Power BI zeigt Ihre Zahlen.
Haben muss man sie trotzdem.
Wenn Ihre Organisation bereits Power BI einsetzt, ist die Frage berechtigt: wozu noch ein Werkzeug? Die kurze Antwort: Es sind verschiedene Gewerke. Ein Business-Intelligence-Werkzeug stellt Daten dar, die Sie besitzen. Eine Stoffstromanalyse beginnt dort, wo die Daten aufhören — und dann müssen die Zahlen berechnet werden, nicht angezeigt.
Die Trennlinie
Auf einem Dashboard existiert jede angezeigte Zahl irgendwo in einer Datenbank. In einer Stoffstromstudie ist es umgekehrt: Bekannt sind eine nationale Produktion, zwei Ausbeutekoeffizienten und eine Importmenge — drei Viertel des Rests fehlen. Die Arbeit besteht darin, die fehlenden Werte herzuleiten, indem man verlangt, dass die Rechnung aufgeht: Was in einen Knoten hineingeht, muss herauskommen; ein Vater muss der Summe seiner Kinder entsprechen; ein Jahresendbestand eröffnet das Folgejahr.
Das ist Optimierung unter Nebenbedingungen, keine Aggregation. Power BI bietet keinen
Solver: DAX beherrscht eine lineare Regression nach der Methode der kleinsten Quadrate
(LINEST) — ohne Nebenbedingungen und ohne Gewichtung nach Unsicherheiten.
Zum Abgleichen muss man anderswo rechnen und das Ergebnis importieren.
Was jedes von beiden leistet
Power-BI-Fakten geprüft gegen die Microsoft-Dokumentation, August 2026.
| Power BI | OpenSankey / MFASankey | |
|---|---|---|
| Ausgangspunkt | Daten, die Sie haben | Daten, die lückenhaft, redundant, mitunter widersprüchlich sind |
| Fehlende Werte berechnen | Kein Solver; LINEST rechnet ohne Nebenbedingungen | Abgleich unter Nebenbedingungen, Unsicherheiten fortgepflanzt |
| Stoffbilanz | Kein Begriff — in DAX nachzubauen, ohne Gewähr | Die Grundgleichung: an jedem Knoten Eingang = Ausgang |
| Sankey | Kein natives Visual: ein benutzerdefiniertes, flache Quelle→Ziel-Paare | Das Diagramm ist das Modell: Knoten, Flüsse, Bestände, Hierarchien |
| Knotenhierarchien | Im Sankey-Visual nicht vorhanden; Zyklen durch Knotenduplikat gelöst | Ein- und ausklappen, und über zwei Ebenen zugleich abgleichen |
| Ein veröffentlichtes Ergebnis lesen | Pro-Lizenz zu 14 $/Nutzer/Monat, außer auf einer Kapazität ab F64 | Ein öffentlicher Link — kein Konto, keine Lizenz für die Leserin |
| Wirklich öffentlich veröffentlichen | „Publish to web“ legt das zugrunde liegende Modell offen, nicht nur das Gezeigte | Nur die ausgewählten Ansichten gelangen in das Rendering |
| Nach dem Abonnement | 30 Tage Karenz, ab Tag 31 gedrosselt, ab Tag 91 alles abgewiesen | Statische Dateien, unbegrenzt lesbar und archivierbar |
| Heimspiel | Vertrieb, HR, Finanzen, Betrieb — Tausende von Konnektoren | Stoff-, Energie- und Geldflüsse eines Gebiets oder einer Wertschöpfungskette |
Veröffentlichen: zwei teure Missverständnisse
Das erste betrifft die Vertraulichkeit. Der öffentliche Veröffentlichungsmechanismus von Power BI, „Publish to web“, macht einen Bericht ohne Konto lesbar — das ist nützlich, und es ist der einzige native Weg zu einem breiten Publikum. Doch Microsoft versieht ihn mit einer unmissverständlichen Warnung: Jede und jeder kann auf die zugrunde liegenden Daten des Modells zugreifen, auch wenn der Bericht sie nicht anzeigt. Ein veröffentlichter Bericht transportiert das Modell, nicht nur die Ansicht.
Dieselbe Falle gibt es bei den Audiences, der Funktion, die verschiedenen Gruppen verschiedene Seiten zeigt: Laut Dokumentation bleibt verborgener Inhalt für alle erreichbar, die einen direkten Link besitzen. Verbergen ist kein Schützen.
Wir halten es umgekehrt, und das scheint uns die einzig tragfähige Regel: Einschränken heißt nicht ausliefern. Gefiltert wird beim Rendering — eine veröffentlichte Website enthält nur die ausgewählten Ansichten. Was für ein Publikum nicht bestimmt ist, liegt nicht in der Datei, die es herunterlädt.
Das zweite Missverständnis betrifft die Dauer. Eine Stoffstromstudie ist ein Ergebnis, das in einem Bericht zitiert, von einer Partnerin drei Jahre später wieder geöffnet, von einer Gebietskörperschaft archiviert wird. Ein Power-BI-Bericht lebt so lange wie das Abonnement: dreißig Tage Karenz, dann gedrosselter Zugriff, dann Abweisung. Eingefrorene Exporte verlieren die Interaktivität, und ein nicht zertifiziertes benutzerdefiniertes Visual — also womöglich das Sankey selbst — wird beim PDF-Export nicht gerendert.
Unsere veröffentlichten Diagramme sind statische Dateien. Kein Dienst zu betreiben, keine Lizenz zum Lesen, kein Konto anzulegen. Sie bleiben lesbar, was auch immer aus uns wird.
Und wenn man beides nutzt?
Das ist der häufigste und der vernünftigste Fall. Behalten Sie Power BI für das, was es besser kann als alle: Ihre Informationssysteme zusammenführen, Kennzahlen verfolgen, Dashboards für die ganze Organisation bereitstellen.
Überlassen Sie uns das Vorgelagerte — den Teil, in dem die Daten fehlen. Wir gleichen die Stoffbilanz ab, pflanzen Unsicherheiten fort und erzeugen einen konsistenten, nachvollziehbaren Wertesatz, in dem der erhobene Wert neben dem berechneten sichtbar bleibt. Dieses Ergebnis ist ein Datensatz wie jeder andere: Er speist Ihre Dashboards ebenso wie unsere Diagramme.
Die Frage lautet also nicht „Power BI oder Sie“, sondern „wer erzeugt die Zahl“. Sobald sie existiert und stimmt, zeigen Sie sie, wo Sie wollen.
Die anderen Vergleiche
Power BI ist kein Wettbewerber — es ist ein Nachbar. Wenn Sie ein Werkzeug für Stoffstromanalyse oder Sankey-Zeichnung ersetzen wollen, liegen die nützlichen Vergleiche anderswo: STAN, e!Sankey und SankeyMATIC.