Dashboards laufen, Business wird schneller, neue Kennzahlen & externe Daten kommen, Compliance prüft, IT will Dev/Test/Prod & Git – plötzlich ist es kein Bericht mehr, sondern ein System aus Datenprodukten, Definitionen & Verantwortlichkeiten.

Wir nehmen euch in dieser Episode mit auf genau diese Schwelle. Kein Dogma, sondern praktische Leitplanken: Woran erkennt man, dass es Zeit ist, vom Tool zur Plattform zu denken? Zum Beispiel, wenn

Eine Datenplattform ist kein Selbstzweck. Sie wird dann sinnvoll, wenn sie das liefert, was Power BI allein nur begrenzt abbildet: ein gemeinsames Regelwerk, wiederverwendbare Logik, kontrollierte Releases, offene Formate, klare Ownership und die Fähigkeit, mit dem Geschäft zu wachsen, nicht nur mitzuhalten.

Wie sehen es Andreas und Marcus?

Bei Marcus ist der Plattform-Schritt fällig, wenn Definitionen und Zuständigkeiten wichtiger werden als das nächste visuelle Feature. Sein Punkt: Business-Regeln, Datenverantwortung, Datenkatalog und Freigabeprozesse zuerst klarziehen, dann Technik auswählen. „Eine Plattform ist am Ende ein Versprechen: gleiche Wahrheit, egal wo du schaust.“

Andreas spürt den Moment, wenn CI/CD, offene Formate (z. B. Parquet/Delta), Orchestrierung, Dev/Test/Prod und reproducible Deployments den Unterschied machen. Für ihn ist die Plattform die Chance, Logik aus Berichten ins Fundament zu ziehen, Abhängigkeiten sichtbar zu machen und Skalierung ohne Drama zu ermöglichen.

Beide wollen, dass Fachlichkeit und Technik wieder an einem Ort zusammenfinden, der Code unterstützt das Regelwerk und ersetzt es nicht.

Ob ihr bei Power BI bleibt oder eine Plattform baut, entscheidet letztlich die Frage, wie ihr dauerhaft konsistente, nachvollziehbare und skalierbare Antworten liefert.

Unsere drei Learnings

Diskussionsfragen an euch

Teilt eure Erfahrungen, von der ersten Git-Verzweigung bis hin zum zentralen Datenprodukt-Katalog und bringt eure Tipps und Perspektiven rund um Modellpflege, Weiterentwicklung und nachhaltige BI-Lösungen ein. Wir sind gespannt und freuen uns auf eure Beiträge!

Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück „There It Is“ von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz
https://freemusicarchive.org/music/Kevin_MacLeod/Funk_Sampler/There_It_Is

Der Beitrag #097 Wann sollte man von Power BI Only auf eine Datenplattform wechseln? erschien zuerst auf The Data Brothers.

Fehler im alten Code, unbemerkt, weil Berichte funktionierten und sich der Business Case still veränderte: Reicht ein Fix oder braucht es Redesign? Sind eure Business Cases klar oder ist der Code längst zur schlechten Spezifikation geworden?

Wir reden über diesen Moment, in dem du ein altes Power-BI-Modell öffnest, eine kleine Änderung machen willst und plötzlich starrt dich eine Zahl an, die nie so hätte existieren dürfen. Jahre lang hat’s niemand gemerkt, weil die Berichte „funktionierten“. In der Zwischenzeit hat sich der Business Case leise verschoben. Also was tun mit Fehlern aus altem Code, weiterflicken oder neu denken? Und die eigentliche Gretchenfrage, sind eure Business Cases wirklich beschrieben oder ist der Code längst zur heimlichen Spezifikation geworden?

In dieser Episode nehmen wir euch mit in den Maschinenraum. Wir sprechen von Bugs, die nicht laut krachen, sondern nur ein bisschen schieben, bis sie ganze Entscheidungen in die falsche Richtung lenken.

Wir müssen uns dann fragen: Was ist hier eigentlich die Wahrheit, die Fachregel von heute oder die Logik von damals? Woher kommt der Fehler? Wen trifft er wirklich? Und was passiert mit den Berichten, die jeden Morgen pünktlich in Postfächern landen?

