Power BI ist schnell installiert. Ein erstes Diagramm ist oft in wenigen Minuten gebaut. Genau darin liegt aber auch eine Gefahr: Wer einfach losklickt, hat zwar schnell etwas Sichtbares, aber noch keine tragfähige BI-Lösung.
Eine erfolgreiche Power-BI-Einführung beginnt nicht mit dem Tool, sondern mit den richtigen Fragen. Welche Entscheidungen sollen besser werden? Welche Daten fehlen heute? Wo entsteht manueller Aufwand? Welche Kennzahlen brauchen Vertrieb, Controlling, Geschäftsführung oder andere Fachbereiche wirklich?
In diesem Beitrag zeigen wir, wie eine Power BI Einführung typischerweise abläuft, wie Unternehmen den ersten sinnvollen Use Case finden und wie aus einzelnen Dashboards schrittweise ein verlässliches Reporting entsteht.
Wie läuft eine Power-BI-Einführung typischerweise ab?
Eine Power-BI-Einführung sollte immer mit dem Business beginnen („Business First“). Bevor Daten angebunden, Modelle gebaut oder Diagramme gestaltet werden, muss klar sein, was erreicht werden soll.
Der erste Schritt ist deshalb die fachliche Klärung:
- Welche Fragen sollen beantwortet werden?
- Welche Entscheidungen sollen unterstützt werden?
- Wo gibt es heute viel manuelle Arbeit?
- Welche Auswertungen fehlen oder dauern zu lange?
- Welche Zielgruppen sollen später mit den Dashboards arbeiten?
Diese Phase wirkt manchmal theoretisch, ist aber entscheidend für den späteren Erfolg der Lösung und die Akzeptanz in den Abteilungen. Ohne klares Ziel entsteht schnell ein Dashboard, das zwar viele Zahlen zeigt, aber im Alltag wenig hilft.
Im nächsten Schritt werden Zielgruppen und Kennzahlen definiert. Die Geschäftsführung braucht meist andere Sichten als ein operatives Team. Ein Vertriebsleiter möchte andere Details sehen als das Controlling. Ein gutes Power-BI-Projekt berücksichtigt diese Unterschiede von Anfang an.
Danach entsteht häufig ein erstes Layout oder Mockup. Das kann sehr einfach sein, zum Beispiel auf Papier oder in einem einfachen Entwurf. Wichtig ist, dass die Beteiligten sehen, welche Informationen später auf dem Dashboard erscheinen sollen.
Erst danach beginnt die technische Umsetzung. Dazu gehören:
- Datenquellen identifizieren
- Zugänge zu Systemen klären
- Daten transformieren
- Datenmodell aufbauen
- Kennzahlen berechnen
- Dashboard gestalten
- Berechtigungen einrichten
- Berichte testen
- Nutzerinnen und Nutzer schulen
- Dashboard veröffentlichen
Eine Power-BI-Einführung ist also kein reines Visualisierungsprojekt. Sie verbindet Fachlichkeit, Datenmodellierung, Technik, Sicherheit und Schulung.
Hier finden Sie weitere Informationen zu unserer bewährten Vorgehensweise für erfolgreiche Power-BI-Projekte.
Wie starte ich mit einem ersten sinnvollen Power-BI-Use-Case?
Ein guter erster Power-BI-Use-Case ist klein genug, um beherrschbar zu bleiben, aber wichtig genug, um echten Nutzen zu stiften.
Der schlechteste Start ist meist: Wir nehmen einfach mal alle Daten und schauen, was dabei herauskommt.
Besser ist ein klar abgegrenzter Use Case. Zum Beispiel ein Vertriebsdashboard für Umsatz, Kunden und Artikel. Oder ein Controlling-Dashboard für Plan-Ist-Abweichungen. Oder ein Management-Dashboard mit zentralen Kennzahlen.
Ein sinnvoller erster Use Case erfüllt mehrere Kriterien:
Er beantwortet eine konkrete fachliche Frage.
Er betrifft eine klar definierte Zielgruppe.
Die benötigten Datenquellen sind erreichbar.
Die Datenkomplexität ist überschaubar.
Der Nutzen ist gut erklärbar.
Das Ergebnis kann später erweitert werden.
Gerade zu Beginn ist es sinnvoll, mit einer Abteilung oder einem einzelnen fachlichen Bedarf zu starten. So bleibt das Projekt übersichtlich. Gleichzeitig entsteht eine erste Datenstruktur, die später ausgebaut werden kann.
