Datenvisualisierung
mit Power BI
Mit Power BI haben Sie Ihre aktuellen Kennzahlen und Datenvisualisierungen –
egal ob am Desktop, Tablet oder Smartphone – immer mit dabei!
Datenvisualisierung
Datenvisualisierung mit Power BI
Mit Power BI haben Sie Ihre aktuellen Kennzahlen und Datenvisualisierungen – egal ob am Desktop, Tablet oder Smartphone – immer mit dabei!
Kontaktieren Sie uns und erhalten Sie professionelle Beratung:
- Rasche Rückmeldung eines InData Power BI Beraters
- Kostenfreie Erstanalyse Ihrer Problemstellung
- Ausarbeitung möglicher Power BI Lösungen in Zusammenarbeit mit Ihnen
- Erstellung von Angeboten zu den besprochenen Lösungsalternativen
Bei Power BI handelt es sich um eine der mächtigsten und benutzerfreundlichsten Business Intelligence Lösungen, die aktuell am Markt erhältlich sind. Durch die „Self Service Business Intelligence“ Lösung ist es Anwendern möglich, ihre eigenen Power BI Analysen und Visualisierungen zu erstellen, ohne eng mit der IT-Abteilung des Unternehmens zusammenarbeiten zu müssen.
Zusätzlich zur eigenen Analyse können Erkenntnisse wie Zusammenhänge und Trends auch mithilfe der bereits integrierten Machine Learning Funktionalität gewonnen werden.
Microsoft bietet den Service in gewohnter Umgebung an. Einige Funktionalitäten (wie z.B. die Power Query oder eine Vielzahl an Visualisierungen) sind Anwendern möglicherweise schon vom Umgang mit Excel bekannt.
Im Vergleich zur Konkurrenz, kann Power BI vor allem auch durch das ansprechende Design und das hervorragende Preis-Leistungs-Verhältnis punkten.
Des Weiteren werden Sie beim Einsatz von Power BI laufend mit Updates versorgt. Der Microsoft Support und eine große Community helfen bei auftretenden Problemen.
Weitere Informationen zu Power BI finden Sie auf der Microsoft-Website. Infos zum Pricing Modell finden Sie hier.
UNSERE LEISTUNGEN
- Identifizierung und Analyse Ihrer Daten-Schnittstellen
- Datenbereinigung
- Extrahieren, Transformieren & Laden (ETL) der Daten mittels Power Query
- Erstellung eines performanten Datenmodells
- Erstellung von interaktiven Power BI Dashboards
- Bereitstellung der Power BI Dashboards innerhalb und außerhalb Ihres Unternehmens
- Automatische Updates, Smartphone-Optimierung, Machine Learning und vieles mehr
IDENTIFIZIERUNG & ANALYSE IHRER DATEN-SCHNITTSTELLEN
Zu Beginn jeder Datenanalyse mit Power BI muss festgestellt werden, in welchen Systemen bzw. in welchen Dateien die benötigten Daten gespeichert sind und welche Schnittstelle(n) vom jeweiligen System zur Verfügung gestellt werden. Power BI unterstützt eine große Anzahl an Schnittstellen zu verschiedensten Systemen wie Datenbanken, Onlinediensten, Dateien und vielen mehr.
Mehr dazu finden Sie unter „Extrahieren, Transformieren & Laden (ETL) der Daten mittels Power Query“.
DATENBEREINIGUNG
Sind die Quellen und Schnittstellen bekannt, so ist es sinnvoll und oft auch notwendig einen genaueren Blick auf die Datenqualität zu werfen.
Wenn möglich vervollständigt bzw. korrigiert man die fehlenden / fehlerhaften Daten bereits in den jeweiligen Datenquellen. So wird nicht nur die Analyse und die Visualisierung aussagekräftiger, sondern die Datenqualität der jeweiligen Quelle verbessert sich und auch andere Unternehmensbereiche profitieren von den Korrekturen.
Typische Probleme bei der Datenqualität sind unter anderem:
- Unterschiedliche Schreibweisen (z.B. bei Kunden oder Lieferantennamen)
- Datenlücken
- Veraltete Daten (Datenleichen)
- Mehrfache Einträge (Duplikate)
- Inkonsistenzen zwischen Tabellen oder Systemen
EXTRAHIEREN, TRANSFORMIEREN & LADEN (ETL) DER DATEN MITTELS POWER QUERY
Der nächste Schritt ist der ETL (extract, transform, load) Prozess, mit welchem man Daten aus verschiedenen Datenquellen zusammenführen und in eine Zieldatenbank laden kann.
