>00:00:00 Marcus </p>



<p>Andreas Ich zeig mal von klein nach groß was bist du bloß ein Kinderbuch, was meine Tochter ganz gerne liest und ich kann das auch ganz gut ins BI über mappen, eben von einer kleinen BI Lösung bis zu einer großen BI Lösung und dass man sich das ganze mal bisschen bildlicher vorstellen kann, was da auf der Landkarte vorhanden ist. Viel verwendet ist ja Microsoft Excel kennst du schon die Introduction von Excel von 1992? </p>



<p>00:00:29 Andreas </p>



<p>Ganz ehrlich, sowas habe ich mir nie angesehen und auch heute würde ich sagen brauch ich nicht, aber werde ich zum nächsten Mal bestimmt machen, damit ich dann weiß, was du dir angeguckt hast. </p>



<p>00:00:40 Marcus </p>



<p>Ja ist nämlich superlustig von Microsoft gemacht worden, die haben so ne Fahrstuhl Szene und jemand kommt zu spät zum Meeting und der Kollege wartet und sagt: “Wir haben doch gesagt, wir müssen die Prognose der Zahlen der Chefin vorlegen und sie hat gesagt heute um 9 oder gar nicht!” und dann machen sie eine Art Elevator Pitch? </p>



<p>Bauen Sie eben schnell die Excel Arbeitsmappe dafür auf und nutzen die Funktion mit Drag &amp; Drop und Autovervollständigen usw. und dieses witzige an sich ist ja auch sie bauen, eben die Präsentation in dem Fahrstuhl in dieser Zeit, wie sie vom Erdgeschoss bis zur Chef Abteilung hochfahren, zusammen um präsentieren, das super toll und können mal eben per Drag &amp; Drop Sachen verschieben und eben diese Funktion nutzen und es ist ja heutzutage nicht viel anders also tatsächlich diese Autovervollständigung, mal eben 10% für das nächste Quartal rüber kopieren usw. Es ist ja heute noch gelebte Realität und du siehst diese Applikation die es 1992 da schon gab und denkst bisschen Optik also nicht mehr so graulasstig ein bisschen bunter, bisschen offene Logos, vielleicht noch ein bisschen anders angeordnet, aber diese Grundfunktionalität, die viele Excel Nutzer kennen und nutzen wird bereits schon in diesem 1992 er Video gezeigt. Und wenn wir dann weitergehen und uns mal so verschiedene Sachen angucken wie Microsoft Access also ich habe selber weniger mit zu tun gehabt, aber ich kann es trotzdem verstehen also diese tolle Möglichkeit für Business Anwender Oberflächen zu gestalten und eine Eingabemöglichkeit zu haben und das Ganze auch noch auf Ihrem Desktop PC. Also, ohne dass ich großartige Infrastruktur bedienen muss ne oder hast du viele Access Datenbank in der letzten Zeit gesehen? </p>



<p>00:02:36 Andreas </p>



<p>Nee, zum Glück nicht, aber ich hab auch da ein einen Kunden Termin gehabt zu Cubeware-Zeiten und da habe ich schon verstanden, warum der Kunde gesagt ja, es funktioniert sogar wirklich alles. Wir haben nur das Problem wir haben jetzt natürlich Außendienstmitarbeiter und in dieser Access Datenbank sind die ganzen Daten auch drin. Das heißt wenn ich dir jetzt bereitstelle. Ist das Dokument, was ich quasi bereitstellen muss, über diese Klingeldrahtleitung die du ja, auch kennst. Sind hundert Megabyte halt einfach viel und dementsprechend sind die Berichte da draußen kaum nutzbar. Local super. Draußen nicht, also brauchst du quasi eine andere Lösung und wir haben dann halt den Ansatz mit dem Reporting, wo nur noch der Report draußen in der Welt ist, aber nicht mehr alle Daten also nicht mehr die Datenbank muss man ja sagen. Und ich finde trotzdem ist das Werkzeug nicht zu verteufeln, weil du kannst relativ schnell und einfach etwas erstellen. Eine Analyse machst du mal schnell das ist das Access und auch das ist ja also eigentlich sind die, den du damals schon Excel gesehen hast und oder in Access, die findest du heute in Power BI in einer ähnlichen Form wieder, weil gerade das Thema Einfachheit schnell mal was verknüpfen. “Ach Marcus ich mach dir das mal, gib mir mal die Daten, mache ich” und dann fällt dir plötzlich auf Mensch, ich habe hier eine Spalte und mal ist dann Wert mal ist dann nicht und mal nach unten ausfüllen und also hier Geschichten? Das sind alles Dinge, die gibt es schon immer. Und dass dieses Werkzeug zwar moderner rüberkommt, neue Technologien aufnimmt, aber diese Leichtigkeit mitnimmt natürlich gibt es immer Ecken und Kanten, aber erstmal die Leichtigkeit ist doch im Vordergrund und die ist toll. Also wie schnell bau ich dir ein Modell sage “Ach Komm ach, du hast noch ne du hast eine neue Vertriebs Struktur? Marcus, gib rüber hier ist die neue da ist die alte so jetzt sag mir, wo sind die Unterschiede?” Das ist schnell gemacht. Natürlich fehlen manchmal dann irgendwelche Kostenstellen irgendwelche Organisationsstrukturen du weißt ja wie das ist, dann fängt das Problem erst an, aber erstmal kannst du zeigen, wie leicht man das machen kann. Heute heißt das so tolle neue moderne Begriffe wie Composite Modelle und Data Flow alles cool, aber im Prinzip, das Prinzip ist für mich immer noch der Start von damals und da muss man sagen der Start wenn der nicht gewesen wäre, so toll. Wären wir niemals dorthin gekommen, wo wir heute sind. </p>



