Daten-WG

Brian Bønk shares his passion for Fabric Real-Time Analytics, the power of the Kusto engine, and why passion – not niche – should guide your data journey. A hands-on deep dive into how Microsoft Fabric handles streaming data, log analytics, and massive-scale queries with elegance and speed.

00:00 Welcome & Real-Time Analytics Introduction

02:04 What Is Kusto Query Language (KQL)?

04:37 Choosing Passion Over Niche in Tech Communities

09:00 The T‑Shaped Fabric Expert: Why Focus Matters

11:42 The 1% Better Every Day Mindset

15:50 Architecture of Fabric’s Real-Time Analytics Stack

19:47 Autoscaling, Cost & Free Real-Time Dashboards

23:53 Hybrid Models: Real-Time + Lakehouse Balance

25:04 When SQL Still Beats Kusto: Modeling & Cost Considerations

29:29 Hybrid Architecture with Lakehouse Shortcuts

30:40 The Value of Kusto’s Simplicity & Interoperability

31:19 Feature Wishlist: Materialized Views & Kusto Functions

33:09 Community Thoughts & Event Shout-Outs

34:11 Wrapping Up & Encouragement to Explore Real-Time Analytics

In this expert episode, Artur sits down with Brian Bønk – the guy behind some of the best real-time analytics demos in the community. With over two decades in data and a deep love for the Kusto engine, Brian explains how Microsoft Fabric handles streaming data, why Kusto is more than just fast, and what makes real-time dashboards so powerful (and free of license barriers!).

But this episode goes far beyond tooling. Brian reflects on what it takes to build focus in the ever-growing world of Fabric, why trying to cover everything is a trap, and how the “T-shaped” expert model helps build career sustainability. He also shares his philosophy: be 1% better every day – and why passion, not niche, is the true long-term strategy for growth in tech and community.

If you want to learn how real-time intelligence works in Fabric, when to use it (and when not to), and what features still need improvement – this episode is for you.

Artur König: https://www.linkedin.com/in/datakoenigartur/Brian Bønk: https://www.linkedin.com/in/brianbonk/Great Real-Time & Kusto Content: https://dcode.bi/

Power BI? Just a tool.

Fabric? A beast with hidden risks.

In this expert episode, Alexander Arvidsson breaks down why data without context is dangerous, how culture shapes insights, and what makes governance actually work. A must-watch for data pros and curious minds.

00:00 Intro & Alexander’s Unusual Start

06:00 Data Storytelling, Trust & Misleading Visuals

12:30 Culture Clash in Reporting Styles

19:00 Tech vs. Usability: Power, Pain & the Business Perspective

25:00 Learning Curves & Shadow IT

30:30 Fabric: Revolutionary or Risky?

36:00 Minimum Viable Governance in Practice

42:00 AI, Copilot & the Myth of No-Code Dashboards Alexander Arvidsson has seen it all – from hardcore Oracle backends to the latest in Microsoft Fabric. In this episode of Daten-WG podcast, he shares why technical skills are not enough to make data impactful.

He talks openly about the cultural differences in data communication (think Germany vs. Sweden), warns against blind tool enthusiasm, and explains why trust matters more than pristine data quality.

His take on Fabric is especially compelling: powerful, yes – but dangerously unfiltered in the wrong hands.We discuss why governance must be practical, not bureaucratic, and how “minimum viable governance” can be a key to adoption.

Alexander also reflects on his own journey – from someone who disliked people to someone who teaches how to make data matter.

This conversation is loaded with sharp insights and honest takes – ideal for anyone who wants to move from just building dashboards to actually driving decisions with data.

All views expressed in this episode reflect the personal opinions of the guests and hosts.

Alexander Arvidsson: https://www.linkedin.com/in/alexanderarvidsson/

Artur König: https://www.linkedin.com/in/datakoenigartur/

Drei Datenprofis blicken auf ein Jahrzehnt Power BI zurück – von den Anfängen mit Power Pivot bis zur aktuellen Dynamik mit Microsoft Fabric. Sie reflektieren technische Meilensteine, persönliche Lernkurven und die Rolle von Self-Service-Kultur, Community und Plattformintegration.

