#088 Wie sehen wir die Souveränität von Datenplattformen?
Souveränität statt Abhängigkeit: Warum wir jetzt über selbstbestimmte Plattformen sprechen müssen
Die digitalen Möglichkeiten wachsen rasant. Von Managed Services bis "Everything-as-a-Service" liefern Hyperscaler unzählige Funktionen, die Entwicklungsteams und BI-Teams begeistern – gleichzeitig aber neue Abhängigkeiten schaffen. Wer heute eine moderne Plattform aufbaut, braucht mehr als nur technische Power: Gefragt ist ein klares Modell, das Portabilität, Flexibilität und Unabhängigkeit im Blick behält. Denn das "Schiff" der Plattform wird größer, komplexer – und wer nicht aufpasst, landet schneller als gedacht im Strudel der Anbieterabhängigkeit.
Die Herausforderung: Innovation nutzen, ohne sich komplett von einem Hersteller oder System abhängig zu machen. Unternehmen und Teams müssen bewusst entscheiden, wo sie auf Services setzen – und wo sie lieber offen bleiben wollen. Nur so bleibt das Wechseln des Hafens – oder gar der ganzen Reederei – auch in Zukunft möglich.
Wie sehen es Andreas und Marcus? Andreas und Marcus bringen verschiedene Perspektiven aus ihren BI- und Data-Engineering-Erfahrungen mit:
Andreas betont die Balance zwischen Komfort und Kontrolle: Er liebt bewährte Tools, achtet aber auf mögliche Stolperfallen bei Web-Only-Angeboten und Funktionsunterschieden.
Marcus setzt auf technische Portabilität: Mit Containern, offenen Formaten wie Parquet und einer Infrastruktur, die bei Bedarf den Anbieter wechseln kann.
Ihr gemeinsames Ziel: ein flexibles, manövrierfähiges Plattform-Schiff, das Innovationen aufgreift, ohne die Kontrolle zu verlieren.
Daraus haben sie drei praktische Tipps für den Nachhauseweg abgeleitet, oder?
Warum Portabilität heute wichtiger denn je ist.
Weshalb offene Formate und modulare Architekturen echte Lebensretter sein können.
Und warum "alles online, alles überall" nicht immer der beste Weg sein muss.
Lasst uns eure Erfahrungen wissen und steigt mit uns in die Diskussion ein!
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40:20
#087 Was waren unsere FabCon Highlights?
icrosoft Fabric ermöglicht jetzt KI-Features bereits in kleineren Kapazitäten – aber wie sinnvoll sind diese Features im echten Arbeitsalltag? Wir hinterfragen kritisch, ob die Umbenennung der „KI Skills“ in „Agents“ einen echten Mehrwert bietet und warum das Timing kurz vor dem 1. April möglicherweise etwas unglücklich war.
Weitere Themen sind der Copilot, der eigenständig innerhalb des Teams mit relevanten Daten antwortet, sowie der Überspannungsschutz, der unbemerkt im Hintergrund agiert. Wir diskutieren, wie Autoscaling für Spark effizient Ressourcen bereitstellt und Kosten optimiert.
Besonderes Augenmerk legen wir auf die Sicherheitsaspekte von OneLake Security: Welche Schutzmechanismen bietet Microsoft Fabric, um sensible Unternehmensdaten sicher zu speichern? Kann Fabric durch fein abgestufte Berechtigungen überzeugen und welche Herausforderungen lassen sich dadurch effektiv meistern?
Zudem werfen wir einen Blick auf praktische Neuerungen wie den COPY Job, der nun die passenden Features in Fabric-Pipelines bringt, die Einsatzmöglichkeiten von User Defined Functions und die Integration mit Git. Wir sprechen außerdem darüber, ob die Vielzahl der Konferenzen wirklich dabei hilft, Neuerungen gezielt zu vermitteln oder ob weniger manchmal mehr ist.
