Herzlich Willkommen bei BI Bytes, dem Podcast, der Business Intelligence-Themen wissenswert auf den Punkt bringt – kurz, knackig und praxisnah. Egal, ob du BI-Experte bist oder gerade erst in die Welt der Daten eintauchst: BI Bytes liefert dir genau die Insights, die du brauchst.
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2. Praxiseinblicke: Echte Geschichten und spannende Einblicke aus der Business Intelligence-Welt
3. Technische Deep-Dives: Für alle, die noch mehr wissen wollen
Mit BI Bytes möchten wir komplexe Business Intelligence-Themen verständlich machen - fast wie eine persönliche Beratung. Mit jeder Folge nehmen wir dich mit auf eine Reise durch die Welt der Daten – praxisnah, inspirierend und mit Inhalten, die du direkt für dich umsetzen kannst.
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Host:
Adrian Liebetrau – BI-Berater mit über 10 Jahren Erfahrung, von Energie bis Retail. Mit seine offenen Art und klarem Kommunikationsstil gelingt es Adrian, selbst komplexe Themen aus der Business Intelligence- und KI-Welt verständlich zu vermitteln und sie mit spannenden Beispielen aus der Praxis zu verknüpfen.
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Beschreibung
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Veröffentlichungshistorie
Episodenübersicht
Datenqualität: Backend-Problem oder Führungsaufgabe?
16.03.2026
Thema der Datenqualität
In dieser Episode wird die Bedeutung der Datenqualität in Business Intelligence (BI) Projekten thematisiert. Die Diskussion beginnt mit der Herausforderung, dass trotz der Erstellung von Berichten und KPIs häufig Fehler oder Unstimmigkeiten auftreten, die erst im Frontend erkannt werden. Der Sprecher hinterfragt, ob die Verantwortung für die Datenqualität technisch oder fachlich liegt.
Definition von Datenqualität
Datenqualität umfasst mehrere Aspekte: Vollständigkeit, Konsistenz, korrekte Formatierung, Aktualität und Eindeutigkeit. Diese Faktoren sind entscheidend, um Vertrauen in die Daten zu gewinnen und eine fundierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Ein zentrales Argument ist, dass fehlerhafte Daten zu Diskussionen überstatt zu fundierten Entscheidungen führen.
Kontrollmechanismen
Im Backend sollten regelbasierte Validierungen implementiert werden, um die Datenqualität bereits beim ETL-Prozess zu gewährleisten. Die fachliche Kontrolle erfolgt oft erst im Frontend, wo die Benutzer die Daten sehen. Dies führt zu einem Spannungsfeld zwischen technischer Expertise und Fachkenntnis. Der Einsatz von Tools wie Power BI kann dazu beitragen, die Qualität der Daten zu überwachen und frühzeitig auf Abweichungen hinzuweisen.
Strategien zur Messung der Datenqualität
Um die Datenqualität zu messen, sollten Qualitätskennzahlen definiert und Fehlerquoten verfolgt werden. Ein Monitoring-System sowie regelmäßige Quality Reviews helfen dabei, die Datenqualität kontinuierlich zu verbessern. Die Empfehlung ist, mit kritischen KPIs zu beginnen und die Datenqualitätsreise schrittweise zu starten.
Zusammenfassung
Datenqualität ist entscheidend für die effektive Nutzung von Zahlen in der Unternehmenssteuerung. Sie muss sowohl im Backend als auch im Frontend verankert sein und erfordert ein gemeinsames Verständnis innerhalb der Organisation. Die Episode schließt mit der Einladung zu einem Austausch über das Thema und dem Hinweis auf die Bedeutung von Bewertungen und Kommentaren.
Datenkultur statt Bauchgefühl – warum gute Entscheidungen mehr brauchen als Intuition
09.02.2026
Einstieg in die Datenkultur
In vielen Unternehmen werden Entscheidungen nach wie vor aus dem Bauch heraus getroffen, obwohl der Wert einer datengestützten Entscheidungsfindung erkannt wird. Die Episode beleuchtet, wie eine starke Datenkultur nicht nur das Bauchgefühl unterstützt, sondern auch die Entscheidungsfindung verbessert.
Wert der Datenkultur
Eine gelebte Datenkultur führt zu Effizienzsteigerungen, schnelleren Reaktionen auf Marktveränderungen und Wettbewerbsvorteilen. Das Beispiel von Netflix zeigt, wie datenbasierte Entscheidungen zum Erfolg führen können.