Manchmal reicht ein sauberer, kleiner Fix. Manchmal merkt man, der Code erzählt eine Geschichte, die niemand mehr unterschreiben würde. Dann hilft nur aufräumen und anpassen, so dass das Modell wieder zu dem passt, was das Business heute ist. Wir sprechen darüber, wie man währenddessen den Laden am Laufen hält, wie man Änderungen sichtbar macht, ohne Panik zu verbreiten, und warum ein paar gut erzählte Business-Regeln mehr bewirken als der schönste DAX-Zauber.

Wie sehen es Andreas und Marcus?

Marcus schaut zuerst auf die Governance-Seite. Für ihn ist klar, dass man Altfehler nicht einfach technisch beheben darf, ohne vorher die fachliche Grundlage zu prüfen. Sein Ansatz, erst definieren, wie es „heute“ richtig sein müsste und das sauber dokumentieren. Dann kann der Code angepasst werden. „Ein Bug ist oft nur das Symptom dafür, dass niemand mehr weiß, wie die Logik eigentlich gemeint war.“

Andreas kommt von der technischen Seite. Er sieht alte Fehler als Chance, die Architektur zu verbessern. Für ihn ist jeder Fund ein „Eintrittsticket“ in den Code, um aufzuräumen, zu modularisieren und Abhängigkeiten zu reduzieren. Sein Credo: „Wenn ich schon am offenen Herzen operiere, dann auch gleich den Bypass legen, der uns künftige Probleme erspart.“

Beide wollen, dass am Ende Fachlichkeit und Technik wieder übereinstimmen und dass der Code nicht länger als heimliche Dokumentation herhalten muss.

Unsere drei Learnings

Diskussionsfragen an euch

Wir freuen uns auf eure Erfahrungen, Tipps und Perspektiven rund um Modellpflege, Weiterentwicklung und nachhaltige BI-Lösungen!

Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück „There It Is“ von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz
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Der Beitrag #096 Wie gehen wir mit Fehlern um, die schon immer da waren? erschien zuerst auf The Data Brothers.

Zwischen Weiterbauen und Neuanfang: Wann ist ein BI-Modell noch tragfähig? Wir diskutieren punktuelle Anpassung vs. Redesign, technische vs. organisatorische Anforderungen und wie man Komplexität jenseits von „Menge mal Preis“ bewältigt.

Jede Modellüberarbeitung beginnt mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme. Wir beleuchten, woran man erkennt, ob punktuelle Anpassungen ausreichen oder ob ein Neuanfang nötig ist. Was ist eigentlich noch wartbar? Was hängt alles dran, auch an den bestehenden Berichten? Und wie vermeiden wir es, in endlosen Detailanpassungen zu versinken?

Stakeholder statt Einzelkämpfer, wer gehört an den Tisch?
Ein Power BI Modell ist nie nur ein technisches Artefakt, es ist Teil eines größeren Ökosystems. Wir sprechen darüber, wie viele (und welche) Stakeholder eingebunden werden müssen, damit Änderungen auch strategisch sinnvoll sind. Wer entscheidet, was bleiben muss und wer versteht, welche Anpassungen welche Auswirkungen haben?

Kein Fass ohne Boden, wie wir gezielt vorgehen
Oft beginnt es mit einem kleinen Wunsch und endet im kompletten Umbau. Wir diskutieren, wie man die Kontrolle behält, realistische Ziele setzt und vermeidet, in technischem Perfektionismus zu versinken. Auch wichtig: Wie dokumentieren wir sinnvoll, was wir tun und für wen?

Komplexität verstehen und trotzdem vereinfachen
In vielen Modellen geht es längst nicht mehr nur um einfache Kennzahlen. Unterschiedliche Logiken, heterogene Datenquellen und sich verändernde Anforderungen machen das Ganze schnell unübersichtlich. Wir zeigen, wie man auch in komplexen Situationen handlungsfähig bleibt und warum technisches Know-how allein oft nicht reicht. Tools können dabei unterstützen: Der Measure Killer zum Beispiel hilft, Abhängigkeiten aufzudecken und sichtbar zu machen und so besser zu verstehen, was man überhaupt umbaut.