<p>00:04:56 Marcus </p>



<p>Genau weil, das sind auch Punkte, die ich mehr mitbekommen habe also ich hab mal ein bisschen provokativ in bei linkedin zu Microsoft Access gefragt und da gibt es dann halt auch viele Entwickler oder ja kleinere Berater, die damit Access draußen Lösungen bauen und eben auch die Datenquelle einfach zentralisieren und sagen ja, ich kann auch Access mit den Formularen und Berichten auf eine zentrale Datenquelle anwenden und dann ist es wieder eine sehr günstige und für den Unternehmer nützliche Funktion. Und wenn wir dann auch wieder weiter gehen? Die TM1 der Table Manager ist ja auch wieder die Idee gewesen, diese ganzen Excel Sheets, die ich vielleicht in irgendwelchen Share-Laufwerken und so weiter, die Daten verteilt habe, in ein zentrales Repository zu bringen und das Ganze zu nutzen und auch da wenn du mal schaust das Ding ist 1983 entwickelt worden, hat sich schon an diese Tabellenkalkulationsprogramme mit drangehängt. Excel ist wesentlich später gekommen also ja 9 Jahre später, das heißt diese Ideen dahinter waren ja schon ziemlich gut und es ist ja der interessante Park ist ja auch die ist ja schon eine in Memory Datenbank also wirklich in Arbeitsspeicher geladen, also das, was heutzutage als neuer hype für Performance usw. gefeiert wird war ja damals schon in diesem Table Manager in der TM 1 drin und witzig finde ich auch, dass der Many, der die Datenbank entwickelt hat sich dagegen gesträubt hat, den Begriff Würfel nehmen, das Ganze als Cube zu bezeichnen, weil diese Dreidimensionalität eines Würfels eine viel zu vereinfachte Darstellung für ihn oder viel zu viel Grenzen setzen würde für einen multidimensionale Datenbank. Stattdessen nennt das eben nur Table Manager, also hat hatte diesen Begriff für sich ausgewählt. Und wenn wir jetzt, wie heißt, wie heißt es im Power BI und Power Pivot? Das ist das Tabular Model, ne also auch wieder. Wir haben das reduziert mittlerweile auf das Tabellen Modell. </p>



<p>00:07:09 Andreas </p>



<p>Ja, aber nicht nur das Beispiel guck dir MIS an die haben ja, wenn du so willst, auch einen Ableger von diesem Table Manager entwickelt. Und du weißt, was Alea heißt, oder? </p>



<p>00:07:19 Marcus </p>



<p>Nee, weiß ich wiederum nicht. </p>



<p>00:07:20 Andreas </p>



<p>Das ist lateinisch, und das heißt Würfel. “Alea iacta est”, das ist doch das, was der Römer da sagt die Würfel sind gefallen. Und da hieß es Würfel und auch wenn du heute noch schaust, heute heißt das Ding Eye on BI und ganz tolle Namen und wenn du den Taskmanager aufmachst, wir sind ja beide Techniker, du machst den Task Manager auf und siehst na MIS Alea Server war heißt das Ding immer noch. Ist okay. Die Applikation hat schon ganz tolle Namen bekommen, aber der Kernel ist geblieben und guck dir Power BI an, dass was ja auch mal mit schwebt, dass da automatisch immer gleich ne kleine Datenbank im Memory hochgefahren wird und so. Alles gut. Also das hat sich vielleicht technologisch alles verändert, aber nicht nur die Würfel, auch eine TM 1 multiple Strukturen, also komplexe multiple Strukturen Parent-Child, wie es immer so schön heißt, in TM1, Alea, jedox alles überhaupt kein Problem, guck dir mal Tabular an und versucht dort mal diese unausgeglichenen Strukturen abzubilden, was übrigens jeder Kontenrahmen in par ex­cel­lence beherrscht und braucht. Und was macht der Tabular Server damit? Ihm gefällt das gar nicht so wirklich gut. Oder? </p>



<p>00:08:42 Marcus </p>



<p>Ja, das ist aber glaub ich auch wieder durch gefühlt irgendwas mit dem Thema Vereinfachung also tatsächlich, dass man bestimmte Strenge abschneiden muss oder nicht berücksichtigen kann, weil man sich eben auf eine einfache Struktur und eine handhabbare Struktur geeinigt hat. Und aber wie du es schon eben sagst ne in die Moderne hat das alles wieder rein geschafft, auch wieder in Excel herein, da ist so ein bisschen diese Brutstätte, wo wir beim Business sind wir haben das Power Query, wir haben das Power Pivot, wir hatten sogar in Power View, also von Power View haben sich glaube ich getrennt Power Query und Power Pivot ist weiterhin in Excel vorhanden geblieben und dann haben sie ja dieses Produkt Power BI daraus abgezogen im Prinzip haben es als selbständiges Produkt gemacht, weil sie selber gemerkt haben sie möchten dem Programm weiter oder schneller voranschreiten, als sie es mit den Office Releases und den Excel Releases schaffen konnten. Also da war ja so auch so dieser Punkt, wo man sagte wir müssen doch wieder schneller werden besser werden, als dass wir das mit einem schon so weit ausgeprägten Produkt wie Excel machen können dennoch dadurch, dass sich dieser Ursprung haben, hängen diese beiden Welten ja doch sehr, sehr stark zusammen. Und ich erinnere mich noch so ganz toll, als wir 2012, 2013 unseren Kunden das Thema näherbringen wollten, hatten wir die Aufteilung gemacht Selfservice BI, das was du auf deinem Rechner alleine dann gab es die Möglichkeit, diese Excel Berichte im SharePoint Live darzustellen, das war für uns das Team BI ich habe jetzt diese Bericht gemacht und ich teile es mit meinem Team und gebe es rein und nach hinten raus war unser Managed BI Thema wo ich sagte, da übergebe ich das Modell oder meine Arbeit alles, was ich am Business Know-How reingestellt hab Richtung IT Abteilung und die IT Abteilung Veredelt das Modell und stellt es dann eben dem Enterprise, also meinem gesamten Geschäft zur Verfügung und dann ist es eben Managed BI weil eben im Prinzip, dass die IT Abteilung den Service dafür übernimmt und eben die Sache veredelt hat. Und habt ihr Know-How in dieser technischen Basis mehr reingebracht und kann damit eben größere Daten Modelle machen oder bessere Ladeprozesse darzustellen, und zwar. </p>



<p>00:11:01 Andreas </p>



<p>Das war ja auch ein Grund, also die Werkzeuge sind ja irgendwo mal gestartet, das ist ja auch mit vielen anderen Tools passiert, die irgendeiner Plattform entstanden sind und Excel war wirklich ganz oft eine Keimzelle muss ich dazu sagen ich kenn auch sogenannte Flex Reports von MIS, da konntest du dann halt diese Dynamik, dass du das auf und zuklappen konnte sagen ich möchte etwas aufklappen, die Unternehmensstruktur, da hast du sogenannte Flex Report gebaut, das war sowohl cool als auch Teufelszeug, weil das war halt in diesen Container Excel hineingegeben und Excel wurde immer wieder Quasi missbraucht, weil diese Tabellenlogik so toll war und erst als man versucht hat, das da rauszunehmen, gerade das Power BI finde ich hat man es wieder ein wenig entlastet, das Ganze Excel. Excel ist ja trotzdem super, bleibt es auch und die Flexibilität ist zu benutzen ist ja nicht weggenommen, aber gerade so dieses Thema Datahandling, Datenaufbereitung, Strukturen hat man so ein bisschen rausziehen können, aber trotzdem sind die immer noch wie Brüder verbunden. Aber wir dürfen übrigens nicht die Schwestern auch nicht vergessen, aber die Brüder sind ja da und ich finde es cool, wie es Microsoft geschafft hat. Von dem tollen Start mit Excel, den Sinn vielen Werkzeugen wie Access und was es noch alles gibt, diese Verknüpfung untereinander sei es mit Drag &amp; Drop und erinnre dich wie oft war das ein Problem, dass dieses Drag &amp; Drop manchmal auch dazu geführt hat, dass das nicht mehr so toll funktionierte. Das haben Sie wirklich ganz toll gelöst mittlerweile und aus diesem von damals coole Idee bis überfrachtet und angestaubt ist heute für mich ein modernes Business, eine Business Suite entstanden, finde ich, in Kombination mit allem, was es dazu gibt. </p>



