Phase 1: Power BI Reporting & Datenmodell
- Woche 1–2: Daten verbinden & modellieren: Die Excel-Silos werden verbunden, bereinigt und in ein
sauberes Star-Schema überführt. Das Fundament des Reportings steht.
- Woche 3–4: Kennzahlen definieren & visualisieren: Mit DAX entstehen die Umsatz-, Margen- und
Wachstumsmeasures. Die ersten Reports gehen live.
- Woche 5–6: Storytelling, Governance & Rollout: Reports werden nutzbar und sicher: Drill-Throughs,
mobile Ansicht, Row-Level Security und gesteuerter Zugriff für alle Filialen.
Phase 2: Microsoft Fabric Analytics-Architektur
- Woche 7–8: Fabric Foundation & Datentransformation: Fabric wird als Analytics-Fundament
eingerichtet. Daten fliessen in das Lakehouse und werden nach Star-Schema modelliert.
- Woche 9–10: Semantic Model im Enterprise-Massstab: Das Power BI-Modell wird zu einem Fabric
Semantic Model mit Direct Lake, Calculation Groups und Composite Models.
- Woche 11–12: Lifecycle, Optimierung & Übergabe: Security, Deployment Pipelines, Performance
Tuning und das abschliessende Solution Blueprint.
Technologien im Einsatz
Phase 1: Power BI
- Power BI Desktop & Service
- Power Query (M)
- DAX & Zeitintelligenz
- Berechnungsgruppen
- Row-Level Security
- Workspace Apps & Pipelines
- Copilot in Power BI
Phase 2: Microsoft Fabric
- Fabric Lakehouse & Warehouse
- Fabric Semantic Model
- Direct Lake & Composite Model
- SQL, KQL & DAX in Fabric
- Deployment Pipelines & Git
- OneLake Catalog
- XMLA Endpoint
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