#70 Wie bekommen wir die Daten sauber in unser BI-System?

In den letzten zehn Folgen haben wir uns mit zentralen Themen der
Business Intelligence (BI) beschäftigt. Dazu gehörten die Trennung
von Datenmodell und Visualisierung sowie die Einführung neuer
Funktionen wie Direct Lake. Wir haben auch die Frage erörtert, ob
Excel nach wie vor das beste BI-Werkzeug ist. Zudem haben wir
diskutiert, ob es sinnvoller ist, BI-Lösungen zu kaufen oder selbst
zu entwickeln, wie sich die Kosten für BI steuern lassen und ob es
von Vorteil ist, ein Projekt aus einer Hand zu realisieren. Weitere
Schwerpunkte waren die Quellen für Expertisen, das Verständnis von
Datenprodukten und die Rolle von dbt. Wir haben uns auch damit
beschäftigt, ob jeder die DAX-Sprache in Power BI beherrschen
sollte. Ist jetzt noch Zeit für ein neues Thema? Nach diesem
umfassenden Rückblick stellt sich die Frage, ob noch Raum für ein
neues Thema bleibt. Die Antwort ist ein klares Ja. Um Daten sauber
in ein BI-System zu integrieren, müssen mehrere Herausforderungen
gemeistert werden. Eine der ersten Aufgaben besteht darin, die
Datenlage zu bereinigen, indem überflüssige Informationen
identifiziert und eliminiert werden. Dabei stellt sich die Frage,
wie detailliert die Daten tatsächlich sein müssen, um wertvolle
Erkenntnisse zu liefern, ohne das System zu überlasten. Die Wahl
der richtigen Systeme spielt eine zentrale Rolle, da sie die
Grundlage für eine nahtlose Datenintegration bilden. Verschiedene
Datenstrukturen stellen dabei eine besondere Herausforderung dar,
da sie harmonisiert werden müssen, um ein einheitliches und
verwertbares Gesamtbild zu erzeugen. Bei der Einführung eines neuen
Systems ist es entscheidend, die Altdatenübernahme sorgfältig zu
planen, damit bestehende Informationen verlustfrei und korrekt in
die neue Umgebung überführt werden können. All diese Aspekte tragen
dazu bei, dass das BI-System sauber und effizient arbeitet, was die
Grundlage für fundierte geschäftliche Entscheidungen bildet. Wie
sehen es Andreas und Marcus? Sind wir derselben Meinung oder haben
wir unterschiedliche Ansichten? Welche Erfahrungen haben wir in
unseren BI-Projekten mit Datenaufbereitung und Bereitstellung
gemacht? Gibt es unterschiedliche Herangehensweisen an das Thema?
Hört mal rein was wir zu sagen haben. Natürlich gibt es auch wieder
drei interessante Takeaways für euch!