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#077 Welche Erfahrungen haben wir mit Direct Query gemacht?

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!
#076 Wer stellt die BI Anforderungen im Zeitalter der KI?

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!
#075 Passen die Daten zu meiner Analyse?

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.
#074 Wie kombiniert man Power BI mit AI? Gast: Diana Ackermann

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
#073 Wie wichtig ist das Datenmodell?

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.
#072 Was sind unsere Lieblingsfunktionen in Power BI?

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!
#071 Wie baue ich eine BI-Community auf? Gast: Ulrik Harnisch

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!
#70 Wie bekommen wir die Daten sauber in unser BI-System?

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!
#069 Muss in Power BI jeder DAX können?

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!
#068 Was ist eigentlich dieses dbt?

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!