#075 Passen die Daten zu meiner Analyse?

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.