In dieser Folge geht es um alternative Modellierungsformen rund um das Star-Schema. Marcus schaut auf Snowflake-Schema, One Big Table und das sogenannte Galaxy-Modell und ordnet ein, warum diese Formen jeweils bestimmte Vor- und Nachteile mitbringen. Der eigentliche Punkt liegt aber tiefer: Analytische Datenmodelle dürfen nicht nach der Logik transaktionaler Vorsysteme gebaut werden. Während operative Systeme auf Schreiben, Ändern und Konsistenz einzelner Datensätze optimiert sind, braucht Analyse eine Struktur, die Lesen, Einordnen und Wiederverwenden unterstützt. Genau deshalb ist Modellierung in BI keine bloße Übernahme vorhandener Tabellen, sondern eine bewusste Übersetzung in analytische Klarheit.

🎧 Musik: Great Podcast Intro (short & long) von Lundstroem

Quelle: freemusicarchive.org (Creative Commons) – https://freemusicarchive.org/music/lundstroem/songs-for-leona/great-podcast-intro-both-short-and-long-version-included/

In dieser Folge geht es um Sternschema und Bus-Matrix als Grundstruktur analytischer Datenmodelle. Im Zentrum steht die Frage, wie Kennzahlen, Dimensionen und Rollen so zusammenfinden, dass Analyse nicht nur technisch funktioniert, sondern fachlich klar bleibt. Marcus zeigt, warum verständliche Benennungen wichtiger sind als systemnahe Begriffe und weshalb dieselbe Kennzahl je nach Perspektive etwas anderes meinen kann. Die Bus-Matrix wird dabei als Denkwerkzeug sichtbar, mit dem sich Verknüpfungen und Grenzen früh prüfen lassen. So wird Datenmodellierung als Strukturarbeit lesbar, nicht als bloße Tabellenmechanik.

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In dieser Folge geht es um den nächsten Schritt im Dashboard-Creation-Cycle: das Datenmodell-Konzept. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass viele Teams mit Tabellen, Feldern und Technik starten, bevor sie fachlich geklärt haben, welche Objekte sie eigentlich beschreiben wollen. Im Zentrum steht deshalb ein einfacher Perspektivwechsel: weg von der Tabellenlogik, hin zu Business-Objekten wie Kunde, Produkt oder Datum mit ihren Attributen, Rollen und Hierarchien. Die Folge zeigt außerdem, warum ein scheinbar einfacher Begriff wie Kunde oft mehrere fachliche Bedeutungen trägt und weshalb gute Datenmodelle in Dimensionen und Fakten denken. So wird Datenmodellierung nicht als Spezialdisziplin für Entwickler verstanden, sondern als strukturierende Übersetzungsarbeit zwischen Business und Analyse.

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In dieser Folge geht es um Navigation im Dashboard und um die Frage, wie aus einer Sammlung interaktiver Inhalte eine geführte Nutzererfahrung wird. Ausgangspunkt sind Rückmeldungen zur letzten Episode und die Beobachtung, dass viele Dashboards eher wie erweiterte Tabellen funktionieren als wie klar aufgebaute Informationsräume. Im Zentrum steht ein dreistufiges Modell aus Überblick, Zoom- und Filterebene sowie Detailansicht. Die Folge zeigt, warum ein gutes Dashboard den Einstieg vorgibt, sinnvolle Vertiefung ermöglicht und Details erst dann öffnet, wenn sie wirklich gebraucht werden. Damit wird Navigation nicht als Zusatzfunktion verstanden, sondern als Teil von Storytelling, Standardisierung und Orientierung.

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In dieser Folge geht es um drei Kriterien, an denen sich gute Dashboards im Alltag entscheiden: Fokus, Kontext und Leserführung. Ausgangspunkt sind 15 Gestaltungsprinzipien aus dem Umfeld von SQLBI, die auf praktische Fragen zielen: Wie viel gehört auf eine Seite, wo steht das Wichtigste, welche Zahlen brauchen Kontext und welche Diagramme passen wirklich zur Aussage? Die Folge zeigt, warum gute Dashboards den Leser führen, statt ihn suchen oder rechnen zu lassen. Damit wird Dashboard-Design nicht als Stilfrage behandelt, sondern als bewusste Entscheidung über Priorität, Orientierung und Verständlichkeit. Die in der Folge erwähnten SQLBI-Ressourcen verlinke ich in den Shownotes.

Dashboard Design Rules (PDF): https://www.sqlbi.com/wp-content/uploads/videotrainings/dashboarddesign/rules-A3.pdf

SQLBI Data Visualization Training: https://www.sqlbi.com/training/data-visualization/

Visual Reference (PDF): https://www.sqlbi.com/wp-content/uploads/visuals-reference-sep2018-A3.pdf

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In dieser Folge geht es um die Frage, was ein Dashboard eigentlich lesbar und anschlussfähig macht. Ausgehend von der letzten Episode zum Prototyping wird der Blick auf IBCS und die SUCCESS-Formel gelenkt. Dabei wird deutlich: Gute Visualisierung beginnt nicht mit Farbeffekten oder Tool-Funktionen, sondern mit einer klaren Botschaft, vereinheitlichter Notation und bewusster Reduktion. Die Folge zeigt, warum semantische Standards kein Formalismus sind, sondern eine Hilfe fuer gemeinsame Verstaendigung. Und sie macht sichtbar, dass Dashboards nicht dekorativ wirken müssen, sondern Orientierung geben sollen.

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Viele Dashboards entstehen direkt im Tool – und genau das ist oft der Fehler. In dieser Folge von thinkBI geht es darum, warum gute Dashboards zuerst als Konzept entstehen. Wie Prototyping und Paper-Prototyping helfen, Struktur, Visualisierung und Erkenntnisse zu gestalten.

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In dieser Folge von thinkBI geht es um ein wiederkehrendes Muster in der Welt der Daten: Pyramiden.

Modelle wie das DIKW-Modell (Data–Information–Knowledge–Wisdom) oder die verschiedenen Arten der Datenanalyse zeigen, dass Erkenntnis immer auf einem Fundament aufbaut. Von der deskriptiven Analyse über diagnostische und prädiktive Ansätze bis hin zur preskriptiven Steuerung führt der Weg immer über mehrere Stufen.

Die zentrale Frage dieser Episode: Warum versuchen viele BI- und KI-Projekte oben zu starten, obwohl Weisheit aus Daten wächst?

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Anforderungen sind keine neutrale Liste, sondern strategische Vorentscheidungen. Jede KPI lenkt Aufmerksamkeit und beeinflusst späteres Handeln. Diese Folge zeigt, warum Informationsbedarf hierarchisch organisiert ist, von operativen Detaildaten über Management-Analysen bis hin zu strategischen KPIs und weshalb das „Dashboard für alle“ meist eine Illusion bleibt.

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KPIs sind nur dann wertvoll, wenn klar definiert ist, wofür sie existieren.

In dieser Folge geht es um Anforderungen im Dashboard Creation Cycle, Ownership, Entscheidungsbezug, KPI-Treiber, Zielwerte und ein praktisches KPI- und Report-Canvas zur Strukturierung von Kennzahlen und Reports.

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