Wenn das Dashboard glänzt, aber die Wahrheit wackelt
Power BI gehört heute zu den führenden BI-Plattformen und ist fester Bestandteil moderner Datenarchitekturen. Mit Copilot, Microsoft Fabric und einem stetig wachsenden Feature-Set wirkt es fast so, als könnten wir sagen: Daten rein, Erkenntnisse raus und das alles garniert mit ein paar hübschen Visuals und ein bisschen KI-Magie.
Doch dann passiert es.
Sie präsentieren Ihr Dashboard im Steering Committee – und plötzlich fragt jemand:
„Warum zeigt dein Bericht 12 % Wachstum… mein Excel aber nur 4 %?“
Stille.
Genau hier sind wir wieder bei der ältesten Erkenntnis der Datenwelt:
Garbage in, Garbage out.
Ja das gilt auch heute noch!
Datenbereitstellung: Der steinige Weg zum „Single Point of Truth“
Datenqualität: Der Elefant im Raum
Die größte Herausforderung in Power BI liegt nicht im Tool selbst, sondern in der Datenqualität. Typische Ursachen sind:
- fehlende Werte
- inkonsistente Formate
- Dubletten
- unterschiedliche Definitionen
Oder anders gesagt:
Eine Kennzahl ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert. Ein typisches Beispiel ist der Begriff „Umsatz“, der von Vertrieb, Finance und Marketing unterschiedlich definiert wird. Power BI verarbeitet diese Daten zwar korrekt, stellt jedoch je nach Bericht unterschiedliche Kennzahlen dar. Das Ergebnis sind mehrere Versionen derselben Kennzahl und damit unterschiedliche Wahrheiten.
Integration: Eine Vielzahl von Datenquellen und was passiert jetzt?
Power BI kann Daten aus nahezu allen Quellen wie Datenbanken, Excel, APIs, IoT-Geräten oder Cloud-Systemen integrieren. Das klingt zunächst ideal, bringt jedoch auch eine hohe Komplexität mit sich. Unterschiedliche Systeme sprechen verschiedene „Sprachen“, Daten werden zu unterschiedlichen Zeitpunkten aktualisiert und Legacy-Systeme liefern oft uneinheitliche Datenstrukturen. Dadurch wird der Traum eines integrierten Datenmodells schnell zum Puzzle mit fehlenden Teilen. Aktualisiert sich beispielsweise das CRM in Echtzeit, das ERP nur nachts und Excel-Dateien unregelmäßig, basieren Dashboards auf Daten aus unterschiedlichen Zeitpunkten und vermitteln kein einheitliches Bild.
Governance: Wer ist eigentlich verantwortlich?
Viele BI-Projekte scheitern nicht an der Technik, sondern an fehlenden organisatorischen Strukturen.
Wichtige Fragen dabei sind:
- Wer ist Data Owner?
- Wer definiert KPIs?
- Wer darf welche Daten sehen?
Bleiben diese Fragen ungeklärt, entstehen häufig eigene Berichte in den Fachbereichen, widersprüchliche Kennzahlen und ein sinkendes Vertrauen in die Daten. Dieses Phänomen wird als „Shadow BI“ bezeichnet. Auch KI kann dieses Problem nicht lösen, denn sie beschleunigt unstrukturierte Prozesse ebenso wie gut organisierte.
Performance und Skalierung: Wenn Daten wachsen (und Reports leiden)
Zu Beginn eines Power-BI-Projekts läuft meist alles reibungslos. Kleine Datenmengen, wenige Nutzer und einfache Datenmodelle sorgen für eine gute Performance.
Mit dem Wachstum des Projekts steigen jedoch häufig die Ladezeiten, Datenaktualisierungen dauern länger und Berichte reagieren zunehmend langsamer. Ursachen sind meist zu große Datensätze, ineffiziente Datenmodelle oder ungeeignete Architekturentscheidungen.
Spätestens dann wird deutlich, wie wichtig eine durchdachte Datenarchitektur ist. Die entscheidende Frage ist daher oft nicht, ob ein Data Warehouse benötigt wird, sondern ob es sinnvoll gewesen wäre, dieses bereits früher einzuführen.
KI & Fabric: Der neue Turbo und doch mit alten Problemen
Mit Microsoft Fabric und Copilot entwickelt sich Power BI zunehmend zu einer intelligenten Analyseplattform. Viele Aufgaben lassen sich heute automatisieren und beschleunigen. Gleichzeitig bleiben jedoch die grundlegenden Herausforderungen rund um Datenqualität und Governance bestehen.
Was KI heute kann:
- Reports generieren
- Queries erstellen
- Insights automatisch formulieren
- Daten in natürlicher Sprache analysieren
- Analysen beschleunigen
Was weiterhin Herausforderungen bleiben:
- Datenqualität sicherstellen
- KPI – Definitionen vereinheitlichen
- Fachliche Zusammenhänge korrekt abbilden
- Verantwortlichkeiten festlegen
- Governance etablieren
Die neuen Möglichkeiten schaffen einen erheblichen Mehrwert und können die Arbeit mit Daten deutlich vereinfachen. Dennoch gilt auch im KI-Zeitalter: Die Qualität der Ergebnisse hängt weiterhin von der Qualität der zugrunde liegenden Daten und Prozesse ab.
