Migration von Qlik zu Power BI
Wir zeigen dir, wie du Qlik Sense/QlikView sauber ablöst und Power BI als wartbare BI-Plattform im Microsoft-Ökosystem etablierst.
- Bestand aufnehmen: Apps, Daten, Nutzer
- Logik mappen: Set Analysis zu DAX
- Governance, Security, Betrieb sicher aufsetzen
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Wenn Qlik-Tools zum Bremsklotz werden
Viele Teams hängen in einer Landschaft aus Qlik Sense, QlikView, Excel-Exports und individuellen Workarounds. Dashboards sind da, aber Wartung, Performance und Governance kosten immer mehr Zeit.
Eine Qlik to Power BI migration ist dann kein reines „Report-Umziehen“, sondern eine BI-Migration mit klaren Regeln: Datenquellen identifizieren, Logik übersetzen, Qualität nachweisen, Security sauber setzen und den Betrieb im Microsoft 365 / Office 365 Umfeld stabil bekommen.
Warum Power BI als Zielplattform oft Sinn ergibt
Mit Power BI standardisierst du Reporting und Visualisierung in einem Microsoft-basierten Ökosystem. Entscheidend ist nicht das Tool allein, sondern die Integration, Governance und ein Migrationsplan, der Risiken reduziert.
Einheitliches Reporting statt Tool-Inseln
Power BI bündelt Reports, Dashboards und KPI-Logik in einer Plattform. Das reduziert Wildwuchs und macht Business Intelligence für mehr Teams nutzbar.
Security & Compliance strukturiert lösen
Rollen, Arbeitsbereiche und Row-Level Security (RLS) lassen sich sauber über Azure Active Directory / Microsoft Entra ID steuern. Wichtig: Governance ist Teil der Migration, nicht ein Nachprojekt.
Performance planbar machen
Mit einem guten Datenmodell (Star schema), passenden Speicher-Modi (Import mode, DirectQuery) und VertiPaq-Optimierung wird Reporting schneller und stabiler als gewachsene Qlik-Apps.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
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zufriedenheit
Für wen lohnt sich die Migration Qlik → Power BI?
Für Unternehmen, die Qlik Sense oder QlikView im Einsatz haben und ihre BI-Tools konsolidieren wollen: weniger Betriebslast, bessere Integration in Microsoft, klarere Verantwortlichkeiten für Daten, Reports und Dashboards.
Typisch: Es gibt viele Apps/Reports, mehrere Datenquellen (z.B. SQL Server, SharePoint, Files) und ein Team, das neben dem Tagesgeschäft kaum Zeit hat. Dann braucht es einen Step-by-step Plan, der Scope, Verantwortlichkeiten und Validierungskriterien festzurrt.
Was steckt im Paket?
Das sind die Bausteine, die eine BI Migration von Qlik zu Power BI tragfähig machen.
1) Grob-Check: Scope & Voraussetzungen
Wir inventarisieren Qlik Apps, Datenquellen, Nutzergruppen, Section Access sowie kritische KPIs. Ergebnis: priorisierte Migrationswelle, Zielarchitektur und Aufwandstreiber.
2) Datenquellen identifizieren & vorbereiten
Wir bewerten Integration, Zugriff, Datenqualität und Refresh-Strategie je Quelle (z.B. SQL Server, SharePoint, Excel). Wo nötig: ETL-Konzept, Dataflows oder Fabric als Zwischenschicht.
3) Logik-Mapping: Qlik → Power BI
Wir übersetzen Set Analysis, Skript-Transformationen und Aggregationslogik in Power Query (M) und DAX. Dazu: Datenmodellierung (Star schema), Measures, Aggregation tables und Naming-Standards.
4) Validierung, Governance & Betrieb
Wir definieren Qualitätsmanagement (Abnahme-Checks, Datenabgleich, Performance-Kriterien), setzen Security (RLS, Entra ID) und klären Betriebsprozesse: Deployment, Monitoring, Ownership und Change-Prozess.
Willst du wissen, wie groß dein Migrationsberg wirklich ist?
- Kurzer Check: Apps, Daten, Risiken
- Klare Roadmap statt Tool-Bauchgefühl
- Microsoft-Fokus: Power BI, Fabric, Purview
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis: typische Ausgangslagen und Ergebnisse nach der Migration von Qlik zu Power BI.
Von Qlik Sense-Apps zu Power BI Reporting mit Governance
Ausgangslage
- Viele Qlik Sense Apps ohne einheitliche KPI-Definition
- Section Access historisch gewachsen, schwer wartbar
- Uneinheitliche Datenmodelle, hoher Pflegeaufwand im Team
- Wiederkehrende Diskussionen über Zahlen in Reports
Ergebnis
- Power BI Datenmodell im Star schema mit klaren Measures
- RLS-Konzept über Entra ID sauber umgesetzt
- Validierungskatalog für KPIs und Report-Abnahmen eingeführt
- Governance-Regeln + Ownership für Betrieb etabliert
QlikView-Ablösung mit sauberem Mapping von Transformationslogik
Ausgangslage
- QlikView Reports mit komplexem Skript-ETL und Set Analysis
- Datenquellen-Mix aus SQL Server, SharePoint und Excel
- Performance-Probleme bei wachsendem Datenvolumen
- Unklare Verantwortlichkeiten zwischen IT und Fachbereich
Ergebnis
- Power Query (M) + Fabric-Pipelines als stabile Datenaufbereitung
- DAX-Übersetzung für Set Analysis inkl. Testfällen je KPI
- Import mode mit Aggregation tables für bessere Performance
- Rollout in Wellen mit klaren Aufgaben für Teams
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Ein Schritt-für-Schritt-Migrationsplan, der Verantwortlichkeiten klärt und Risiken früh sichtbar macht.