Ein Beispiel:
Statt sofort Vertrieb, Einkauf, Lager, Controlling und Geschäftsführung in einem großen Modell abzubilden, startet man mit einem Vertriebsbereich. Zunächst werden Umsatz, Menge, Kunde, Artikel und Datum betrachtet. Später können Warengruppen, Regionen, Margen, Budgets oder Forecasts ergänzt werden.
Wie lange dauert es, bis die ersten Dashboards live sind?
Die Dauer hängt vom Umfang und von der Datenlage ab.
Ein sehr einfaches Dashboard auf Basis einer sauberen Excel-Datei kann an einem Tag entstehen. Ein professionelles Dashboard für eine Abteilung mit ERP- oder CRM-Daten dauert meist mehrere Wochen. Bei größeren Unternehmen oder komplexen Datenquellen kann allein die technische Klärung der Zugänge viel Zeit beanspruchen.
Ein realistischer Rahmen für ein erstes fachlich nutzbares Dashboard liegt häufig bei sechs bis acht Wochen. Dabei geht es nicht nur um die reine Arbeitszeit. Entscheidend ist auch, ob Fachbereiche verfügbar sind, ob Datenzugriffe geklärt werden können und wie schnell Tests durchgeführt werden.
Typische Zeitfaktoren sind:
- Verfügbarkeit der Fachanwenderinnen und Fachanwender
- Klärung der Kennzahlen
- Zugang zu Datenquellen
- Datenqualität
- Komplexität des Quellsystems
- Berechtigungen und Datenschutz
- Testaufwand
- Abstimmungen zum Layout
- Schulung der späteren Nutzerinnen und Nutzer
Zum Einstieg ist ein kleines, gut vorbereitetes erstes Dashboard ist meist wertvoller als ein großes Projekt, das monatelang nicht live geht.
Wie erstellt man ein gutes Dashboard in Power BI?
Ein gutes Dashboard beginnt mit Klarheit. Nutzerinnen und Nutzer müssen sofort verstehen, worum es geht, welche Kennzahlen wichtig sind und welche Handlung daraus folgen kann.
Ein gutes Power-BI-Dashboard zeigt nicht alles, was technisch möglich ist. Es zeigt das, was für die jeweilige Zielgruppe wichtig ist.
Dafür gelten einige Grundregeln:
Weniger ist mehr.
Jede Seite braucht ein klares Ziel.
Kennzahlen müssen verständlich benannt sein.
Filter sollten logisch und einfach nutzbar sein.
Details gehören auf eigene Seiten oder in Drillthroughs.
Visualisierungen sollten zur Fragestellung passen.
Das Dashboard sollte schnell laden.
Berechtigungen sollten von Anfang an mitgedacht werden.
Ein häufiger Fehler ist ein überladenes Dashboard. Wenn zu viele Diagramme, Tabellen, Filter und Kennzahlen auf einer Seite stehen, entsteht keine Transparenz. Stattdessen müssen Nutzerinnen und Nutzer wieder selbst suchen, was wichtig ist.
Besser ist eine Struktur mit mehreren klaren Seiten. Zum Beispiel:
Übersicht für zentrale Kennzahlen
Detailseite für Kunden
Detailseite für Artikel
Zeitverlauf
Abweichungsanalyse
Drillthrough für einzelne Vorgänge
So entsteht ein Dashboard, das Orientierung gibt und trotzdem Tiefe ermöglicht.
Warum ist das Datenmodell so wichtig?
Die Qualität eines Power-BI-Dashboards hängt stark vom Datenmodell ab. Ein schönes Layout hilft wenig, wenn die Auswertungen auf Grund schlechter Datenstruktur falsch oder sehr langsam sind.
Für Power BI ist ein sauberes Sternschema meist die beste Grundlage. Dabei werden Fakten und Dimensionen getrennt.
Fakten sind Tabellen mit messbaren Vorgängen. Zum Beispiel Rechnungszeilen, Auftragspositionen, Buchungen oder Mengen. Darin stehen Werte, über die gerechnet wird.
Dimensionen beschreiben diese Vorgänge. Zum Beispiel Kunden, Artikel, Datum, Regionen, Kostenstellen oder Verkäuferinnen und Verkäufer.