Die zentrale Erkenntnis lautet daher: KI löst keine Datenprobleme – sie skaliert sie.
Datenvisualisierung: Wenn hübsch nicht gleich hilfreich ist
Das größte Missverständnis: Dashboard ≠ Insight
- Ein ansprechend gestaltetes Dashboard vermittelt schnell den Eindruck, dass auch die zugrunde liegenden Analysen korrekt sind. Das ist jedoch nicht immer der Fall. Falsche Aggregationen, fehlender Kontext oder ungeeignete Kennzahlen können zu fehlerhaften Interpretationen und Entscheidungen führen. Gerade deshalb können optisch überzeugende Dashboards gefährlicher sein als schlecht gestaltete, da sie Vertrauen in möglicherweise falsche Ergebnisse schaffen.
Falsche Visualisierungen: Die Klassiker
- Eine übersichtliche Visualisierung ist entscheidend, damit Daten schnell und richtig verstanden werden. In der Praxis werden jedoch häufig ungeeignete Darstellungen verwendet, wie zum
- Beispiel:
- Tortendiagramme mit zu vielen Segmenten
- 3D-Balkendiagramme
- zu viele Farben auf einer Seite
- KPI-Kacheln ohne Kontext
- Solche Darstellungen führen eher zu Verwirrung als zu Klarheit. Nutzer beschäftigen sich dann mehr mit der Interpretation der Visualisierung als mit der eigentlichen Aussage der Daten.
Informationsüberladung: Mehr ist nicht mehr
- Viele Dashboards versuchen, möglichst viele Informationen wie Umsätze, Kosten, Kunden, Trends, Forecasts und Detaildaten auf einer einzigen Seite darzustellen. Dadurch fehlt häufig eine klare Botschaft, die Nutzung wird erschwert und konkrete Handlungen bleiben aus. Ein gutes Dashboard beantwortet eine zentrale Fragestellung, während ein schlechtes zu viele Informationen gleichzeitig präsentiert.
UX-Probleme: Wenn der Nutzer aufgibt
- Selbst ein gut aufgebautes Datenmodell kann scheitern, wenn lange Ladezeiten, unübersichtliche Filter oder eine unklare Navigation die Nutzung erschweren. In solchen Fällen greifen viele Nutzer lieber wieder zu Excel, wodurch das Potenzial von Power BI ungenutzt bleibt.
Neue Erwartungen: BI muss heute sofort liefern
- Heute erwarten Nutzer schnelle Antworten, verständliche Visualisierungen und Self-Service-Funktionen. Zunehmend möchten sie Daten zudem über natürliche Sprache abfragen, beispielsweise mit Fragen wie „Wie lief der Umsatz letzte Woche?“. Dadurch entwickelt sich Power BI vom klassischen Reporting-Tool hin zu einer interaktiven Entscheidungsoberfläche.
Fazit
Power BI ist nicht das Problem.
KI ist nicht das Problem.
Die meisten Herausforderungen entstehen durch:
- schlechte Daten
- fehlende Struktur
- unklare Verantwortung
- schwache Visualisierung
Oder anders gesagt:
BI-Projekte scheitern selten an der Technik – sondern an den Grundlagen.
Die 3 wichtigsten Erkenntnisse:
- Datenqualität vor Design: Eine zuverlässige Datenbasis ist wichtiger als aufwendige Visualisierungen.
- Governance vor Tooling: Klare Verantwortlichkeiten, einheitliche KPIs und definierte Zugriffsrechte sind entscheidend für den Erfolg.
- Visualisierung dient der Entscheidungsfindung: Ein Dashboard sollte Informationen verständlich vermitteln und schnelle, fundierte Entscheidungen ermöglichen.
Wenn Sie also beim nächsten Mal ein Dashboard bauen, dann stellen Sie sich folgende Frage:
„Würde ich darauf basierend Millionen investieren?“
Wenn die Antwort „Vielleicht“ ist, dann schauen Sie lieber nochmal auf Ihre Daten.
Der richtige Partner an Ihrer Seite
Die Kombination aus Power BI, moderner Datenarchitektur und KI eröffnet einerseits enorme Chancen, von Echtzeitentscheidungen bis zu automatisierten Prozessen. Doch alles zusammen, erfordert jedoch vor allem fundierte Umsetzung und Erfahrung. Als mip Management Informationspartner verbinden wir Expertise in Business Intelligence, Data Analytics und KI mit einem praxisnahen Beratungsansatz.Unsere Kernkompetenzen liegen in der Implementierung moderner BI-Lösungen, wie Power BI, dem Aufbau skalierbarer Datenplattformen sowie der Integration von Advanced Analytics und KI. Dabei sichern wir durch Fokus auf Datenqualität, Governance, Architektur sowie Projekt- und Change-Management den nachhaltigen Erfolg von BI-Projekten.
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Ihr Uli Drexelius
Principal Consultant
