Power BI, Fabric Apps oder Claude?
Warum das Datenmodell über Ihr Reporting entscheidet
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»Ersetzt das Power BI?«
Diese Frage hören wir seit einigen Wochen in fast jedem Gespräch über Reporting. Der Anlass ist nachvollziehbar, denn Ende September hat Microsoft mit den Apps in Fabric eine Möglichkeit vorgestellt, eigene Datenanwendungen direkt auf der Fabric-Plattform zu bauen. Programmiert werden sie größtenteils von KI-Assistenten. Anfang Oktober folgte Anthropic mit Claude Dashboards: Eine Frage im Chat genügt, um ein interaktives Dashboard zu erhalten, auf Wunsch live mit den eigenen Daten verbunden.
Beide Werkzeuge sind noch jung. Fabric Apps sind in der Vorschau, Claude Dashboards in der Testphase. Dennoch verändern sie den Blick auf Reporting. Wenn Dashboards in wenigen Minuten entstehen, verliert das fertige Dashboard selbst an Wert, denn die technische Erstellung des Dashboards verliert zunehmend an Aufwand und Komplexität. Entscheidend bleibt das Datenmodell, auf dem es basiert. Wir haben alle drei Werkzeuge in Projekten und Prototypen eingesetzt und ihre Einsatzmöglichkeiten intern intensiv diskutiert. Dieser Beitrag fasst zusammen, wofür wir welches Werkzeug sehen und worauf Sie vor dem Einsatz achten sollten.
Drei Werkzeuge, drei Aufgaben, ein Fundament
Der häufigste Denkfehler ist der Vergleich auf einer Skala. Power BI, Fabric Apps und Claude Dashboards sind keine drei Varianten derselben Sache. Ein Bild aus unserer internen Diskussion trifft es gut: Power BI ist wie Excel. Eine Standardsoftware mit sehr viel fertiger Funktion, die einen festen Rahmen vorgibt. Eine Fabric App ist dagegen Individualsoftware, die für einen konkreten Unternehmensprozess entwickelt wird. Die Gestaltungsmöglichkeiten sind nahezu unbegrenzt, allerdings muss jede Funktion entwickelt und gepflegt werden. Ein Claude Dashboard gleicht eher einer Skizze auf dem Whiteboard. Schnell erstellt, hilfreich für die Diskussion, aber nicht für den Aktenordner.
Power BI berichtet.
Für Monatsreporting, Management-Cockpits, Standardberichte für viele Nutzer ist Power BI gemacht und dafür bleibt es die erste Wahl. Funktionen wie Excel-Exporte, Abonnements, Drillthrough und Berechtigungen sind bereits integriert. Die Plattform optimiert Abfragen selbst und lädt nur so viele Daten, wie ein Visual benötigt. Den Self-Service-Gedanken sehen wir allerdings nüchterner als noch vor einigen Jahren. Gute Berichte erfordern Kenntnisse über das Datenmodell, Kennzahlenlogik und Gestaltung. Deshalb werden die Berichte in den meisten Fachbereichen von BI-Teams und einigen geschulten Power Usern erstellt, statt vonjedem Mitarbeitenden. Auch bei Power BI kommt längst KI zum Einsatz: Modelle und Berichte entstehen bei uns heute bereits mit der Unterstützung von KI-Agenten.
Fabric Apps bilden Prozesse ab.
Eine Fabric App ist kein besserer Bericht, sondern eine individuelle Anwendung, die auf derselben Plattform läuft und dieselben Daten nutzt. Ihre Stärke liegt dort, wo ein Bericht endet: Plandaten erfassen, Korrekturen freigeben, Stammdaten pflegen, Projekte steuern. Die App kann Eingaben in eine eigene Datenbank zurückschreiben,Abläufe abbilden und bietet nahezu unbegrenzte Gestaltungsmöglichkeiten. Damit geht allerdings auch der typische Aufwand einer Individualsoftware einher: Entwicklung, Tests und Pflege.Fabric Apps sind deshalb weniger ein Werkzeug für den Fachbereich, sondern für ein zentrales Team mit Entwicklungs-Know-how.
