Das Problem: Datenaufbereitung in vielen Systemen
In vielen mittleren Unternehmen entsteht ein Problem, das oft übersehen wird: Die gleichen Datenquellen werden immer wieder von Grund auf aufbereitet. Ein Analyst bereitet Kundendaten auf, ein anderer macht das gleiche für einen anderen Report. Ein drittes Team braucht die gleichen Daten für eine Analyse – und bereitet sie erneut auf. Das kostet nicht nur Zeit, sondern führt auch zu Inkonsistenzen: Verschiedene Definitionen, unterschiedliche Behandlung von Ausreißern, abweichende Filterlogik.
Wir sehen hier ein häufiges Muster: Power BI wird zwar genutzt, um Daten zu visualisieren. Aber die Aufbereitung selbst passiert immer noch dezentral – in einzelnen Workbooks, Datenmodellen oder sogar noch in Excel. Das macht es schwierig, Standards zu setzen und zu kontrollieren.
Was Dataflows ermöglichen
Dataflows in Power BI lösen dieses Problem strukturell. Es geht darum, Datenaufbereitung zentral zu definieren und dann mehrfach zu nutzen. Statt dass jedes Team seine Daten selbst bereinigt, transformiert und anreichert, gibt es einen zentralen Ort, an dem diese Schritte einmal definiert werden – und dann von allen genutzt werden können.
Wir empfehlen, Dataflows als Zwischenschicht zu verstehen. Die Rohdaten kommen aus verschiedenen Quellen – Datenbanken, APIs, Excel-Dateien, Cloud-Speicher. Der Dataflow nimmt diese Rohdaten auf, führt standardisierte Transformationen durch und speichert das Ergebnis in einem zentralen Format. Danach können Reports, Dashboards und Analysen auf diese aufbereiteten Daten zugreifen.
Konkrete Szenarien, in denen Dataflows Sinn machen
Ein häufiges Beispiel ist die Kundendatenverwaltung. Kundendaten kommen aus dem CRM-System, aus der Rechnungsdatenbank und vielleicht noch aus einer Marketing-Plattform. Statt dass jede Abteilung diese Daten einzeln zusammenführt und bereinigt, kann ein zentraler Dataflow das tun. Der Dataflow entfernt Duplikate, standardisiert Adressformate, berechnet Kundenlebenszykluswerte und speichert das Resultat. Danach greifen Vertrieb, Marketing und Controlling auf die gleiche bereinigte Kundendatenbank zu.
Ein anderes Szenario ist die Finanzberichterstattung. Finanzdaten kommen aus der Buchhaltungssoftware, aus dem ERP-System und manchmal noch aus manuellen Eingaben. Ein Dataflow kann hier standardisierte Konten zuordnen, Währungen umrechnen, Konsolidierungen vornehmen und fehlende Werte nach klaren Regeln füllen. Jeder Report, der danach auf diese Daten zugreift, hat eine einheitliche Basis.
Auch bei Produktdaten zeigt sich das Muster: Katalog, Bestände, Preise kommen aus verschiedenen Systemen. Ein Dataflow kann diese zusammenführen, Preisregeln anwenden, Kategorien standardisieren und Lagerbestände berechnen. Vertrieb und Marketing nutzen danach die gleiche Datenbasis.
Der praktische Vorteil: Zeit und Wartbarkeit
Wir betonen oft, dass Automatisierung nicht nur Geschwindigkeit bringt, sondern auch Wartbarkeit. Das zeigt sich bei Dataflows deutlich. Wenn eine Aufbereitungsregel sich ändert – etwa weil die Geschäftslogik angepasst wird – muss diese Änderung nicht in zehn verschiedenen Reports nachgezogen werden. Sie wird einmal im Dataflow angepasst und gilt überall.
Das spart nicht nur Zeit bei der Wartung, sondern reduziert auch Fehler. Ein häufiges Problem ist, dass Reports mit unterschiedlichen Definitionen arbeiten: Der eine zählt Kunden nach dieser Regel, der andere nach jener. Das führt zu Diskussionen und Unsicherheit. Mit einem zentralen Dataflow gibt es nur eine Wahrheit.
Wo Dataflows passen und wo nicht
Wir möchten auch ehrlich sagen: Dataflows sind nicht für jede Situation die richtige Lösung. Sehr kleine Unternehmen mit ein oder zwei Reports brauchen das oft noch nicht – dann ist die Komplexität nicht gerechtfertigt. Andererseits, wenn ein Unternehmen 20 verschiedene Reports hat und die gleichen Daten überall genutzt werden, lohnt sich ein Dataflow schnell.
Auch beim Umfang der Datenmengen gibt es Grenzen. Dataflows in Power BI sind für typische Unternehmensszenarien ausgelegt, aber nicht für Rohdatenmengen im Petabyte-Bereich. Für sehr große Mengen sind oft spezialisierte Lösungen sinnvoller.
Der Aufwand der Einführung
Ein wichtiger Punkt: Dataflows richtig zu nutzen, braucht etwas Planung. Es reicht nicht, einfach irgendwelche Transformationen in einen Dataflow zu werfen. Sinnvoll ist es, sich zuerst zu überlegen: Welche Daten werden zentral gebraucht? Welche Aufbereitungsschritte machen Sinn, einmal zu definieren? Wie können Teams nachher auf diese Daten zugreifen?
Wir empfehlen, mit einem Bereich zu starten – etwa Kundendaten oder Finanzdaten – und das gut durchzudenken. Danach lässt sich das Modell auf andere Bereiche ausweiten.
Fazit: Zentrale Datenaufbereitung schafft Standards
Dataflows sind ein Werkzeug, um Datenaufbereitung zu zentralisieren und zu standardisieren. Das erspart Zeit, reduziert Fehler und macht Datenstrukturen transparenter. Besonders in Unternehmen mit mehreren Teams, die die gleichen Daten nutzen, lohnt sich das schnell.
Wenn Sie merken, dass Ihre Datenaufbereitung über viele Systeme verstreut ist und es schwierig wird, Standards zu setzen, könnte ein Dataflow ein sinnvoller nächster Schritt sein.
Wir helfen Ihnen gerne bei der Planung und Umsetzung. Nehmen Sie kontakt mit uns auf, wenn Sie wissen möchten, wie das für Ihr Unternehmen aussehen könnte.