{
 "id": "topic:planung",
 "name": "Planung",
 "typ": "thema",
 "slug": "planung",
 "stand": "2026-09-07",
 "build": "20260907-1949",
 "zitieren_als": "Daten-WG, <Dokumenttitel>, <mm:ss>, <url>",
 "url": "https://datenwgknowledgekitchen.com/wissensgraph/thema/planung.html",
 "canonical": "https://datenwgknowledgekitchen.com/wissensgraph/thema/planung.html",
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 "json": "https://datenwgknowledgekitchen.com/wissensgraph/library/planung.json",
 "dokumente_gesamt": 36,
 "kernaussagen_gesamt": 24,
 "mit_kernaussagen": 7,
 "aliase": [
  "Planning",
  "Forecast",
  "Budget",
  "Plan",
  "Planwerte"
 ],
 "einordnung": "Das neue Planning-Feature, ehemals Lumel bzw. Inforiver, ist jetzt direkt in Microsoft Fabric integriert und benötigt keine zusätzliche Lizenz, sondern nur Fabric-Kapazität. (Stand 2026-03) Beim Anlegen eines Planning-Objekts wird automatisch eine Fabric SQL-Datenbank erstellt. (Stand 2026-03) Row-Level Security für Planning-Objekte greift über das zugrunde liegende Semantic Model, das für den Zugriff genutzt wird. (Stand 2026-03)",
 "nachbarn": [
  {
   "id": "tool:translytical-task-flows",
   "name": "Translytical Task Flows",
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   "beleg": "Da sind einfach zwei verschiedene Sachen, was es eben nicht gab in Power BI ... in Transluttical ist halt eine Inputtabelle und die gibt es jetzt mit dem Planning.",
   "datei": "translytical-task-flows.md"
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  {
   "id": "tool:paginated-reports",
   "name": "Paginated Reports",
   "kantentyp": "gegensatz",
   "belastbarkeit": "automatisch extrahiert, Quellenstelle vorhanden",
   "gemeinsame_segmente": 0,
   "beleg": "ist auch ein bisschen Konkurrenz zu Paginonated Reports an einigen Stellen",
   "datei": "paginated-reports.md"
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  {
   "id": "tool:fabric-capacity",
   "name": "Fabric Capacity",
   "kantentyp": "setzt-voraus",
   "belastbarkeit": "automatisch extrahiert, Quellenstelle vorhanden",
   "gemeinsame_segmente": 8,
   "beleg": "es aber braucht einfach Kapazität, aber es gibt für mich, es gibt keine extra Lizenzen",
   "datei": "fabric-capacity.md"
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  {
   "id": "tool:semantic-model",
   "name": "Semantic Model",
   "kantentyp": "setzt-voraus",
   "belastbarkeit": "automatisch extrahiert, Quellenstelle vorhanden",
   "gemeinsame_segmente": 9,
   "beleg": "muss ich ja schon die Zieltabellen einbinden und Bedarf auch ein bisschen mehr, also Datenmodellierung",
   "datei": "semantic-model.md"
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  {
   "id": "tool:power-bi",
   "name": "Power BI",
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   "datei": "power-bi.md"
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   "name": "Microsoft Fabric",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
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   "beleg": "",
   "datei": "microsoft-fabric.md"
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  {
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   "name": "Reporting",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
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   "beleg": "",
   "datei": "reporting.md"
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   "id": "topic:visualisierung",
   "name": "Visualisierung",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
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   "name": "Excel",
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   "datei": "excel.md"
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  {
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   "name": "IBCS",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
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   "gemeinsame_segmente": 19,
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   "name": "SQL",
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  {
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   "name": "Daten-WG",
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   "datei": "daten-wg.md"
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  {
   "id": "topic:performance",
   "name": "Performance",
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   "datei": "performance.md"
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   "id": "topic:ki",
   "name": "KI",
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   "beleg": "",
   "datei": "ki.md"
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  {
   "id": "topic:sternschema",
   "name": "Sternschema",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
   "belastbarkeit": "Heuristik, gezählt",
   "gemeinsame_segmente": 10,
   "beleg": "",
   "datei": "sternschema.md"
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 ],
 "kernaussagen": [
  {
   "typ": "Meinung",
   "dokument": "GxP Talk - KI im regulierten Umfeld?",
   "dokument_id": "yt:XtH4JqTwaqM",
   "sekunde": 983,
   "zeit": "16:23",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=XtH4JqTwaqM&t=983s",
   "aussage": "Martin unterscheidet Anwendungsfälle danach, ob eine KI-Aufgabe überhaupt GXP-reguliert ist, etwa ist Predictive Forecasting für die Budgetplanung nicht GXP-reguliert."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Gurkenkrise in Island und der Bullwhip-Effekt - Christian Schneider beim Daten-WG Offsite",
   "dokument_id": "yt:sq8AWk_yNWM",
   "sekunde": 50,
   "zeit": "00:50",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=sq8AWk_yNWM&t=50s",
   "aussage": "Seit rund 30 Jahren gibt es KI-Algorithmen und maschinelles Lernen, mit denen aus historischen Daten Muster für das klassische Forecasting abgeleitet werden können."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Gurkenkrise in Island und der Bullwhip-Effekt - Christian Schneider beim Daten-WG Offsite",
   "dokument_id": "yt:sq8AWk_yNWM",
   "sekunde": 62,
   "zeit": "01:02",
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   "aussage": "Gutes Forecasting auf Basis historischer Daten ermöglicht es, weniger totes Kapital in Lagern zu binden und die Supply Chain zu optimieren."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Power BI Update März 2026",
   "dokument_id": "yt:ASwcPvbMRZc",
   "sekunde": 440,
   "zeit": "07:20",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=ASwcPvbMRZc&t=440s",
   "aussage": "In Microsoft Fabric gibt es jetzt neue Planning Items, mit denen sich Pläne direkt in Fabric anlegen lassen."
