Self-Service BI: Neue Datenerkenntnisse mit Power BI gewinnen

Welchen Mehrwert bietet eigentlich ein BI-Tool bei der Visualisierung der wichtigsten Geschäftsdaten? Durch den Einsatz von Power BI als Business-Analytics-Tool hat sich in den Projekten herausgestellt, dass interaktive Analyse-Features dazu in der Lage sind, die zugrundeliegende Datenbasis schnell und einfach zu analysieren. Damit erhalten Nutzer einen besseren Überblick und gewinnen gleichzeitig neue Informationen aus den visualisierten Daten. Durch moderne Darstellungen wird die Entscheidungsgrundlage für nachfolgende Maßnahmen transparenter. Branchenübergreifend zeigen die Anwendungen, dass Power BI auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse das Leistungsangebot sowie auch die internen Strukturen eines Unternehmens nachhaltig verbessern kann.

Die wichtigsten Analyse-Features in Power BI

Welche Analyse-Features hauptsächlich in Power BI angewendet werden und welche Besonderheiten diese beim vereinfachten Selektieren der Daten ermöglichen, soll der folgende Überblick zeigen:

 

1) Der Slicer

Abbildung 1: Dynamische Aktualisierung

Der Slicer kann als Schieberegler oder auch als Liste bzw. Dropdown zur Einschränkung der Daten eingesetzt werden.

Abb. 1 stellt hier eine individuelle Filterung nach Auftragsdatum und Kundensegment dar. Bei dieser Anwendung wird deutlich, dass unnötige Daten sofort ausgeblendet werden und sich erstellte Visualisierungselementedynamisch an die Filterung mit sofortiger Aktualisierung anpassen.

Auch die erweiterte Funktionalität zur Synchronisierung von Slicern über mehrere Berichtsseiten bietet nun die Möglichkeit an, den Filterzustand zu standardisieren. Dies führt aus unserer Sicht zu einer transparenten Datenauswertung, indem erstellte Visualisierungen auf jeder Berichtsseite die gleiche Dateneinschränkung beinhalten.

 

2) Die Q&A-Funktion

Abbildung 2: Natürliche Abfragesprache Q&A

Q&A als Analyseunterstützung ist sehr vorteilhaft, wenn schnell und vereinfacht Diagramme und Grafiken aus den Daten zu erstellen sind. In Abb. 2 wird dazu die Frage nach „Wie ist der Umsatz sortiert nach Kategorie 2017?“ in einer natürlichen Sprache gestellt. Als Antwort wird eine Visualisierung anhand der Datenbasis vorgeschlagen, welche nutzerspezifisch veränderbar ist.

Die Q&A-Funktion kann zudem als Q&A-Explorer zur Speicherung wichtiger Abfragen behilflich sein. Damit lassen sich Berichtsseiten im Hintergrund optisch erweitern, ohne die Berichte mit zu vielen Visualisierungselementen zu überlagern. Das garantiert eine bessere Sicht auf die Daten. Gleichzeitig können gespeicherte Abfragen später wieder aufgegriffen werden, falls diese für neue Berichtsseiten relevant sind.

 

 

 

3) Quick Insights

Schnelle Einblicke „Quick Insights“ ist eine durchaus nützliche Funktion, die sich besonders empfiehlt, wenn importierte Daten dem Anwender völlig fremd sind. Hierbei kann ein importiertes Dataset nach bestimmten Analysealgorithmen schnelle Erkenntnisse zu den Daten liefern. Die Einblickkarten wie in Abb. 3 dargestellt können an einem Dashboard angeheftet und weiter aufgeschlüsselt werden.

Abbildung 3: Einblickkarten „Quick Insights“

 

Abbildung 4: Umsatzanstieg analysieren

Darüber hinaus kann innerhalb eines Berichtes ein Diagramm mit einem entsprechenden Anstieg oder Rückgang detaillierter analysiert werden.

Dafür sind Datenverläufe in bestimmten Zeiträumen, wie in Abb. 4 als Liniendiagramm visualsiert, notwendig. Nach Auswahl eines entsprechenden Datenpunktes wird ein Analysevorschlag durch Grafiken oder Digagramme vorgeschlagen, der im Bericht eingebunden werden kann. Damit bietet dieses Feature noch mehr Einblicke in die Datenanalyse und garantiert, dass weitere Erkenntnisse aus den vorhandenen Daten gefiltert werden.

 

 

4) Hierarchieelemente

Hierarchieelemente sind wie auch in anderen BI-Tools standardmäßig im Power BI enthalten. Diese werden entweder automatisch nach der Datenladung generiert oder sind manuell zu erstellen. In Abb. 5 wird beispielsweise eine Landhierarchie verwendet.

Abbildung 5: Detaillierte GeoMap

Bei einem Visualsierungselement wie einer GeoMap kann diese Hierarchie dazu eingesetzt werden, um ein Drilldown bzw. Drillup für die erstellte Visualisierung durchzuführen. Dadurch können die Daten bis auf die unterste Ebene schnell selektiert werden und führen zu einer großen Detailtiefe. Durch solch eine Analyse können beispielsweise schwache bzw. starke Umsatzzahlen auf einen Blick indentifiziert werden, die zu treffenden Aussagen für unternehmensrelevante Entscheidungen führen.

 

 

 

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