Power BI häufige Fehler

Power BI ist ein leistungsstarkes Tool zur Datenvisualisierung und -analyse, das in vielen Unternehmen zum Standard geworden ist. Doch trotz seiner Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität schleichen sich bei der Nutzung immer wieder typische Fehler ein – sowohl bei Einsteigern als auch bei erfahrenen Anwendern. Diese Fehler können nicht nur die Aussagekraft von Berichten beeinträchtigen, sondern auch zu falschen Entscheidungen führen. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf zehn häufige Stolperfallen im Umgang mit Power BI – und zeigen, wie man sie vermeidet.

1. Kein durchdachtes Datenmodell – „One Big Table“

Das ist wahrscheinlich der Klassiker. Viele Einsteiger laden einfach alle Daten in eine große Tabelle oder importieren alle Tabellen aus dem Quellsystem „einfach mal rein“. Das funktioniert am Anfang – bis das Modell plötzlich lahmt, DAX-Formeln ewig brauchen und niemand mehr durchblickt.

Das Hauptproblem: Man nutzt Power BI dann wie Excel – und nicht wie eine relationale Modellierung.

Der bessere Weg:

• Baue ein Star-Schema: eine zentrale Faktentabelle (z. B. Verkäufe) und mehrere Dimensionen (z. B. Kunden, Produkte, Kalender).

• Vermeide redundante Daten und unklare Beziehungen.

• Definiere Beziehungen bewusst (am besten einseitig, nicht bidirektional).

• Halte dein Modell so schlank wie möglich.

Wenn dein Datenmodell sauber ist, ist 80 % deiner Arbeit schon getan.

2. Zu viel DAX, zu wenig Power Query

Viele Neulinge verlieben sich schnell in DAX – und bauen alles damit: berechnete Spalten, berechnete Tabellen, sogar ETL-Logik. Das Problem: DAX arbeitet auf Modellebene, nicht auf Zeilenebene, und ist für Transformationen schlicht nicht effizient.

Ein Modell mit hunderten berechneten Spalten frisst Speicher, lädt ewig und lässt sich schlecht warten.

Besser:

• Mach alle Datenaufbereitungen (Spalten splitten, Texte bereinigen, Gruppierungen etc.) in Power Query oder – noch besser – schon im Datenlager.

• Nutze DAX nur für Measures, also berechnete Kennzahlen.

• Halte die Trennung klar: „Datenlogik in Power Query, Business-Logik in DAX.“

Das spart Zeit, Nerven und vor allem Rechenleistung.

3. Auto-Date/Time aktiviert lassen – das unsichtbare Performance-Leck

Standardmäßig erstellt Power BI für jede Datumsspalte automatisch eine eigene „Mini-Kalendertabelle“. Nett gemeint – aber in echten Projekten völliger Overkill. Du bekommst etliche unsichtbare Tabellen, die niemand kontrolliert, und keine Möglichkeit, komplexe Kalenderlogiken (z. B. Geschäftsjahre) abzubilden.

Lösung:

• Deaktiviere Auto Date/Time in den Optionen.

• Erstelle eine saubere Datumstabelle selbst – mit Jahr, Monat, Quartal, Wochentag, Feiertagen etc.

• Nutze sie für alle Beziehungen im Modell.

Diese Datumstabelle ist das Rückgrat des Modells. Ohne diese wird es irgendwann unübersichtlich.

4. Chaos bei Namen – Spalten wie „col1“ helfen niemandem

Einer der unterschätztesten Fehler: schlechte Benennung. Tabellen mit Spalten wie „value“, „amount“, „col1“ oder Measures wie „Measure1“ geben keinen Einblick in den Inhalt der Spalte. Es scheint trivial, aber spätestens beim dritten Bericht weiß niemand mehr, was „Amount“ eigentlich meint.

Besser:

• Sprechende Namen: Umsatz_Brutto, Kundenname, Bestelldatum.

• Ein klares Schema, z. B. DimKunde, FactVerkauf.

• Gruppierte Measures nach Thema (z. B. Umsätze, Margen, Kosten).

• Ein dokumentieres Schema – kurz, aber konsequent.

Gute Namenskonventionen machen Projekte skalierbar. Schlechte Namen sorgen für Kopfschmerzen.

5. Zu viele Visuals auf einer Seite

Eine Seite mit zahlreichen Visuals ist oft ein Hinweis darauf, dass der Bericht ohne klare Priorisierung erstellt wurde und der Fokus auf das Wesentliche fehlt.

Das Problem: Jedes Visual verursacht Abfragen – die Performance leidet enorm. Zudem überfordert eine visuell überladene Seite die Nutzer.

Lösung:

• Konzentration auf eine Kernbotschaft pro Seite.

• Nutzung des Performance Analyzer, um Abfragen zu prüfen.

• Verwendung von Bookmarks und Drill-Through, statt alles auf einer Seite

• Lieber drei klar strukturierte Seiten als ein visuelles Durcheinander.

In Power BI und im Reporting gilt: Qualität entsteht durch Fokussierung – nicht durch Menge.

6. Kaum Interaktivität – der Bericht als PowerPoint-Ersatz

Viele Reports sind am Ende nur bunte Folien mit ein paar Balken. Keine Filter, kein Drill-Down, keine Interaktion. Dann darf man sich nicht wundern, wenn die Nutzer lieber wieder in Excel exportieren.

Power BI lebt von der Interaktivität.

Besser:

• Drill-Downs in Hierarchien (z. B. Jahr → Monat → Tag).

• Drill-Through-Seiten für Detailanalysen.

