Self Service BI – Flexibilität unter Kontrolle

Power BI in der Praxis

Wir wissen, Power BI ist ein hervorragendes Produkt für Self-Service-BI. Vieles in Power Bi ist intuitiv und auch für Nicht-IT-Profis relativ leicht durchzuführen. Dennoch ist das Erstellen von Datenmodellen bspw. in der Praxis ein zeitaufwändiger und mühsamer Prozess. Zusätzlich steckt der Teufel im Detail und Datenmodelle erstellt man üblicherweise nicht jeden Tag. Wir tun jedoch genau das. Somit verfügen wir über die Erfahrung von hunderten Power BI Projekten, die wir gerne in Ihrem Projekt einbringen. Gleichzeitig vermitteln wir Ihnen, wenn Sie das wollen, das Know-how jederzeit selbst ein Power-BI-Projekt auf die Beine zu stellen. Hier ein Überblick über unsere Leistungen, innerhalb eines Power-BI-Projekt, die Sie einzeln oder im Paket abrufen können.

Power BI Dasbhoard example

Unsere Leistungen

  • Identifizieren und Analysieren der Daten-Schnittstellen
  • Data Cleansing – Datenbereinigung
  • Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) der Daten mit PowerQuery
  • Aufbau und Optimierung performanter Datenmodelle mit DAX
  • Kreieren von interaktiven Visualisierungen
  • Bereitstellen interner und externer Dashboards

Unser individueller Ansatz

Jedes Unternehmen hat unterschiedliche Anforderungen, unterschiedliche Voraussetzungen, unterschiedliche Ziele. Hier ist der Rahmen für einen Workshop “Power BI in der Praxis” beschrieben. Selbstverständlich können wir diesen Workshop Ihren individuellen Bedürfnissen anpassen. Gerne nehmen wir uns die Zeit, Ihnen sehr gut zuzuhören und dafür zu sorgen, dass Sie möglicht viel aus diesem Workshop mitnehmen. Kontaktieren Sie uns!

Identifizieren und Analysieren der Daten-Schnittstellen

„Wo kommen meine Daten her?“ Das ist die erste Frage jedes Power BI oder Datenanalyse-Projekts. In welchen Dateien oder Systemen sind sie gespeichert? Mögliche Quellen sind Datenbanken (SQL Server, Oracle, …), Dateien (xls, csv, txt, …) oder Online-Dienste. Power BI unterstützt mittlerweile die meisten dieser Schnittstellen.

Data Cleansing – Datenbereinigung

„Oft, praktisch immer, liegen die Daten nicht in der Qualität vor, um sie sofort verarbeiten zu können. Idealerweise werden die Daten gleich and der Quelle korrigiert, bzw. vervollständigt, um mögliche Fehler nicht auch in andere Unternehmensbereiche zu ziehen. Typische Probleme, die hier auftreten, sind: Unterschiedliche Schreibweisen von Eigennamen, Landesbezeichnungen oder Telefonnummern; fehlende Daten; veraltete Daten; Dubletten; Inkonsistenzen zwischen Tabellen oder Systemen. PowerQuery bieten hier diverse Automatisierungen zur Behebung gängiger Datenqualitätsprobleme.

Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) der Daten mit PowerQuery

PowerQuery ermöglicht rasch und effizient ETL-Prozesse durchzuführen. Hier werden Daten aus mehreren – möglicherweise unterschiedlich strukturierten – Datenquellen in einer einzigen Zieldatenbank oder Tabelle zusammengeführt, dort umgewandelt und dann in Form einer Tabelle ausgegeben. Mit PowerQuery lassen sich Daten u.a. ent-pivotieren, aus verschiedenen Tabellen und Arbeitsmappen zusammenführen oder aus ganzen Ordnern abfragen. Dies passiert mit der Abfragesprache M. Durch die Transformation also durch das Umrechnen, Aggregieren, … der Daten erhalten wir ein Datenmodell. Je konzentrierter wir diesen Schritt durchführen, desto einfacher und effizienter können in Folge Visualisierungen erstellt werden.

Aufbau und Optimierung performanter Datenmodelle mit DAX

Nach dem Laden der Daten in das Datenmodell ist der ETL-Prozess abgeschlossen. Power BI bietet jetzt die Chance die vorhandenen Tabellen in Beziehung zu setzen. Dies ist meist die Voraussetzung dafür, dass die Daten im Dashboard richtig angezeigt werden, sowie auf Interaktionen wie z.B. Filter richtig reagieren können. Das entstandene Datenmodell sollte nun im sogenannten Stern- oder Schneeflockenschema vorliegen. Es stellt die Grundlage zur Erstellung von Visualisierungen dar. Bei höheren Datenmengen spielen hierbei auch Datenkomprimierung und Performanceoptimierung eine wichtige Rolle. Nun können zusätzliche Spalten definiert oder sogenannte Measures (berechnete Felder, z.B. Summe von Umsätzen oder Prozentanteile) angelegt werden. Im Gegensatz zur PowerQuery haben wir es hier aber nicht mit der Abfragesprache M, sondern mit der Formelsprache DAX (Data Analysis Expressions) zu tun.

Kreieren von interaktiven Visualisierungen

Power BI bietet eine Vielzahl von Visualisierungen, um Zahlen und Zusammenhänge anschaulich darzustellen. Dazu können noch weitere individuell erstellt werden, falls die bereits vorhandenen noch nicht ausreichen sollen. Die Herausforderungen hier sind weniger technischer Natur, als dem Wissen über kommunikative und kognitive Prozesse geschuldet.

Bereitstellen interner und externer Dashboards

Power BI bietet unterschiedliche Möglichkeiten an, Dashboards zu teilen und publik zu machen. Dabei können die Daten mittels Row-Level Security nach Usergruppen entsprechend eingeschränkt werden. Nachdem ein Dashboard mit Power BI Desktop erstellt und in den Power BI Service hochgeladen wurde, kann es auf verschieden Arten mit KollegInnen und GeschäftspartnerInen 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 verlässliche Apps für alle gängigen Smartphone- und Tablet-Betriebssysteme. So ist es möglich auch auf mobilen Endgeräten auf Ihre Dashboards zugreifen und mit den Daten zu interagieren. Nicht alle KollegInnen sollen alle Daten sehen? Kein Problem! Mit der Row-Level Security können User-Gruppen erstellt und Gruppenfilter definiert werden. Zum Beispiel dürfen Mitarbeiter der Abteilung „Einzelhandel“ nur Umsätze sehen, welche über den Einzelhandel gemacht wurden. Mit Power BI Embedded für Anwendungsentwickler können visuelle Analysen auch in Softwareprodukte eingebettet werden.

Kundenprofitabilität

Erkennen von Konsequenzen von Preis- und Spannenänderungen Fokus auf top-performende Kunden Visualisierung von Kundenservice-Details

Supplier Management

Identifizieren von Risiken für und durch Lieferanten Lieferantenprofile für Onboarding Verbesserte Zusammenarbeit von Einkauf und Lieferanten

Demand Planning

Schlanke Lagerhaltung Lieferengpässe vermeiden Risiken und Chancen schnell erkennen Konsenprognosen vereinfachen

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