The Data Brothers Marcus Wegener, Andreas Bewersdorf

Die MS Build gibt einen Blick auf eine vielversprechende Zukunft für Business Intelligence (BI) mit Fokus auf datenzentrierten Innovationen und skalierbaren Analyselösungen. Durch die Nutzung von Cloud-Services wie Microsoft Fabric bietet sich die Möglichkeit, Daten in großem Umfang im OneLake zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) kann der Mitarbeiter bei seinen Tätigkeiten im Umgang mit Daten unterstütz werden.

Es wird immer mehr der Self-Service-Analytics Ansatz verfolgt, indem benutzerfreundliche Tools und intuitive Schnittstellen bereitgestellt werden, die es Mitarbeitern ermöglichen, eigenständig auf Daten zuzugreifen und diese zu analysieren. Für die Infrastruktur und Sicherheit wird das Thema Data Governance und Datenschutz eine immer wichtigere Rolle haben, um die Vertraulichkeit und Integrität der Daten zu gewährleisten. Oder gibt es dazu andere Meinungen?

Die Zukunft von BI liegt in der Entwicklung intelligenter Analyselösungen, die Unternehmen dabei unterstützen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und ihr Potenzial voll auszuschöpfen. Sehen Andreas und Marcus die Themen auch so, oder haben Sie dazu andere Meinungen und Empfehlungen. Ist das einfach zu klären, oder bedarf es hier mehr als einer Podcast Folge um das Thema zu besprechen?

Darüber hinaus stellen wir diesmal unsere Top 3 Features von der MS Build vor.

In unserem heutigen Gespräch wollen wir uns mit dem Thema Software-as-a-Service (SaaS) auseinandersetzen. Dabei werden wir nicht nur die Vorteile von SaaS für Unternehmen beleuchten, sondern auch aufzeigen, welche Aspekte man dabei im Auge behalten sollte.
Ein wichtiger Aspekt bei der Entscheidung für oder gegen die Cloud ist die Frage, ob wir unsere bestehenden Systeme reibungslos in die Cloud migrieren können. Hierbei müssen wir berücksichtigen, welche Auswirkungen dies auf unsere Infrastruktur hat und wer uns bei der Entscheidungsfindung unterstützen kann.
Wir stellen uns der Frage, ob es wirklich notwendig ist, dass bewährte bestehende System durch eine Cloud-Lösung zu ersetzen. Dabei sollten unbedingt alle relevanten Themen berücksichtigt werden. Es muss geprüft werden, ob alle Komponenten des Systems den Weg in die Cloud mitgehen können oder ob es notwendig ist, "alte Zöpfe" abzuschneiden.
Nach der klaren Definition unserer Anforderungen müssen wir uns auf die Suche nach der passenden Architektur, der geeigneten Struktur und den richtigen Werkzeugen machen.
Andreas und Marcus werden sich mit dem Thema befassen und klären, ob klare Empfehlungen ausgesprochen werden können oder ob es hierfür mehr als ein Werkzeug bedarf.

Hört rein wie Andreas und Marcus das Thema angehen. Kann man hier klare Empfehlungen geben? Ist das einfach zu klären, oder bedarf es hier mehr als einer Podcast Folge?

Darüber hinaus stellen wir wieder drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor.

Wenn wir die Anforderungen klar definiert haben, können wir uns auf die Suche nach dem passenden Werkzeug machen.

Bei komplexen Anforderungen und Datenintegrationen müssen wir uns fragen, ob das vorgesehene Werkzeug dafür geeignet ist oder ob es sogar angepasst oder geändert werden muss. Dabei ist es wichtig, alle verfügbaren Optionen zu berücksichtigen und sich nicht nur auf das zu verlassen, was uns vertraut ist. Manchmal kann es sogar sinnvoll sein, mehrere Werkzeuge zu kombinieren, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen Anstatt ein Werkzeug zu „verbiegen“, um die Anforderungen abzubilden.

Aktualisierungsmethoden wie Near Real-Time und Techniken wie Direct-Query können auch entscheidend sein, um eine optimale Lösung zu finden. Wir müssen sicherstellen, dass das Werkzeug diese Anforderungen erfüllt, um eine reibungslose Datenintegration und Analyse zu gewährleisten.
Es gibt nicht immer klare Entscheidungen, wenn es darum geht, das passende Werkzeug für eine Aufgabe zu finden. Auch besondere Anforderungen, wie z.B. eine Parent-Child Struktur, Sortierungswünsche u.ä. können wichtig sein, um das passende Werkzeug für die Berichtsanforderungen zu wählen. Haben wir alle Anforderungen auf dem Tisch oder muss man irgendwann auch sagen nicht alle Anforderungen können genauso abgebildet werden? Ist es dann wichtig die Richtigen Entscheidungen zu treffen, wenn die Anforderungen richtiggestellt sind? Hat man an alles gedacht?

Hört rein wie Andreas und Marcus das Thema angehen. Kann man hier klare Empfehlungen geben? Ist das einfach zu klären, oder bedarf es hier mehr als eines Werkzeuges?

Darüber hinaus stellen wir wieder drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor.