Ein einfaches Beispiel:
- Die Faktentabelle enthält Umsatz und Menge.
- Die Kundendimension enthält Kundennamen, Kundengruppen und Regionen.
- Die Artikeldimension enthält Artikelnummer, Warengruppe und Kategorie.
- Die Datumsdimension ermöglicht Auswertungen nach Monat, Quartal oder Jahr.
- Die Faktentabelle wird mit jeder einzelnen Dimension verbunden.
Diese Struktur sorgt dafür, dass Power BI effizient filtern und berechnen kann. Außerdem wird das Modell verständlicher. Fachbereiche können besser nachvollziehen, welche Felder wofür gedacht sind.
Wie teile ich Power-BI-Berichte sicher im Team?
Power BI Berichte sollten nicht als Desktop-Dateien per E-Mail verschickt oder in Ordner kopiert werden. Das ist aus Sicherheitsgründen problematisch, weil Power-BI-Dateien alle Rohdaten enthalten und diese für jeden mit Zugriff auf die Datei einsehbar sind.
Der sichere Weg ist die Veröffentlichung im Power BI Service oder bei lokalen Anforderungen über den Power BI Report Server.
Im Power BI Service können Berichte zentral bereitgestellt und mit Berechtigungen versehen werden. Nutzerinnen und Nutzer melden sich mit ihrem Konto an und sehen nur die Inhalte, für die sie berechtigt sind.
Für die Verteilung an Endanwenderinnen und Endanwender eignen sich Power-BI-Apps besonders gut. Eine App kann mehrere Berichte bündeln, eine einfache Navigation enthalten und je nach Zielgruppe unterschiedliche Inhalte anzeigen.
Wichtig sind dabei zwei Ebenen der Sicherheit:
Erstens die Objektberechtigung. Sie legt fest, wer einen Bericht oder eine App überhaupt öffnen darf.
Zweitens die Datenberechtigung. Hier kommt Row Level Security (RLS) ins Spiel. Damit kann dasselbe Dashboard für verschiedene Personen unterschiedliche Daten zeigen. Eine Vertriebsleitung Nord sieht dann zum Beispiel nur die Daten der Region Nord, während die Geschäftsführung alle Regionen sieht.
Zusätzlich können Sensitivity Labels und Exportbeschränkungen helfen, sensible Informationen besser zu schützen.
Die wichtigste Regel lautet: Endanwenderinnen und Endanwender sollten Berichte nutzen, aber nicht automatisch Zugriff auf Arbeitsbereiche, Datenmodelle oder Entwicklungsdateien haben.
Was ist DAX in Power BI und wann brauche ich es?
DAX steht für Data Analysis Expressions. Es ist die Formelsprache von Power BI und wird genutzt, um Kennzahlen und Berechnungen zu erstellen.
Auf den ersten Blick erinnert DAX an Excel-Formeln. In der Praxis funktioniert DAX jedoch anders, weil es nicht um einzelne Zellen geht, sondern um Berechnungen in einem Datenmodell.
Typische DAX-Measures sind zum Beispiel:
Umsatz
Menge
Deckungsbeitrag
Marge
Anzahl Kunden
Umsatz Vorjahr
Abweichung zum Plan
Wachstum in Prozent
DAX wird immer dann benötigt, wenn aus Daten berechnete Kennzahlen entstehen sollen. Ohne DAX würden viele Power-BI-Berichte nur Listen anzeigen. Erst durch Measures entstehen dynamische Kennzahlen, die auf Filter reagieren.
Ein Beispiel:
Wenn jemand im Dashboard eine Region auswählt, soll der Umsatz nur für diese Region berechnet werden. Wenn zusätzlich ein Monat gefiltert wird, soll Power BI den Umsatz für genau diesen Monat in dieser Region anzeigen.
Das klingt einfach, ist aber genau die Stärke von DAX. Die Berechnung passt sich dem Filterkontext an.
Einfache DAX Measures sind schnell gelernt. Komplexere Berechnungen brauchen jedoch Verständnis für Datenmodelle, Filterkontext, Zeilenkontext und Funktionen wie CALCULATE.
Wie verbessere ich die Performance von Power-BI-Berichten?
Performance beginnt nicht erst bei der Visualisierung. Sie beginnt im Datenmodell.