Power BI wird 10 Jahre alt – Zeit für eine Bestandsaufnahme! In dieser Folge der Daten-WG sprechen Artur, Marcus und Ulrik über ihren individuellen Weg mit dem Microsoft-Werkzeug, über technische Durchbrüche, Community-Momente und die Frage: Was ist aus der Self-Service-Vision geworden?

00:00 Einstieg & 10 Jahre Power BI – persönliche Erfahrungen

04:00 Kosten, Tools & Einstiegshürden im Mittelstand

07:33 Die Magie des Datenmodells & Self-Service-Gedanken

11:07 Microsofts Strategie & das tabulare Modell

14:40 Ist das noch Self-Service? Oder schon Datenplattform?

17:07 Wann lohnt sich Fabric – und wann (vielleicht) nicht?

21:29 Kontrolle vs. Unabhängigkeit: Warum wir Daten selbst anfassen wollen

24:24 Die Self-Service-Falle: Wenn nur einer profitiert

31:11 Persönliche Meilensteine & Ausblick in die Zukunft

34:47 Power BI als Bindeglied – und Lebensveränderer

Was machen wir noch so?

Beratung: https://www.aiordie.eu/platformimpulse

Masterclass: https://www.aiordie.eu/powerbihero

In der aktuellen Episode des Quaterly sprechen Artur und Gabi über Sparklines, Dataflows im CI/CD-Kontext, Translytical Writeback und die Rolle von Copilot und MCP im Power BI-Umfeld – samt einem Blick auf Community-Projekte, Visual Calculations und OneLake Security.00:00 Intro, neue Kanäle & Begrüßung von Gabi

00:37 Sparklines sind GA – was steckt dahinter?

03:02 Abschied von Datamarts – warum und was jetzt?

07:46 Community-Projekte vs. Produktstrategie: Forum, FUAM, TMDL

13:35 TMDL, MCP und die neue Rolle von Modellierung

17:43 Copilot & Ad-Hoc-Analysen – wer profitiert wirklich?

26:33 Translytical Writeback: Das neue Power BI Rückschreib-Feature

32:02 Dataflows & CI/CD – endlich erwachsen?

38:58 Composite Models mit Direct Lake – das nächste große Ding?

Roadmap: https://aka.ms/FabricRoadmap

FUAM: https://github.com/microsoft/fabric-toolbox/tree/main/monitoring/fabric-unified-admin-monitoring

MCP in Real-Time Analytics: https://blog.fabric.microsoft.com/en-us/blog/introducing-mcp-support-for-real-time-intelligence-rti/Alle Modelle in Power BI Desktop bearbeiten: https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/open-and-edit-any-semantic-model-with-power-bi-tools/

Azure Maps: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-maps/power-bi-visual-manage-access

In dieser Sonderausgabe der Daten-WG gibt Matthias von AXRO Einblick in die digitale Transformation eines Mittelständlers mit Tech-DNA – von Eigenentwicklungen über ERP-Migration bis hin zu KI-gestützter Prozessautomatisierung. Dabei zeigt sich, wie tief Technologie, Daten und operative Exzellenz bei AXRO miteinander verschmelzen.

00:00 Transformation bei AXRO: Mittelstand mit Tech-DNA

00:43 Data & Tech im Herzen: 30 Leute für Digitalisierung

01:24 Vom Druckerzubehör zum Gaming-Distributor

02:03 Eigenentwicklungen & Middleware als Strategie

02:31 ERP-Wechsel: Von Maßanzug zu Standardlösung

03:15 Alt trifft Neu: Die ERP-Migration bei AXRO

04:50 Power BI im Lager: Analytics wird operativ

05:26 Frühe Datenstrategie: AXROs Data Warehouse

06:03 Fabric & UX: Alt-Datenmodell trifft neues ERP

07:24 Prozessautomatisierung beginnt beim Prozess

08:43 RPA über Daten: Stabiler, robuster, nachhaltiger

10:07 Case Study: Bedarfsanfragen mit 90% Automatisierung

12:35 Der KI-Schritt: Von Regeln zur Interpretation

13:34 LLMs für E-Mails: Flexible Automatisierung

14:01 Mittelspur war gestern: Automatisierung auf dem nächsten Level

15:28 Wachstum ohne Mehrarbeit: Automatisierung als Schlüssel

17:12 Daten & Prozesse: Zusammenwachsen als Prinzip

18:46 Citizen Development? Nur mit Governance und Plan

Wie baut man heute ein Data Warehouse, das agil, skalierbar und zukunftsfähig ist? In dieser Episode sprechen Artur und Volker über Data Vault 2.0 – und warum es viel mehr ist als eine technische Lösung.

