Warum Data Lineage 2026 zur Pflicht wird

Eine Spalte im Data Warehouse wird umbenannt — und drei Wochen später fällt auf, dass ein Vorstands-Dashboard seither die falsche Kennzahl ausweist. Niemand hatte auf dem Schirm, dass genau diese Spalte über vier Measure-Ebenen bis in ein KPI-Visual durchschlägt. In diesem Webinar zeigen wir, was Power BI und Microsoft Fabric nativ leisten, wo sie aufhören — und wann Sie einen graphbasierten Ansatz brauchen.

Ohne Data Lineage

✕Ein Schema-Change bricht 40 Berichte — und niemand weiß vorher, welche
✕Stundenlanges Durchsuchen von Power-Query-Schritten und DAX, wenn der Fachbereich eine Zahl anzweifelt
✕DSGVO-Auskunft (Art. 15 & 30): Wo landet diese personenbezogene Spalte überall? — nicht beantwortbar
✕KI-Agenten und Copilot halluzinieren Geschäftslogik auf undokumentierten Modellen
✕Ungenutzte Spalten und Tabellen kosten Refresh-Zeit und Fabric Capacity Units

Mit Column-Level Lineage

Impact Analysis vor der Änderung: Was würde brechen — klassifiziert nach Schweregrad
Jede Kennzahl in Minuten bis zur Quellspalte rückverfolgbar
Belastbare Nachweise für DSGVO und EU AI Act aus dem Lineage-Graphen
Agentic BI wird kontrollierbar: Agents arbeiten auf dokumentierten Modellen
Tote Datenpfade identifizieren und abschalten — Capacity gezielt einsparen

Webinar Inhalte

Was Sie nach 45 Minuten wissen Der komplette Leitfaden — von Bordmitteln bis zum Graph-Ansatz

In kompakten 45 Minuten erhältst du praxiserprobtes Wissen für deine BI-Projekte.

Was Power BI & Fabric nativ leisten — und wo es aufhört

Die Lineage-Ansicht, Impact Analysis und Microsoft Purview ehrlich eingeordnet: solide auf Item-Ebene, aber die teuren Fehler leben eine Etage tiefer.

Die drei Granularitätsstufen: Item-, Table- und Column-Level
Die dokumentierten Grenzen der nativen Fabric-Lineage-Ansicht
Purview: tenant-weite Landkarte ja — "Welche Spalte treibt diese Kennzahl?" nein
Wann Stufe 1–2 vollkommen ausreicht

Die Lücke: Warum Column-Level-Lineage technisch schwer ist

Ein Werkzeug muss drei Sprachen parsen und verknüpfen — und danach klären, wo das Ergebnis tatsächlich konsumiert wird.

Drei Parsing-Ebenen: SQL, Power Query/M und DAX
Die Verwendungsebene: Filter, Tooltips, Slicer und bedingte Formatierung
Measure-auf-Measure-Ketten über vier und mehr Ableitungsebenen
Das Randproblem: SSRS, Excel und Legacy in gewachsenen DACH-Landschaften

Live-Demo: Eine Spalte, 58 abhängige Objekte

Am realen Modellgraphen (104 Knoten, 353 Kanten) traversieren wir live von einer einzigen Faktenspalte bis ins Visual — und simulieren eine Änderung, bevor sie ausgeführt wird.

Graph-Traversierung: 16 Measures, 19 Visuals, 21 Filter, 2 Berichtsseiten
Impact-Klassifikation: bricht sicher / kann brechen / indirekt betroffen
Pre-flight: Änderungen gegen den Graphen simulieren statt live testen
Verwaiste Measures und tote Pfade automatisch aufdecken

Ihr Fahrplan: Reifegradmodell, Toolauswahl & Q&A

Welche Lineage-Reife braucht Ihre Organisation — gemessen an Migrationsvorhaben und regulatorischer Exposition?