Nicht zuletzt diskutieren wir den immer relevanten Konflikt: Setzen wir lieber auf individuelle Freiheit in der Datenanalyse oder bevorzugen wir standardisierten Business Content „von der Stange“? Ganz nebenbei erinnern wir uns daran, dass schon die Italiener vor Jahrhunderten die Buchhaltung erfunden haben.
Wie immer gibt es drei praktische Tipps für den Nachhauseweg oder machen wir es diesmal anders?
Wir freuen uns auf eure Meinung zu diesen Themen:
Welche Highlights von der FabCon waren für euch besonders relevant?
Wie bewertet ihr die Nützlichkeit der KI-Features in kleinen Kapazitäten?
Sind die neuen „Agents“ wirklich eine Verbesserung?
Wie setzt ihr Copilot, Autoscaling oder Git Integration praktisch ein?
Wie zufrieden seid ihr mit der OneLake-Security?
Bevorzugt ihr eher freie, flexible Lösungen oder Business Content von der Stange?
War der Release-Termin kurz vor dem 1. April clever gewählt?
Lasst uns eure Erfahrungen wissen und steigt mit uns in die Diskussion ein!
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34:08
#086 Wie nutze ich Fabric einfach, kontrolliert und kosteneffizient?
In dieser Podcast-Episode diskutieren wir intensiv über Microsoft Fabric und die zentrale Frage: Ist Fabric tatsächlich das „Waschen ohne nass zu werden“ der BI-Welt? Früher hatten wir unsere eigenen Server, on Premises, individuell konfiguriert und sogar mit Namen versehen. Doch davon müssen wir uns langsam verabschieden. Die Zukunft gehört Plattformen, bei denen jeder Wunsch erfüllt wird – sei es Notebooks für Analysten, SQL-Datenbanken für Entwickler oder umfassendes Dateimanagement über integrierte Warehouse-Lösungen.
Wir sprechen darüber, ob das ständig wachsende Angebot neuer Features tatsächlich hilft oder ob wir uns nicht doch lieber eine einfache, verlässliche Oberfläche wünschen, die „einfach funktioniert“. Denn nicht immer braucht man gleich eine Power BI Premium Lizenz – oder gar die leistungsstarke F64-Kapazität die auch gleich die KI-Features mitbringt.
Dabei werfen wir auch einen Blick auf das Lakehouse-Konzept, das mit seinen Spark-Notebooks neue analytische Möglichkeiten bietet. Doch wann ist der richtige Moment, von traditionellen Lösungen auf ein Lakehouse zu wechseln? Vielleicht lautet die Antwort: „Dann gehe ich doch erstmal Richtung Lakehouse!“
Wir gehen auf die Vor- und Nachteile ein, wenn alles „in der Box“ verfügbar ist. Welche Erfahrungen machen Unternehmen und Analysten, wenn sie traditionelle Infrastrukturen verlassen und zu Fabric wechseln? Können Anforderungen wirklich flexibler und effizienter erfüllt werden oder führt die Fülle an Möglichkeiten eher zu Überforderung?
Wie sehen Andreas und Marcus das Thema? Haben wir es hier mit einer echten Revolution im Datenmanagement zu tun oder ist es nur eine vorübergehende Entwicklung?
Und wie immer gibt es die drei Dinge für den Nachhauseweg!
Möchtet ihr mit uns ins Gespräch kommen? Hier sind ein paar Fragen zur Diskussion
• Kennt ihr noch eure Server „on Prem“ und gebt ihr ihnen immer noch Namen?
• Wie seht ihr den Wandel von klassischen Server on Prem hin zu Cloud-Lösungen wie Fabric?
• Glaubt ihr, dass Microsoft Fabric tatsächlich alle Bedürfnisse von Analysten und Entwicklern erfüllt?
• Welche Erfahrungen habt ihr mit dem „Alles in der Box“-Ansatz gemacht, wo jedes Tool für Analysten und Entwickler direkt verfügbar ist?
