KI-Tool Expert (IHK) Berufsbegleitender Onlinekurs Start: 16.05.2025

🧠 Was ist Power BI?

Power BI ist ein Business Intelligence (BI) Tool von Microsoft, das es ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu analysieren, zu visualisieren und interaktiv darzustellen. Es ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur Datenaufbereitung, Berichtserstellung und dashbordgestützten Entscheidungsunterstützung.

🔍 Ziel und Zweck von Power BI

Das Hauptziel von Power BI ist es, komplexe Daten einfach verständlich zu machen – in Form von interaktiven Dashboards und Berichten. So können Unternehmen, Teams oder Analysten datengetriebene Entscheidungen treffen.

🧩 Woraus besteht Power BI?

⚙️ Was kann Power BI?

• 🔄 Datenquellen verbinden: Excel, Datenbanken, Web-APIs, Azure, Google Analytics u. v. m.

• 🧼 Daten bereinigen & transformieren mit Power Query

• 🧮 Kennzahlen berechnen mit DAX (Data Analysis Expressions)

• 📊 Visualisierungen erstellen: Diagramme, Tabellen, Karten, KPIs, u. v. m.

• 🖥️ Interaktive Dashboards bauen

• 🔒 Zugriffsrechte verwalten (rollenbasiert)

• ⏰ Automatisierte Datenaktualisierung (Refresh)

💰 Preismodelle von Power BI (Stand 2025)

📌 Hinweis: Für einfache Dashboards reicht oft Power BI Desktop. Für Teamarbeit ist Pro notwendig.

✅ Vorteile

• Integriert sich nahtlos in Microsoft-Umgebung (Excel, Teams, Azure)

• Kostenloser Einstieg möglich

• Intuitive Oberfläche mit Drag-and-drop

• Sehr gute Visualisierungsoptionen

• Automatisierung & Planung von Datenaktualisierungen

• Skalierbar für kleine Teams bis große Unternehmen

❌ Nachteile

• Lernkurve bei DAX und Power Query

• Eingeschränkte Freigabemöglichkeiten ohne Cloud-Lizenz

• Performance kann bei sehr großen Datenmodellen leiden

• Rechenleistung in der Cloud abhängig vom Lizenzmodell

🎯 Für wen lohnt sich Power BI?

🔄 Alternativen zu Power BI

Glossarbeitrag: Predictive People Analytics

Predictive People Analytics ist ein Bereich der Datenanalyse im Personalwesen (Human Resources, kurz: HR), bei dem mit Hilfe von Daten und Statistik zukünftige Entwicklungen im Unternehmen vorhergesagt werden – vor allem in Bezug auf Mitarbeitende.

Was bedeutet das?

Der Begriff setzt sich aus drei Teilen zusammen:

• Predictive = vorausschauend

• People = Menschen bzw. Mitarbeitende

• Analytics = Datenanalyse

Predictive People Analytics nutzt also Daten über Mitarbeitende, um zukünftige Ereignisse oder Verhaltensmuster vorherzusagen – zum Beispiel, wer das Unternehmen bald verlassen könnte, welche Teams besonders erfolgreich sein werden oder wie sich der Krankenstand entwickeln könnte.

Wie funktioniert Predictive People Analytics?

1. Datensammlung:
   Es werden vorhandene Daten genutzt – z. B. aus Personalakten, Mitarbeiterbefragungen, Leistungsbeurteilungen oder Zeitaufzeichnungen.

2. Analyse mit Algorithmen:
   Mithilfe statistischer Verfahren oder Künstlicher Intelligenz (KI) werden Muster in den Daten erkannt.

3. Vorhersagen treffen:
   Diese Muster werden genutzt, um Zukunftsszenarien zu berechnen – etwa: „Welche Mitarbeitenden zeigen Anzeichen für Wechselabsichten?“

4. Handlungsempfehlungen ableiten:
   Die Ergebnisse helfen HR-Teams und Führungskräften, frühzeitig Maßnahmen zu ergreifen, z. B. gezielte Förderung, Mitarbeiterbindung oder bessere Teamzusammenstellung.

Beispiele:

• Ein Unternehmen erkennt, dass junge Mitarbeitende mit wenig Weiterbildung häufiger kündigen – und bietet daraufhin gezielte Trainings an.

• Die Analyse zeigt, dass Teams mit großer Vielfalt erfolgreicher arbeiten – und passt die Zusammensetzung neuer Teams entsprechend an.

• Eine Prognose warnt vor einem steigenden Krankenstand in bestimmten Abteilungen – noch bevor es kritisch wird.

Vorteile:

Bessere Personalentscheidungen
Frühzeitiges Erkennen von Risiken
Effizientere Personalplanung
Stärkere Mitarbeiterbindung

Herausforderungen:

Datenschutz und Vertrauen der Mitarbeitenden
Gute Datenqualität notwendig
Risiken bei falscher Interpretation von Ergebnissen

Fazit:
Predictive People Analytics hilft Unternehmen, bessere Entscheidungen im Personalbereich zu treffen – durch den gezielten Einsatz von Daten und Technologie. So wird Personalmanagement vorausschauend statt nur reaktiv.

Definition und Bedeutung:
Predictive Analytics bezeichnet die vorausschauende Datenanalyse auf Basis von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Ziel ist es, zukünftige Entwicklungen, Trends oder Ereignisse zu prognostizieren – etwa Umsatzentwicklungen, Kostenverläufe, Kundennachfrage oder Prozessabweichungen. Predictive Analytics erweitert klassische, rückblickende Analysen (Descriptive Analytics) um eine zukunftsgerichtete Dimension.

Technologischer Hintergrund:
Die Methodik basiert auf der Analyse historischer Daten, aus denen mithilfe von Algorithmen Muster erkannt werden. Maschinelles Lernen (z. B. Entscheidungsbäume, Regressionsmodelle, neuronale Netze) wird eingesetzt, um Wahrscheinlichkeiten für künftige Szenarien zu berechnen. KI verbessert diese Vorhersagen laufend, indem sie neue Daten automatisch integriert und Modelle dynamisch anpasst.

Anwendungsfelder im Controlling:
Im Bereich Controlling und Monitoring bietet Predictive Analytics zahlreiche Einsatzmöglichkeiten:

• Kosten- und Budgetprognosen

• Forecasting von Umsätzen oder Absatzmengen

• Risikobewertung und Frühwarnsysteme

• Kapazitäts- und Liquiditätsplanung

• Performance Monitoring in Echtzeit

Besonders in volatilen Märkten kann die Fähigkeit, datenbasierte Entscheidungen vorausschauend zu treffen, einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil bieten.

Nutzen und Herausforderungen:
Predictive Analytics hilft Unternehmen, proaktiv statt reaktiv zu handeln. Es unterstützt die strategische Planung, erhöht die Transparenz und verbessert die Reaktionsfähigkeit. Gleichzeitig erfordert der sinnvolle Einsatz hohe Datenqualität, die richtige Auswahl von Modellen und Fachkompetenz im Umgang mit KI-gestützten Tools.

Quellen:

• Dozentenpräsentation Modul 6: „KI im Controlling“

• Wikipedia – Predictive analytics