Spielt die Größe und Komplexität des Unternehmens eine wichtige Rolle? Ein kleines Unternehmen mit wenigen Datenquellen und begrenztem Analysebedarf benötigt möglicherweise nur einen einzelnen Mitarbeiter, um das BI-System zu implementieren und zu pflegen. In einem großen Unternehmen mit vielen verschiedenen Datenquellen und einem umfangreichen Analysebedarf ist ein Team von mehreren Mitarbeitern erforderlich.

Auch der Umfang der Datenquellen und die Art der Analyse, die durchgeführt werden sollen, beeinflussen die Anzahl der benötigten Mitarbeiter. Mit zunehmender Anzahl an Datenquellen wird ein höherer Bedarf an Mitarbeitern bestehen, um das BI-System zu implementieren und zu pflegen.

Darüber hinaus können weitere Mitarbeiter hinzugezogen werden, um spezielle Fragestellungen zu beantworten und Einsichten aus den Daten zu gewinnen. Zum Beispiel können Geschäftsführer, Marketing-Experten oder Vertriebsmitarbeiter in das Projekt einbezogen werden, um ihre spezifischen Anforderungen und Bedürfnisse zu berücksichtigen.

Insgesamt hängt die Anzahl der Personen, die für ein BI-System benötigt werden, von verschiedenen Faktoren ab. Ein gut funktionierendes Team von Mitarbeitern mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Erfahrungen ist jedoch ein wesentlicher Bestandteil eines erfolgreichen BI-Systems.

Hört rein und erfahrt, ob es da eine klare Richtung gibt und welche Gefahren und Probleme auftreten können. Oder sind Andreas und Marcus auf unterschiedlichen Pfaden unterwegs? Kann man das so einfach beantworten?

Außerdem stellen wir wieder drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor, oder gibt es dieses Mal gar keine Empfehlungen?

Power BI ermöglicht es, Daten aus unterschiedlichen Quellen wie Excel-Tabellen, Datenbanken oder Cloud-Services zu importieren und miteinander zu verknüpfen.
Die Software bietet zahlreiche Funktionen, mit denen Daten in Tabellen organisiert, Formeln und Funktionen angewendet sowie Diagramme und Grafiken erstellt werden können.
Allerdings hat Power BI auch Grenzen: Ohne fremde Unterstützung kann man beispielsweise keine Werte erfassen oder Planungen durchführen. Doch ist das überhaupt erforderlich?
In dieser Episode sprechen wir mit Tim Jekat darüber, wie man mit einem einfachen Stern-Schema und den notwendigen Vorbereitungen eine Planung in Power BI einrichten kann. Das ermöglicht sogar Treiberidentifikation und modulare Planungsprozesse. Was das Ganze mit Reifegrad, Datenkonsistenz und Vertrauen zu tun hat und warum Nachhaltigkeit bei Entscheidungsprozessen eine wichtige Rolle spielt.
Hört rein und erfahrt, ob Power BI für eure Planungsprozesse geeignet ist, welche Möglichkeiten es gibt und welche Faktoren ihr dabei berücksichtigen solltet.
Kann Tim Andreas und Marcus überzeugen oder gehen sie unterschiedliche Wege im Zusammenspiel mit Planung und BI?
Außerdem stellen wir wieder drei Empfehlungen für den Nachhauseweg vor, oder gibt es dieses Mal keine Empfehlungen?

Excel ist zweifellos eine leistungsstarke Software zur Datenanalyse und -verarbeitung. Es bietet viele Funktionen, die es ermöglichen, Daten in Tabellen zu organisieren, Formeln und Funktionen anzuwenden und sogar Diagramme und Grafiken zu erstellen.
Allerdings hat Excel auch seine Einschränkungen. Wie sehen das Marcus und Andreas, kann man BI ohne Excel überhaupt betreiben, oder ist es so stark, dass man nicht ohne kann?
Ist es sinnvoll, von Excel wegzugehen und sich nach anderen Lösungen umzusehen? Oder ist es besser es als eine Quelle zu akzeptieren, da es ohnehin immer eine Tabelle oder Daten gibt, die nicht aus einem System kommen. Auch als Analysewerkzeug ist es nicht ohne, da es weit verbreitet ist und jeder schon mal eine Tabelle in Excel bearbeitet und genutzt hat, oder?
Eins kann man schon mal vorwegnehmen, es gibt viele die Excel als Werkzeug lieben, ist es da nicht naheliegend es auch mit in den BI-Prozess einzubeziehen?
Insgesamt hängt die Entscheidung, ob man von Excel weggeht oder nicht, von vielen Faktoren ab, einschließlich der Art der Daten, die man verarbeitet, der Komplexität der Analyseworkflows und der Anforderungen an die Zusammenarbeit und das Teilen von Daten.
Hört mal rein, welche Meinung Marcus und Andreas dazu haben und ob Sie dieses Mal einer Meinung sind, oder doch unterschiedliche Wege im Zusammenspiel mit Excel und BI gehen. Auch die 3 Dinge für den Nachhauseweg sind wieder dabei, oder gibt es da keine Empfehlungen?