<p>00:12:47 Marcus </p>



<p>Interessantes Thema weil ich hab heute noch einen Screenshots gesehen, da hat man darüber gesprochen, wieso die Sachen halt sich fortentwickeln, aber andere Sachen leider einfach bestehen bleiben und wenn du heutzutage auf Windows 11 versucht einen ODBC Treiber einzurichten, bist du irgendwann in einer Icon Welt. Die ist von Windows weiß nicht 5.1 keine Ahnung, also und da sagt er einer, das soll uns immer daran erinnern auf was für tolle Grundlagen wir eigentlich heutzutage aufbauen können und man hat es einfach noch nicht gewagt, auch da die Sachen nochmal wieder zu überarbeiten, weil sie einfach funktionieren und weil sie gut sind und weil sie auch nur temporär da sind und eigentlich das Allgemeingefüge gar nicht stören, dass in dem Moment mal die Icons ein bisschen älter aussehen. </p>



<p>00:13:33 Andreas </p>



<p>Und weil sie ausgereift und stabil sind. Du musst ja nicht jedes Mal alles neu machen, es funktioniert, dass du weißt, es ist wie mit Straßen, die Straßen werden doch immer so gebaut wie vor vielen, vielen Jahren, und es funktioniert ja. Also, es funktioniert ja, die werden erneuert, okay, aber keine Straße hält ewig. Also auch das wird funktioniert und auch die Ampelanlage hat immer noch identische Funktionalität und wir arbeiten mit den 3 Grundfarben und ich glaube, jeder versteht selbst, wenn du Farben blind bist, funktioniert es. </p>



<p>00:14:04 Marcus </p>



<p>Ja und was, was ich jetzt dann wieder noch interessant finde ist wir haben halt unterschiedliche Systeme. Wir sind analytisch unterwegs und brauchen dafür eine analytische Datenbank oder eine analytische Datenstruktur und wir finden es ja bei uns auch wirklich so wieder. Wir haben dieses OLAP Thema, was dieses Online Analytik Processing ist, dass diesem Begriff, den wir ja geprägt haben, und wir haben dieses OLTP, was das Online Transaktion Processing ist also jede Transaktion Buchungstransaktionen in unseren Geschäftsanwendungen und ERP Anwendung und mit dem Analyse Services, mit dem Microsoft ja dann mal auf den Markt gekommen ist und ich fand auch die Begrifflichkeit sehr interessant dieses Unified Dimension Model das UDM Model war man ja anfangs auch geneigt oder das System bietet einfach die Möglichkeit, direkt auf einem OLTP System aufzusetzen, weil es dann zwischen schon entsprechende Data Sources, Data Source Views hat mit dem man diese Transformation machen konnte, aus den Daten, wie sie im Grundsystem vorliegen und dann eben in die analytische Struktur zu bringen, um sie zu analysieren, die in der Form in Gedanken eben in so einer Dimension rein ragte oder in eine Dimensionsstruktur, aber eben auch hier. Dieser Ansatz erstmal, ich hab ne neue Datenbank, eine analytische Datenbank und die setzt sich auf mein ja OLTP System auf, auf meine ERP System oder mehrere Quellen und hab dazwischen eine Transformationsschicht, dass ich das Ganze umsetzen kann und das ist für mich also, das war damals schon so und ist jetzt ein Weg, den wir persönlich auch aktuell bei Power BI häufig sehen und machen, dass man eben da das Power Query hat, was uns die Transformation machen kann und eben direkt auf so ein OLTP System vorne drauf aufsetzen und das kann ich ja immer in dem Fall sogar als Business User machen, was ich wiederum daraus interessant finde ist das ja aber dann. In der in der Phase, wo ich sag mal Analyse Services 1998, bis heute hat man ja auch gelernt, dass es Sinn macht, nicht unbedingt direkt auf das Vorsystem zuzugreifen, sondern hat diese Thematik mit diesem Datawarehouse darein geschoben und hat gesagt ich möchte ganz gerne diese Daten vor transformiert speichern. Und das ist ja so, der dem Weg, den man ja jetzt auch mal plötzlich sieht, ne, also wir haben hier direkt auf System zugreifen und dann haben wir aber Gründe gefunden, warum es sinnvoller sein kann, eben diese Daten vorher zu transformieren und einen zentralen Ablageort zu haben eben dieses Datawarehouse, um die Daten strukturiert abzulegen. Ja, ich weiß nicht, wie deine Erfahrungen sind und deine Meinung dazu? </p>