Die wichtigste Grundlage hierfür ist eine saubere Modellierung. Daten sollten aus den Quellsystemen in eine auswertungsoptimierte Struktur gebracht werden. In vielen Fällen ist das Sternschema die erste Wahl.
Weitere Best Practices für bessere Performance:
Nur benötigte Spalten laden.
Keine Daten auf Vorrat importieren.
Hohe Kardinalität vermeiden, wenn Felder nicht gebraucht werden.
Technische IDs, laufende Nummern und lange Texte nicht unnötig ins Modell holen.
Fakten und Dimensionen klar trennen.
Beziehungen möglichst einfach halten.
Schlüssel möglichst effizient gestalten.
DAX-Measures einfach halten.
Komplexität wenn möglich in die Datenaufbereitung verlagern.
Visualisierungen nicht überladen.
Ein wichtiger Grundsatz lautet hierbei: Wenn DAX sehr kompliziert wird, sollte man das Datenmodell prüfen. Häufig liegt die eigentliche Ursache nicht in der Formel, sondern in einer unsauberen Datenstruktur.
Auch große Datenmengen können zum Problem werden. Dann sollte geprüft werden, ob Power BI allein reicht oder ob eine vorgelagerte Architektur mit Data Warehouse, Lakehouse oder Microsoft Fabric sinnvoller ist.
Welche Best Practices gibt es für Datenmodelle in Power BI?
Für Power BI Datenmodelle gibt es einige bewährte Prinzipien. Das Wichtigste ist die Arbeit mit einem Sternschema.
Dabei gilt:
Faktentabellen enthalten messbare Vorgänge.
Dimensionstabellen enthalten beschreibende Informationen.
Beziehungen zwischen Fakten und Dimensionen sind eindeutig.
Kennzahlen werden als Measures angelegt.
Spalten werden nur geladen, wenn sie wirklich gebraucht werden.
Texte in großen Faktentabellen werden möglichst vermieden.
Datumstabellen werden sauber aufgebaut.
Namenskonventionen sorgen für Verständlichkeit.
Felder und Measures werden dokumentiert.
Ein gutes Modell ist nicht nur technisch schneller. Es ist auch für Fachbereiche verständlicher. Wer mit dem Modell arbeitet, erkennt leichter, welche Tabellen und Felder verwendet werden sollen.
Besonders wichtig ist auch die Definition von Kennzahlen. Umsatz ist nicht immer gleich Umsatz. Je nach Unternehmen kann es Unterschiede geben zwischen Auftragseingang, Rechnungsumsatz, gebuchtem Umsatz, Nettoumsatz oder Deckungsbeitrag.
Wenn diese Definitionen nicht zentral geklärt werden, entstehen später widersprüchliche Reports.
Wie schule ich Fachbereiche im Umgang mit Power BI?
Schulung ist ein wichtiger Teil jeder Power-BI-Einführung. Dabei muss unterschieden werden zwischen Nutzerinnen und Nutzern, die Dashboards anwenden, und Personen, die selbst Berichte erstellen sollen.
Für reine Anwenderinnen und Anwender reicht oft eine kurze Schulung. Sie sollten wissen:
- Wie filtere ich Daten?
- Wie ändere ich Zeiträume?
- Wie nutze ich Drillthroughs? (Details auf einer weiteren Berichtsseite anzeigen)
- Wie nutze ich Drilldowns? (In einem Visual die Gliederungseben verändern)
- Wie exportiere ich, falls erlaubt, Informationen?
- Wie lese ich Kennzahlen richtig?
- Wo finde ich die für mich relevanten Berichte?
Diese Schulung kann häufig in wenigen Stunden erfolgen.
Für Fachbereiche, die selbst Visualisierungen bauen sollen, braucht es mehr. Sie müssen nicht nur Power BI bedienen, sondern auch das Datenmodell verstehen. Sie müssen wissen, welche Tabellen welche Inhalte haben, welche Measures verwendet werden sollen und welche Kennzahlen verbindlich sind.
Nützlich ist eine Hilfeseite direkt im Bericht. Dort können wichtige Begriffe, Kennzahlen, Filterlogiken und Berechnungen erklärt werden. Auch Beschreibungen in Measures und Feldern helfen, damit Self-Service-Reporting verständlicher wird.
Gute Schulung bedeutet also nicht nur Tooltraining. Sie verbindet Bedienung, fachliche Logik und Datenverständnis.
