Wir nehmen euch in dieser Episode mit auf genau diese Schwelle.
Kein Dogma, sondern praktische Leitplanken: Woran erkennt man, dass
es Zeit ist, vom Tool zur Plattform zu denken? Zum Beispiel, wenn •
dieselbe Kennzahl in drei Workspaces drei Bedeutungen hat, •
Refresh-Fenster den Morgen dominieren und jede Änderung Zittern
auslöst, • neue Quellen (API, Stream, Files, ERP) euch zwingen,
Logik mehrmals zu erfinden, • Kunstgriffe oder Workarounds in Power
BI nötig sind, die eine Plattform eleganter lösen könnte, • Audits,
Datenschutz oder Datenfreigaben an Grenzen stoßen, • Verantwortung
und Betrieb auf wenige Personen verteilt sind und Urlaub plötzlich
zur Herausforderung wird, • ihr euch nach Versionierung,
automatischen Tests, Lineage-Transparenz und einem zentralen
Metrik-Katalog sehnt. Eine Datenplattform ist kein Selbstzweck. Sie
wird dann sinnvoll, wenn sie das liefert, was Power BI allein nur
begrenzt abbildet: ein gemeinsames Regelwerk, wiederverwendbare
Logik, kontrollierte Releases, offene Formate, klare Ownership und
die Fähigkeit, mit dem Geschäft zu wachsen, nicht nur mitzuhalten.
Wie sehen es Andreas und Marcus? Bei Marcus ist der
Plattform-Schritt fällig, wenn Definitionen und Zuständigkeiten
wichtiger werden als das nächste visuelle Feature. Sein Punkt:
Business-Regeln, Datenverantwortung, Datenkatalog und
Freigabeprozesse zuerst klarziehen, dann Technik auswählen. „Eine
Plattform ist am Ende ein Versprechen: gleiche Wahrheit, egal wo du
schaust.“ Andreas spürt den Moment, wenn CI/CD, offene Formate (z.
B. Parquet/Delta), Orchestrierung, Dev/Test/Prod und reproducible
Deployments den Unterschied machen. Für ihn ist die Plattform die
Chance, Logik aus Berichten ins Fundament zu ziehen, Abhängigkeiten
sichtbar zu machen und Skalierung ohne Drama zu ermöglichen. Beide
wollen, dass Fachlichkeit und Technik wieder an einem Ort
zusammenfinden, der Code unterstützt das Regelwerk und ersetzt es
nicht. Ob ihr bei Power BI bleibt oder eine Plattform baut,
entscheidet letztlich die Frage, wie ihr dauerhaft konsistente,
nachvollziehbare und skalierbare Antworten liefert. Unsere drei
Learnings 1. Zielbild vor Werkzeug: Erst klären, welche Regeln,
Datenprodukte und Verantwortlichkeiten ihr braucht, dann die
Plattform bauen. 2. Plattform = Betriebsmodell: Nicht „ein
Projekt“, sondern Standards, Automatisierung und Ownership, die
jeden Tag wirken und Lasten verteilen. 3. Wachstum in kleinen
Schritten: Von bestehenden Berichten aus iterativ migrieren:
Katalog, Lineage, Git, Tests – Stück für Stück, aber konsequent.
Diskussionsfragen an euch • Wann habt ihr gemerkt: Power BI only
reicht nicht mehr und was war der Auslöser? • Weiter veredeln oder
Plattform-Schritt? Nach welchen Kriterien entscheidet ihr
(Governance, Skalierung, Performance, Compliance, Teamgröße)? • Wie
sorgt ihr dafür, dass bestehende Berichte während des Umbaus stabil
bleiben? • Welche Methoden/Tools (z. B. Git-Integration,
Autoscaling, Copilot, Lineage-Viewer) helfen euch, Definitionen zu
harmonisieren, Transparenz zu schaffen und Releases zu
automatisieren? • Setzt ihr eher auf offene, austauschbare
Komponenten oder auf vorkonfigurierten Content und warum? • Wie
verteilt ihr Betrieb und Verantwortung im Team und wie verhindert
ihr, dass Urlaub oder Krankheit zum Risiko wird? Teilt eure
Erfahrungen, von der ersten Git-Verzweigung bis hin zum zentralen
Datenprodukt-Katalog und bringt eure Tipps und Perspektiven rund um
Modellpflege, Weiterentwicklung und nachhaltige BI-Lösungen ein.
Wir sind gespannt und freuen uns auf eure Beiträge!
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