<p>00:17:14 Andreas </p>



<p>Ja, es ist schwierig zu sagen, also ich, ich finde ja, das sind immer Prozesse und manchmal kommen dann ja auch immer neue Themen auf. Also nehme nur das Beispiel, wo du das auch angesprochen hast mit dem UDM usw. oder auch dieses Thema, was wir technologisch dazu dieses Measure Groups, wenn man es erklärt versteht es jeder, warum das so gemacht wird, aber wenn dann plötzlich diese Begrifflichkeiten sie mischen und wann ist ein Cube ein Cube und was ist eine Perspektive? Und solche Themen und dann gibt es noch Hersteller wie den, wo ich so lange gearbeitet habe, der dann sagt, Hier gibt es einen Super Cube und ich den irgendwo in der technischen Dokumentation von Microsoft finden konnte, weil im Prinzip war das eigentlich der Cube, der ja nur aus diesen vielen Measure Groups bestand, aber das musste man erstmal verstehen aber gemacht hat man das, weil sie natürlich auf der bestehenden Technologie neuen immer wieder ergänzt und erweitert haben. Das ist so, als wenn du dein Haus ständig und auch um weitere kleine Zusätze wie den Schuppen oder Ähnliches erweitert und nimm nur diese Idee des, ich habe jetzt ein MOLAP, dann gibt es noch den ROLAP, dann gibt es eine Hybridgeschichte. Das waren für mich alles so zwischen Stufen, die immer nur so, ich nenne es immer halb gut, weil irgendwie so richtig glücklich war damit keiner, funktioniert hat das n bisschen? Dann kam jemand auf die Idee wie machen wir Data Mining, heute gibt es das in Prozessform oder ähnliches und zu guter Letzt kommt immer noch jemand zur Tür und sagt “Ich möchte das, gerne … Kann ich auch die Werte ändern” also schreiben und da sind wir wieder bei unserem Werkzeug, was schon so alt ist diesen Table Manager, das hatte der von Anfang im Bauch und kann der auch heute noch, links wie rechts und das hat man in diese bestehenden Werkzeuge, die jetzt kamen. Ich sag mal aufgesetzt, aber hätte man von vornherein das mit überlegt, dann hätte man vielleicht nicht so einen komplizierten Weg gehen müssen. Weißt du, wenn überlegst, was da alles passieren kann, damit das Write Back, dass das Write Back auch funktioniert oder das ist vielleicht dann nicht mehr funktioniert? Das waren schon manchmal echt. Schmerzliche Prozesse will ich das mal sagen? Und da war es wichtig, zu verstehen, was man am Anfang richtig macht, damit es am Ende auch richtig rauskommt und eigentlich im Prinzip habe ich dem Kunden immer versucht zu erklären ja, ich verstehe ja ansehen, aber wir müssen möglichst viel jetzt natürlich bedenken. Denn sie kaufen jetzt kein Fahrrad, wo Sie hinterher sagen “Ach ich bau noch ein Gepäckträger an”, sondern wir bauen eigentlich ein Haus und die Bodenplatte. Die kannst du hinterher schwierig ändern. Das geht manchmal, ist aber nicht leicht, also du musst dich schon ein bisschen festlegen und das macht vielen, bitte versteht das nicht falsch, aber macht vielen Angst. Also ich möchte ja dich nicht jetzt schon ängstigen und sagen Mensch &#8230; Ja, wenn du dich jetzt falsch entscheidest, aber das ist mit dem Fahrzeug auch, also wenn du dir jetzt einen Porsche kaufst, wirst du feststellen, wenn du mit der Familie in Urlaub fahren willst und du hast 2 Kinder. Ich will das jetzt nicht kritisieren, aber der Porsche könnte knapp werden, vor allem, wenn es nur Zweisitzer ist, verstehst du? </p>



<p>00:20:11 Marcus </p>



<p>Ja, ja aber andersrum genau das ist glaube ich die Thematik hier, beim diesem Datawarehouse Thema, wenn wir das mal als Bodenplatte für unser Haus, nehmen habe ich häufig das Gefühl, dass wir in diesem Konflikt reinkommen, dass Leute eine Bodenplatte planen für ein Schloss, um merken nachher, dass sie nur eine Gartenhütte draufstellen können, weil sie sich entweder nicht mehr leisten können oder eigentlich gar nicht vielmehr wollten und das muss eben im richtigen Verhältnis sein und Gefühlt kann es eine Möglichkeit sein, ich stell mir erstmal eine Gartenhütte hin, weil ich damit meinen ersten Bedarf für das unterstellen von Geräten lösen kann und wenn ich dann ein Wohnhaus mache, habe ich vielleicht, naja ob ich da wirklich die Erfahrung rausgenommen habe, aber es ist so ein gewisser Punkt, den man da hat und ich, was ich auch immer wieder sehr gut nachvollziehen kann ist, dass ich auf etwas ganz anderes blicke, wenn ich selber also diesen Willen ist selber machen zu wollen, also wenn ich bestimmte Vorstellung habe, wie etwas aussehen soll oder wenn ich für etwas gerade stehen soll noch viel mehr also wenn ich für eine Zahl gerade stehen soll möchte ich nicht ne Zahl sehen und man sagt mir das hab ich für sie aufbereitet nach ihren Spezifikationen oder so. Und du sagst Och, das sieht aber komisch aus oder was und derjenige sagt hab ich aber ganz genau nach ihren Spezifikationen gemacht ich kann natürlich total nachvollziehen, dass ich irgendwie eine Möglichkeit haben will, möglichst jeden Schritt nachzuvollziehen, um zu sagen ok, daher ist die Zahl plausibel, oder ach, deswegen ist die Zahl nicht plausibel und das ist ja auch das, was wir immer mehr wieder vorfinden, dass Leute auf die Grunddaten kommen wollen und am liebsten mit dem Taschenrechner sich die Aggregation selber berechnen können möchten damit sie es eben auch wirklich verantworten können und ihren guten Ruf und ihren Namen da hinsetzen können und das andere Thema, was ich gerade wieder interessant fand du hast gesagt, man muss immer so viel im Vorfeld vielleicht mal berücksichtigen, weil das das Produkt meinetwegen TM 1 das Write Back Thema vor langer, langer Zeit schon drin hatte und in innerhalb vom Microsoft Stack war es eben nicht von vornherein dabei oder eben nicht so schön umgesetzt. Andererseits haben Sie jetzt im Power BI ist zum Beispiel auch ganz gecancelt oder ist eben im Produkt erstmal gar nicht vorgesehen. Sehr interessant, dass man diese Entscheidung gemacht hat. Gleichzeitig hab ich glaub ich auch schon mal gehört das Microsoft diese Möglichkeit, es war ja nicht nur, dass man Werte weg schreiben konnte, man konnte sogar mal Dimensionen beschreiben, dass viele nach und nach raus, weil die Drittanbieter Tools ist gar nicht so aufgegriffen haben. Daraufhin hat Microsoft den Weg gemacht und hat ins Excel integriert, aber anscheinend ist auch da die Nachfrage nicht so stark innerhalb ihrer Welt zustande gekommen, als dass es dann wirklich genutzt wurde und ja, es ist schon spannend und gerade wie wir jetzt gerade mit unseren ganzen Hype Themen mit dem Self Service BI mit Tools wie Qlik, Tableau, Power BI unterwegs sind wie wie man also ich war auf einem Seminar unterwegs da sagte einer ja Qlik, wir waren so stark am Markt, weil wir den Leuten gesagt haben, dass sie direkt auf die Quell Systeme aufsetzen konnten und konnten eben phantastische Lösungen direkt präsentieren. Aber wann war ehrlich sind, wenn die Lösung wächst, dann muss man sich auch irgendwann mal Gedanken um Datawarehouse machen und man muss das Datawarehouse daruntersetzen und da bin ich auch völlig bei das irgendwann gegebenenfalls ein Datawarehouse der Anspruch sein darf. Aber im Vorfeld gibt es halt auch, dass inzwischen Raum dieses kleine BI, wo man sagen kann, da kannst du Erfahrungen sammeln oder vielleicht ist es auch dieser erste Prototyp. Dieser Most Valuable Product wo ich einfach hinkomme, und kriege mit ganz wenig Aufwand schon einen großen Aha Effekt. Man kann dafür überhaupt für so eine Initiative werben und das deswegen, da sind so viele Sachen, den so Pro und Contra. Wo ich denke ja, das muss man muss man doch einfach mit sehen und wir haben jetzt gerade auch immer alles nur umrissen natürlich zeigt sich toll auf, dass sich so bestimmte Sachen auch zergliedern lassen und wir haben eben einmal diese vorderen Part der Daten Transformation Aufbereitung als ersten Part, die Modellierung oder das Aufbereiten eines Daten Modells als zweiten Part und als dritten Part hinten raus, später das Kommunizieren der Zahlen und das Reporting was wir haben und dann gibt es ja noch weitere Disziplinen die man darum setzen kann wie dieses Governance Thema, dass jemand das Ganze auch betreuen muss, dass das gewartet werden muss, dass das mit Rechten versehen muss, was wir an manchen Stellen vielleicht lapidar angesprochen haben mit einem Team BI und ich leg es in der SharePoint Seite ab, ja, aber auch die muss ja entsprechend berichtigt werden, oder im Power BI Service genauso an der Stelle. </p>