Bestandsschutz trifft Innovation, was muss bleiben?
Berichte, Dashboards, vertraute Strukturen in vielen Organisationen darf Bestehendes nicht verändert werden. Doch wie passt das zur Weiterentwicklung? Wir sprechen über Strategien, wie man bestehende Auswertungen erhält, ohne Innovation zu blockieren.

Unsere drei Learnings:

Diskussionsfragen an euch:
• Wann habt ihr zuletzt ein Power BI Modell überarbeitet und warum?
• Wie entscheidet ihr, ob ihr neu startet oder weiterentwickelt?
• Welche Tools oder Methoden helfen euch, den Überblick zu behalten?
• Wie stellt ihr sicher, dass bestehende Berichte weiterhin funktionieren?
• Welche Rolle spielt euer Team und wie holt ihr alle ins Boot?

Wir freuen uns auf eure Erfahrungen, Tipps und Perspektiven rund um Modellpflege, Weiterentwicklung und nachhaltige BI-Lösungen!

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Der Beitrag #095 Wie überarbeiten wir ein Power BI Modell? erschien zuerst auf The Data Brothers.

Wir blicken zurück auf 10 Jahre Power BI: Innovationen, Überraschungen, Fallstricke. Wir diskutieren die Entwicklung des Self-Service-Gedankens, häufige Fehler in Organisationen und wie heute ein sinnvoller Umgang damit aussehen kann.

Zehn Jahre Power BI bedeuten auch zehn Jahre BI-Erfahrungen, Community-Wachstum und technologische Reife. Von den ersten Self-Service-Berichten bis zum unternehmensweiten Datenportal mit integriertem Copilot: Power BI hat sich massiv weiterentwickelt und mit ihm unser Verständnis von Datenarchitektur, Verantwortung und Plattformstrategie.

Und wie unterscheidet sich das heutige Arbeiten mit Daten von der klassischen OLAP-Welt? Wir sprechen über technologische Entwicklungen, den Community-Spirit und darüber, warum Self Service heute anders gedacht werden muss.

Von der ersten Henry-Eule zum Tabular-Supermodell

Wer erinnert sich noch an die frühen Zeiten mit Henry der Eule? Damals war BI vor allem bunt, schnell und oft ein wenig chaotisch. Heute denken wir in semantischen Modellen, Git-Integration, Datenklassifikation und Mandantenfähigkeit. Unsere langjährige Erfahrung hat uns gelehrt: Ohne robuste Governance wird jedes noch so schöne Modell irgendwann zur Blackbox.

Self Service schafft Freiheit, benötigt aber Standards

Power BI ist heute so zugänglich wie nie: Kein Server, keine Installation, einfach loslegen. Das ist einerseits ein Riesenvorteil. Andererseits entstehen neue Herausforderungen: Wer ist wofür verantwortlich? Wie sorgen wir für Datenqualität und Wiederverwendbarkeit? Und was passiert, wenn Self Service aus dem Ruder läuft?

Community als Rückgrat der Entwicklung

Was uns von Anfang an geholfen hat, war die Power BI Community. Foren, User Groups, Blogs, Meetups, der Austausch ist enorm. Viele Lösungen stammen nicht aus der Dokumentation, sondern aus der Praxis anderer. Diese Kultur des Teilens ist ein echtes Alleinstellungsmerkmal und einer der Gründe, warum Power BI sich so schnell weiterentwickeln konnte.

Unsere Erfahrungen nach 10 Jahren Power BI:

Diskussion mit euch:

10 Jahre Power BI und kein bisschen leise. Wir freuen uns auf eure Erfahrungen!

Die Musik im Intro und Outro stammt aus dem Stück „There It Is“ von Kevin MacLeod und steht unter CC BY 3.0 Lizenz
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Der Beitrag #094 Welche Learnings ziehen wir aus 10 Jahren Power BI? erschien zuerst auf The Data Brothers.