  },
  {
   "typ": "Empfehlung",
   "dokument": "Power BI Update März 2026",
   "dokument_id": "yt:ASwcPvbMRZc",
   "sekunde": 440,
   "zeit": "07:20",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=ASwcPvbMRZc&t=440s",
   "aussage": "Die neuen Planning Items in Fabric sollte eigentlich jeder einmal ausprobieren."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Power BI Update März 2026",
   "dokument_id": "yt:ASwcPvbMRZc",
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   "zeit": "07:28",
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   "aussage": "Die neuen Planning Items in Fabric gehen auf die zuvor als Lumel bzw. Info River bekannte Planungslösung zurück."
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  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Power BI Update März 2026",
   "dokument_id": "yt:ASwcPvbMRZc",
   "sekunde": 467,
   "zeit": "07:47",
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   "aussage": "Mit Power Table lässt sich aus Fabric heraus nach Excel zurückschreiben."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Fabric Planning unboxing",
   "dokument_id": "yt:xCzKEIB4W5I",
   "sekunde": 468,
   "zeit": "07:48",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=xCzKEIB4W5I&t=468s",
   "aussage": "Das neue Planning-Feature, ehemals Lumel bzw. Inforiver, ist jetzt direkt in Microsoft Fabric integriert und benötigt keine zusätzliche Lizenz, sondern nur Fabric-Kapazität."
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  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Fabric Planning unboxing",
   "dokument_id": "yt:xCzKEIB4W5I",
   "sekunde": 586,
   "zeit": "09:46",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=xCzKEIB4W5I&t=586s",
   "aussage": "Beim Anlegen eines Planning-Objekts wird automatisch eine Fabric SQL-Datenbank erstellt."
  },
  {
   "typ": "Empfehlung",
   "dokument": "Fabric Planning unboxing",
   "dokument_id": "yt:xCzKEIB4W5I",
   "sekunde": 1042,
   "zeit": "17:22",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=xCzKEIB4W5I&t=1042s",
   "aussage": "Für Rückschreibungen mit Power Table wird empfohlen, eine eigene Datenbank anzulegen statt die automatisch erstellte Metadaten-Datenbank zu verwenden."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Fabric Planning unboxing",
   "dokument_id": "yt:xCzKEIB4W5I",
   "sekunde": 1311,
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   "aussage": "Row-Level Security für Planning-Objekte greift über das zugrunde liegende Semantic Model, das für den Zugriff genutzt wird."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Fabric Planning unboxing",
   "dokument_id": "yt:xCzKEIB4W5I",
   "sekunde": 1347,
   "zeit": "22:27",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=xCzKEIB4W5I&t=1347s",
   "aussage": "Für Tabellen in Power Table ist ein Primärschlüssel zwingend erforderlich, auch wenn er zusammengesetzt sein kann."
  },
  {
   "typ": "Warnung",
   "dokument": "Fabric Planning unboxing",
   "dokument_id": "yt:xCzKEIB4W5I",
   "sekunde": 1883,
   "zeit": "31:23",
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   "aussage": "Das Planning-Feature befindet sich noch in der Preview-Phase und lieferte beim Verbinden einer größeren Faktentabelle einen Internal Server Error."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Fabric Planning unboxing",
   "dokument_id": "yt:xCzKEIB4W5I",
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   "aussage": "Als Datenquelle für Planning-Objekte ist aktuell nur eine SQL-Datenbank wählbar, während Inforiver zusätzlich Lakehouse und Warehouse unterstützte."
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  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Fabric Planning unboxing",
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   "aussage": "Das Planning Sheet bietet aus Inforiver bekannte Verteilfunktionen wie das anteilige Verteilen von Werten von Eltern- auf Kind-Zeilen und eine gewichtete Verteilung."