<p>00:25:24 Andreas </p>



<p>Ja, Marcus, aber das sprichst du was an. Ich finde zum Beispiel. Das Power BI erleichterte den Einstieg, aber trotzdem sind diese Basis Komponenten aus meiner Sicht alle da also du hast also dieses Daten holen, Daten aufbereiten, Daten zusammen verknüpfen, also dieses Beziehungsmanagement, was wir ja auch immer wieder haben und zum Schluss, dass das das Präsentieren der Daten du hast eigentlich den gesamten Workflow schon drin und da bin ich bei dir. Das ist ein schneller Einstieg und wenn die Datenmenge wächst, muss man sich halt überlegen, ob man diese Bausteine und das geht ja in der Technik wieder zerlegen kann und ich habe zum Beispiel gerade einen aktuellen Fall, der sagt das haben wir alles in der Fachabteilung aufgebaut, wir sind total begeistert, jetzt würden wir mal gern Teile davon auslagern, weil wir sind quasi an unsere Grenzen gestoßen und wir schaffen es auch von der Power her nicht mehr das alles zu bewirtschaften. Die wollen sich dann eher um das Thema, Wir wollen das Business Modell zusammenstellen wir wollen das Bereitstellen der Daten an die entsprechenden Empfänger, Konsumenten wie auch immer. Aber die Datenanlieferung und Aufbereitung und das möchten wir eigentlich abgeben, also, dass man wirklich auch diese zerstückeln früher, erinnere dich daran, da gab es dann an den Bändern bei Ford, da wurde die Aufgabe ja auch zerteilt. Wer macht was? Der eine liefert nur die Reifen an, der nächste Dach, der andere schraubt das Dach fest du hast das in die Aufgaben zerlegt und das erlaubt dir ja heute eigentlich die ganze Technologie schon also wir haben ganz oft Kollegen, die sagen auch ich mach das ganze ETL, also die Daten Bewirtschaftung kümmer ich mich drum aber all das auch da wieder stell dir vor du musst 50 Ladeprozesse erstellen kannst du alles per Hand machen auch da gibt es natürlich Werkzeuge, die dich unterstützen, weil wenn du 50 mal ein und denselben Käse machen musst beim 51. Mal sagst du auch “jetzt reichts” und wenn du das noch ungefähr 150 mal machen muss zusätzlich sagst du dir auch irgendwann das das muss ne Möglichkeit geben, dass mir jemand hilft, weil wenn jetzt jemand auf die Idee kommt das zu ändern und ich muss es nochmal anpassen oder neu machen es gibt überall Werkzeuge und Tools, die dich auf der ganzen Strecke unterstützen und was ich eigentlich meinte, mit diesen von Anfang an dran denken das hört sich immer so leicht an Daten holen, hübsch machen am Ende zeigen. Du musst natürlich von vornherein ein bisschen das Gefühl haben wo kann ich mit welchem Baustein, ich gehe auch zum Handwerk und sag mal pass mal auf das und das möchte ich hier in meinem Haus haben, ich möchte es warm haben, wie er diese Rohrleitung verlegt oder wie er sie dimensioniert, da habe ich schon vertrauen, es wäre schon blöd, ich sag ihm ja gern, wie es hätte trotzdem, bevor das Haus verlässt. Bevor er das Haus verlässt, machst du doch schon die Heizung an und sagt Mensch, hier ist es schön warm, alles gut, so ist es doch mit der Kennzahl, wie du es vorhin ansprachst diese dieser Baukasten. Ich gehe mit dem Kunden schon hin und sage so jetzt möchte ich gerne von ihnen nochmal verprobt wissen, gemeinsam können wir gerne machen, weil ich hab’s Modell gebaut. Sie sagen, die Kennzahl wollen Sie haben, lass uns mal draufschauen, funktioniert das dann im Report so wie sie sich das vorstellen oder müssen wir nochmal Hand anlegen, weil nur sagen hier vorne ist der Umsatz gestückelt nach Preis und Menge. Kann man sich alles anschauen, wäre aber trotzdem schön, wenn er sich das wenigstens einmal anschaut, bevor du das Haus verlässt. Wenn er dann feststellt, auch so den Report, so kann ich den ja gar nicht bauen, oder wenn dann Werkzeuge die Struktur etwas anders erwarten, damit sie das dann auch entsprechend aufbereitet darstellen. Ich weiß ja selbst, wie das in unseren beliebten Plattformen ist. Ja, da gibt es also die Nuancen, die es dort gibt, sind total vielfältig und jeder hat er so unterschiedliche Schwerpunkte. Der eine mag ein lieber vorne den Report polieren einer möchte hinten, dass die Daten auch sauber reinkommen. Dass das, wenn der Fehler kommen, die Daten auch entsprechend trotzdem noch funktionieren, weil Fehler müssen wir auch berücksichtigen. Also da gibt es schon, es gibt schon ganz schön viel zu tun und trotzdem sieht das in Power BI alles so leicht aus und was finde ich wirklich bewundernswert, wie es eine Firma geschafft hat das so leichtfüßig sich anfühlen kann ein Werkzeug. Und trotzdem viel bietet. </p>



<p>00:29:41 Marcus </p>



<p>Bin ich bei dir, dann lass uns mal das Thema abrunden 3 Dinge für den Heimweg unsere super Rubrik um die Sachen mal zusammenzufassen. Also ich hab so ein bisschen für mich rausgenommen, dass wir im Prinzip diese Grundlagen für das Wissen und für die Technik, das ja alles im Prinzip schon lange vorhanden ist, also ist gar nicht so neu wie manchmal der Hype anmerken lässt, dass sich auch bestimmte Themen in Zyklen wiederholen und vielleicht auch aus Gegebenheiten heraus, ne ob ich jetzt etwas zentral mache oder lokal mache, ob ich eben selber mache, ob ich ein Datawarehouse zwischen schalte oder nicht es ist einfach so, dass die Technik vorangeschritten ist, dass wir mehr Leistung haben und dass dementsprechend ich nach Anforderung und Leistung entscheidend kann, was ich eigentlich mehr in den Fokus rücke für mich und was vielleicht der erste Punkt ist, den ich gehe. </p>