Erstgespräch
Wir starten mit einem kompakten Scope-Workshop: Welche Qlik-Tools (Qlik Sense/QlikView) sind kritisch, welche Reports/Dashboards werden wirklich genutzt, welche Anforderungen gibt es an Refresh, Security und Governance? Ergebnis: Migrations-Backlog und Prioritäten.
Setup
Wir bauen die technische Basis: Datenzugriffe (z.B. SQL Server, SharePoint), Gateway/Connectivity, Zielstruktur in Power BI und optional die Datenplattform in Microsoft Fabric. Dazu gehören Datenmodellierung, Namenskonventionen und ein klares Deployment-Vorgehen.
Training
Wir migrieren in Wellen: Pro Welle werden Datenquellen vorbereitet, Transformationslogik nach Power Query (M) überführt und Qlik-Logik (z.B. Set Analysis) in DAX nachgebaut. Jede Welle endet mit Validierung (Zahlenabgleich, Performance, User-Akzeptanz) und Freigabe.
Skalierung
Zum Schluss wird skaliert: Governance-Regeln (Workspace-Struktur, Berechtigungen, RLS), Qualitätsmanagement, Monitoring und Betrieb. Optional: Purview für Data Governance und Lineage, plus Enablement deiner Teams für nachhaltige Weiterentwicklung.
Was sich nach der Migration spürbar verändert
Du kommst vom Tool-Wechsel zur echten BI-Modernization: nachvollziehbar, messbar und betreibbar.
- Qlik Sense/QlikView Logik in Apps schwer nachvollziehbar
- Excel-Exporte als versteckte „Integration“ zwischen Tools
- Section Access als Risiko für Security und Compliance
- Uneinheitliche KPIs, Diskussion statt Insights
- Betrieb hängt an wenigen Entwickler:innen
- Power BI Reports/Dashboards mit klarer KPI-Logik
- Power Query (M) und ETL nachvollziehbar dokumentiert
- Rollen & RLS über Entra ID sauber geregelt
- Validierungskriterien: Zahlenabgleich, Refresh, Performance
- Governance + Prozess für Betrieb und Change
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Preisrahmen: planbar migrieren statt „einfach neu bauen“
Der konkrete Rahmen hängt von Scope, Anzahl Apps/Reports, Datenquellen und gewünschter Zielarchitektur ab.
- Inventar: Apps, Reports, Nutzer
- Datenquellen-Check inkl. Zugriff/Refresh
- Risiko- & Abhängigkeitsbewertung
- Wellenplan mit Verantwortlichkeiten
- Mapping: Set Analysis zu DAX
- Power Query (M) Transformationslogik
- Governance-Basics + Security/RLS
- Validierung: KPI-Tests und Freigabe
- Mehrere Wellen inkl. Datenmodell-Standard
- Performance-Tuning (VertiPaq, Aggregations)
- Betriebskonzept: Monitoring, Deployment
- Optional: Fabric/Purview Governance-Ausbau
Willst du wissen, wie groß dein Migrationsberg wirklich ist?
- Kurzer Check: Apps, Daten, Risiken
- Klare Roadmap statt Tool-Bauchgefühl
- Microsoft-Fokus: Power BI, Fabric, Purview
Häufige Fragen
Was heißt „Migration von Qlik zu Power BI“ konkret?
Es ist mehr als „Reports nachbauen“. Eine Qlik to Power BI migration umfasst: Inventar der Qlik Apps (Qlik Sense/QlikView), Datenquellen und Anforderungen, das Übersetzen der Transformationslogik (Qlik Skript) nach Power Query (M), das Nachbauen der Berechnungslogik (z.B. Set Analysis) in DAX, plus Security (Section Access → RLS/Entra ID), Governance und Validierung.
Welche Voraussetzungen sollten vor dem Start geklärt sein?
Mindestens: Zugriff auf alle relevanten Datenquellen (z.B. SQL Server, SharePoint, Excel), Eigentümer je Fachbereich für KPIs und Abnahme, Zielbild für das Microsoft-Ökosystem (Power BI only oder mit Microsoft Fabric), sowie klare Regeln für Governance und Betrieb. Wenn das fehlt, wird eine BI Migration unnötig teuer und risikoreich.
Wie stellst du sicher, dass die Zahlen nach der Migration stimmen?
Mit einem definierten Qualitätsmanagement: KPI-Testfälle, Abgleich von Summen/Counts/Filterlogik zwischen Qlik und Power BI, dokumentierte DAX-Measures, sowie klare Freigabeprozesse je Welle. Zusätzlich prüfen wir Reporting-Performance (z.B. Modellgröße, Import mode vs. DirectQuery) und Refresh-Stabilität.
Was sind die häufigsten Stolpersteine bei „Qlik Sense vs Power BI“?
Typisch sind: 1) Logik wird 1:1 kopiert statt sauber modelliert (Star schema fehlt), 2) Set Analysis wird ohne Konzept in DAX „übersetzt“, 3) Datenquellen sind nicht vorbereitet (fehlende Keys, schlechte Datenqualität), 4) Security/Governance wird zu spät betrachtet (Section Access wird unterschätzt), 5) Betrieb ist nicht geklärt (wer ist Owner, wer entwickelt, wer verwaltet Workspaces).