10 Jahre Power BI: Sieben Lektionen aus über 40 Projekten

Seit 2016 arbeite ich mit Power BI: über 40 Projekte, mehr als 200 produktive Reports, über 1.700 geschulte Menschen. Die Projekte, die gescheitert sind, sind nie an DAX, Power Query oder Performance gescheitert. Sie sind an drei Dingen gescheitert: an der fehlenden Frage, am fehlenden Modell und an der fehlenden gemeinsamen Wahrheit.

Lektion 1: Erst der Use Case, dann das Tool

Die häufigste Falle nenne ich Tool-First. Ein Unternehmen kauft Lizenzen und fragt danach: Was bauen wir eigentlich? Der erste Report heißt fast immer „Umsatz auf einen Blick“. Nach vier Wochen schaut niemand mehr hinein. Das liegt nicht an den Nutzern. Den Umsatz kennt die Geschäftsführung längst aus der BWA, der Report beantwortet keine offene Frage.

Ein echter Use Case beantwortet eine Frage, die heute wehtut, oder er spart messbar Zeit. Stell dir Frau Berger im Controlling vor. Jeden Montag fragt der Geschäftsführer, welche Projekte aus dem Budget laufen. Frau Berger zieht drei Exporte, verbindet sie per SVERWEIS und liefert die Antwort am Dienstagmittag. Genau das ist der richtige erste Report: eine klare Frage, ein klarer Nutzer und eine eingesparte Arbeitszeit, die jeder nachrechnen kann.

Lektion 2: Das Datenmodell schlägt jedes Visual

Power BI ist kein größeres Excel. Excel denkt in Tabellen, Power BI denkt in Beziehungen. Wer das nicht verinnerlicht, baut eine flache Tabelle nach der anderen und wundert sich über falsche Summen und langsame Berichte.

Das Fundament ist das Star Schema. In der Mitte steht die Faktentabelle mit den Ereignissen: Buchungen, Verkäufe, Stunden. Außen liegen die Dimensionen, also Kunde, Produkt, Mitarbeiter und Datum. Das Gegenbild ist das Spinnennetz: Tabellen, die kreuz und quer verbunden sind, dazu bidirektionale Filter, bei denen niemand mehr vorhersagen kann, welche Zahl am Ende herauskommt.

Drei Regeln helfen im Alltag:

• Eine eigene Datumstabelle statt der automatischen Datumshierarchie.
• Keine berechnete Spalte, wo ein Measure reicht.
• Die Logik gehört ins Semantic Model, nicht in einzelne Visuals.

Öffne diese Woche die Modellansicht deines wichtigsten Reports. Siehst du einen Stern oder ein Spinnennetz?

Lektion 3: Es gibt nur eine Wahrheit

Quartalsmeeting. Der Vertrieb präsentiert eine Marge, das Controlling eine zweite, und die Geschäftsführung hat in ihrer eigenen Excel eine dritte. Die nächsten 45 Minuten geht es nicht darum, warum die Marge sinkt, sondern darum, wessen Zahl stimmt. Solche Diskussionen kosten Vertrauen in die Zahlen und sehr teure Arbeitszeit.

Die Lösung ist erstaunlich billig: ein KPI-Glossar. Für jede Kennzahl stehen dort drei Dinge, nämlich eine Definition in einem Satz, die Quelle und ein Verantwortlicher. Das ist das günstigste Werkzeug mit der größten Wirkung im ganzen BI-Projekt. Es braucht keine Lizenz, nur jemanden, der die Verantwortung übernimmt.

Im zweiten Schritt entsteht daraus ein zertifiziertes Semantic Model statt zehn Kopien in zehn Arbeitsbereichen. Self-Service bleibt ausdrücklich erlaubt, aber auf geprüften Daten.

Lektion 4: Klein liefern statt Big Bang

Das klassische Vorhaben ist das zwölfseitige Management-Dashboard. Nach sechs Monaten ist es entweder nicht fertig, oder es passt nicht mehr zu den Fragen, die das Unternehmen inzwischen hat.

Besser funktioniert: ein Report, ein Nutzer, eine Entscheidung. Alle zwei Wochen zeigst du etwas, das mit echten Daten läuft. Ein Lastenheft bis ins letzte Detail brauchst du dafür nicht. Nutzer wissen meistens erst, was sie wollen, wenn sie etwas sehen. Der Satz „Kann ich das auch nach Kostenstelle sehen?“ fällt nie im Anforderungsworkshop, sondern immer in der ersten Vorführung.