<p>Dann hatten wir so diesen Punkt ja auch jetzt zum Schluss nochmal, dass man die BI Prozesse ja ein Teil Disziplin unterteilen kann und diesen Aufgabenbereich ja unterschiedlichen Personen zuordnen kann oder die das erfüllen können auch da nochmal angemerkt ja, das kann man ja machen, aber man ist eben auch dann abhängig wie beim Fließband, wenn jemand nicht da ist der das Rad wechseln kann oder das Rad montiert, dann stockt halt auch der Gesamtprozess, also muss man sich für leicht auch für Ersatz rüsten und zusichern, damit eben der Prozess durchläuft.  </p>



<p>Boah und der dritte Punkt? Hast du noch einen dritten Punkt für den Heimweg? </p>



<p>00:31:21 Andreas </p>



<p>Ja, ich also ich find den dritten Punkt ganz wichtig. Derjenige, der das kannst du so haben möchte, muss sich auch auf diesen Prozess einlassen. Also du weißt ja selbst in den Projekten kommt es ganz oft vor ich möchte das gerne so haben und wenn du sagst, ich hab jetzt hier in meinem Prozess Fragen dazu die Daten ich kann mir das nicht so recht erklären. Ich brauch immer jemanden auch von der Business Seite, der dann sich die Zeit nehmen kann und will. Mir dann Dinge zu erklären oder zumindest mal zu verproben oder sagen ja, da sind sie auf dem Holzweg, weil das war inhaltlich doch etwas ganz anderes gemeint, oder? Wir legen die Daten in dem vor System so und so ab. Da hatte jeder seine Specials selbst innerhalb von SAP. Kann man da ganz tolle Unterschiede machen oder sei es in anderen Werkzeugen also ich finde es wichtig, dass derjenige, der etwas erwartet von dir auch seine Bereitschaft zeigt, dass er mit Macht und wenn das so ist, dann hast du ein tolles Team zusammen. Und wer welche Aufgaben übernimmt am Ende das definiert man ja hoffentlich dann sauber, so dass du immer weißt, auf wen du dich wann verlassen kannst und wo und wie die Übergabe Punkte auch sind. </p>



<p>00:32:30 Marcus </p>



<p>Ja, ich hab es eben auch noch mal gedacht, als du das mit dem Abzeichnen gesagt hattest beim Handwerker oder so es hängt wirklich davon ab und es ist genauso im Business, wieviel Zeit sich der gegenüber dafür dieses Thema nimmt und auch der Wichtigkeit, dem er das einräumt, wenn ich im wichtigeres Thema habe ich muss irgendwie aus dem Haus und der Handwerker ist mit seiner Arbeit durch, dann zeichne ich es vielleicht auch ab, ohne dass es vorher geprüft habe im guten Vertrauen. Aber ja, es ist so also man muss dem Thema schon die Wichtigkeit einräumen und auch dann wird es erst ein Erfolg. Cool! </p>



<p>00:33:07 Andreas </p>



<p>Absolut. </p>



<p>00:33:08 Marcus </p>



<p>Dann freu ich mich doch mal auf die nächste Folge. Bis dahin. </p>

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<span id="more-156"></span>



    
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        <title>#000 Worum geht es im The Data Brothers Podcast?</title>
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		<pubDate>Sun, 12 Dec 2021 09:44:04 +0000</pubDate>
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    	<description><![CDATA[In der Folge 0 stellen Andreas und Marcus sich und die Idee zum Podcast vor. 

Was ist eigentlich dieses Business Intelligence? 
Und wie wichtig ist die technische oder menschliche Komponente? 
Alles Fragen, die die Data Brothers in dieser und kommenden Folgen besprechen möchten.]]></description>
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		<itunes:author>Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf</itunes:author>
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<p>In der Folge 0 stellen Andreas und Marcus sich und die Idee zum Podcast vor.</p>



<p>Was ist eigentlich dieses Business Intelligence?<br>Und wie wichtig ist die technische oder menschliche Komponente?<br>Alles Fragen, die die Data Brothers in dieser und kommenden Folgen besprechen möchten.</p>



<p><em>Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück &#8222;There It Is&#8220; von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz<br><a href="https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is">https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is</a></em></p>


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<p>00:00:00 Marcus </p>



<p>Hallo Andreas Willkommen, zur Folge 0 unseres Podcast. Die Folge 0 ist ja was ganz Besonderes, weil wir ja hier mal über unsere Idee sprechen und über uns wir haben ja jetzt diesen Podcast gegründet The Data Brothers und möchten gerne über Business Intelligence sprechen und die erste große Frage, die sich man vielleicht stellt, ist was ist eigentlich dieses Business Intelligence? Andreas, Was sind denn deine Meinungen dazu? </p>



<p>00:00:27 Andreas </p>



<p>Marcus prima, dass du das so aufnimmst, ich finde das ja total interessant, dass wir beide uns über Business Intelligence unterhalten wollen und viel spannender finde ich, dass ich auf deine gerade Frage überhaupt nicht geantwortet habe. Aber zum Thema Business Intelligence. Gibt es natürlich auch gerade jetzt zur Weihnachtszeit wieder ganz viele, die dieses in ihrem Insta Profil oder Ähnlichem aufnehmen. Selbst meine Firma macht das und was ich mir unter Business Intelligence immer vorstellt, ist ich benutze die Worte eines Kunden. Wenn die Logik, die Sie gerade in einem Produkt implementieren, mir meinen ganzen Prozess beschleunigen und ich schneller zahlen, analysieren und erkennen kann wo läuft es gut? Wo läuft es schlecht? Dann ist es Business und dann auch noch intelligent. Das ist für mich ein Thema. </p>



<p>00:01:14 Marcus </p>



<p>Okay, also es geht um die schnelle Verarbeitung von Zahlen, um daraus relevante Entscheidungen zu treffen. Habe ich so richtig zusammengefasst? </p>



