Power BI ist schnell eingerichtet, intuitiv zu bedienen – und wird deshalb oft unterschätzt.
Gerade in kleinen und mittleren Unternehmen beginnt der Einstieg meist pragmatisch: Datenquelle anschliessen, Visualisierung bauen, fertig. Das kann für den Start reichen – aber für wirklich leistungsfähige, skalierbare Berichte braucht es mehr.
Hier sind 5 häufige Fehler, die wir in der Praxis regelmässig sehen – und wie Sie sie vermeiden können:
Fehler 1: Direkte Anbindung des Produktivsystems
„Schnell etwas anzeigen“ – dieser Gedanke führt oft zum ersten Fehler.
Viele Unternehmen starten damit, ihre Produktivdaten direkt an Power BI zu hängen. Das funktioniert kurzfristig, hat aber langfristig unangenehme Nebenwirkungen: langsame Berichte, Systembelastung und fehlende Kontrolle. Warum das keine gute Idee ist – und was Sie stattdessen tun sollten – zeigen wir hier.
Excel-Dateien, eine SQL-Datenbank oder ein Dynamics-Modul direkt mit Power BI verbinden – fertig. Für erste Tests ist das in Ordnung. Aber:
- Live-Verbindungen belasten Ihr Produktivsystem
- Bei mehreren Usern oder grösseren Datenmengen wird die Lösung instabil oder langsam
- Wichtige Themen wie Versionierung, Historisierung oder Datenqualität bleiben aussen vor
✅ Unser Tipp: Nutzen Sie ein zentrales Data Warehouse oder zumindest einen vorgelagerten Staging-Bereich. Tools wie Azure Data Factory, Data Flows oder Microsoft Fabric helfen Ihnen, Ihre Daten sinnvoll aufzubereiten – bevor sie visualisiert werden.
💡 Sie sind unsicher, welches Tool zu Ihrem Unternehmen passt?
Wir haben einen eigenen Artikel geschrieben, der Azure Data Factory und Microsoft Fabric vergleicht – praxisnah, ehrlich und ohne Marketing-Buzzwords:
👉 Microsoft Fabric vs. Azure Data Factory – Welche Datenplattform passt zu Ihnen?
Fehler 2: Verwendung eines normalisierten Datenmodells
Was in SQL gut funktioniert, ist nicht automatisch Power BI-tauglich.
Ein häufig übernommener Denkfehler: Datenmodelle aus klassischen relationalen Systemen eins zu eins in Power BI zu übertragen. Doch ein normalisiertes Modell kann Ihr Reporting massiv verkomplizieren – sowohl in der Performance als auch in der Logik. Wir zeigen, wie Sie es besser machen.
In klassischen Datenbanken ist Normalisierung sinnvoll – in Power BI aber oft hinderlich. Warum?
- Viele Tabellen führen zu vielen Beziehungen → Performance-Probleme
- Komplexe Joins machen DAX-Formeln unnötig kompliziert
- Das Modell wird unübersichtlich und fehleranfällig
✅ Besser: Erstellen Sie ein Star-Schema:
- Eine zentrale Faktentabelle (z. B. Verkäufe)
- Umgeben von Dimensionstabellen (z. B. Kunden, Produkte, Regionen)
💡 Auch ein Snowflake-Schema ist möglich – aber achten Sie auf eindeutige Beziehungen und eine möglichst flache Modellstruktur.
Fehler 3: Technische Bezeichnungen & fehlende Metadaten
„KND_ID“ sagt Ihnen vielleicht etwas – aber Ihrem Vertriebsteam nicht.
Ein häufiger Fehler in Power BI-Modellen: Tabellen und Felder behalten ihre technischen Datenbanknamen – kryptisch, abgekürzt und völlig unverständlich für Nicht-Techniker. Dazu fehlen oft sprechende Beschreibungen oder Kontextinformationen. Das Ergebnis: Business-Anwender verstehen die Daten nicht – und moderne Features wie Power BI Q&A oder Copilot liefern unbrauchbare Antworten.
Typische Stolperfallen:
- Spalten wie
FCT_SLS_YTD_REVstatt „Umsatz Jahr bis Datum (YTD)“ - Tabellen wie
DIM_PRD_CLSFohne jede Erklärung - Keine Tooltipps oder Feldbeschreibungen
Besser:
- Verwenden Sie sprechende Feldnamen wie „Kunde ID“, „Verkaufsregion“, „Umsatz (YTD)“
- Hinterlegen Sie Metadaten: Feldbeschreibungen, Formate, Einheiten
- Nutzen Sie Power BI Tooltips oder Info-Buttons, um Kontext direkt im Report sichtbar zu machen
💡 Tipp: Wenn Sie Microsoft Fabric oder Power BI mit KI-Features wie Copilot nutzen wollen, sind sprechende Metadaten keine Kür, sondern Pflicht – denn die NLP-Funktion analysiert genau diese Texteingaben, um verständliche Antworten zu liefern.
Fehler 4: Alles in Power BI erledigen wollen
Power BI ist ein Visualisierungswerkzeug – kein Datentransformator.
Viele versuchen, alle Schritte – von der Datenbereinigung bis zur Logikbildung – in Power BI zu lösen. Das funktioniert bei einfachen Fällen, stösst aber schnell an Grenzen. Hier erfahren Sie, wann es Zeit ist, die richtigen Tools vorzuschalten – und welche das sind. Power BI kann viel – aber nicht alles. Wenn Sie:
- Daten aus mehreren Quellen zusammenführen,
- umfangreiche Transformationen benötigen,
- oder täglich Millionen von Zeilen verarbeiten…
…dann stösst Power BI als alleinige Lösung an seine Grenzen.
✅ Besser: Nutzen Sie Power BI ausschliesslich für die Visualisierung. Für die Datenaufbereitung empfehlen wir Data Flows, Azure Data Factory oder Microsoft Fabric – diese Tools sind dafür gemacht.
Fehler 5: Fehlende Governance & KPIs ohne Klarheit
„Was ist eigentlich Umsatz?“ – Wenn jede Abteilung anders rechnet, hat das wenig mit Business Intelligence zu tun.
Ohne definierte KPIs, Datenverantwortliche und klare Regeln wird aus Power BI schnell ein Wildwuchs. In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie schon wenige Governance-Massnahmen die Datenqualität und Entscheidungsfähigkeit im Unternehmen massiv verbessern.
Ohne klare Struktur passiert schnell Folgendes:
- Unterschiedliche Teams verwenden dieselbe Kennzahl unterschiedlich
- Es gibt mehrere Varianten von „Bruttogewinn“
- Reports funktionieren plötzlich nicht mehr – und keiner weiss warum
✅ Besser: Bauen Sie von Anfang an eine minimale Governance-Struktur auf:
- KPI-Definitionen schriftlich festhalten
- Datenverantwortliche bestimmen
- Zugriffsrechte und Update-Zyklen dokumentieren
Fazit: Power BI ist mächtig – wenn das Fundament stimmt
Power BI kann ein Game-Changer für Ihr Reporting sein – wenn die Datenstruktur, Ladeprozesse und Governance sauber geplant sind.
Wenn Sie bei der Einführung oder Optimierung Unterstützung brauchen, begleiten wir Sie bei Developful GmbH gerne: von der Modellierung über Data Engineering bis hin zur Visualisierung mit Power BI.
Neugierig?
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