Künstliche Intelligenz entfaltet ihren Wert nicht dort, wo neue Funktionen möglichst spektakulär präsentiert werden, sondern dort, wo sie robust in bestehende Daten- und Unternehmensstrukturen eingebettet ist. Aus der jahrzehntelangen Erfahrung auf der Microsoft-Datenplattform wissen wir: KI scheitert selten am Modell, sondern meist an Datenqualität, Architektur, Governance und überzogenen Erwartungen.
Deshalb fragen wir nicht: „Welche KI-Funktion ist neu?“, sondern: „Welche dieser Funktionen erzeugt in einer realen Organisation einen verlässlichen, messbaren Nutzen und was ist dafür strukturell erforderlich?“
Integrierte Datenanalysen sind für Unternehmen heute unverzichtbar. Die Kombination aus Microsoft Business Central und Power BI bietet eine flexible, leistungsstarke Lösung zur Analyse zentraler ERP-Daten. Business Central deckt Kernprozesse wie Finanzen, Einkauf oder Lager ab und ist tief in Microsoft 365 integriert. Der Artikel beleuchtet, wie eine direkte Anbindung gelingt, welche Vorteile sie bringt – und wo Herausforderungen liegen.
Was wäre, wenn man sein Datenmodell einfach fragen könnte: „Warum ist der Deckungsbeitrag von Produktgruppe XYZ so niedrig?“ – und eine fundierte Antwort bekäme? GenAI und Tools wie Claude, Copilot & Co. versprechen genau das. Doch wie gut klappt das wirklich? Und was bedeutet das für Data Experts, Power User und Governance? Ein Erfahrungsbericht zwischen Faszination und Verantwortung von Data & Analytics Experte Marco Nielinger.
In der heutigen datengesteuerten Geschäftswelt ist data-driven decision making für globale Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Die Sonepar Deutschland GmbH erkennt die Relevanz dieser Herangehensweise und setzt mit Microsoft Power BI auf ein effektives Reporting- und Analysewerkzeug. Als langjähriger Partner von Sonepar hat noventum consulting bereits im Jahr 2018 erfolgreich das zentrale Datawarehouse des Unternehmens neu mitgestaltet und konsolidiert. Nun sind wir in der Zusammenarbeit den nächsten Schritt gegangen: die Implementierung von Power BI zur Verbesserung des Berichtswesens und der Analysen.
Unternehmen erkennen zunehmend die Unumgänglichkeit von Self Service BI (SSBI), doch nicht selten scheitern sie an der Umsetzung und können deshalb die Potenziale nicht voll ausschöpfen.Mit diesem Beitrag wollen wir die folgende Frage beantworten: Welche Faktoren müssen erfüllt sein, damit die Zusammenarbeit zwischen zentraler BI-Organisation und Anwendern in den Fachbereichen – den so genannten „Power Usern“ – funktioniert und beide Seiten voneinander profitieren?
Mit Composite Models erweitert Microsoft das Einsatzspektrum von Power BI für Fachabteilungen in Unternehmen maßgeblich. Für die zentralen Business Intelligence- bzw. IT-Abteilungen entsteht gleichzeitig ein sehr starkes Instrument für Self-Service BI, um die Fachabteilungen unter Berücksichtigung ihrer Governance-Richtlinien mit neuen Freiheiten und Fähigkeiten auszustatten.
In einem großangelegten Health Check hat der Managed Service Provider BITMARCK seine BI-Lösung sowie die darunterliegende Microsoft SQL-Server Infrastruktur einer Analyse und Modernisierung unterzogen. Als Partner des Generalunternehmers blueforte waren die noventum BI-Berater für den Microsoft-technischen Part des Projektes zuständig. BITMARCK ist nun mit seiner BI-Lösung auch für Themen wie KI oder Self-Service-BI aufgestellt. System-Stabilität und Performance der Systeme sind up to date und zukunftssicher.
Microsoft Power BI ist unter dem Stichwort „Self-Service BI“ bereits seit mehreren Jahren in aller Munde und trägt maßgeblich zur Wahrnehmung der Microsoft Data Platform als führende Analytics und Business Intelligence Plattform bei. Um die Führungsposition aufrechtzuerhalten und auszubauen, investiert Microsoft spürbar in die Weiterentwicklung der Plattform und lässt den Funktionsumfang über kurze, teilweise monatliche Release-Zyklen stetig wachsen.
Eine intelligente Analyse von Kunden- und Onlinenutzerdaten erlaubt ein gezieltes und kundenorientiertes Marketing. Voraussetzung ist, dass die implementierten Datenstrukturen und ausgewählten Analysemethoden und BI-Tools aufeinander abgestimmt sind und gut zusammenpassen. Ein mittelständisches Verlagsunternehmen machte sich für die Ausweitung seiner datengestützten Marketingaktivitäten die schon 2013 eingeführte DWH- und BI-Architektur zunutze.