<p>00:01:23 Andreas </p>



<p>So in etwa. Vielleicht das schnelle, würde ich nicht ganz so. Inturnieren vielleicht sollten wir das rausnehmen, aber wichtig ist, dass du. Leicht oder gut erkennen kannst, wie sieht es in meinem Unternehmen aus? In welchen Strukturen habe ich erfolge, wo habe ich Probleme? Also um das mal zu nicht mehr so plakativ zu sagen, sondern wirklich mal in Real sei es ich habe Unternehmensteile, da läuft es gut, da läuft es schlecht. Gewisse Produkte kann man erkennen sie sind am Ende ihres Lebenszyklus angekommen oder einige sind gerade auf dem Höhepunkt also sprich. Da läuft es gut und ich erkenne vielleicht auch in gewissen Strukturen wo laufen mir die Kosten davon? Und das versucht ja Business Intelligence für dich abzubilden und das für jeden Unternehmens Bereich, das du für dich erkennen kannst, läuft es gerade an der Laderampe toll oder muss ich jetzt reagieren? </p>



<p>00:02:15 Marcus </p>



<p>Mhm ja, was ich jetzt ganz interessant finde, weil wir ja beide aus dieser Schiene kommen, uns ja jetzt eigentlich mal allgemein versuchen zu beschreiben der, der der Weg oder das Ganze ist ja sehr, sehr breit, ja, ich weiß gar nicht, ob das auf dieser Tonspur so rauskommt, aber wir beschäftigen uns ja wirklich mit der Datenerhebung mit der Daten Visualisierung und dazwischen ist ja auch noch mal was, was wie Modellierung und so weiter, was vielleicht der Anwender gar nicht sieht und jetzt hier in diesem Podcast möchten wir ja ganz gerne mal unsere Erfahrungen austauschen und wir haben ja selber schon festgehalten in der großen Idee. Das ist ja nicht nur Technik ist. Ne Andreas? </p>



<p>00:02:57 Andreas </p>



<p>Das ist absolut zu und das größte Problem dabei ist immer den Menschen näherzubringen, dass wir sie zwar verstanden haben. Aber ob das, was er jetzt gerade abgebildet haben will, auch mit dem Werkzeug so geht wie er das wahrscheinlich vermutet? Und ich habe ganz oft immer das Thema Ich möchte lieber dir etwas zeigen, wie es dann wirklich aussieht, als dass ich dir sage, natürlich geht das. Weil das ist wie immer. Natürlich kommst du auch mit dem Fahrrad in die Innenstadt, aber wenn die Innenstadt von dir 50 Kilometer Weg ist, das mit dem Fahrrad vielleicht ungeeignet, solltest du entweder den Bus oder das Auto nehmen für den Flieger finde ich ein bisschen übertrieben, aber im Prinzip ist die größte Problematik für uns beide doch immer demgegenüber klar machen ich habe dich verstanden was hast du verstanden und wie kann ich dir es näherbringen? Dein Problem damit dann auch wirklich so zu lösen, wie derjenige auf der anderen Seite es erwartet. Ich sag mal, wir kommen beide dann aus einem anderen Haus, als der Kunde wir beide sind diejenigen, die das Gefühl haben, Technik kann alles lösen. Am Ende kannst du das auch irgendwie nur ist es das, was der Kunde da drüben gerade erwartet? Ist es genau die Lösung? Und das ist ich finde das ist eigentlich das Schwierige an dem Thema. </p>



<p>00:04:13 Marcus </p>



<p>Genau wir haben wir haben ja so diesen Punkt der menschlichen Komponente da drin. Das ist viel Kommunikation, um überhaupt ein gemeinschaftliches Verständnis zu finden, und wir haben ja auch so gewisse menschliche Leitplanken oder gewisse Einflussfaktoren gewisse Freiheiten, die man hat. Bei jeder Kunde ist ja nicht gleich, man hat plötzlich auch andere Stakeholder mit im Boot derjenige, der unser Ansprechpartner ist, ist ja nicht unbedingt immer derjenige, der das Ganze beauftragt hatte. Es gibt Projektleiter, die andere Zielsetzungen haben. Es gibt interne IT Architekten, die auch ein gewissen Rahmenwerk vorgeben. Und so merkt man ja, gibt es da sehr, sehr viele Spielbälle ja, über die wir uns doch einfach schön unterhalten können, oder? </p>



<p>00:04:57 Andreas </p>



<p>Auf alle Fälle können wir beide, dass am Ende des Tages Marcus ist, es aber wie immer wir beide können uns toll unterhalten, wenn er bei der auf der anderen Seite sagt Mensch kommt doch jetzt endlich mal zum Punkt worüber reden wir dann eigentlich und wie sieht meine Lösung aus? Das ist ja das, was wir am Ende des Weges eigentlich erreichen wollen, dass der Kunde sagt ja, damit kann ich arbeiten, das hilft mir in meinem täglichen Dasein oder in meinem täglichen Prozess, um Erkenntnisse zu bekommen, aus dem, was ich an den an Daten geliefert habe, weil das ist ja das, was du am Ende des Tages erreichen willst. Reicht bei uns beiden, wird es wieder heißen reicht das Geld noch bis zum Ende des Monats oder war der Monat schon zu früh da und ist immer noch nicht zu Ende, wenn mein Geld schon weg ist. Das ist ja immer das, was auch das Unternehmen für sich erkennen muss und wir beide versuchen natürlich auf dem Weg dahin zu zeigen was gibt es für Herausforderungen, was gibt es für Erlebnisse und was haben wir schon erlebt und was erwarten wir eigentlich auch für die Zukunft? Weil ich stelle mir natürlich schon vor, auch wenn es neue Werkzeuge gibt, neue Technologien, neue Ideen, wie man etwas abbilden kann, kannst du immer noch heißen? Hilf mir das denn? </p>



<p>00:06:10 Marcus </p>



<p>Doch wenn ich das jetzt mal so betrachte? Was wir alles schon so ausgeführt haben, in welche Richtung wir denken, für diesen Podcast klar, wir haben ja gesagt, das Ganze ist zu unserem Spaß, also soll zu unserer Belustigung mit sein. Wir freuen uns natürlich, wenn jemand anderes da ebenfalls so viel Freude an den Podcast finden wird wie wir. Also im Prinzip der Podcast ist jeder willkommen doch an sich so die Sichtweise, die wir beide vertreten, kann man ja auch schon mal vor abgeben, ist doch eine sehr technische Brille also wir kommen ja beide aus der Technikschiene, wenn wir dann mal über den Andreas sprechen, wo kommt denn der Andreas weg? Woher nimmt er eigentlich sein ganzes Know How und Wissen um über so ein Thema zu sprechen? Stell dich mal vor. </p>