• Wann entscheidet ihr euch für eine Power BI Pro Lizenz oder sogar für eine F64-Kapazität – braucht man das immer?
• Seid ihr schon auf dem Weg Richtung Lakehouse und wie sind eure Erfahrungen mit Spark-Notebooks?
Wir freuen uns auf eure Meinungen und eine spannende Diskussion!
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40:23
#085 Wie kann ich mein Power BI automatisiert testen?
In dieser Podcast-Episode fokussieren wir uns auf das Thema automatisiertes Testing in Power BI-Projekten. Wir diskutieren, warum automatisierte Tests entscheidend sind, um eine hohe Datenqualität und Performance sicherzustellen, und wie sie professionell implementiert werden können. Besonderes Augenmerk liegt auf der Nutzung von Unit Tests und klar definierten Testfällen, um Kundenanforderungen zuverlässig abzubilden und Projektanforderungen effektiv zu dokumentieren.
Wir sprechen auch darüber, warum es essenziell ist, dass Testverfahren gut dokumentiert sind und wie professionelle Entwicklungsprozesse dadurch unterstützt werden.
Zudem gehen wir auf die Implementierung eines Regelwerks in dbt ein, das durch standardisierte Prozesse eine konsistente Datenverarbeitung sicherstellt. Welche Erfahrungen haben wir und andere Tester in diesem Bereich gemacht? Wie unterscheiden sich verschiedene Ansätze hinsichtlich Granularität, Performance und Qualität der Ergebnisse?
Wie sehen Andreas und Marcus das Thema automatisiertes Testing?
Welche Methoden haben sich bewährt und welche Auswirkungen hat eine professionelle Teststrategie auf BI-Projekte?
Und wie immer gibt es die drei Dinge für den Nachhauseweg!
Möchtet ihr mit uns ins Gespräch kommen? Hier sind ein paar Fragen zur Diskussion:
• Welche Methoden nutzt ihr für automatisiertes Testing in euren BI-Projekten?
• Wie integriert ihr Unit Tests in eure Power BI-Modelle?
• Wie dokumentiert ihr Testfälle und sorgt dafür, dass die Anforderungen der Kunden erfüllt werden?
• Welche Erfahrungen habt ihr mit der Implementierung eines Regelwerks in dbt gemacht?
Wir freuen uns auf eure Meinungen und eine spannende Diskussion!
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40:24
#084 Wie viel Trennung zwischen Dev und Prod in Power BI? Gast:Ulrik Harnisch
Power BI ermöglicht schnelle Analysen und flexible Berichte – doch wo liegt die Grenze zwischen Self-Service und professioneller BI-Entwicklung? Marcus und Ulrik diskutieren, ob getrennte Entwicklungs-, Test- und Produktivumgebungen in Power BI wirklich notwendig sind oder ob sie den Prozess unnötig verkomplizieren.
Die zentrale Frage: Wie lassen sich schnelle Anpassungen ohne Risiko umsetzen? Während im klassischen Software-Development klare Strukturen existieren, setzen viele Unternehmen in Power BI immer noch auf spontane Änderungen direkt in der Produktionsumgebung. Doch was passiert, wenn kleine Anpassungen unerwartet große Auswirkungen haben?
Wir beleuchten Best Practices zur Versionierung, die Herausforderungen beim Deployment und mögliche Automatisierungen, um den Entwicklungsprozess effizienter zu gestalten. Außerdem klären wir, ob Power BI sich noch im reinen Self-Service bewegt oder bereits professionelle Entwicklungsstandards benötigt.
Wie sehen es Marcus und Ulrik? Sind sie sich einig oder haben sie unterschiedliche Perspektiven? Welche Erfahrungen haben sie in Projekten gemacht? Gibt es eine goldene Mitte zwischen Kontrolle und Flexibilität? Hört rein, um die Antwort zu finden!
Natürlich gibt es auch wieder drei spannende Takeaways für euch!
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