Wir bestimmen unseren beruflichen Standort: fachlich, im Team, in unserer Haltung. Was machen wir gut? Wo wollen wir hin? Und an wem richten wir uns aus? Warum Vorbilder im Licht wichtig sind und wie wir unser eigenes Feuer weitergeben.

Standortbestimmung, nicht nur, wo wir sind, sondern wo wir hinwollen
Was machen wir gut und was davon macht uns wirklich stark? Wir beleuchten, wie man sich selbst besser einschätzt, wo blinde Flecken lauern und warum ehrlicher Austausch mit Kollegen und Kunden oft der beste Spiegel ist. Standortbestimmung ist kein Selbstzweck, sondern ein wichtiger Schritt für gezielte Weiterentwicklung. Wo laufen wir im Alltag auf Autopilot und wo fängt echtes Lernen an? In dieser Folge sprechen wir darüber, wie man seine eigenen Stärken erkennt und gleichzeitig offen für Entwicklung bleibt.

Technische Exzellenz beginnt im Anspruch an uns selbst.
Exzellenz wird oft mit Zertifikaten oder Tools verwechselt. Aber technische Exzellenz zeigt sich nicht im Technik-Stack, sondern in der Qualität von Lösungen, im Verständnis für Prozesse und im Umgang mit Komplexität. Wir fragen uns: Wie erkennt man Exzellenz, bei sich selbst und im Team? Und wie entwickeln wir sie weiter? Bin ich Anwender, Entwickler, Übersetzer oder Impulsgeber?

Wo geht die Reise hin, persönlich wie organisatorisch?
Strategische Ausrichtung ist kein Thema nur für Führungskräfte. Auch auf individueller Ebene stellt sich die Frage: Welche Technologien, welche Methoden und welche Rollen passen zu mir. Wir neigen dazu, uns am lautesten, sichtbarsten oder bequemsten zu orientieren. Aber, wer wirklich weiterkommen will, braucht Vorbilder, die inspirieren.

Selbsteinschätzung trifft Realität, warum Standortbestimmung kein Einmal-Workshop ist
Ein realistisches Bild von sich selbst zu haben, ist schwer und selten endgültig. Standortbestimmung ist ein Prozess, keine Momentaufnahme. Wir zeigen, warum Offenheit und Neugier entscheidender sind als perfekte Pläne.

Feuer weitergeben, statt sich verbrennen zu lassen
Wer brennt, kann andere entfachen oder sich im Alleingang erschöpfen. Wir diskutieren, wie gute Kollegen andere motivieren können, ohne sich selbst zu verlieren. Und warum echter Austausch mehr bringt als jede Einzelperformance: Wenn man voneinander lernt, wächst das ganze Team.

Unsere drei Learnings sind auch wieder dabei, hört mal rein.

Diskussionsfragen an euch:

Wir freuen uns wie immer auf eure Gedanken, Erfahrungen und Impulse aus der Praxis!

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Der Beitrag #093 Wie bestimmen wir unseren beruflichen Standort? erschien zuerst auf The Data Brothers.

In dieser Episode fragen wir: Sollte jeder Self Service nutzen dürfen? Wir beleuchten das Thema aus technischer, organisatorischer und sicherheitsrelevanter Sicht, diskutieren Chancen und wo klare Grenzen gezogen werden sollten.

Self Service für alle? Chancen, Risiken und der richtige Einstieg

Self Service klingt nach Freiheit, Effizienz und direktem Zugriff auf Daten, doch ist es für jeden geeignet? In dieser Episode diskutieren wir, wie niedrig die Einstiegshürden wirklich sein sollten, ob eine Schulung verpflichtend sein muss und wie man mit der unausweichlichen Schatten-IT umgehen kann. Außerdem: Ist „Dashboard in a Day“ ein guter Start?

Kann jeder Self Service und sollte es jeder dürfen?
Self Service eröffnet Fachanwenderinnen ganz neue Möglichkeiten. Daten analysieren, Dashboards bauen, Erkenntnisse gewinnen und das ohne langes Warten auf die IT. Aber nicht jeder hat die nötige Erfahrung oder das Verständnis für Datenqualität, Modellierung und Governance. Die Technik ist einfach, aber die Verantwortung bleibt komplex.