In der Microsoft-Welt ist dieser Prozess als „Get and Transform“ bzw. „Daten abrufen und transformieren“ bekannt. Sowohl in Excel als auch in Power BI wird dafür ein Abfrage-Editor namens Power Query, sowie die Abfragesprache M verwendet.
Extract
Hat man die Quellen identifiziert und bereinigt, können die Daten, welche für die Visualisierungen benötigt werden, aus Ihren Systemen extrahiert werden.
Power BI bietet dazu verschiedenste Möglichkeiten die Daten aus unterschiedlichsten Quellen ins Datenmodell zu laden.
Es können sowohl einfache Dateien (Text, CSV, Excel, XML, …) eingelesen werden sowie Verbindungen zu Datenbanken (relationale DBs, Data-Warehouses, …), SAP, Jira, SalesForce und vielen weiteren Systemen hergestellt werden.
Unter Demo Dashboards finden Sie Dashboards, bei denen wir beispielhaft Daten aus Jira oder SalesForce visualisiert haben. Mehr Informationen zu den möglichen Datenquellen in Power BI Desktop finden Sie hier.
Transform & Load
Anschließend werden die Daten mittels der Abfragesprache M in die Zielstruktur transformiert (angepasst, erweitert, umgerechnet, aggregiert, …). Je sorgfältiger dieser Schritt gemacht wird, desto einfacher ist das daraus entstehende Datenmodell und desto effizienter können in weiterer Folge Visualisierungen erstellt werden.
Sind die Transformationsschritte sauber definiert, so können die Daten ins Datenmodell (Microsoft Tabular Model) geladen werden.
Details hierzu finden Sie hier. Unsere Berater informieren Sie gerne auch zur Datenanalyse und Daten-Visualisierung mit Excel.
ERSTELLUNG EINES PERFORMANTEN DATENMODELS
Nach dem Laden der Daten mithilfe des Power Query Editors ist der ETL bzw. der „Get and Transform“ Prozess abgeschlossen. Power BI bietet jetzt die Möglichkeit, die vorhandenen Tabellen in Beziehungen zu setzen. Dies ist oftmals Voraussetzung dafür, dass die Daten im Power BI Dashboard korrekt angezeigt werden sowie auf Interaktionen wie z.B. Filter richtig reagieren können.
Das entstandene Datenmodell sollte im Stern- oder Schneeflockenschema vorliegen. Es stellt die Grundlage zur Erstellung von Visualisierungen dar. Bei höherer Datenmenge spielen hierbei auch Datenkomprimierung und Performanceoptimierung eine große Rolle.
Des Weiteren können zusätzliche Spalten definiert oder sogenannte Measures (berechnete Felder, z.B. Summe von Umsätzen) angelegt werden. Im Gegensatz zur Power Query kommt hier aber nicht mehr die Abfragesprache M, sondern die Formelsprache DAX (Data Analysis Expressions) zum Einsatz.
ERSTELLUNG VON INTERAKTIVEN POWER BI DASHBOARDS
Das Datenmodell ist jetzt prinzipiell fertiggestellt, kann aber, falls notwendig, weiterhin leicht bearbeitet und ergänzt werden.
Power BI bietet neben den Standard-Visualisierungen eine Vielzahl von kostenlosen, hilfreichen und kreativen Visualisierungen im Store an.
Einige davon sind bereits aus Excel bekannt. Sind sehr spezifische Visualisierungen gewünscht, so kann man diese mittels R oder Python einbinden. Auch die Integration von Power Apps ist möglich.
Wie sich die Visualisierung bei User-Interaktionen verhalten, kann man sehr detailliert konfigurieren. Einen Auszug der vorhandenen Visualisierungen finden Sie bei unseren Demo-Dashboards.
Eine aktuelle, ständig wachsende Liste der Visualisierungstypen finden Sie in der Microsoft Dokumentation.
