Power BI ist die cloudbasierte Business-Analytics-Plattform von Microsoft, die entwickelt wurde, um sich mit Hunderten von Datenquellen zu verbinden und interaktive Einblicke zu liefern. Allerdings scheitern viele Power BI-Projekte, oft aufgrund vermeidbarer Implementierungsfehler. Ohne die richtige Strategie werden selbst die besten Dashboards nicht den Erwartungen gerecht.

In diesem Blog erkunden wir die Hauptgründe, warum Power BI-Implementierungen scheitern können, und bieten praktische Ansätze, um diese Probleme für Ihr Team zu lösen. Egal, ob Sie Ihr erstes BI-Projekt starten oder herausfinden möchten, warum Ihr Projekt unter den Erwartungen bleibt, dieser Leitfaden ist für Sie!

Getrennte Daten und Silos – Warum Integration wichtig ist

Datenqualität ist einer der wichtigsten Faktoren bei der Erstellung eines neuen Power BI-Projekts. Jedes Dashboard und jeder Bericht in Power BI ist nur so gut wie die Daten hinter dem Projekt. Power BI floriert mit integrierten Daten - jedoch speichern viele Unternehmen bis heute wichtige Daten in Silos, z. B. in Excel-Dateien, Altsystemen oder anderen Abteilungswerkzeugen. Dies macht es nahezu unmöglich, zuverlässige, einheitliche Einblicke für den Analysten oder das Team, das den Bericht in Power BI erstellt, zu liefern. 

Wie können wir dies in Zukunft beheben? 

Die einfachste Lösung besteht darin, frühzeitig in die Datenintegration zu investieren, indem man Power BI-Datenflüsse oder andere Werkzeuge wie Azure Data Factory verwendet, um unterschiedliche Datenquellen zu zentralisieren. Wenn ein Projekt jedoch bereits im Gange ist, könnte es ratsam sein, zunächst Datenstrukturen zu standardisieren und eine einzelne Quelle der Wahrheit zu schaffen, bevor die nächsten Schritte zur Erstellung von Power BI-Berichten und Dashboards unternommen werden. 

Bei CaseWhen unterstützen wir Kunden beim Aufbau skalierbarer Datenlösungen, die sicherstellen, dass Power BI-Projekte jedes Mal reibungslos und konsistent geliefert werden. 

Schlechte Datenqualität – Der stille Killer von Power BI-Dashboards

Power BI-Projekte scheitern häufig auch aufgrund ungenauer und unvollständiger Daten, was das Vertrauen der Benutzer in das Power BI-Dashboard und den Bericht untergräbt. Dies ist das alte Problem von „Garbage in, Garbage out“ – Ihr Bericht ist nur so gut wie die eingehenden Daten. Der Bericht ist wertlos, wenn er zu falsch informierten Entscheidungen führt.

Hier sind einige Tipps, wie Sie dies vermeiden können:

• Regelmäßige Audits von Datenpipelines und ETL-Transformationen innerhalb Ihrer Datenquellen

• Strenger Prozess der Datenverwaltung und -validierung

• Klares Definieren von KPIs und Geschäftsd Definitionen zur Konsistenz über alle Berichte und Dashboards im Unternehmen hinweg

Es ist sehr wichtig, robuste Datenqualitätskontrollen und Frameworks zur Metrikenstandardisierung zu verwenden, um Langzeitkonsistenz über das Geschäft hinweg sicherzustellen - andernfalls können Benutzer in einer Flut von Power BI-Berichten verloren gehen!

Niedrige Benutzerakzeptanz – Wie Sie Dashboards erstellen, die tatsächlich genutzt werden

Es ist entscheidend, den Endbenutzer im Blick zu behalten, bevor ein Power BI-Projekt erstellt wird. Dies ist ein Hauptgrund dafür, dass Power BI-Berichte oft scheitern. Benutzerakzeptanz ist ein kritisches Maß zur Beurteilung, ob ein Power BI-Projekt erfolgreich war oder nicht - es spielt keine Rolle, wie gut der Bericht ist, wenn ihn niemand nutzt!

