Juni 2026 - thinkBI

thinkBI #025 – Datenaufbereitung ist keine Nebenaufgabe der BI

Im thinkBI Podcast geht es diesmal um Datenaufbereitung. Das klingt zunächst nach einem technischen Zwischenschritt. Ein paar Transformationen, ein paar Bereinigungen, dann kann das Reporting beginnen. Genau dieses Bild ist zu klein.

Denn Datenaufbereitung entscheidet nicht nur darüber, wie Daten aussehen. Sie entscheidet auch darüber, wo Last entsteht, wie oft Quellsysteme berührt werden, wie stabil Verarbeitung abläuft und ob BI auf einem Werkzeug oder auf einer tragfähigen Architektur aufsetzt.

thinkBI #024 – Batch-Verarbeitung oder Streaming-Logik

Im thinkBI Podcast geht es diesmal um Event-Streaming und die Frage, was davon für Business Intelligence eigentlich wirklich relevant ist. Der Reiz des Themas ist offensichtlich: Daten entstehen fortlaufend, Systeme können Ereignisse sofort weitergeben, Dashboards lassen sich beinahe in Echtzeit aktualisieren. Technisch klingt das nach dem nächsten logischen Schritt.

Genau darin liegt aber auch die erste Irritation. Denn nicht alles, was schneller verfügbar ist, ist für BI automatisch besser.

thinkBI #023 – Web-APIs sind nicht die beste BI-Datenquelle

Im thinkBI Podcast geht es diesmal um eine Schnittstellenlogik, die in modernen Systemlandschaften fast automatisch vernünftig wirkt: die Web-API. Sobald ein System eine API anbietet, scheint die Integrationsfrage oft schon beantwortet. Der Zugriff wirkt sauber, standardisiert und zeitgemäß.

Genau diese Selbstverständlichkeit lohnt einen genaueren Blick. Denn was für operative Integration sinnvoll ist, ist noch lange keine gute Datenquelle für Business Intelligence.

thinkBI #022 – Zwischen direktem Zugriff und sauberer Bereitstellung

Im thinkBI Podcast geht es diesmal um eine Datenquelle, die viele vorschnell als Übergangslösung abtun: die Datei. Dabei lohnt sich ein zweiter Blick. Denn gerade in einer Zeit, in der über Lakehouses, Fabric, Databricks oder verteilte Datenplattformen gesprochen wird, gewinnt die Dateischnittstelle erneut an Bedeutung.

Das wirkt zunächst widersprüchlich. Je moderner Datenarchitekturen werden, desto naheliegender scheint die Erwartung, dass auch die Schnittstellen direkter, dynamischer und technischer werden müssten. Stattdessen kehrt ein erstaunlich schlichtes Prinzip zurück: Daten werden exportiert, in einem verständlichen Format abgelegt und von anderen Systemen weiterverarbeitet.