Lektion 5: Fachlich richtig heißt nicht wertvoll

Ein Report kann jede Zahl korrekt anzeigen und trotzdem keinen Wert stiften. In der Praxis sehe ich immer wieder dieselben fünf Muster.

• 01

  Keine konkrete Frage

  Der Report zeigt Daten, beantwortet aber nichts. Niemand weiß, wofür er ihn öffnen soll.

• 02

  Zu viel auf einer Seite

  20 Visuals auf einer Seite, und das Auge findet keinen Einstieg.

• 03

  Zahlen ohne Kontext

  1,2 Millionen Euro Umsatz. Gut oder schlecht? Ohne Vorjahr, Ziel oder Abweichung lässt sich das nicht sagen.

• 04

  Gebaut für den Ersteller statt für den Nutzer

  Der Nutzer hat morgens um acht drei Minuten Zeit, nicht zwanzig für Filter und Drilldowns.

• 05

  Kein Call to Action

  Ein Kunde bestellt seit drei Monaten weniger. Wer ruft an, und ab welcher Schwelle wird es kritisch?

Ein einfacher Prüfstein ist der 10-Sekunden-Test. Wer den Report öffnet, muss nach zehn Sekunden wissen, was die wichtigste Aussage ist und was als Nächstes zu tun ist. Darum geht es bei BI: von Daten zu Taten. Mehr dazu im Beitrag Warum dein Power BI Report fachlich richtig, aber trotzdem wertlos ist.

Lektion 6: KI ist ein Verstärker

KI macht ein gutes Fundament schneller und ein schlechtes gefährlicher. Ein Sprachmodell sagt nie „Ich weiß es nicht“. Fehlt die Grundlage, liefert es plausiblen Unsinn, und der klingt genauso überzeugend wie eine richtige Antwort.

Mit Fachwissen führst und prüfst du die KI. Ohne Fachwissen glaubst du ihr. Dafür braucht Copilot ein sauberes Semantic Model mit sprechenden Namen für Tabellen, Spalten und Measures. Ein Bild dazu: Der Wechsel von der Kutsche zum Auto hat nur funktioniert, weil es Straßen gab. Auf einer Buckelpiste ist das Auto nicht schneller als die Kutsche. Warum das Semantic Model dabei entscheidet, beschreibt der Beitrag KI ist ein Verstärker, kein Ersatz.

Lektion 7: Struktur vor Tool

Der Satz, den ich in Gesprächen über Microsoft Fabric am häufigsten sage: Fabric löst keine Strukturprobleme, es macht sie nur teurer. Power BI ist das Schaufenster, Fabric die Werkstatt mit Lager. Eine größere Werkstatt bedeutet vor allem mehr Platz für Unordnung.

Bevor du ein Lizenzangebot unterschreibst, etwa für den Wechsel von F2 auf F4, F8 oder F16, beantworte drei Fragen:

• Ist unser Problem technisch oder organisatorisch?
• Gibt es Daten, die wir auswerten wollen, aber heute nicht können?
• Wer betreibt die Plattform, also Betrieb, Optimierung und Kostenmanagement?

Lautet die erste Antwort „organisatorisch“ oder die zweite „nein“, brauchst du kein neues Tool. Steht bei der dritten Frage kein Name, ist es zu früh. Eine Plattform zu wollen, aber niemanden dafür abzustellen, ist der klassische Wunsch „Wasch mich, aber mach mich nicht nass“. Wann sich eine Fabric-Kapazität wirklich lohnt, steht im Beitrag Microsoft Fabric: Brauche ich das oder reicht Power BI?

Fazit

Power BI scheitert nie an der Technik. Wenn du die Frage, das Modell und die gemeinsame Wahrheit im Griff hast, ist die Technik der leichteste Teil des Projekts. Fang mit einer Frage an, die heute wehtut, und liefere die Antwort in zwei Wochen statt in sechs Monaten.

Wie Power BI und KI in der Praxis zusammenspielen, zeigt das KI & Power BI Mentoring: online, mit Live-Fragerunden. Das Thema dieses Beitrags gibt es außerdem als Video auf YouTube.