Das 5-stufige Lineage-Reifegradmodell zur Selbsteinordnung
Sieben Prüffragen für die Toolauswahl
Der Migrationsfall: SSRS- und SQL-Bestände Lineage-first nach Fabric
Datenschutz: warum lokal erzeugte Lineage ein Architekturargument ist

Für alle, die Änderungen ohne Angst vor stillen Fehlern durchführen wollen

Wenn Sie eine dieser Fragen aus Ihrem Alltag kennen, ist dieses Webinar für Sie:

Data Engineer: "Was bricht, wenn ich das ändere?"

BI-Analyst & Head of BI: "Warum ist diese Zahl falsch?"

CDO & Datenschutz: "Wo landet diese personenbezogene Spalte überall?"

Platform Owner: "Welche Spalte kostet Capacity, zahlt aber keine Miete?"

Ihr Speaker

David Chang

Founder & Lead BI Engineer, DBI Analytics

David Chang zeigt live am ABIS-Modellgraphen, wie Cross-Stack-Lineage über SQL, SSRS, Excel und Power BI in der Praxis funktioniert — mit den Methoden aus über 30 Enterprise-Projekten, von der Impact Analysis bis zur Pre-flight-Simulation vor jeder Änderung.

Erfahrung:

30+ Enterprise-Projekte in Pharma, R&D, Manufacturing, Finance
Entwickler des Agentic BI Tools ABIS mit Graph-Engine
Lineage-First-Migrationen von SSRS & SQL Server nach Fabric
Microsoft Solutions Partner für Data & AI
Zertifizierter Power BI & Databricks Engineer

Zahlen aus einem realen Modellgraphen

Die Live-Demo basiert auf einem echten Power-BI-Modell — Kunden- und Tabellennamen anonymisiert, die Zahlen sind echt.

abhängige Objekte an einer einzigen Spalte

104

Knoten im Live-Modellgraphen

353

Kanten im Live-Modellgraphen

Measure-Ableitungsebenen in der Praxis

ABIS wurde bereits eingesetzt in:

Migration von SSRS & SQL Server nach Microsoft Fabric
DSGVO-Nachweise: Verbleib personenbezogener Spalten (Art. 15 & 30)
EU-AI-Act-Readiness für KI-gestütztes Reporting
Copilot- & Agentic-BI-Enablement auf dokumentierten Modellen
Kostenoptimierung: tote Pfade und ungenutzte Spalten abschalten
Gewachsene Landschaften mit Excel-, SSRS- und Legacy-Beständen

Ergebnisse:

Impact Analysis in Minuten statt tagelanger Suche
Änderungen vorab simuliert statt im Produktivbetrieb entdeckt
Verwaiste Measures vor dem Go-live gefunden
Auditierbare Lineage — lokal erzeugt, ohne Cloud-Zwang
Belastbarer Reifegrad als Entscheidungsgrundlage vor Tool-Investitionen

Agenda

Zeit

Dauer

Thema

11:00–11:05

5 Min

Intro: Warum Lineage 2026 zur Pflicht wird

Impact Analysis, Debugging, DSGVO & EU AI Act, Copilot-Readiness, Kosten.

11:05–11:13

8 Min

Was Microsoft nativ liefert

Fabric-Lineage-Ansicht, Impact Analysis und Purview — und ihre dokumentierten Grenzen.

11:13–11:21

8 Min

Die Lücke: Column-Level über SQL, M und DAX

Drei Parsing-Ebenen, die Verwendungsebene und das SSRS/Excel-Randproblem.

11:21–11:35

14 Min

Live-Demo: Eine Spalte, 58 abhängige Objekte

Graph-Traversierung, Impact-Klassifikation und Pre-flight-Simulation am realen Modell.

11:35–11:45

10 Min

Reifegrad-Fahrplan & Q&A

Selbsteinordnung, sieben Prüffragen zur Toolauswahl, Ihre Fragen.

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Aufzeichnung des Webinars

Präsentation: PDF-Slides

Lineage-Reifegrad-Checkliste mit den 7 Prüffragen

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