00:20 Data Vault = Nicht Technik?!

01:47 Warum Data Vault kein End-User-Tool ist

04:00 Modellierung, Architektur, Methodologie

06:00 Automatisierung – Der rote Knopf

07:44 Änderungen elegant abfedern

12:07 Kunden-360°-Integration

16:10 Data Lake vs. Data Vault

24:36 Data Mesh + Data Vault: So geht's zusammen!

Data Vault trennt Datenspeicherung von Auslieferung, setzt auf robuste Strukturen und erlaubt schnelle Anpassungen bei Änderungen im Quellsystem. Besonders spannend: Volker erklärt, warum Automatisierung und Machine Learning bald dafür sorgen könnten, dass Data Vault-Modelle sich fast von selbst erstellen.Wir sprechen über den Unterschied zwischen Data Vault, Data Lakes und traditionellen Data Warehouses, diskutieren Data Mesh und wie sich zentrale Steuerung und dezentrale Verantwortung miteinander verbinden lassen. Für alle, die sich fragen, wie moderne Unternehmensdatenarchitektur wirklich funktioniert, liefert diese Folge praktische Einblicke und klare Bilder – vom Warehouse bis zum roten Knopf der Automatisierung.Hör rein und finde heraus, warum Data Vault 2.0 gerade in einer dezentralisierten Welt der Schlüssel für effizientes, auditierbares und schnelles Datenmanagement ist.

In the first-ever English episode of Daten-WG podcast, Artur König talks with Power BI expert Valerie Junk about her journey from backend engineering to frontend data visualization — and why communication, trust, and real user focus are the true keys to successful data projects.

There is a lot of Fabric in this talk too.

00:00 Welcome and meeting Valerie

03:00 Valerie's journey: From backend to frontend

06:00 Why good data models still fail without the right visualization

09:00 Trust issues: Why people still export to Excel

12:00 Communication challenges between data teams and business users

15:00 Career surprises: From developer dream to consulting reality

18:00 Power BI, Fabric and why platforms matter for collaboration

21:00 Helping clients adopt Fabric step by step

The Key Learnings:

- Communication is the backbone of successful BI projects: Building a solid data infrastructure is important, but without clear dialogue between data teams and business users, even the best models remain unused.

- Trust in data products doesn't come automatically: Users need transparency and visibility into how data is processed to fully embrace dashboards and analytics tools.

- Modern platforms like Microsoft Fabric offer big opportunities — if introduced carefully: Technology alone doesn’t solve problems; guiding users step-by-step is critical for adoption.

- Data visualization is ultimately an act of empathy: The best dashboards don't just look good — they are designed with real end users and their daily challenges in mind.

Was passiert, wenn Power BI-Teams auf einmal echte Datendienstleister werden?

In dieser Episode geht Artur König zusammen mit Steffen Genz der Frage auf den Grund, wie Fabric die tägliche Arbeit verändert. Wir diskutieren offen über den Wechsel von Dashboards zu Datenprodukten, warum ein gutes Workspace-Management essenziell ist und wie die neue Welt der Datenarchitekturen in Fabric konkret aussieht. Wer verstehen will, was sich im Alltag wirklich ändert und wie man als Team pragmatisch den Weg in die neue Fabric-Welt geht, sollte diese Folge nicht verpassen.

01:10 Fabric = neues Office 365? Warum der Vergleich hinkt

02:40 So sind wir mit Fabric produktiv gestartet: Dataflows Gen2

05:02 Der Wandel: Vom Dashboard-Bauer zum Datendienstleister

08:08 Warum saubere Datenmodelle jetzt Pflicht sind

12:04 Kapazitätsmanagement: Unsere Praxislösungen in Fabric

19:04 Microsoft-Support: Unsere Erfahrungen aus erster Hand

25:00 Self-Service, Dezentralisierung und der Blick in die Zukunft

Was passiert, wenn ein Data-Profi auf ein innovatives Fabric-Projekt trifft?
Alex Dean erzählt, wie DevOps, Git-Integration und Fabric in einem echten Großprojekt zusammenspielten – und was Du daraus lernen kannst.

