1. Proof of Concept: Dialogansatz zur Datenanalyse – was sind die Grenzen?
   • Der Proof of Concept – Ausgangslage und Zielsetzung
2. Unterschiedliche Erwartungen und Personas
3. Domänen-Differenzierung: Klassische BI oder KI-Assistenz?
4. Nicht sichtbare Modellanreicherung als Governance-Risiko
5. Voraussetzungen für eine erfolgreiche Einführung
6. Fazit

Popkultur hat unsere Erwartungen an den Umgang mit Daten und Künstlicher Intelligenz geprägt: Analyse erfolgt im Dialog, Fragen entstehen spontan, Antworten sind verständlich und kontextbezogen – wie im Gespräch zwischen Tony Stark und J.A.R.V.I.S. im MCU (Marvel Cinematic Universe). Mit dem Einsatz von KI in Reporting und Analytics scheint diese Vision greifbar. In der Praxis zeigt sich jedoch schnell: Ohne ein sauberes Datenmodell, klare Semantik und fachlichen Kontext bleibt intelligente Analyse eine Illusion. Im Rahmen eines Proof of Concept prüften wir die Machbarkeit von Datenanalyse im Dialog mit dem Ziel, alte Dashboards abzulösen und die Zielgruppe der Datennutzung signifikant auszuweiten. Dieser Artikel teilt die gesammelten Erfahrungen und strukturelle Dilemmata des Paradigmas und soll Orientierung für Verantwortliche in diesem Umfeld geben.

Artur ist Informatiker mit dem Schwerpunkt im Bereich Datenanalyse und Gründer sowie Geschäftsführer der platformimpulse GmbH. Er verantwortet er die ganzheitliche Umsetzung von Datenprodukten von der Datenquelle bis zum fertigen Dashboard im Microsoft-Umfeld. Als ehemaliger Dozent hat Artur zudem einen Fokus auf dem nachhaltigen internen und externen Wissenstransfer zu Microsoft Power BI und angrenzenden Themen. Zuvor war er über 12 Jahre als Berater im IT-Audit, in Softwareprojekten, in der Umsetzung von Reporting-Lösungen bei Unternehmen verschiedener Branchen und Größen sowie als Leiter des BI-Bereichs bei einem mittelständischen Softwareunternehmen tätig. Artur ist als Podcaster, YouTuber, Sprecher bei Events, Organisator von Meetups und dem TDWI-Themenzirkel Self-Service & Analytics sowie Buchautor in der Power BI- und Daten-Community aktiv.

Michael hat als Datenanalyst eine Begeisterung dafür, komplexe Sachverhalte in einfache und ansprechende Auswertungen zu übersetzen. Seine berufliche Laufbahn ist geprägt von der Adoption und Migration von Power BI für Organisationen, einschließlich der Entwicklung spezifischer Roadmaps sowie unternehmensspezifischer Leitfäden und Rahmenwerke. Sein Fokus liegt auf der Entwicklung von BI-Lösungen, von Self-Service bis zu Enterprise-Datenmodellen, mit einem Schwerpunkt auf modernen Technologie-Stacks und der Unterstützung durch führende Anbieter. Michael hat zahlreiche Trainings und Workshops zu verschiedenen Themen geleitet, darunter die Entwicklung von Coaching- und Trainingsprogrammen für Unternehmen. Durch seine umfassende Erfahrung und Fachkenntnis trägt er maßgeblich zur Transformation und Optimierung der BI-Strategien von Organisationen bei, und seine Leidenschaft für die Vermittlung der Faszination für Daten und deren Analyse bleibt ungebrochen.