1. Power Fx richtig denken
Power Fx ist die Formel-Sprache der Power Platform — angelehnt an Excel, aber mit modernem Daten-Modell darunter. Der häufigste Anfänger-Fehler: Power Fx wie VBA oder JavaScript zu schreiben. Wir trainieren die deklarative Logik: Wann benutzt man ForAll, wann Filter, wann LookUp — und warum die Performance dramatisch unterschiedlich ist. Inklusive der typischen Delegations-Fallen (Filter funktioniert lokal, aber nicht in SharePoint-Listen über 2.000 Datensätze).
2. Dataverse-Modellierung statt SharePoint-Listen
Viele Power-Apps-Einsteiger starten mit SharePoint-Listen als Datenquelle — und stoßen nach drei Monaten an Wachstums-Grenzen. Wir trainieren das Entscheidungs-Framework: Wann ist Dataverse die richtige Datenquelle, wann reicht SharePoint, wann braucht es ein klassisches SQL-Backend? Und wenn Dataverse: Wie modelliert man Tabellen, Beziehungen, Auswahllisten und Sicherheitsrollen so, dass das System nach drei Jahren noch tragfähig ist?
3. Power Automate — Cloud Flows vs. Desktop Flows
Cloud Flows automatisieren Online-Systeme über Konnektoren — schnell, skalierbar, lizenz-kontrolliert. Desktop Flows (RPA) automatisieren Legacy-Systeme über GUI-Steuerung — mächtig, aber wartungsintensiv. Wer wann das eine, wer wann das andere? Wir trainieren beide Welten und die Architektur-Entscheidung dahinter. Inklusive Process Mining, das beide Welten datenbasiert vorbereiten kann.
4. Power BI — Tabular Model und DAX als Fundament
Viele Power-BI-Reports sehen oberflächlich gut aus, kollabieren aber bei realer Daten-Menge oder neuen Fragestellungen. Grund: schwaches Datenmodell. Wir trainieren das Star Schema systematisch — Faktentabellen, Dimensionstabellen, Beziehungs-Richtungen, Calculation Groups in DAX, Performance-Tuning mit DAX Studio. Plus die strategische Entscheidung Power BI Pro vs. Premium vs. Fabric.
5. Power Platform Governance — bevor es zu spät ist
Die häufigste Power-Platform-Krise im Mittelstand: 300 Apps, 800 Flows, 12 Power-BI-Workspaces, niemand weiß mehr was läuft, was Konnektoren mit Premium-Lizenzen frisst, was DSGVO-relevante Daten verarbeitet. Wir trainieren das Governance-Modell von Anfang an — Umgebungs-Konzept (Dev/Test/Prod), DLP-Policies, Solutions-Strategie, Lizenz-Kontrolle. Mit unserer eigenen Lösung devonso als praktisches Beispiel skalierbarer Governance.