Berichte, die keiner nutzt

Berichte sind wie Fitnessgeräte zu Hause:

➡️ Viele werden mit Begeisterung gebaut, aber kaum genutzt.

Warum? Oft sind sie überladen mit Daten und Funktionen, die niemand braucht. Statt Klarheit zu schaffen, verwirren sie.

💡 Tipp: Frage dich beim Erstellen: Was ist die eine zentrale Frage, die der Bericht beantworten muss? Wenn diese klar ist, entsteht echter Mehrwert.

Alles andere: Weglassen. Weniger ist mehr – ein Bericht muss nicht alles können, sondern das Wesentliche klar darstellen.

Ein guter Bericht ist ein Werkzeug, kein Labyrinth. Fokus spart Zeit und sorgt dafür, dass Berichte tatsächlich genutzt werden.

Nur eine Zahl, aber 100 Schritte

 

𝐃𝐢𝐞 „𝐧𝐮𝐫 𝐞𝐢𝐧𝐞 𝐊𝐥𝐞𝐢𝐧𝐢𝐠𝐤𝐞𝐢𝐭“-𝐅𝐚𝐥𝐥𝐞 – Warum kleine Änderungen oft großen Aufwand bedeuten


𝐃𝐞𝐯𝐞𝐥𝐨𝐩𝐞𝐫: Das Dashboard ist live – alles funktioniert einwandfrei! ✅

𝐒𝐭𝐚𝐤𝐞𝐡𝐨𝐥𝐝𝐞𝐫: Großartig! Könntest du schnell noch eine neue KPI hinzufügen?

𝐃𝐞𝐯𝐞𝐥𝐨𝐩𝐞𝐫: Das bedeutet, dass wir eine neue Datenquelle einbinden, eine Transformation durchführen und das Modell anpassen müssen...

𝐒𝐭𝐚𝐤𝐞𝐡𝐨𝐥𝐝𝐞𝐫: Aber es ist doch nur eine kleine Zahl!

𝐃𝐞𝐯𝐞𝐥𝐨𝐩𝐞𝐫: 🤯

 

Das unsichtbare Problem: Wenn Spaltennamen sich plötzlich ändern

Alles lief wie geschmiert – der Bericht funktionierte einwandfrei, die Visuals waren aussagekräftig, und die Nutzer waren zufrieden. Doch plötzlich begann etwas Seltsames: Visuals zeigten Fehler an, Measures lieferten keine Ergebnisse mehr, und die Daten schienen „verschwunden“. Nach langem Suchen stellte sich heraus: Der Name einer Spalte in der Datenbank wurde geändert.

Solche Änderungen, die ohne das Wissen des Power BI Entwicklers vorgenommen werden, können ein gesamtes Reporting durcheinanderbringen. Besonders betroffen sind Modelle und DAX-Formeln, die direkt auf die ursprüngliche Spalte verwiesen haben.

💡 Tipp:

  1. Kommunikation sicherstellen: Stelle sicher, dass du über Änderungen in der Datenbank informiert wirst – regelmäßige Abstimmungen mit den Datenbankadministratoren helfen.
  2. Verwende Referenzen: Nutze in Power BI benutzerdefinierte Spaltennamen (Aliase) im Modell. So bleiben Berichte auch bei Änderungen in der Datenbank stabil.
  3. Automatische Tests einführen: Tools wie Power BI Deployment Pipelines oder externe Monitoring-Skripte können dabei helfen, Datenquellen regelmäßig auf Konsistenz zu prüfen.

Ein kleiner Schritt in der Datenbank – ein großer für das Reporting-Team!