<p>00:07:01 Andreas </p>



<p>Marcus das ist sehr gut, dass du das so ansprichst. Wo komme ich her? Ich habe, wie viele Menschen auch eine Leidenschaft für Mathematik und alles, was so naturwissenschaftlich Fächer angeht. Ich habe immer eine Leidenschaft für Technik gehabt, aber trotzdem auch das Kaufmännische nie aus dem Blick verloren und hab deswegen bevor ich angefangen habe zu studieren, gedacht. Eine kluge Idee wäre es, einen kaufmännischen Beruf zu erlernen, also habe ich Industriekaufmann mit einem Abschluss gemacht und bin danach studieren gegangen und habe Wirtschaftsingenieurwesen studiert, weil mir das Thema Technik und Wirtschaft doch wirklich immer am Herzen lag, bin aber eher derjenige doch die Technik total liebt und das andere gehört ja dazu zu. Verstehen, dass der Kunde mir erklärt, was Gewinn und Verlust ist, das muss er mir nicht. Ich habe aber viele Kollegen, die kommen nur aus der Technik, die sagen ich mach dir das, Wissen aber gar nicht was ne GuV ist, das ist, fand ich immer fand ich immer schwierig, aber auch heute ist es noch so. Das Studium hat mich dazu befähigt, will ich mal vorsichtig sagen, auch diese Verständnis Seite auf der anderen Seite trotzdem liebe ich die Technik also, um es mal in Technikerdeutsch zu sagen ich schraube lieber am Fahrrad, um es zu reparieren als es zu fahren. Weil ich will, dass es funktioniert, aber wenn es funktioniert, brauch ich ja nicht mehr fahren. Kann man das so richtig sagen? </p>



<p>00:08:23 Marcus </p>



<p>Ja, ich weiß, was du meinst ich, ich sag immer, ich hab eine gefühlt Begabung oder ein Interesse was mir selber wenig nutzen stiftet in der Hinsicht, weil ich mag es eben entsprechende Berichte aufzubauen. Die Datenladeprozesse zu machen, aber selber das nachher in das Exekutive in das Business reinzubringen. Das hab ich eben nicht, also oder mach ich eben nicht. </p>



<p>00:08:46 Andreas </p>



<p>Ja, und das war dann die zweite Baustelle bei mir, nachdem ich diesen Consulting Bereich irgendwann mal ich hab ja immer wiederholt sich ja auch in den Prozessen, weil man länger bei Kunden ist, hatte ich irgendwann so ein bisschen das Thema. Ich möchte das viel mehr Leuten mitbringen und dann habe ich viele Jahre mehr die Vertriebsbrille aufgehabt also ich hab bei uns nannte man das dann Pre-Sales ich hab quasi den Vertriebler dabei unterstützt. Dinge dem Kunden näher zu bringen. Also habe ich meine Technik genutzt, um dir zu zeigen, dass das geht mit deinen Anforderungen, damit du es am Ende anfassen kannst und die Schalter und die Maus auch mal selber zu bewegen also das war für mich so etwas, was wir richtig viel Spaß gemacht hat, um zu verstehen was will der da drüben dann haben und du musst am Ende sagen ja genau so hab ich es mir vorgestellt. Diese Brille fand ich auch sehr spannend trotzdem mag ich immer noch wieder die Technik, da komme ich immer wieder drauf zurück. Da würde ich auch immer wieder bei bleiben, weil am Ende des Tages geht es ohne die Technik ja nie. So und Marcus jetzt, wo ich so viel erzählt habe über mich, Marcus, wo kommst du denn her und warum? Begeistert dich das Thema so? </p>



<p>00:09:57 Marcus </p>



<p>Ja, bei mir ist es so tatsächlich ähnlich wie bei dir dass ich so ne kaufmännisches aber gleichzeitig auch technisch Interesse gehabt habe, oder habe beides in der Waage stand und ich mich eigentlich dafür interessiert habe Sachen zu optimieren, also im Flow zu bringen, zu standardisieren und einfach den Leuten unter die Arme zu greifen, um das Ganze zu automatisieren und damit bin ich dann angefangen mit einer ja einfach Fachinformatiker Anwendungsentwickler Ausbildung. Das heißt, ich habe gelernt, Software zu bedienen oder zu Programmieren und Datenbanken anzulegen. Hab da jahrelang in dem Berufszweig gearbeitet und hatte dann irgendwann den Punkt zur Veränderung hab gedacht, ich möchte ganz gerne, oder was mich sehr immer interessiert hat, war eben aus Reportings aus berichten Handlungen abzuleiten und jemanden zu befähigen, das Business eben zu beeinflussen und das aufgrund von Zahlen und hab da für mich den Bereich des Business Intelligence gesehen. Hab gedacht ok, das ist doch spannend, da möchte ich mich weiterbilden. Hab da entsprechende Veränderungen in meinem Job gemacht und hab da ja verschiedenste Produkte mittlerweile kennengelernt. Verschiedenste Arten im Rahmen von Business Intelligence und Liebes dennoch wie du es auch einleiten schon mal gesagt hast gerne mit dem Kunden seine Ideen zu besprechen zu sehen, was möglich ist, was man machen kann und ja das ganze jetzt förmlich wieder auf nächstes Level zu heben, zusammen mit dir weil ich auch interessiert bin was deine Erfahrung sind. Einfach in so einen Podcast zu geben und jemanden, der einfach Interesse an dem Thema hat, die Option zu geben, dass er halt sehen kann, was wir für Erfahrungen gemacht haben, das ist so jetzt aktuell Zeitpunkt bei mir, was ich gerne erreichen möchte und ich wir können ja schon mal ein bisschen teasern. Wir haben ja die 1. Folge schon aufgenommen und die war ja recht turbulent also ich sag mal, wir haben ja das ganze Fass aufgemacht, haben versucht wirklich mal von Anfang zu Ende von klein nach groß zu beschreiben, was es so für Themen gibt, was da auf der Landkarte ist, tatsächlich sogar mit Technologie angeteasert, die wir beide vielleicht mal Berührung mit hatten nicht unbedingt immer auf tiefste Erkenntnisse und haben das ein bisschen aufbereitet. Und ich glaub, das ist schon toll auf Blick auf die nächste Folge und ich glaube, wir können es hierbei belassen, oder? </p>



<p>00:12:45 Andreas </p>



<p>Ich glaub schon, dass das gut passt, aber vielleicht nochmal ein letztes was ich total interessant finde, dass wir beide zwar. Unterschiedlich gestartet sind aber immer wieder auf das Business einen ähnlichen Blick haben. Und egal welche Technologie da ist, sei es wir haben dort eine OLAP Datenbank benutzt, werden nutzen Tabular all das, was wir dort gesehen haben. Haben wir immer wieder festgestellt. Es gibt nicht das an Technologie, was uns immer hilft, sondern es ist immer eine gesunde Mischung aus Erfahrung und das, was man daraus machen kann und was man vielleicht, auch wenn wir das schon mal anteasern, vielleicht lieber nicht machen sollte. </p>

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