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The Data Brothers Podcast
#091 Was kann Translytical?

#091 Was kann Translytical?

The Data Brothers vor 1 Jahr

Translytical Data Flow vereint Analyse- und Transaktionsprozesse in Echtzeit. Wir beleuchten Potenziale, Nutzen und warum es für datengetriebene Unternehmen ein Gamechanger ist. Highlight: direkt testen statt warten und verstehen durch Anwendung.

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Podcast

The Data Brothers

102 Episoden

Ein Daten Roadtrip durch das Thema Business Intelligence

Technologie

Podcaster:innen

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Was kann Translytical Data Flow eigentlich genau leisten? In dieser
Folge tauchen wir in das Konzept ein, das die klassische Trennung
zwischen Analyse und operativen Prozessen auflösen kann? Wir
beleuchten, wie dieser Ansatz in der Praxis funktioniert, welche
technischen Voraussetzungen nötig sind und wo die größten Chancen
und Herausforderungen liegen. Besonders überzeugend war ein
Tutorial, das wir ausprobiert haben: Es macht die Funktionsweise
direkt greifbar, weil man sofort selbst mit echten Daten arbeiten
kann. Diese unmittelbare Umsetzbarkeit hilft Teams, schneller zu
verstehen, wie sie Translytical Data Flow sinnvoll in ihre Systeme
integrieren können. Doch es gibt auch Grenzen: Eine Logikfunktion
fehlt aktuell, was komplexe Entscheidungsregeln erschwert. Hier
bleibt es spannend, ob und wie das Feature weiterentwickelt wird
und die Community Wünsche und Input liefert. Der Gedanke, dass
Datenprozesse nicht mehr „nachgelagert“ sind, sondern Teil der
eigentlichen Anwendung werden machen es interessant, oder? Und ganz
klar: Planungsapplikationen in Power BI kann Translytical Data Flow
(noch) nicht ersetzen. Es fehlen zentrale Funktionen wie: •
Splashing (Werteverteilung auf einzelne Ebenen) • Verteilen von
Planwerten auf Benutzer oder Organisationseinheiten •
Master-Data-Pflege, also das strukturierte Management von
Stammdaten Drei Erkenntnisse und Tipps aus der Folge: 1. Gute
Tutorials mit Live-Interaktion fördern schnelles Verständnis. 2.
User Data Functions und Filterobjekte eröffnen neue
Anwendungsfelder. 3. Low Code / No Code senkt die Einstiegshürden
aber komplexe Logiken brauchen noch Ergänzung. Diskussionsfragen an
euch: • Welche Use Cases für Translytical Data Flow seht ihr in
eurem Unternehmen? • Nutzt ihr bereits User Data Functions oder
ähnliche Ansätze in eurer Datenanalyse? • Low Code / No
Code-Ansatz, der schnelle Entwicklung erlaubt, auch für
Fachanwender? • Welche Anforderungen habt ihr an Logikfunktionen in
Echtzeitanwendungen? Wir freuen uns auf eure Ideen, Erfahrungen und
Fragen!