Wie können Sie diesen Fehler vermeiden? 

• Benutzer frühzeitig in den Berichtsdesignprozess einbeziehen

• Intuitive Dashboards liefern, die auf jedes Publikum zugeschnitten sind

• Power BI-Schulungen anbieten, damit Benutzer wissen, wie sie den Bericht und viele der Power BI-Funktionen wie Drilldown, Filterung usw. nutzen können

Keine Geschäftsausrichtung – Warum auffällig nicht immer funktional ist

Ein weiterer Schlüsselgrund, warum Power BI-Projekte scheitern könnten, ist die fehlende Ausrichtung des Dashboards an den Bedürfnissen des Geschäfts und nur der Fokus auf technische Möglichkeiten. Dies führt zu auffälligen Dashboards mit einer Fülle von Funktionen, aber mit geringem strategischem Wert für das Geschäft. 

Um dies zu vermeiden, müssen Sie geschäftsorientierte Fragen stellen, wie etwa warum und wie dieses Dashboard das Geschäft im größeren Bild beeinflussen wird, um sicherzustellen, dass Sie den Bericht gemäß den Anforderungen des Geschäfts erstellen können. Versuchen Sie außerdem, jeden Bericht mit einem Geschäftsergebnis oder einem Entscheidungsprozess in Verbindung zu bringen und den Erfolg anhand von GeschäftskPIs zu messen. 

Über-Engineering – Wenn zu viel Power BI zum Problem wird

Der Versuch, zu viel in einen Power BI-Bericht einzubauen, kann auch der gesamten Benutzererfahrung abträglich sein. Dies kann zu aufgeblähten Berichten, langsamen Ladezeiten und frustrierten Benutzern führen. Stattdessen könnte es ratsam sein, sich auf die schnelle Bereitstellung von Wert durch agile, iterative Entwicklungen zu konzentrieren und hochwirksame Anwendungsfälle mit klaren Geschäftsanforderungen zu priorisieren.

Fazit

Power BI-Berichte und Dashboards sind nur so effektiv wie die Strategien dahinter. Dies sind einige der häufigsten Gründe, warum ein Power BI-Projekt scheitern könnte, und aus unserer Erfahrung sind sie häufiger, als man denkt. Indem Sie diese Fehler wie Datensilos, schlechte Datenqualität, geringere Benutzerakzeptanz und Über-Engineering Ihres Dashboards vermeiden, können Sie das volle Potenzial eines Power BI-Projekts freisetzen. 

Nehmen Sie Kontakt mit CaseWhen auf, um mehr darüber zu erfahren, wie Sie diese Fallstricke vermeiden und qualitativ hochwertige Power BI-Projekte liefern können! 

FAQs

Warum scheitern die meisten Power BI-Projekte?

Die meisten Power BI-Projekte scheitern aufgrund schlechter Datenqualität, Datensilos und getrennter Datenquellen sowie mangelnder Benutzerakzeptanz. Diese lassen sich oft vermeiden, indem vor dem Start eines Power BI-Projekts eine klare Strategie festgelegt wird. 

Was ist die größte Herausforderung bei der Implementierung von Power BI?

Eine wichtige Herausforderung bei der Implementierung von Power BI besteht darin, eine hohe Benutzerakzeptanz sicherzustellen. Dies kann erreicht werden, indem Berichte unter Berücksichtigung des Endbenutzers und seiner Bedürfnisse erstellt werden. 

Wie stelle ich Daten genauigkeit in Power BI-Berichten sicher?

Der beste Weg, um Daten genauigkeit in Power BI-Berichten sicherzustellen, besteht darin, Datenvalidierungsregeln in jedem Schritt zu verwenden, robuste ETL-Prozesse zu implementieren und klare Dokumentationen für KPIs und Metriken zu führen. Dies zusammen mit regelmäßigen Überprüfungen der Datenpipelines stellt sicher, dass wir Berichte mit genauen Daten liefern, die fundierte Entscheidungsfindungen unterstützen.