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Die Zukunft der Power BI-Rolle: Was BI-Entwickler und Controller jetzt wissen müssen

Steffen Weiler – 29.07.2025

Was heute noch Cutting Edge ist, könnte in wenigen Jahren Standard – oder sogar überholt – sein.
 
In der letzten Folge haben wir über KI & Data Agents gesprochen. Jetzt schauen wir auf das, was viele noch mehr beschäftigt:
Wie wird sich die BI-Rolle in den nächsten fünf Jahren entwickeln?
 
Und vor allem: Was kannst du heute schon tun, um morgen relevant zu bleiben?
 

Wo stehen wir heute?

Vor fünf Jahren hätte wohl kaum jemand geglaubt, dass wir heute mit KI-Modellen wie ChatGPT in natürlicher Sprache über unsere Daten sprechen können.
 
Und trotzdem: Viele BI-Profis verbringen einen Großteil ihrer Zeit noch immer mit Dashboards, ETL-Prozessen und wiederkehrenden Reports.
 
Gleichzeitig drängen Automatisierung, maschinelles Lernen und Self-Service-Tools immer weiter ins BI-Feld.
 
Ob wir das gut finden oder nicht – es passiert. Und wer nicht mitzieht, wird ersetzt – nicht unbedingt durch KI, aber durch Menschen, die KI besser nutzen.
 
Die Zukunft der BI-Rolle
 

Rückblick: Was uns bisher stark gemacht hat

BI-Spezialist:innen sind in den letzten Jahren zu Dolmetschern zwischen Technik und Business geworden.
 
 
Wir verstehen Datenstrukturen und Business-Anforderungen, wir liefern Entscheidungsgrundlagen, die jeder im Unternehmen versteht – vom CEO bis zur Vertriebsleitung, bis hin zum Head of Marketing; kurzum: Wir übersetzen die Sprache der Daten für jedes Unternehmensbedürfnis.
 
Aber: Wir verschwenden zu viel Zeit mit wiederkehrenden Aufgaben.
 
Sei es nun ein Report, den man zum 100. Mal baut, oder Exporte, die manuell angestoßen werden müssen, Dashboards, die aus Template kopiert werden – die Liste an wiederkehrenden Aufgaben ist nicht nur lange, sondern zeigt auch das verschwendete Zeitpotential.
 
All das schreit langfristig  nach Automatisierung – und genau da wird sich das BI-Profil in den nächsten Jahren dramatisch verändern.
 
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Ausblick: 5 zentrale Veränderungen in der BI-Rolle

1. Vom Dashboard-Ersteller zum KI-Orchestrator
Die BI-Rolle wandelt sich zur Steuerzentrale intelligenter Systeme.
Statt selbst Charts zu bauen, orchestrieren wir KIs, die Analysen durchführen, Insights generieren und Handlungsempfehlungen liefern.

 

2. Augmented Analytics wird Alltag
BI-Systeme erkennen Anomalien, schlagen Analyserichtungen vor und liefern automatische Zusammenfassungen.
Das bedeutet: BI-Profis müssen nicht nur Daten analysieren, sondern auch deren Interpretation durch KI verstehen, validieren und weiterdenken.

 

3. Natural Language Interfaces ersetzen klassische Abfragen
Ob Geschäftsführung oder Marketing: Daten werden bald per Sprache abgefragt – und die Antworten direkt geliefert.
BI-Entwickler werden zu Conversation Designern, die genau diese Schnittstellen mitdenken und gestalten.

 

4. Real-Time wird zur Grunderwartung
Batch-Verarbeitung war gestern. In fünf Jahren erwarten Stakeholder Echtzeit-Analysen – überall im Unternehmen.
Das erfordert neues Know-how: Event-Streaming, Stream Processing, Edge Analytics.

 

5. Citizen Data Scientists und Data Governance
Self-Service-BI wird so intuitiv, dass Fachbereiche eigene Analysen erstellen.

 

BI-Teams werden zu internen Beratern und Data-Governance-Hütern, die für Qualität, Sicherheit und Verständlichkeit sorgen.

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Die Schattenseite: Was wird schwierig?

Eine jede Veränderung bringt sowohl positive, als auch negative Aspekte mit sich. Auch in der Rollenveränderung des BI und Controllings lassen sich Schattenseiten erkennen, über die man sich unbedingt bewusst sein muss.
 
Um ein Bewusstsein über die Schattenseiten zu entwickeln, habe ich hier zwei Beispiele aufgeführt:
 

1. Skill-Paradigma
Viele Skills, die heute wertvoll sind, werden bald automatisiert.
Beispiele:

 

  • Manuelle ETL-Flows (SSIS, Informatica)

  • Dashboard Design (Farben, Layouts, Visualtypen)

  • SQL-Optimierung (Joins, Indizes)

 

Wer sich nicht weiterentwickelt, wird von der Automatisierung überholt.

 

2. Datenqualität und Governance
Je mehr automatisiert wird, desto mehr steigt die Abhängigkeit von vertrauenswürdigen Daten.

 

Data Governance wird zum zentralen Erfolgsfaktor – fachlich wie politisch.

 
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Was du jetzt konkret tun solltest: Die Roadmap

Ich habe dir dafür eine klare Roadmap zusammengestellt.

 

Drei Etappen, die dich gezielt weiterbringen:

 kurzfristig umsetzbare Maßnahmen, mittelfristige Entwicklungsschritte – und langfristige Strategien, die echte Veränderung ermöglichen.

Drei Etappen, die dich gezielt weiterbringen

 

1. Etappe: Kurzfristig (0–6 Monate)

Verstehe Machine Learning & KI-Grundlagen

Du musst kein Data Scientist sein – aber wissen, wie ML-Modelle in BI-Prozesse eingebunden werden.

 

Arbeite dich in Cloud-Plattformen ein

Azure, AWS, GCP – die Services für moderne BI sind dort bereits Standard.

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2. Etappe: Mittelfristig (6–18 Monate)

Stärke deine Storytelling-Fähigkeiten

Es reicht nicht, Zahlen zu zeigen – du musst mit Daten überzeugen und Geschichten erzählen.

 

Lerne Data Governance

Datenschutz, Zugriffsrechte, KPI-Definitionen, Datenverantwortlichkeiten: Das wird dein Spielfeld.

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3. Etappe: Langfristig (2–5 Jahre)

Positioniere dich als Business Translator

Die wertvollsten BI-Profis verstehen sowohl IT als auch Business – und bringen beide Welten zusammen.

 

Baue dein Netzwerk auf

Intern & extern. Denn die besten Insights entstehen durch Austausch.

 

Vergiss die Soft Skills nicht

Kreativität, kritisches Denken, Empathie – das sind die Skills, die KI nicht ersetzen kann.

Fazit: Die beste Zeit, um in BI durchzustarten, ist jetzt

Die BI-Rolle der Zukunft wird spannender, vielseitiger – und herausfordernder.
 
Aber für alle, die lernen, sich anpassen und neugierig bleiben, bieten sich unglaubliche Chancen.
Also: Worauf wartest du?
 
Welche Skills baust du gerade auf? Wo siehst du deine Rolle in fünf Jahren?
Ich freue mich auf den Austausch – gerne per Mail, über LinkedIn oder im nächsten Podcast!

Dieser Artikel basiert auf über zehn Jahren Erfahrung in Business Intelligence und Data Analytics. Für weitere BI-Insights und praktische Tipps folge mir auf LinkedIn oder höre den Daten zu Taten Podcast auf Spotify.

 

Im Podcast findest du die besten Experten rund um das Thema Power BI und Datenanalysen.

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