Power BI ist in vielen Unternehmen fest etabliert – häufig als Reporting-Standard, manchmal auch als Ersatz für Excel- oder Altsysteme. Gleichzeitig zeigt sich in der Praxis, dass der eigentliche Engpass selten das Tool selbst ist. Probleme entstehen dort, wo Datenprozesse nicht klar definiert sind, Verantwortlichkeiten fehlen oder Reporting-Strukturen über Jahre hinweg organisch gewachsen sind.
Viele Organisationen verfügen zwar über eine Vielzahl von Berichten, aber nicht über eine belastbare Reporting-Strecke. Daten werden manuell zusammengeführt, Kennzahlen sind je nach Bericht unterschiedlich definiert, die Performance ist inkonsistent und die Frage „Welche Zahl ist richtig?“ gehört zum Alltag. Moderne Business Intelligence setzt deshalb nicht beim Dashboard an, sondern bei Architektur, Datenlogik und klaren Prozessen.
Viele Power-BI-Landschaften sind historisch gewachsen: einzelne Reports für einzelne Fragestellungen, angebunden an unterschiedliche Datenquellen und mit individueller Logik. Für Standardberichte funktioniert das oft ausreichend gut. Schwieriger wird es, sobald Fragestellungen dynamischer werden.
Typische Situationen aus der Praxis:
Zahlen unterscheiden sich je nach Bericht oder Empfänger
Fachbereiche fordern ähnliche Auswertungen mehrfach an
Führungskräfte möchten Ursachen verstehen, nicht nur Abweichungen sehen
Ein statisches Dashboard stößt hier schnell an Grenzen. Power BI kann deutlich mehr leisten, wenn Berichte nicht als Endprodukt verstanden werden, sondern als Teil eines Analyseprozesses. Interaktive Berichte, konsistente Kennzahlen, saubere Drill-Down-Strukturen und nachvollziehbare Modelllogik ermöglichen es, Zusammenhänge zu erkennen und fundierte Entscheidungen vorzubereiten.
Zwischenfazit: Power BI entfaltet seinen Nutzen dann, wenn Berichte so aufgebaut sind, dass Ursachen analysiert werden können – nicht nur Symptome sichtbar werden.
Die Qualität von BI-Ergebnissen hängt maßgeblich von der Datenbasis ab. Unterschiedliche Quellsysteme, uneinheitliche Datenmodelle und fehlende fachliche Verantwortung führen dazu, dass selbst optisch gut gestaltete Dashboards an Aussagekraft verlieren.
In der Praxis zeigen sich dabei immer wieder ähnliche Herausforderungen:
Widersprüchliche Kennzahlendefinitionen zwischen Controlling und Fachbereichen.
Performanceprobleme bei steigenden Datenmengen.
Fehlende Wiederverwendbarkeit von Datenmodellen.
Power BI stellt mit semantischen Modellen, einer klaren Trennung von Daten- und Berichtsebene sowie verschiedenen Anbindungsstrategien leistungsfähige Werkzeuge bereit. Entscheidend ist jedoch, dass diese Möglichkeiten nicht isoliert genutzt werden. Ohne verbindliche Standards und klare Zuständigkeiten bleibt auch die beste technische Lösung fragil.
Self-Service BI ist 2026 kein neues Konzept mehr, wird aber weiterhin häufig missverstanden. Ziel ist nicht, dass Fachbereiche „alles selbst machen“, sondern dass sie innerhalb eines klaren Rahmens eigenständig analysieren können.
Bewährt hat sich in vielen Projekten ein ausgewogener Ansatz:
Ein zentrales, gepflegtes semantisches Modell als gemeinsame Basis.
Definierte Datenprodukte oder Datasets statt eines unkontrollierten Report-Wachstums.
Klare Verantwortlichkeiten: Wer pflegt die Logik? Wer betreibt die Lösung? Wer entscheidet bei Abweichungen?
Fehlen diese Leitplanken, entsteht schnell eine Vielzahl ähnlicher Berichte mit unterschiedlichen Zahlen. Das ist nicht nur ineffizient, sondern untergräbt das Vertrauen in BI insgesamt – sowohl bei Fachbereichen als auch im Management.
Für Führungskräfte ist weniger die technische Echtzeitfähigkeit entscheidend als die Verlässlichkeit der Daten. Wichtiger als sekundengenaue Aktualisierung ist häufig die klare Antwort auf Fragen wie: Wann ist der Datenstand gültig? oder Welche Annahmen liegen einer Kennzahl zugrunde?
Power BI unterstützt diesen Anspruch durch:
regelmäßige, automatisierte Aktualisierungen
klar nachvollziehbare Datenstände und Zeitpunkte
Benachrichtigungen bei relevanten Abweichungen
KI-gestützte Funktionen können Analyseprozesse unterstützen, etwa bei der ersten Auswertung oder Strukturierung von Fragestellungen. Sie ersetzen jedoch nicht die fachliche Bewertung. Gerade in Finance- und Management-Kontexten bleibt Transparenz wichtiger als maximale Automatisierung.
Mit zunehmender Nutzung von BI steigen auch die Anforderungen an klare Regeln. Governance ist kein reines IT-Thema, sondern eine gemeinsame Aufgabe von Fachbereichen, BI-Verantwortlichen und Management.
Typische Fragestellungen aus der Praxis:
Wer darf Berichte und Modelle veröffentlichen?
Wie werden Änderungen getestet und dokumentiert?
Wie wird verhindert, dass Kennzahlen „nebenbei“ verändert werden?
Wie sind Zugriffe nachvollziehbar geregelt?
Ohne klare Antworten wird BI schnell abhängig von einzelnen Personen. Spätestens bei Personalwechseln oder größeren Versionsänderungen wird diese Abhängigkeit zum Risiko.
In vielen Organisationen wird Power BI noch immer am Ende der Datenkette eingesetzt. Daten werden mehrfach kopiert, Transformationslogik ist verteilt, Governance nur schwer nachvollziehbar. Microsoft Fabric ist ein Ansatz, diese Strukturen zu vereinfachen und stärker zu integrieren.
Für IT- und Data-Teams kann das bedeuten:
weniger redundante Datenhaltung durch OneLake
klarere Trennung von Datenbereitstellung und Analyse
bessere Skalierbarkeit bei wachsenden Datenmengen
Für BI- und Reporting-Verantwortliche ergeben sich:
konsistentere Datenmodelle
geringerer manueller Aufwand
besser wartbare Reporting-Strukturen
Tipp: Im Webinar zeigt unsere BI-Expertin Anja Lütnant anhand konkreter Szenarien, wie Power BI in eine solche Architektur eingebettet werden kann – und welche fachlichen und organisatorischen Voraussetzungen dafür erfüllt sein müssen.
Power BI 2026 ist weniger ein Tool-Thema als ein Reifegrad-Thema. Der Fokus verschiebt sich von einzelnen Reports hin zu klar definierten Datenprodukten, stabilen Prozessen und verlässlicher Governance. Plattformansätze wie Microsoft Fabric können dabei unterstützen, ersetzen aber nicht die grundlegende Arbeit an Datenlogik, Zuständigkeiten und Betrieb.
BI- und Reporting-Verantwortliche, IT- und Data-Professionals sowie Führungskräfte haben unterschiedliche Perspektiven – aber ein gemeinsames Ziel: verlässliche, verständliche und nutzbare Entscheidungsgrundlagen. Unser Webinar bietet eine fachliche Vertiefung für alle, die diese Anforderungen aus der Praxis heraus weiterdenken möchten.