Fallbeispiel · Reporting
Fünf Stunden Modellpflege, jetzt fünf Minuten.
Das Controlling lief bereits über Microsoft Fabric – aber jeder neue Datenimport und jede Modelländerung war Handarbeit in der Oberfläche. Heute läuft beides über die API.
Ausgangslage
Neue Daten einlesen und das semantische Modell nachziehen kostete rund fünf Stunden je Durchlauf. Geklickt wurde Schritt für Schritt in der Oberfläche. Hinterher war nicht mehr nachvollziehbar, was sich geändert hatte und warum – und wer es gemacht hatte, war die einzige Person, die es wiederholen konnte.
Erst den Ablauf sortieren
Bevor etwas gebaut wurde: Welche Schritte wiederholen sich bei jedem Durchlauf, welche brauchen wirklich eine Entscheidung? Ein Teil der Handgriffe fiel dabei ersatzlos weg.
Das Modell wird Code
Das semantische Modell liegt als TMDL im Git, Kennzahlen in DAX. Measures, Beziehungen und Rollen werden über die API gepflegt statt in der Oberfläche geklickt – KI-gestützt vorbereitet, von einem Menschen freigegeben.
Ausrollen über die Pipeline
Jede Änderung nimmt denselben Weg: beschrieben, geprüft, ausgerollt. Wer eine Zahl anzweifelt, sieht im Git, wann sie zuletzt angefasst wurde und von wem.
Ergebnis
Was übrig geblieben ist.
Aus einem halben Arbeitstag wurde eine Kaffeepause. Wichtiger als die Zeit ist aber, dass der Ablauf jetzt von mehr als einer Person ausgeführt werden kann.
5 h → 5 min
für Datenimport und Modellanpassung
noch nicht hinterlegt
Jede Änderung nachvollziehbar im Git statt im Gedächtnis einer Person
Was hier als „noch nicht hinterlegt“ steht, ist nicht gemessen worden – und bleibt deshalb offen, statt geschätzt zu werden.
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