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Schlagwort: Idee

  • #084 Wie viel Trennung zwischen Dev und Prod in Power BI? Gast:Ulrik Harnisch

    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!

  • #079 Was sind unsere Wünsche und Erwartungen für das neue Jahr?

    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!

  • #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.

  • #067 Wie verstehen wir Datenprodukte?

    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!

  • #066 Wo ist die Quelle für die Expertise, Meinung oder Best Practice?

    „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!

  • #064 Wie kann man seine BI Kosten besser steuern?

    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!

  • #053 Was sind die BI Trends für 2024?

    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?

  • #051 Lieber Homeoffice oder Büro?

    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?

  • #050 Sind BI-Projekte immer nur Fortschritt?

    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?

  • #049 Was denken wir über KI in BI-Projekten?

    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.