Wie etabliere ich Self-Service-Reporting mit Power BI, ohne Wildwuchs zu erzeugen?
Self-Service Reporting ist eines der großen Versprechen von Power BI. Fachbereiche sollen schneller eigene Auswertungen erstellen können, ohne jedes Mal auf IT oder externe Dienstleister zu warten.
Damit das funktioniert, braucht es klare Regeln.
Wildwuchs entsteht vor allem dann, wenn viele Personen eigene Datenmodelle, eigene Transformationen und eigene Kennzahlen bauen. Dann werden dieselben Daten mehrfach geladen, unterschiedlich berechnet und unterschiedlich interpretiert.
Das Ergebnis sind mehrere Wahrheiten.
Die Lösung ist ein geregelter Self-Service-Ansatz. Fachbereiche sollen möglichst auf geprüften, zentral bereitgestellten Datenmodellen arbeiten. Sie können eigene Berichte und Visualisierungen erstellen, aber die gemeinsame Datenbasis bleibt kontrolliert.
Dafür braucht es:
zentrale semantische Modelle
einheitliche Kennzahlendefinitionen
klare Verantwortlichkeiten
getrennte Arbeitsbereiche für Entwicklung und Veröffentlichung
Freigabeprozesse für Unternehmensberichte
eigene Bereiche für persönliche oder experimentelle Reports
Dokumentation der Datenmodelle
Berechtigungsregeln
Schulung der Fachbereiche
So entsteht ein guter Ausgleich. Fachbereiche bekommen Freiheit, aber nicht auf Kosten der Datenqualität.
Ein sinnvolles Modell ist zum Beispiel:
Es gibt zentrale Unternehmensdatenmodelle.
Fachbereiche dürfen darauf eigene Berichte bauen.
Unternehmensweite Reports werden geprüft und freigegeben.
Persönliche Analysen bleiben in eigenen Arbeitsbereichen.
Kennzahlen werden zentral definiert und dokumentiert.
Selbst erstellte Kennzahlen können zentrale erweitern, ohne diese zu verändern
Damit wird Self-Service-Reporting produktiv, ohne dass die Organisation die Kontrolle über ihre Daten verliert.
Wie rolle ich Power BI schrittweise im Unternehmen aus?
Aus unserer Erfahrung erfolgt ein erfolgreicher Power-BI-Rollout schrittweise. Statt direkt alle Abteilungen, Datenquellen und Kennzahlen gleichzeitig abzubilden, sollte das Unternehmen mit einem klaren Bereich beginnen.
Eine gute Vorgehensweise ist:
- Pilotbereich auswählen
- Use Case definieren
- Datenquellen klären
- erstes Datenmodell aufbauen
- Testdashboard erstellen
- Kennzahlen prüfen
- Enduser Dashboard gestalten
- Berechtigungen einrichten
- Fachbereich schulen
- Feedback einarbeiten
- nächsten Bereich ergänzen
Ein Testdashboard ist dabei besonders hilfreich. Es dient nicht der späteren Nutzung durch Endanwenderinnen und Endanwender, sondern der Prüfung der Daten. Dort können Werte zeilenweise nachvollzogen, Summen verglichen und Berechnungen überprüft werden.
Das ist wichtig, weil ein Management-Dashboard oft stark verdichtete Zahlen zeigt. Wenn dort ein Umsatz von 1,78 Millionen Euro steht, muss vorher geprüft werden, ob diese Zahl korrekt zustande kommt.
Nach dem ersten Bereich kann Power BI auf weitere Abteilungen ausgedehnt werden. Zum Beispiel erst Sales, dann Finance, dann Einkauf, dann Lager.
Bei größeren Unternehmen sollte früh über eine zentrale Datenarchitektur nachgedacht werden. Wenn mehrere Abteilungen dieselben Stammdaten, Kunden, Artikel oder Buchungen nutzen, ist ein Data Warehouse, Lakehouse oder Microsoft Fabric sinnvoll. Sonst entstehen doppelte Modelle und unterschiedliche Wahrheiten.
Das Ziel ist ein verlässlicher Single Point of Truth.
Fazit: Power BI Einführung gelingt mit klarem Ziel und sauberer Datenbasis
Power BI kann Unternehmen sehr schnell sichtbare Ergebnisse liefern. Genau deshalb ist es wichtig, von Anfang an strukturiert vorzugehen.
