Power BI | Consulting

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 bringt granulare Datensicherheit näher an die Daten in Microsoft Fabric. Der Artikel zeigt, wie Rollen, RLS, CLS und Zugriffspfade zu einem belastbaren Berechtigungskonzept zusammenspielen.

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,

Ein Schema beschreibt Struktur. Ein Data Contract beschreibt, was ein Datenprodukt fachlich leisten soll – und warum das für BI, Fabric und KI wichtig wird.

Power BI im Marketing hilft, Kanäle, Leads, Pipeline und Budget besser zu steuern. Entscheidend sind Datenmodell, KPIs und Governance.

Datenvisualisierung wirkt erst mit Kontext, KPI-Logik und klarer Entscheidung. Wie Dashboards echte Steuerung statt Zahlenflut liefern.

Data Storytelling in Power BI verbindet Kennzahlen, Kontext und klare Botschaften. So werden Dashboards verständlicher, fokussierter und entscheidungsrelevanter.

Copilot, Fabric Data Agents und MCP lösen keine schlechten Datenmodelle. Verlässliche KI-Antworten brauchen klare Semantik, Governance und belastbare BI-Grundlagen.

Berechtigungen in Power BI sind mehr als Report-Zugriff. RLS, OLS, Workspace-Rollen und Build-Rechte lösen unterschiedliche Probleme – und müssen sauber zusammenspielen.

Power BI Performance lässt sich nicht mit ein paar schnellen Tipps lösen. Der bessere Weg ist eine strukturierte Diagnose: messen, Ursache finden, gezielt optimieren.

Power BI in der Logistik ist mehr als Reporting: So entstehen belastbare KPIs, bessere Dashboards und klare Entscheidungen im Alltag.

Power BI per Prompt klingt nach Tempo. In der Praxis entstehen damit bessere Entwürfe, aber nicht automatisch belastbare Reports. Der Artikel zeigt konkrete Beispiele, passende Tools und typische Risiken rund um Vibe Coding in Power BI.

Standard Visual, Custom Visual, Deneb, Python/R oder eigene Entwicklung? Wer Power BI professionell nutzt, braucht keine Spielerei, sondern eine saubere Entscheidung nach Use Case, Governance und Betrieb.