BEREITSTELLUNG DER DASHBOARDS INNERHALB & AUßERHALB IHRES UNTERNEHMENS
Power BI bietet mehrere Möglichkeiten Dashboards zu teilen und zu veröffentlichen. Dabei können die Daten mittels Row-Level Security nach Usergruppen entsprechend eingeschränkt werden.
Teilen von Dashboards
Nachdem ein Dashboard mit Power BI Desktop erstellt und in den Power BI Service hochgeladen wurde, kann er auf mehrere Arten mit Kollegen und Geschäftspartnern geteilt werden:
- Hinzufügen von E-Mail-Adressen für Einzelpersonen
- Hinzufügen von Verteilergruppen oder Sicherheitsgruppen für bereits bestehende Gruppen. Oft ist es sinnvoll eine Power BI Gruppe zu erstellen, welche auf die Dashboards Zugriff haben soll.
- Freigeben für die Öffentlichkeit (public URL)
Smartphone- und Tablet-App
Power BI bietet hervorragende Apps für alle gängigen Smartphone- und Tablet-Betriebssysteme. So können Sie auch mobil auf Ihre Dashboards zugreifen und mit den Daten interagieren.
Row-Level Security
Nicht alle Nutzer sollen alle Daten sehen? Kein Problem! Mit der Row-Level Security können Benutzer-Gruppen erstellt und Gruppenfilter definiert werden. Zum Beispiel dürfen Mitarbeiter der Abteilung „Großhandel“ nur Umsätze sehen, welche über den Großhandel gemacht wurden.
Einbinden von Dashboards
Mit Power BI Embedded für Anwendungsentwickler können visuelle Analysen auch in Softwareprodukte eingebettet werden.
Weitere Informationen zu Power BI Embedded erhalten Sie hier.
AUTOMATISCHE UPDATES, SMARTPHONE-OPTIMIERUNG & AUTOMATIC MACHINE LEARNING
Wir haben nach den oben genannten Schritten ein informatives Dashboard, welches bereits innerhalb und ggf. außerhalb des Unternehmens nutzbar ist. Power BI verfügt noch über weitere sehr hilfreiche und nützliche Features. Hier ein paar Beispiele:
Automatische Updates
Um die erstellten Dashboards am aktuellen Stand zu halten, können automatische Updates definiert werden. Diese können so konfiguriert werden, dass sie mehrmals täglich oder sogar in Echtzeit durchgeführt werden.
Smartphone-Optimierung:
Smartphones haben, was das Layout betrifft, andere Anforderungen als Geräte mit größeren Displays. Power BI bietet die Möglichkeit das Layout für Smartphones zu optimieren. So bekommen Sie am Smartphone die wichtigsten Kennzahlen noch besser dargestellt.
Automatic Machine Learning (AutoML):
Mithilfe von Machine Learning Algorithmen können unsere Power BI Berater zusätzliche nützliche Informationen, wie Zusammenhänge und Trends, und die dafür passenden Visualisierungen für Ihre Daten generieren.
Wenn Sie an der Optimierung Ihres Power BI Dashboards interessiert sind, freuen wir uns auf Ihre Kontaktaufnahme. Unsere Power BI Experten beraten Sie gerne!
POWER BI ODER EXCEL?
Microsoft bietet einige Funktionalitäten aus Power BI auch in Excel bzw. umgekehrt. Bei einfachen Datenanalysen ist es durchaus eine gute Wahl, bei Excel zu bleiben. Umso komplexer und umfangreicher die Analysen, Visualisierungen bzw. auch die Verteilung dieser werden, umso mehr zahlt sich der Einsatz von Power BI aus.
In einigen Bereichen wie z.B. der Datenbereinigung, dem ETL-Prozess sowie der nachfolgenden Erstellung eines Datenmodells bietet Power BI deutlich bessere Performance.
Bei der darauffolgenden Visualisierung bietet Power BI eine größere Auswahl der Visuals, ausgefeiltere Interaktivität sowie die Möglichkeit, durch Machine Learning mehr aus den Daten herauszuholen.
Auch nach der Erstellung punktet Power BI mit einer Vielzahl an Verteilungsoptionen, Smartphone-Optimierung sowie automatischen Updates.
Haben Sie noch Fragen? Unsere Power BI Bearter helfen Ihnen gerne!
Haben wir Ihr Interesse geweckt?
WIR FREUEN UNS VON IHNEN ZU HÖREN!