Transformation zur Datenkultur
Die Veränderung hin zu einer datengetriebenen Organisation erfordert einen klaren Plan und das Engagement des Managements. Eine effektive Datenkultur bedeutet, dass alle Mitarbeiter die Bedeutung von Daten verstehen und sie aktiv nutzen.
Datendemokratie und Zugang zu Daten
Die Aufhebung von Datensilos und die Schaffung eines Datenmarktplatzes sind entscheidend, um den Zugang zu Daten zu erleichtern. Zudem sollten Erfolge sichtbar gemacht werden, um das Interesse und die Akzeptanz zu fördern.
Data Literacy und Weiterbildung
Eine gezielte Weiterbildung in Datenkompetenz ist unerlässlich. Abteilungen sollten individuell angesprochen werden, um ihre spezifischen Bedürfnisse zu berücksichtigen. Datenbotschafter können helfen, das Bewusstsein und den Umgang mit Daten im Unternehmen zu stärken.
Rolle der Führung
Führungskräfte müssen als Vorbilder agieren und eine Kultur fördern, in der Fragen und das Hinterfragen von Daten erlaubt sind. Die Förderung von Neugier und der Zugang zu benutzerfreundlichen Datenwerkzeugen sind ebenfalls entscheidend.
Praktische Umsetzung für kleinere Unternehmen
Für Start-ups und Mittelständler ist es wichtig, fokussiert zu starten, Pilotprojekte zu wählen und die Mitarbeiter zu befähigen. Es geht darum, eine Kultur zu schaffen, in der Daten als wertvolles Gut betrachtet werden.
Schlussgedanken
Die Episode schließt mit der Aufforderung, nicht nur nach Möglichkeiten zu suchen, was mit Daten gemacht werden kann, sondern auch zu reflektieren, welche Entscheidungen ohne Daten getroffen werden und wie man eine datengestützte Denkweise im Unternehmen etablieren kann.
Microsoft Fabric DP-600: Meine Erfahrung mit der Zertifizierung
26.01.2026
Einführung in die Microsoft Fabric Zertifizierung
In dieser Episode übernimmt Abdurahman Dogan, ein erfahrener IT-Consultant, und teilt seine persönlichen Erfahrungen mit der Microsoft Fabric Zertifizierung. Er erläutert, warum es eine gute Zeit ist, sich mit diesem Thema auseinanderzusetzen, da Microsoft Fabric derzeit viel Aufmerksamkeit erhält.
Was ist Microsoft Fabric?
Microsoft Fabric wird als eine All-in-One-Analytics-Plattform beschrieben, die verschiedene Funktionen wie ETL, Data Engineering, Reporting und Data Science in einer einzigen Umgebung vereint. Dies ermöglicht Unternehmen, ihre Daten effizienter zu verwalten und Silos abzubauen.
Relevanz der Plattform
Fabric ist besonders relevant für den Mittelstand, da es Lösungen für häufige Herausforderungen bietet, die mit der Datenverwaltung verbunden sind. Der Drang zur Automatisierung und die Integration von Power BI sind entscheidende Faktoren für die Popularität von Fabric.
Details zur Zertifizierung
Die Microsoft Certified Fabric Analytics Engineer Associate Zertifizierung ist auf dem Niveau eines Associates und erfordert grundlegende Kenntnisse in SQL, KQL und DAX. Die Prüfung testet das Verständnis der Plattform und ihrer Komponenten, einschließlich Datenintegration, Modellierung und Governance.
Zielgruppen für die Zertifizierung
Die Zertifizierung richtet sich an ein breites Publikum, einschließlich BI-Entwickler, Data Engineers, Data Analysts und IT-Verantwortliche, die alle beruflich mit Daten arbeiten.
Prüfungsformat und Vorbereitung
Die Prüfung besteht aus verschiedenen Frageformaten, darunter Szenario- und Drag & Drop-Aufgaben. Dogan empfiehlt, die Zusammenhänge in der Plattform zu verstehen, anstatt nur Fakten auswendig zu lernen. Er hebt hervor, dass die offizielle Lernressource von Microsoft hilfreich ist, um sich auf die Prüfung vorzubereiten.
Fazit und Tipps
Abdurahman Dogan schließt mit dem Hinweis, dass das Verständnis der Zusammenhänge in Fabric entscheidend ist. Er ermutigt die Hörer, sich Zeit für die Vorbereitung zu nehmen und bei Fragen Kontakt aufzunehmen, während er sich über Feedback und Abonnements für den Podcast freut.