Brauchen wir eine Art „Führerschein“ für Self Service?
Die Frage ist provokant, aber legitim. Sollte man einfach loslegen dürfen oder braucht es eine Basisqualifikation? Ein Datenführerschein klingt bürokratisch, könnte aber helfen, Risiken wie Fehlinterpretationen oder Datenchaos zu vermeiden. Denn Self Service ohne Schulung ist wie Autofahren ohne Fahrschule. Man kommt voran, aber das Risiko steigt.

Schatten-IT – unvermeidbar oder steuerbar?
Die Realität ist klar. Wenn zentrale Lösungen zu träge sind, holen sich Fachbereiche ihre Tools selbst, ob erlaubt oder nicht. Schatten-IT ist oft kein böser Wille, sondern Ausdruck von Pragmatismus. Der bessere Weg: Hürden senken, sinnvolle Governance etablieren und den Dialog mit den Fachbereichen suchen, denn die Leute werden es sich sowieso holen.

Wie fängt man an und wie hoch ist die Lernkurve?
Ein gutes Onboarding ist entscheidend. „Dashboard in a Day“ ist dafür ein beliebter Einstieg. Kompakt, praxisnah, und es vermittelt zentrale Konzepte. Aber es bleibt dabei nicht. Wer tiefer einsteigen will, muss sich mit Datenmodellen, DAX, Sicherheit und Performance beschäftigen. Die Lernkurve ist da, aber mit den richtigen Formaten gut zu meistern.

Self Service ist kein Selbstläufer
So groß die Potenziale sind, Self Service ist keine Plug-&-Play-Lösung. Es braucht klare Rahmenbedingungen, Schulungsangebote, Unterstützer und Governance. Die Tools sind da, die Begeisterung auch, jetzt kommt es auf Strukturen an, die beides zusammenbringen.

Unsere drei Learnings sind auch wieder dabei, hört mal rein.

Diskussionsfragen an euch:
• Welche Einstiegspunkte funktionieren in euren Organisationen? (z. B. „Dashboard in a Day“)
• Wo zieht ihr die Grenze zwischen Empowerment und Kontrolle?
• Wer sollte Self Service machen dürfen? Jede*r, oder nur mit Schulung?
• Wie geht ihr mit Schatten-IT um? Verbieten, dulden oder integrieren?

Wir freuen uns auf eure Meinungen und Erfahrungen!

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Der Beitrag #092 Sollte jeder Self Service machen? erschien zuerst auf The Data Brothers.

Translytical Data Flow vereint Analyse- und Transaktionsprozesse in Echtzeit. Wir beleuchten Potenziale, Nutzen und warum es für datengetriebene Unternehmen ein Gamechanger ist. Highlight: direkt testen statt warten und verstehen durch Anwendung.

Was kann Translytical Data Flow eigentlich genau leisten? In dieser Folge tauchen wir in das Konzept ein, das die klassische Trennung zwischen Analyse und operativen Prozessen auflösen kann? Wir beleuchten, wie dieser Ansatz in der Praxis funktioniert, welche technischen Voraussetzungen nötig sind und wo die größten Chancen und Herausforderungen liegen.

Besonders überzeugend war ein Tutorial, das wir ausprobiert haben: Es macht die Funktionsweise direkt greifbar, weil man sofort selbst mit echten Daten arbeiten kann. Diese unmittelbare Umsetzbarkeit hilft Teams, schneller zu verstehen, wie sie Translytical Data Flow sinnvoll in ihre Systeme integrieren können.

Doch es gibt auch Grenzen: Eine Logikfunktion fehlt aktuell, was komplexe Entscheidungsregeln erschwert. Hier bleibt es spannend, ob und wie das Feature weiterentwickelt wird und die Community Wünsche und Input liefert. Der Gedanke, dass Datenprozesse nicht mehr „nachgelagert“ sind, sondern Teil der eigentlichen Anwendung werden machen es interessant, oder?