Eine erfolgreiche Einführung beginnt mit dem fachlichen Ziel. Danach folgen Datenquellen, Datenmodell, Kennzahlen, Visualisierung, Sicherheit, Schulung und Rollout.
Wenn Unternehmen klein starten, Fachbereiche einbinden, Datenmodelle sauber aufbauen und Self-Service-Reporting von Beginn an steuern, kann Power BI Schritt für Schritt zu einem zentralen Werkzeug für bessere Entscheidungen werden.
Häufige Fragen zur Power-BI-Einführung (Zusammenfassung)
Wie starte ich am besten mit Power BI?
Am besten starten Sie mit einem klar abgegrenzten Use Case. Wählen Sie eine konkrete Fragestellung, eine Zielgruppe und erreichbare Datenquellen. Danach entwickeln Sie ein erstes Dashboard, testen die Zahlen und erweitern die Lösung schrittweise.
Wie lange dauert eine Power-BI-Einführung?
Ein sehr einfaches Dashboard kann an einem Tag entstehen. Ein professionelles erstes Dashboard für eine Abteilung dauert häufig mehrere Wochen. Für viele Projekte sind sechs bis acht Wochen ein realistischer Orientierungswert, abhängig von Datenquellen, Verfügbarkeit der Fachbereiche und Komplexität.
Was macht ein gutes Power-BI-Dashboard aus?
Ein gutes Dashboard hat ein klares Ziel, zeigt die wichtigsten Informationen übersichtlich, lädt schnell und passt zur Zielgruppe. Es überfordert nicht, sondern hilft Nutzerinnen und Nutzern, relevante Entwicklungen und Entscheidungen schneller zu erkennen.
Wie teile ich Power-BI-Berichte sicher?
Berichte sollten über den Power BI Service oder den Power BI Report Server bereitgestellt werden. Die Verteilung erfolgt idealerweise über Apps, Arbeitsbereiche, Berechtigungen und Row Level Security. Power BI Desktop Dateien sollten nicht unkontrolliert kopiert oder per E-Mail verschickt werden.
Was ist DAX in Power BI?
DAX ist die Formelsprache von Power BI. Sie wird genutzt, um Kennzahlen und Berechnungen zu erstellen, zum Beispiel Umsatz, Marge, Abweichungen, Vorjahreswerte oder Wachstumsraten.
Wann brauche ich DAX?
DAX wird benötigt, sobald dynamische Kennzahlen berechnet werden sollen. Einfache Measures sind schnell erstellt. Komplexere Auswertungen erfordern Verständnis für Datenmodelle, Filterkontext und Funktionen wie CALCULATE.
Wie wird Power BI schneller?
Power BI wird schneller durch ein gutes Datenmodell, ein sauberes Sternschema, wenige unnötige Spalten, einfache Beziehungen, effiziente Schlüssel und möglichst einfache Measures. Viele Performanceprobleme entstehen durch schlechte Modellierung.
Was ist eine Best Practice für Power-BI-Datenmodelle?
Eine der wichtigsten Best Practices ist das Sternschema. Dabei werden Faktentabellen und Dimensionstabellen getrennt und durch Relationen miteinander verbunden. Das verbessert Performance, Verständlichkeit und Wartbarkeit.
Wie schult man Fachbereiche in Power BI?
Anwenderinnen und Anwender brauchen vor allem Schulung in Filtern, Navigation, Drillthroughs und Kennzahlenverständnis. Fachbereiche, die eigene Berichte bauen sollen, benötigen zusätzlich Wissen über das Datenmodell, Felder, Measures und verbindliche Kennzahlendefinitionen.
Wie verhindert man Wildwuchs in Power BI?
Wildwuchs lässt sich vermeiden, indem zentrale Datenmodelle, einheitliche Kennzahlen, klare Arbeitsbereiche, Berechtigungen, Dokumentation und Freigabeprozesse etabliert werden. Fachbereiche sollten eigene Berichte erstellen können, aber möglichst auf geprüften Datenmodellen arbeiten.
Wie rollt man Power BI im Unternehmen aus?
Ein Power-BI-Rollout sollte schrittweise erfolgen. Beginnen Sie mit einem Pilotbereich, bauen Sie ein erstes Modell, testen Sie die Daten, schulen Sie die Nutzerinnen und Nutzer und erweitern Sie die Lösung anschließend auf weitere Abteilungen.
