Berichte, denen die Fachabteilung glaubt
Wir bauen Power-BI-Umgebungen für den Mittelstand – mit einem abgestimmten Datenmodell dahinter, klaren Zuständigkeiten und einem Lizenzmodell, das zu Ihrer Nutzerzahl passt statt zur Preisliste.
Lizenzen vorher durchgerechnet
Womit Unternehmen zu uns kommen
In den seltensten Fällen geht es um ein fehlendes Diagramm. Es geht um eine von vier Situationen.
Power BI oder Fabric – wann sich der Sprung lohnt
Fabric ist kein neues Power BI, sondern die Plattform darunter: Speicher, Datenaufbereitung und Auswertung in einer Umgebung. Für viele mittelständische Aufgaben ist das mehr, als gebraucht wird – für manche genau richtig.
- Die Daten kommen aus wenigen, gut zugänglichen Quellen – ERP, CRM, eine Datenbank.
- Es genügt, wenn Daten nachts oder mehrmals täglich aktualisiert werden.
- Die Datenmengen bewegen sich in einer Größe, die ein klassisches Modell verkraftet.
- Es gibt kein Team, das eine Plattform dauerhaft betreuen könnte oder wollte.
- Viele heterogene Quellen sollen an einem Ort zusammenlaufen, auch un- oder halbstrukturierte.
- Es gibt bereits Datenstrecken, die auseinanderdriften, und niemand hat den Überblick.
- Data Science oder maschinelles Lernen soll auf denselben Daten arbeiten wie das Reporting.
- Die Nutzerzahl ist so hoch, dass eine Kapazitätslizenz ohnehin günstiger wäre.
Unsere Erfahrung: Der Wechsel scheitert selten an der Technik und häufig daran, dass niemand die neue Plattform betreut. Wer Fabric einführt, ohne Zuständigkeiten zu klären, tauscht ein übersichtliches Problem gegen ein größeres. Was sich zuletzt getan hat, steht im Beitrag Power BI und Fabric werden agentisch.
Lizenzen: pro Nutzer oder Kapazität
Die Lizenzlogik ist überschaubar, sobald man die eine Unterscheidung verstanden hat – und teuer, wenn man sie zu spät trifft.
Die Faustregel: Solange nur eine überschaubare Zahl von Personen Berichte überhaupt ansieht, sind Nutzerlizenzen günstiger und einfacher. Sobald das Reporting in die Breite gehen soll – Werksleitung, Außendienst, Schichtführer –, kippt die Rechnung Richtung Kapazität, weil reine Betrachter dort nichts zusätzlich kosten. Genau diese Betrachterzahl wird in Schätzungen fast immer zu niedrig angesetzt.
Angaben als Orientierung, Stand August 2026, Microsoft-Listenpreise ohne Rabatte. Lizenzmodelle und Preise ändern sich; für eine belastbare Kalkulation prüfen wir den zum Entscheidungszeitpunkt gültigen Stand.
Warum zwei Berichte verschiedene Zahlen zeigen
Der häufigste Grund ist nicht ein Rechenfehler, sondern dass jeder Bericht seine eigene Definition mitbringt. Der eine zählt Aufträge nach Eingangsdatum, der andere nach Rechnungsdatum; einer nimmt Stornos heraus, der andere nicht. Beide sind für sich richtig, und genau deshalb ist die Diskussion darum so zäh.
Die Lösung ist ein gemeinsames Datenmodell, in dem Kennzahlen einmal definiert und zentral gepflegt werden. Berichte greifen darauf zu, statt ihre eigene Logik mitzubringen. Das nimmt der Fachabteilung nichts weg – sie kann weiterhin frei auswerten, aber auf einer Basis, über die nicht mehr gestritten werden muss.
Dazu gehört eine Ordnung, die sich nicht von selbst einstellt: Wer darf veröffentlichen und wer nur lesen, welche Berichte gelten als freigegeben, was passiert mit den vielen Entwürfen, die im Lauf der Zeit entstehen. Ohne diese Regeln entsteht in Power BI derselbe Wildwuchs, den man mit Excel loswerden wollte – nur bunter.
Wir richten diese Struktur mit ein und sorgen dafür, dass die Datenbasis dahinter stimmt. Wie die Strecken dorthin aussehen, steht auf unserer Seite zu Business Intelligence und ETL; woran alte Strecken scheitern, im Beitrag zu ETL-Strecken, die keiner mehr anfasst.
Häufige Fragen zu Power BI und Fabric
70327 Stuttgart
- Wie viele Personen Berichte wirklich ansehen werden
- Welche Kennzahlen strittig sind – und warum
- Ob Ihre bestehende Lizenzierung schon etwas abdeckt
- Ob Power BI reicht oder Fabric sich rechnet