Claude Dashboards erkunden.
Hier entsteht ein Dashboard aus einer Frage im Chat. Für eine schnelle Analyse vor einem Termin oder einen ersten Entwurf ist das beeindruckend. Wer eine Idee hat, sieht sie in Minuten. Vor allem geht jeder seinen eigenen Analysepfad, statt sich an vorgegebene Drillpfade zu halten, die ein Bericht vorgibt. Allerdings können die Ergebnisse schwanken. Zwei ähnliche Fragen können zu unterschiedlichen Darstellungen und im ungünstigsten Fall auch zu abweichenden Zahlen führen. Versionierung und ein geordneter Weg in den Betrieb fehlen bisher.
Das Fundament: das Datenmodell
So unterschiedlich die drei Werkzeuge auch sind, sie greifen auf dieselbe Grundlage zurück: das Datenmodell.Das Datenmodell übersetzt Rohdaten in die Sprache des Unternehmens und legt fest, was als Umsatz zählt, welcher Kunde zu welcher Region zugeordnet wurd und wer welche Zahlen sehen darf. Power BI fragt das Datenmodell für jedes Visual ab. Eine Fabric App tut dasselbe mit Abfragen, die ein KI-Assistent geschrieben hat, währendClaude über eine Schnittstelledarauf zugreift.
Das hat eine einfache Konsequenz. Ist das Modell sauber, liefern alle drei Werkzeuge dieselben Zahlen. Ist es unklar oder lückenhaft, füllen die Werkzeuge die Lücken selbst. Bei KI-gestützten Werkzeugen passiert das schneller, als man denkt. Wenn eine Kennzahl im Modell fehlt, rechnet die KI sie eben selbst aus. Das Ergebnis sieht plausibel aus und weicht trotzdem vom Monatsbericht ab. So entstehen wieder mehrere Wahrheiten, genau das Problem, das ein zentrales Reporting lösen sollte.
Mit KI kommt eine zweite Aufgabe hinzu. Ein Mensch weiß, welche von drei Kundentabellen für den Vertriebsbericht relevant ist. Eine KI weiß es nur, wenn es im Modell steht. Beschreibungen, Fachbegriffe und Regeln gehören deshalb ins Modell, nicht in einzelne Prompts oder in die Köpfe der Entwickler. Für uns sind diese Modellanweisungen der neue Code. Sie müssen zentral gepflegt, versioniert und getestet werden wie jede andere Software.
In der Praxis zeigen sich dabei ein paar Details, die nicht auf den ersten Blick offensichtlich sind. Große Modelle mit tausenden Spalten überfordern KI-Werkzeuge (noch). Sie brauchen eine verdichtete Sicht auf das Wesentliche und nicht jede Frage braucht die Belegebene. Für viele Auswertungen sind vorab verdichtete Daten schneller und robuster, für jedes der drei Werkzeuge.
Worauf Entscheider achten sollten
Die technische Frage, welches Werkzeug das schönere Dashboard baut, ist für Auftraggeber zweitrangig. Wichtiger sind diese Punkte.
Stimmen die Zahlen?
KI-Assistenten bauen erstaunlich viel in kurzer Zeit. Allerdinsg nehmen sie Ihnen das Prüfen, Testen und die fachliche Abnahme nicht ab. Je schneller etwas entsteht, desto wichtiger wird diese Kontrolle. Wir setzen dabei auch KI selbst ein, etwa um Kennzahlen in vielen Berichtssituationen automatisch gegenzuprüfen. Das Urteil, was richtig ist, bleibt beim Fachbereich.
Wer behält den Überblick?
Früher hatte jeder sein Excel, morgen hat jeder sein Dashboard. Self-Service mit KI ist verführerisch, weil er so leicht ist. Ohne Leitplanken entstehen schnell viele Versionen derselben Kennzahl. Legen Sie fest, wofür Ad-hoc-Dashboards gedacht sind und wann ein Ergebnis in das zentrale Reporting überführt wird.
