Power BI | Consulting

Was native dbt Jobs in Microsoft Fabric für Lakehouse und Warehouse ändern – mit Architekturvergleich, Preview-Grenzen und Entscheidungshilfe.

Power BI Reports mit AI-Agenten bearbeiten: So funktioniert der Report Authoring Skill mit PBIP/PBIR, Git, Validierung und klarer Grenze zum Modeling MCP.

Databricks ist längst mehr als Spark. So greifen Lakehouse, Unity Catalog, Genie und Metric Views zusammen – und was Power-BI-Teams wissen sollten.

Stimmen die Zahlen, passen die Zugriffe und läuft Power BI zuverlässig? Sechs Prüffelder zeigen, welche Nachweise zählen und welche Maßnahmen Vorrang haben.

Welcher Power-BI-Modus passt zu euren Anforderungen? Der Vergleich zeigt Unterschiede bei Performance, Aktualität und Betrieb – mit Praxisbeispielen und klaren Auswahlkriterien.

DAX User-Defined Functions kapseln wiederkehrende Geschäftslogik im semantischen Modell. Wir zeigen, wann UDFs sinnvoll sind und wann ein normales Measure die bessere Wahl bleibt.

Claude kann Power BI inzwischen deutlich tiefer unterstützen als nur bei einzelnen DAX-Prompts. Entscheidend sind PBIP, PBIR, TMDL, Git, MCP und ein kontrollierter Entwicklungsprozess mit Human in the Loop.

Ein Power BI Center of Excellence ist mehr als Support oder Governance-Gremium. Wir zeigen, welche Rollen, Services, Strukturmodelle und KPIs ein CoE braucht – inklusive Entscheidungsmatrix und Reifegrad.

209 Jahre Rheindaten zeigen, warum gute Analysen nicht beim Mittelwert enden. Ein Praxisbeispiel für Data Storytelling, Visualisierung und bessere BI.

Alexander Korn und Lukasz Obst arbeiten als Data Solution Engineers bei Microsoft. Sie erklären, wie technische Presales-Arbeit zwischen Kundenproblem, Fabric, PoC und Beratung funktioniert – und warum die produktive Umsetzung meist an andere Rollen oder Partner übergeht.

Fabric IQ Ontology ersetzt das Power BI Semantic Model nicht. Die Entscheidungshilfe zeigt, welche Semantik zu KPIs, Geschäftskontext, Governance und AI Agents gehört.

Der Operations Agent analysiert Fabric Pipelines, erkennt Auffälligkeiten und empfiehlt Maßnahmen. Entscheidend sind Monitoring, Governance und kontrollierte Automatisierung.

Die Wärmestreifen 3D verbinden Klimadaten, WebGL und Power BI. Der Beitrag zeigt, wann eine dritte Dimension Erkenntnisse schafft – und wann sie nur vom Wesentlichen ablenkt.

Ein funktionierendes Power-BI-Modell ist noch nicht automatisch AI-ready. Klare Semantik, geprüfte Measures, Berechtigungen und Tests machen Copilot-Antworten verlässlicher.

Was kostet Power BI im Unternehmen? Der Überblick erklärt Pro, Premium per User und Fabric-Kapazitäten, zeigt konkrete Rechenbeispiele und ordnet versteckte Kosten sowie typische Lizenzfehler ein.

Fabric Apps, Planning, OneLake Shortcuts und Real-Time Intelligence erweitern Microsoft Fabric deutlich. Wir ordnen ein, welche Neuerungen für BI-Teams und Unternehmen wirklich relevant sind.

OneLake Security braucht klare Rollen und Zugriffstests. So planst du RLS, CLS und Identitäten in Fabric und erkennst kritische Rollenkombinationen.

Der Remote Power BI MCP Server verbindet semantische Modelle mit KI-Agenten. Doch belastbare Antworten entstehen erst durch Modellqualität, klare Berechtigungen und AI Readiness.

Custom Visuals in Power BI helfen, IBCS-Standards sauber umzusetzen. Wann sie sinnvoll sind, welche Wege es gibt und wo Governance wichtig wird.

Data Warehouses wirken in Zeiten von GenAI, Microsoft Fabric, Lakehouse und Agenten schnell wie ein altes Konzept. Das Problem ist nur: Die meisten Unternehmen scheitern nicht daran, dass ihr Data Warehouse zu alt klingt, sondern daran, dass neue Anforderungen zu langsam in stabile Datenmodelle, belastbare Kennzahlen und nutzbare Reports übersetzt werden. Genau hier wird Data Warehouse Automatisierung spannend. Nicht als Tool-Versprechen nach dem Motto „einmal automatisieren,