Und ganz klar: Planungsapplikationen in Power BI kann Translytical Data Flow (noch) nicht ersetzen. Es fehlen zentrale Funktionen wie:

Drei Erkenntnisse und Tipps aus der Folge:

Diskussionsfragen an euch:

Wir freuen uns auf eure Ideen, Erfahrungen und Fragen!

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Der Beitrag #091 Was kann Translytical? erschien zuerst auf The Data Brothers.

In den letzten zehn Episoden ging es um zentrale BI-Themen – von Modellgrößen bis Microsoft Fabric. Heute blicken wir zurück, teilen Highlights und fragen: Wie schaffen wir es eigentlich, unseren Verpflichtungen wirklich gerecht zu werden?

In diesen Folgen haben wir nicht nur über die Integration sauberer Daten und die Bedeutung des Datenmodells gesprochen, sondern auch über den Aufbau einer BI-Community. Wir haben unsere Lieblingsfunktionen in Power BI beleuchtet, die Rolle von KI in der Datenanalyse diskutiert und Anforderungen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz reflektiert. Dabei standen ebenso Fragen zur Datenqualität, zum Umgang mit Direct Query und zur Bewältigung von Veränderungen im Fokus, inklusive unserer Erwartungen an das kommende Jahr.

Ist jetzt noch Zeit für ein neues Thema?

Nach zehn intensiven Folgen zu Power BI, Datenkultur und technologischen Entwicklungen könnte man meinen, wir hätten alles besprochen. Doch es gibt eine Frage, die über Technik hinausgeht und unser tägliches Arbeiten direkt betrifft:

Wie schaffen wir es, unseren Verpflichtungen gerecht zu werden?

Business Intelligence lebt von Verantwortung. Von sauberen Daten, zuverlässigen Modellen und fundierten Entscheidungen. Doch hinter jeder BI-Lösung stehen Menschen und mit ihnen eine Vielzahl von Verpflichtungen, Erwartungen und Herausforderungen.

Wir wollen heute einen Schritt zurücktreten und uns fragen: Wie schaffen wir es, all dem gerecht zu werden? Und wie gelingt uns das auf eine Weise, die nachhaltig ist, für Projekte, aber auch für uns persönlich?

Verpflichtungen in BI-Projekten sind vielfältig:

Fachbereiche erwarten schnell nutzbare Dashboards, die IT fordert Standards und Governance, das Management will strategische Auswertungen und das möglichst gestern. Dazu kommen Schulungen, Nutzerfeedback, Bugs, Deadlines. Alles wichtig. Alles dringend.

Doch was passiert, wenn alles gleich wichtig erscheint? Wenn Berufliches ins Private übergreift, weil „es ja nur noch schnell gemacht werden muss“? Wenn der Kalender voll ist, aber dennoch jede neue Anfrage ein „Ja“ bekommt?

Darum sprechen wir auch über:

Verpflichtungen sind nicht nur eine Frage der Organisation, sondern auch der Haltung. Verantwortung heißt nicht, alles zu machen, sondern die richtigen Dinge gut zu machen. Für das Team, die Organisation und sich selbst.

Und wie sehen es Andreas und Marcus?

Auch in dieser Folge teilen wir offen unsere eigenen Erfahrungen:

Wann haben wir uns zu viel vorgenommen? Wie schaffen wir es, Prioritäten zu setzen und wo fällt uns das noch schwer? Welche Tools und Strategien helfen uns?

Wie immer bekommt ihr drei praktische Takeaways, ehrlich und authentisch.

Reinhören lohnt sich für alle, die BI machen und dabei Mensch bleiben wollen.

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Der Beitrag #090 Wie schaffen wir es, unseren Verpflichtungen gerecht zu werden? erschien zuerst auf The Data Brothers.

Daten sind essenziell, doch genauso wichtig ist Wissenshoheit: Wer kennt sich womit aus? Wie teilen Teams ihr Wissen, um schneller und besser zu entscheiden, ohne Innovation einzubüßen, gerade in komplexen Cloud-Umgebungen?

