Wir starten mit einer zentralen Frage: Wie wichtig ist das passende Datenmodell, um BI-Projekte erfolgreich umzusetzen? Besonders dann, wenn es darum geht, komplexe Produkt-/Kundenstrukturen zu analysieren, ohne Buchungsdaten zu verlieren, und trotzdem alle Infos für die Planung bereitzustellen. Wir werfen einen genauen Blick darauf, wie sich gezielt eingesetzten Kennzahlen, das Ausblenden irrelevanter Werte und die richtige Handhabung von Dimensionen und Filtern auswirken.
Ist das Sternschema der perfekte Startpunkt: Es bietet eine klare und effiziente Struktur für schnelle Analysen und übersichtliche Berichte. Ideal für Szenarien, in denen Fakten und Dimensionen in klaren Beziehungen zueinanderstehen. Das Snowflake-Schema hingegen liefert eine detailliertere, normalisierte Struktur, die in komplexen Datenlandschaften glänzt und auch dann tiefgehende Analysen ermöglicht, wenn Kundendaten im BI fehlen. Aber aufgepasst – verlieren wir den Kunden durch diese Komplexität vielleicht schon im Projekt?
Wir diskutieren außerdem, wie ein durchdachtes Datenmodell die User Experience massiv verbessern kann: Wichtiges wird hervorgehoben, Überflüssiges ausgeblendet. So entsteht ein klarer und intuitiver Überblick, der dir die Basis für fundierte Entscheidungen bietet.
Freu dich auf spannende Insights von Andreas und Marcus, die von ihren Erfahrungen mit Power BI erzählen. Sie teilen ihre besten Tipps zur Optimierung von Strukturen- und Umsatzzahlen sowie zur Auswahl passender Dimensionen und Filter für eine optimale User Experience. Und wie immer gibt’s die drei Key Takeaways für den Nachhauseweg!
Wie sieht eure beste Methode zur Datenmodellierung und Optimierung der User Experience in Power BI aus?
Lasst es uns wissen! Wir freuen uns auf eure Meinungen und eure besten Tipps.
