Ein anonymisierter Praxisbericht aus einem Analytics-Modernisierungsprojekt
Moderne Datenplattformen sind längst mehr als Reporting
Viele Unternehmen haben in den vergangenen Jahren leistungsfähige Reporting-Landschaften aufgebaut. Dashboards liefern Kennzahlen, Berichte unterstützen Entscheidungen und Fachbereiche können auf immer mehr Daten zugreifen.
Doch mit steigenden Anforderungen an Self-Service Analytics, Governance, Echtzeitdaten und Künstliche Intelligenz stellt sich eine neue Frage: Reicht die bestehende BI-Landschaft noch aus – oder braucht es eine moderne Datenplattform?
Im Rahmen eines anonymisierten Proof of Concept (PoC) haben wir untersucht, wie sich eine bestehende Analytics-Landschaft mit Microsoft Fabric und Power BI modernisieren lässt. Ziel war es, technische Machbarkeit, Skalierbarkeit und zukünftige Einsatzmöglichkeiten zu bewerten – von Datenintegration über Reporting bis hin zu AI-Szenarien.
Dabei ging es nicht nur um die Frage, ob Berichte in Power BI abgebildet werden können. Im Mittelpunkt standen vielmehr Themen wie Datenintegration, Datenmodellierung, Governance, Self-Service Analytics und die zukünftige AI-Readiness der Plattform.
Learning #1: Reporting ist selten die eigentliche Herausforderung
Wenn Unternehmen über Analytics-Modernisierung sprechen, dreht sich die Diskussion häufig um Dashboards und Visualisierungen. Im Projekt zeigte sich jedoch schnell: Die entscheidenden Architekturentscheidungen fallen deutlich früher.
Bereits bei der Datenintegration entstehen Fragen, die langfristig Auswirkungen auf Skalierbarkeit, Performance und Betriebskosten haben:
- Wie werden Daten aus bestehenden Quellsystemen integriert?
- Welche Architektur eignet sich für große Datenmengen?
- Wie lassen sich zukünftige Anforderungen berücksichtigen?
- Wie wird die Grundlage für Governance und AI geschaffen?
Die Erfahrung aus dem PoC bestätigt: Ein modernes Reporting kann nur so gut sein wie die zugrunde liegende Datenplattform.
Learning #2: Es gibt keinen universellen Integrationsansatz
Ein Schwerpunkt des PoC war die Bewertung verschiedener Integrationsstrategien zwischen einem Google BigQuery und Microsoft Fabric. Bewertet wurden unter anderem Fabric Pipelines, Copy Jobs, Mirroring, Spark Notebooks und Cloud-Storage-basierte Ansätze.
Für klassische Replikationsszenarien erwies sich Mirroring als besonders attraktiv. Der Ansatz bietet einen geringen Einrichtungsaufwand, unterstützt große Datenmengen und arbeitet effizient über ein inkrementelles CDC-Verfahren.
Für komplexere Szenarien mit sehr großen Datenvolumina zeigten dagegen Spark Notebooks ihre Stärken. Durch die Nutzung der Storage API können Einschränkungen umgangen werden, die bei klassischen Pipeline-Ansätzen auftreten. Zudem bieten Notebooks maximale Flexibilität für individuelle Integrationslogiken.
Die zentrale Erkenntnis daraus: Nicht jede Integrationsmethode skaliert mit dem Wachstum eines Unternehmens. Deshalb lohnt sich eine frühzeitige Architekturentscheidung.
Learning #3: Datenmodellierung bleibt ein Erfolgsfaktor
Technologie allein löst keine Datenprobleme. Ein wesentlicher Bestandteil des PoC war die Analyse der Datenmodellierung und der Überführung bestehender Strukturen in Microsoft Fabric.
Dabei zeigte sich insbesondere bei großen Datenmengen, wie entscheidend ein sauberes und skalierbares Datenmodell für Performance, Wartbarkeit und zukünftige Erweiterungen ist. Die Qualität der Datenplattform wird maßgeblich durch die Qualität des zugrunde liegenden Datenmodells bestimmt.
Im Projekt wurde daher ein Ansatz auf Basis eines source-driven Star Schemas verfolgt. Bestehende fachliche Logiken werden dabei weitgehend übernommen und nur dort transformiert, wo dies fachlich oder technisch notwendig ist. Dadurch lassen sich Komplexität reduzieren, Wartbarkeit erhöhen und bewährte Geschäftslogiken erhalten.
Gerade bei wachsenden Datenmengen wird deutlich: Nicht die Anzahl der Dashboards entscheidet über den Erfolg einer Analytics-Plattform, sondern die Qualität des zugrunde liegenden Datenmodells und der gewählten Modellierungsstrategie.
Learning #4: Governance wird wichtiger, nicht unwichtiger
Mit zunehmender Demokratisierung von Daten steigt häufig die Sorge vor Kontrollverlust.
- Wer darf auf welche Daten zugreifen?
- Wer definiert Kennzahlen?
- Wie bleibt Konsistenz gewährleistet?
Der PoC zeigte, dass modernes Self-Service Analytics nur dann funktioniert, wenn Governance von Anfang an mitgedacht wird. Besonders interessant war dabei der Ansatz des Governed Self-Service: Zentrale Datenmodelle, Standards und Governance-Vorgaben werden bereitgestellt, während Fachbereiche weiterhin eigene Analysen und Reports erstellen können.
Self-Service ohne Governance führt zu Chaos. Governance ohne Self-Service führt zu Engpässen. Genau zwischen diesen beiden Polen liegt die eigentliche Aufgabe moderner Datenplattformen.
Learning #5: AI beginnt mit der Datenplattform
Kaum ein Thema bewegt Unternehmen aktuell stärker als Künstliche Intelligenz. Doch im Projekt wurde deutlich: AI ist kein separates Technologieprojekt. AI baut auf denselben Voraussetzungen auf wie moderne Analytics:
- qualitativ hochwertige Daten
- skalierbare Datenplattformen
- Governance
- einheitliche Datenmodelle
Im PoC wurden verschiedene zukünftige AI-Szenarien betrachtet, darunter Machine Learning, Fabric Data Agents und Copilot-gestützte Analytics-Funktionen. Dabei zeigte sich, dass Microsoft Fabric bereits heute viele Voraussetzungen für zukünftige AI-Anwendungen mitbringt. Gleichzeitig wurde deutlich, dass Unternehmen zuerst ihre Datenbasis konsolidieren müssen, bevor KI ihr volles Potenzial entfalten kann.
Oder anders formuliert: Wer heute über AI spricht, sollte zuerst über Datenplattformen sprechen.
Fazit: Die Zukunft beginnt vor dem Dashboard
Die Einführung einer modernen Datenplattform ist weit mehr als die Ablösung eines Reporting-Tools. Sie betrifft Datenintegration, Datenmodellierung, Governance, Skalierbarkeit, AI-Readiness und Self-Service Analytics.
Der Proof of Concept hat gezeigt, dass Microsoft Fabric eine vielversprechende Grundlage bietet, um diese Anforderungen auf einer gemeinsamen Plattform zusammenzuführen. Gleichzeitig wurde deutlich, dass der Erfolg weniger von einzelnen Features als von einer durchdachten Gesamtarchitektur abhängt.
Unternehmen, die heute ihre Datenplattform modernisieren, schaffen nicht nur bessere Reporting-Möglichkeiten. Sie schaffen die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen, Self-Service Analytics und zukünftige AI-Initiativen. Und genau darin liegt der eigentliche Mehrwert moderner Datenplattformen.