  },
  {
   "typ": "Warnung",
   "dokument": "Fabric Planning unboxing",
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   "sekunde": 3060,
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   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=xCzKEIB4W5I&t=3060s",
   "aussage": "Das Zurückschreiben ist derzeit auf SQL-Datenbanken beschränkt, während Inforiver zusätzlich nach Snowflake oder SAP schreiben konnte."
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  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Fabric Planning unboxing",
   "dokument_id": "yt:xCzKEIB4W5I",
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   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=xCzKEIB4W5I&t=3322s",
   "aussage": "Zurückgeschriebene Planungswerte müssen erst wieder in das Semantic Model integriert werden, um sie im Modell nahezu in Echtzeit nutzen zu können."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Fabric Planning unboxing",
   "dokument_id": "yt:xCzKEIB4W5I",
   "sekunde": 3477,
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   "aussage": "Einzelne Datenpunkte lassen sich im Planning-Objekt per Rechtsklick kommentieren, und die Kommentare werden mit zurückgeschrieben."
  },
  {
   "typ": "Warnung",
   "dokument": "Fabric Planning unboxing",
   "dokument_id": "yt:xCzKEIB4W5I",
   "sekunde": 4168,
   "zeit": "1:09:28",
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   "aussage": "Der Gantt-Objekttyp benötigt eine passende Datenstruktur mit eindeutigem Event sowie Start- und Enddatum und zeigte auf der genutzten Trial-Kapazität deutliche Ladezeit-Probleme."
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  {
   "typ": "Meinung",
   "dokument": "Fabric Planning unboxing",
   "dokument_id": "yt:xCzKEIB4W5I",
   "sekunde": 4654,
   "zeit": "1:17:34",
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   "aussage": "Power Table eignet sich nach Einschätzung des Testers vor allem für Master Data Management mit Excel-ähnlicher Bearbeitung."
  },
  {
   "typ": "Meinung",
   "dokument": "Fabric Planning unboxing",
   "dokument_id": "yt:xCzKEIB4W5I",
   "sekunde": 5056,
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   "aussage": "Das Planning-Feature wird funktional positiv bewertet, gilt wegen Optik, UX und Performance aber noch nicht als reif für einen breiten Rollout an Endnutzer in großen Unternehmen."
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  {
   "typ": "Meinung",
   "dokument": "Denken in Tabellen",
   "dokument_id": "yt:hbUYMyqb6r8",
   "sekunde": 1420,
   "zeit": "23:40",
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   "aussage": "Bei einem Ist-Budget-Vergleich mit unterschiedlicher Granularität von Kunde und Produkt sowie täglicher und monatlicher Frequenz wird eine flache Tabelle mit Field Parameters schnell unübersichtlich, während ein Sternschema die Zusammenführung vereinfacht."
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  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Wie war die Daten-WG? (2025, Teil 2)",
   "dokument_id": "yt:XxPFAQfLyuA",
   "sekunde": 1853,
   "zeit": "30:53",
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   "aussage": "Der Termin der nächsten Daten-WG wurde bewusst in den Oktober gelegt, um Konflikte mit Jahreswechsel- und Jahresend-Stress zu vermeiden."
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  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Fabric & Power BI Quarterly · 2026-2",
   "dokument_id": "yt:pTTYySb0Cyg",
   "sekunde": 2488,
   "zeit": "41:28",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=pTTYySb0Cyg&t=2488s",
   "aussage": "Fabric Planning mit Lumel erfordert keine separate Lizenz und wird ausschließlich über Capacity-Unit-Verbrauch abgerechnet."
  }
 ],
 "dokumente": [
  {
   "id": "yt:xCzKEIB4W5I",
   "titel": "Fabric Planning unboxing",
   "datum": "2026-03-01",
   "abdeckung": "kernaussagen+zeitstempel",
   "anteil": 0.5,
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    },
    {
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  {
   "id": "yt:qVZhboahaDE",
   "titel": "Was wir von Iron Man für Datenprojekte lernen können (data:unplugged Vortrag)",
   "datum": "2025-04-01",
   "abdeckung": "nur-zeitstempel",
   "anteil": 0.429,
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  {
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   "titel": "Business Chart Builder — Anleitung",
   "datum": "2026-08-31",
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  {
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   "titel": "Fabric & Power BI Quarterly · 2026-2",
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   "titel": "Power BI Update März 2026",
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   "id": "yt:B0_sSJQVG8w",
   "titel": "GxP Talk - Testing im GxP-Umfeld",
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  "Kernaussagen und Beziehungen sind maschinell erzeugt und nicht redigiert. Heuristische Kanten zählen Erwähnungen, keine Bedeutung. Bei Widersprüchen gilt das Video."
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