Power BI ist kein Ersatz für ein sauberes DWH. Punkt.
Ich erlebe es immer wieder in Projekten: Fachbereiche wollen schnell Dashboards, also wird Power BI direkt auf Rohdaten oder auf ein schlecht modelliertes Staging-System gesetzt.
Das Ergebnis: Berichte, die sich widersprechen. Kennzahlen, die je nach Bericht anders sind. Und am Ende: kein Vertrauen mehr in die Daten.
Was wirklich hilft:
→ Erst ein sauberes DWH mit einem klaren Datenmodell (Kimball oder Data Vault 2.0)
→ Dann ein schlanker Semantic Layer in Power BI
→ Und klare Definitionen: Was ist Umsatz? Was ist aktiver Kunde?
Power BI ist ein hervorragendes Visualisierungstool. Aber es ersetzt keine Datenarchitektur.
Wer das beherzigt, hat am Ende Reports, denen alle im Unternehmen vertrauen – nicht nur die, die sie gebaut haben.
Habt ihr ähnliche Erfahrungen gemacht? Wie habt ihr das in euren Projekten gelöst?
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