Wo liegen die Daten?
Power BI und Fabric laufen auf Wunsch in europäischen Rechenzentren. Bei Claude hängt der Verarbeitungsort vom Vertrag ab. Klären Sie das mit Ihrem Datenschutz und Ihrer Informationssicherheit, bevor Finanz- oder Personaldaten in den Chat gelangen.
Wer pflegt das in drei Jahren?
Ein Bericht in Power BI profitiert von jedem Update der Plattform, eine Fabric App nicht. Ändert sich das Design eines Diagramms, das in zwanzig Apps steckt, ist das zwanzigmal Arbeit. Wer mehrere Apps plant, braucht gemeinsame Vorlagen und Regeln von Anfang an.
Wie fühlt es sich an?
Ladezeiten sind kein Detail. Wer im Controlling acht Sekunden auf einen Filterwechsel wartet, arbeitet nicht gern mit dem Werkzeug. In Power BI kümmert sich die Plattform um die Performance. In einer Fabric App muss das Entwicklungsteam selbst darauf achten.
Typische Einsatzfälle
In unseren Projekten ordnen wir die Werkzeuge heute so zu.
Die Grenzen sind fließend, die Richtung ist klar.
|
SITUATION |
WERKZEUG |
WARUM? |
|---|---|---|
| Monatsreporting, Management-Cockpit, Standardberichte für viele Nutzer |
Power BI |
Bewährt, wartbar, Export und Abos inklusive |
| Berichte für Gremien, Aufsichtsrat oder Externe |
Power BI |
Festes Layout, als PDF oder Abo verteilbar |
|
Self-Service geschulter Power User |
Power BI |
Eigene Sichten auf freigegebenen Modellen, Kennzahlen bleiben zentral |
| Planung, Forecast, Freigabe von Korrekturen |
Fabric App |
Eingaben und Abläufe direkt auf den Daten |
| Pflege von Stamm- oder Mappingdaten |
Fabric App |
Ersetzt Excel-Listen und manuelle Uploads |
| Projektcontrolling mit eigenem Workflow |
Fabric App |
Individuelle Oberfläche für einen klaren Prozess |
| Schnelle Analyse vor einem Termin, erster Entwurf für einen neuen Bericht |
Claude Dashboard |
In Minuten sichtbar, danach bewusst entscheiden, was bleibt |
| Ursache einer Abweichung im Monatsbericht ergründen |
Claude Dashboard |
Eigener Analysepfad statt vorgegebener Drillpfade |
| Sonderanfrage der Geschäftsführung ohne fertigen Bericht |
Claude Dashboard |
Antwort am selben Tag statt Ticket ans BI-Team |
Der Weg kann auch über mehrere Werkzeuge führen. Ein Controller entwirft ein Dashboard im Chat. Bewährt sich die Sicht, übernimmt das BI-Team die Kennzahlen ins Modell und baut daraus einen Standardbericht.
Das Dashboard ist verhandelbar. Das Modell nicht.
Power BI wird nicht abgelöst, sondern bekommt Gesellschaft. Fabric Apps öffnen das Reporting für Prozesse, die bisher über Excel oder Spezialsoftware abgebildet wurden. Claude Dashboards machen Datenanalyse so zugänglich wie nie. Welche Oberfläche Ihre Nutzer in drei Jahren verwenden, lässt sich heute kaum vorhersagen. Sicher ist, dass alle davon ein sauberes, gut beschriebenes semantisches Modell brauchen.
Wer heute in eine Reportinglösung investiert, sollte deshalb zuerstbeim Fundament beginnen. Kennzahlen gehören ins Datenmodell, Prozesse in die App, und die Regeln für den KI-Einsatz müssen ebenso sorgfältig gepflegt werden wie Code. Wir begleiten Sie auf der ganzen Strecke: bei der Datenbereitstellung über die Entwicklung eines verlässlichen Datenmodells bis zum darauf aufbauenden Reporting. Ob mit Power BI, Fabric Apps oder Claude.
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