00:00 Begrüßung & Konferenz-Background

00:24 Alex Dean: Organisation der Data Platform Conference

01:01 Karriereweg: Von Buchhaltung zu Data & Power BI

07:49 Einstieg ins Fabric-Projekt: Migration On-Premise zu Cloud

10:19 Fabric in der Preview-Phase & Bananasoftware

16:07 DevOps mit Fabric: Erste große Herausforderungen

18:22 Warum Pipelines (noch) besser als Dataflows waren

21:17 Drei DevOps-Strategien für Fabric erfolgreich umgesetzt

26:17 Herausforderungen bei Data Security & Future Fabric Trends

28:51 Shortcut-Integration, Reverse ETL & Ausblick auf die Zukunft

Key Learnings:

1. DevOps und Fabric passen zusammen – aber erst seit Git-Integration richtig produktiv ist.
   Vor Juni 2024 waren produktive DevOps-Prozesse mit Fabric extrem mühsam; Git-Integration brachte den entscheidenden Wendepunkt.

2. Metadata-driven Pipelines ermöglichen massive Effizienzgewinne bei großen Migrationen.
   Durch smarte Automatisierung konnte ein hochkomplexes SQL-Umfeld in Fabric überführt werden – mit minimaler manueller Anpassung.

3. Dataflows bleiben wichtig – aber Pipelines sind oft der robustere Weg für professionelle Architekturen.
   Gerade bei großen, stabilen Ladeprozessen bieten Pipelines mehr Kontrolle und bessere Skalierbarkeit als klassische Dataflows.

4. Fabric Security ist noch im Werden – kreative Strategien sind gefragt.
   Bis Microsoft vollständige, einheitliche Security-Modelle anbietet, bleibt Rule-Level-Security auf Semantic-Model-Ebene meist die sicherste Wahl.

Die Daten-WG 2025: Ein Blick hinter die Kulissen – Lernen, Netzwerken & Deep Dives!

In dieser Podcastfolge nehmen wir dich mit hinter die Kulissen der Daten-WG 2025 und sprechen über die spannendsten Momente des Events! Von tiefgehendem Austausch über die Zukunft von Datenprojekten bis hin zu den Herausforderungen einer datengetriebenen Unternehmenskultur – dieses Event hatte für alle etwas zu bieten.

Erfahre, wie Artur in seiner Keynote den Erfolg von Datenprojekten beleuchtete und warum die Konzentration auf eine klare Hypothese so entscheidend ist. Thomas Sigmund, Experte von Microsoft, gibt spannende Einblicke in die wachsende Bedeutung von Rechenzentren und ihre Rolle als unverzichtbare digitale Infrastruktur.

Besonders spannend war die große Nachfrage nach technischen Deep Dives, die zeigt, dass Experten bereit sind, sich intensiv mit komplexen Themen auseinanderzusetzen. Gleichzeitig waren interaktive Formate wie das Power BI-Quiz oder der Visual-Wettbewerb echte Publikumsmagneten und haben gezeigt, dass Lernen in der Community auch spielerisch funktioniert!

Mit einem begeisterten Publikum und durchweg positivem Feedback war die Daten-WG ein voller Erfolg. Doch was können wir aus dem Event für zukünftige Veranstaltungen lernen? Welche Formate bringen echten Mehrwert? Und wie fördern wir eine noch stärkere Datenkultur? All das erfährst du in dieser Folge!

• 00:00 – Einleitung und Vorstellung der Daten-WG 2025

• 03:24 – Arturs Keynote und Hypothesen-basiertes Arbeiten

• 09:39 – Besuch von Thomas Sigmund und die strategische Bedeutung von Rechenzentren

• 11:18 – Matthias Thierbach über DevOps und Fabric

• 12:38 – Data Modelling und Deep-Dive-Themen

• 14:51 – Dilyanas Präsentation über KI im Business

• 19:25 – Interaktive Sessions bringen Lernen und Spaß zusammen

• 30:02 – Feedback und Ausblick auf zukünftige Veranstaltungen

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