Je digitaler unsere Arbeitswelt wird, desto wichtiger ist die zentrale Frage: Wer weiß was? Oft liegt entscheidendes Know-how bei Einzelnen ungeteilt, unausgesprochen, unbewusst. Dabei entsteht echte Souveränität nicht allein durch Technik, sondern durch das Teilen von Wissen.

In einer Welt, in der Dienste, Daten und Prozesse ständig wachsen, muss Wissen bewusst gemacht und zugänglich sein. Nur wer sich regelmäßig mit Kolleginnen und Kollegen austauscht, kann informierte Entscheidungen treffen über Systeme, Verantwortlichkeiten und Risiken.

Denn Wissen wirkt nur dann, wenn es weitergegeben, hinterfragt und gemeinsam weiterentwickelt wird.

Wissenssouveränität entsteht im Team

Andreas und Marcus bringen zwei Perspektiven in den Austausch ein:

Andreas stellt die Frage nach Verantwortung: Für ihn ist es zentral, dass alle Beteiligten verstehen, wer auf welche Informationen Zugriff hat und wie Wissen klassifiziert wird bevor Projekte starten.

Marcus bringt die technische Seite ein für ihn zählt, dass Wissen dokumentiert, zugänglich und portabel ist, sodass Teams bei Bedarf unabhängig agieren können.

Was uns beide verbindet: Wir setzen auf transparente Kommunikation, klare Rollen und den Willen, gegenseitig voneinander zu lernen, statt sich auf Einzellösungen oder Spezialwissen zu verlassen.

Drei Impulse für mehr Wissenshoheit im Team

Jetzt seid ihr gefragt

Teilt eure Erfahrungen, denn Wissenshoheit entsteht, wenn wir reden, zuhören und voneinander lernen.

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Der Beitrag #089 Wer weiß was? erschien zuerst auf The Data Brothers.

Daten in der Cloud bieten Chancen und Risiken: Wie bewahren Unternehmen ihre Souveränität über Herkunft, Speicherung und Nutzung, ohne Innovationen auszubremsen?

Souveränität statt Abhängigkeit: Warum wir jetzt über selbstbestimmte Plattformen sprechen müssen

Die digitalen Möglichkeiten wachsen rasant. Von Managed Services bis „Everything-as-a-Service“ liefern Hyperscaler unzählige Funktionen, die Entwicklungsteams und BI-Teams begeistern – gleichzeitig aber neue Abhängigkeiten schaffen. Wer heute eine moderne Plattform aufbaut, braucht mehr als nur technische Power: Gefragt ist ein klares Modell, das Portabilität, Flexibilität und Unabhängigkeit im Blick behält. Denn das „Schiff“ der Plattform wird größer, komplexer – und wer nicht aufpasst, landet schneller als gedacht im Strudel der Anbieterabhängigkeit.

Die Herausforderung: Innovation nutzen, ohne sich komplett von einem Hersteller oder System abhängig zu machen. Unternehmen und Teams müssen bewusst entscheiden, wo sie auf Services setzen – und wo sie lieber offen bleiben wollen. Nur so bleibt das Wechseln des Hafens – oder gar der ganzen Reederei – auch in Zukunft möglich.

Wie sehen es Andreas und Marcus? Andreas und Marcus bringen verschiedene Perspektiven aus ihren BI- und Data-Engineering-Erfahrungen mit:

Andreas betont die Balance zwischen Komfort und Kontrolle: Er liebt bewährte Tools, achtet aber auf mögliche Stolperfallen bei Web-Only-Angeboten und Funktionsunterschieden.

Marcus setzt auf technische Portabilität: Mit Containern, offenen Formaten wie Parquet und einer Infrastruktur, die bei Bedarf den Anbieter wechseln kann.

Ihr gemeinsames Ziel: ein flexibles, manövrierfähiges Plattform-Schiff, das Innovationen aufgreift, ohne die Kontrolle zu verlieren.

Daraus haben sie drei praktische Tipps für den Nachhauseweg abgeleitet, oder?

Lasst uns eure Erfahrungen wissen und steigt mit uns in die Diskussion ein!

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Der Beitrag #088 Wie sehen wir die Souveränität von Datenplattformen? erschien zuerst auf The Data Brothers.