• Nutzung von Filterbuttons oder Bookmarks.

• Testlauf des Berichts mit echten Nutzern

Ein Report, der explorativ nutzbar ist, wird auch langfristig akzeptiert.

7. Design-Fehler: Farben, Layout, Diagrammwahl

Technisch top, aber optisch ein Desaster – das passiert leider zu oft. Zu viele Farben, unklare Achsen, Kreisdiagramme für alles … Power BI ist kein Design-Tool, aber ein etwas visuelles Gespür hilft enorm.

Ein paar einfache Regeln:

• Maximal 3–4 Farben, und das konsistent (z. B. Unternehmensfarben).

• Keine 3D-Effekte, Schlagschatten und überflüssige Gimmicks.

• Balkendiagramme sind besser als Kreisdiagramme, wenn Werte verglichen werden.

• Beachtung von Lesbarkeit (Achsen, Schriftgröße, Kontrast).

• Die wichtigsten KPIs sollten oben platziert werden

Ein gutes Dashboard ist kein Kunstwerk, sondern ein Werkzeug. Es sollte schnell verständlich sein – nicht „beeindrucken“.

8. Performanceprobleme ignorieren – bis es zu spät ist

Viele Modelle performen in der Entwicklung optimal – mit wenigen Zeilen. Spätestens in der Produktion – bei großen Datenmengen – wird deutlich, ob das Modell performant ist: Viele Berichte laden dann nur noch langsam oder reagieren instabil.

Häufige Ursachen:

• Zu viele Spalten und Tabellen

• Bi-direktionale Beziehungen

• Berechnete Spalten statt Measures

• Ungünstige DAX-Formeln (z. B. FILTER in Schleifen)

• 20 Visuals auf einer Seite

So beugst man vor:

• Aggregationen und inkrementelles Laden sollten zur Performanceoptimierung eingesetzt werden.

• Überprüfung der Leistung des Modells mit Performance Analyzer und Tools wie DAX Studio 

• Überflüssige Tabellen, Spalten und Visuals sind konsequent zu entfernen.

• Die Modellierung sollte sich an einer tabellenbasierten Logik orientieren

Ein langsames Dashboard wird niemand gerne öffnen – selbst wenn es inhaltlich brillant ist.

9. Keine Versionskontrolle – das Chaos mit „final_v2_neu.pbix“

Wenn mehr als eine Person im Team ist, brauchst es ein System. Ohne Versionskontrolle besteht die Gefahr, dass Änderungen unterschiedlicher Mitarbeitender überschrieben werden, der Änderungsverlauf unklar bleibt und im Fehlerfall keine Wiederherstellung möglich ist.

Lösung:

• Das Power BI Project Format (.pbip) sollte verwendet werden, da es eine effektive Versionierung und Nachverfolgbarkeit von Änderungen ermöglicht.

• Für die Source Control bieten sich Systeme wie Git oder Azure DevOps an.

• Es empfiehlt sich, separate Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen einzurichten, um stabile Veröffentlichungsprozesse sicherzustellen.

• Änderungen und Review-Prozesse sind klar zu dokumentieren, um Transparenz und Qualität im Entwicklungsablauf zu gewährleisten.

Mit der zunehmenden Reife von Power BI gelten für BI-Entwicklungen dieselben Qualitäts- und Prozessstandards wie für klassische Softwareprojekte – was langfristig Stabilität und Effizienz sicherstellt.

10. Kein Fokus auf Nutzer & Adoption

Der letzte, aber vielleicht wichtigste Punkt: Viele Power BI-Projekte scheitern nicht an der Technik, sondern an den Menschen. Berichte werden gebaut, aber niemand nutzt sie. Warum? Weil sie an den Bedürfnissen der Nutzer vorbeigehen oder niemand erklärt, wie man sie verwendet.

Was man beachten sollte:

• Fachbereiche sollten bereits in frühen Projektphasen einbezogen werden, um Anforderungen und Erwartungen präzise zu erfassen.

• Feedback-Schleifen und Prototyping unterstützen eine iterative Entwicklung und fördern die Akzeptanz der Lösung.

• Schulungen und Kurzdemonstrationen helfen, den Umgang mit den Berichten zu erleichtern und die Nutzung zu fördern.

• Eine Dokumentation der Funktionsweise von Filtern, Drilldowns und Kennzahlen gewährleistet Transparenz und Nachvollziehbarkeit.

• Die Nutzungsaktivität kann über Power BI Usage Metrics oder vergleichbare Werkzeuge analysiert werden, um auf Basis realer Nutzung kontinuierliche Verbesserungen vorzunehmen.

Ein BI-System ist kein Einmalprojekt – es lebt davon, dass Menschen es verstehen, vertrauen und aktiv

nutzen.

Fazit: Der Einsatz von Power BI erfordert Planung und Struktur

Power BI bietet ein hohes Maß an Funktionalität und Flexibilität, erfordert jedoch eine strukturierte Vorgehensweise. Herausforderungen entstehen in der Regel nicht durch das Tool selbst, sondern durch fehlende Planung und konzeptionelle Grundlagen.

Die im Artikel beschriebenen Punkte unterstützen dabei, ein stabiles und wartbares Fundament für Power BI-Projekte zu schaffen:

• Ein sauberes und konsistentes Datenmodell bildet die Basis jeder Lösung.

• Datenlogik und Präsentationsebene sollten klar voneinander getrennt werden.

• Performance- und Governance-Aspekte sind von Beginn an zu berücksichtigen.

• Der Nutzerfokus sollte in allen Phasen der Entwicklung gewahrt bleiben.