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Schlagwort: Architekturen

#098 Wie nutzt ihr Fabric effizient und spart CUs dabei?

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!
#097 Wann sollte man von Power BI Only auf eine Datenplattform wechseln?

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!
#095 Wie überarbeiten wir ein Power BI Modell?

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!
#094 Welche Learnings ziehen wir aus 10 Jahren Power BI?

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!
#091 Was kann Translytical?

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!
#088 Wie sehen wir die Souveränität von Datenplattformen?

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!
#086 Wie nutze ich Fabric einfach, kontrolliert und kosteneffizient?

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!
#085 Wie kann ich mein Power BI automatisiert testen?

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!
#082 Wie viele Daten passen in ein Power BI-Modell?

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!
#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!