Business Intelligence

Das Skills-Problem

Die größte Hürde auf dem Weg zur KI-Reife ist keine Technologie.
Es sind Menschen.
51% der Datenstrategen nennen Skills als wichtigsten Bedarf für KI-Readiness.

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Data Vault oder Kimball? Ich werde gefragt fast jedes Mal.

Nach über 20 Jahren DWH-Projekten mit beiden Ansätzen hier meine ehrliche Einschätzung:

Kimball (Star Schema) ist besser, wenn…
→ Das Datenmodell stabil ist und sich kaum ändert
→ Performance im Reporting oberste Priorität hat
→ Das Team klein ist und schnell liefern muss
→ Die Datenmenge überschaubar bleibt

Data Vault 2.0 ist besser, wenn…
→ Viele, heterogene Quellsysteme angebunden werden müssen
→ Das Modell sich häufig ändert (z. B. neue Quellen, neue Geschäftsbereiche)
→ Vollständige Historisierung und Auditierbarkeit gefordert wird
→ Das DWH langfristig skalieren soll

Mein Fazit: Es gibt kein „besser“ – es gibt nur „passend zum Kontext“.

Was ich in der Praxis sehe: Data Vault wird oft für Projekte eingesetzt, wo Kimball völlig gereicht hätte – und umgekehrt.

Welchen Ansatz nutzt ihr in euren aktuellen Projekten?

#DataVault #Kimball #DataWarehouse #DWH #BI #MSSQL #Datenarchitektur

Data Governance als Gamechanger

Unternehmen mit formalem Data Governance Programm vertrauen ihren Daten zu 71%.
Ohne? Nur 50%.
Das klingt abstrakt – ist es aber nicht. Vertrauen in Daten bedeutet bessere Entscheidungen, weniger KI-Fehler und schnellere Skalierung.
Der Unterschied zwischen „Innovators“ und „Laggards“ im aktuellen State of Data Integrity Report ist eindeutig: Wer sowohl Datenstrategie als auch Governance etabliert hat, erzielt 72% hohe Datenvertrauenswerte. Wer keines von beidem hat? 0%.
Data Governance ist kein IT-Thema. Es ist ein Wettbewerbsvorteil.

20 Jahre SQL – und ich lerne noch immer Neues.

Mein erstes DWH-Projekt war 2003. MS SQL Server 2000, kein SSIS (das hieß damals noch DTS), kein Power BI, kein Azure.

Was sich seitdem geändert hat: fast alles.
Was gleich geblieben ist: Die Grundfragen sind dieselben. Weiterlesen…

SQL-Server 2025 Installation auf QNAP

Installation von MS SQL-Server 2025 auf eine QNAP-NAS (Container Station) Docker.

Installationsschritte:

• In der File Station einen Bind-Mount (Ordner auf dem NAS) erstellen z.B. \\Container\sql25

• Image herunterladen (Pull):
  • Öffnen Sie Container Station.
  • Gehen Sie zu „Images“ -> „Pull“.
  • Suchen Sie nach dem SQL Server 2025 Image (mcr.microsoft.com/mssql/server:2025-latest).
• Container erstellen:
  • Klicken Sie auf „Erstellen“ (Create) beim heruntergeladenen Image.
  • Netzwerk (Port Mapping): Mappen Sie den Container-Port 1433 auf einen Port Ihres NAS (z.B. 1433 -> 1433).
  • Umgebungsvariablen (Environment): Fügen Sie zwingend die folgenden Variablen hinzu:
  • ACCEPT_EULA: Y
  • MSSQL_SA_PASSWORD: „Paswort für sa eingeben“
  • MSSQL_AGENT_ENABLED: 1
  • Speicher (Volume Mounts): Verbinden Sie den oben angelegten Ordner, mit /var/opt/mssql im Container. Dies sichert Ihre Datenbanken.
• SSMS verbinden über IP-Adresse, Port

Die Confidence-Reality-Gap

🚨 87% der Datenstrategen glauben, ihre Infrastruktur ist KI-bereit.
Gleichzeitig nennen 42% dieselbe Infrastruktur als größtes Hindernis. Weiterlesen…

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. Weiterlesen…