Wer seine Daten selbst auswerten möchte, kommt in Excel schnell an die Grenzen des eigenen Excel-Wissens oder an die Grenzen von Excel selbst. Um an diesen Stellen weiterzukommen, ist nicht selten der Einsatz von programmierten VBA-Makros oder die Auslagerung von Arbeitsschritten für die Vorbereitung oder Zusammenführung von Daten erforderlich. Einfacher ist es, das Self-Service BI über ein Programm zu lösen, welches genau für diesen Anwendungszweck entwickelt wurde und eine Datenmodellierung erlaubt.

Self-Service BI Lösungen von Microsoft
Wer nicht lange suchen möchte, sollte zunächst prüfen, ob Power BI von Microsoft seine Wünsche abdeckt. Power BI ist über die Erweiterungen Power Query, Power Pivot, Power View, Power Maps und das Add-On Question & Answers für Analyseabfragen zum Teil noch direkt in Excel verfügbar. Es ist allerdings von Vorteil, gleich mit Power BI Desktop oder dem Clouddienst Power BI Service zu arbeiten, da Microsoft hier alle Power BI Erweiterungen aus Excel in eine Lösung zusammengefasst hat und auch nur diesen Zweig weiterentwickelt.

Effiziente Datenstrukturierung
Die Möglichkeiten in Power BI Desktop für die Modellierung und Zusammenführung von Daten lassen kaum Wünsche offen. Die Zusammenführung von z.B. mehreren Excel- oder CSV-Dateien zu einer Datenbasis ist so gelöst, dass Power BI alle Dateien aus einem Ordner liest. Kommen regelmäßig neue Dateien dazu, so sind diese bei der nächsten Datenaktualisierung bereits eingelesen. Liegen mehrere Datentabellen vor, erkennt Power BI die Beziehungen automatisch, sofern gleiche Spaltennamen enthalten sind. Die identifizierten Beziehungen können manuell geprüft und bei Bedarf ergänzt werden. Im Hintergrund nutzt Power BI für die Transformationen die Sprache M, welche aber nur erlernt werden muss, wenn die Mittel in der grafischen Oberfläche nicht ausreichen.

Analyse- und Visualisierungsmöglichkeiten
Power BI bietet eine Vielzahl von Visualisierungen, welche zudem um Diagramme aus der Community oder von Drittanbietern erweitert werden können. Mittels der Integration der Programmiersprache R lassen sich statistisch anspruchsvolle Berechnungen und Grafiken umsetzen. Die Formelsprache DAX (Data Analysis Expressions) wird für die Berechnung neuer Kennzahlen verwendet und ist im Syntax ähnlich zu den Excel-Formeln, welche teilweise ebenfalls zur Verfügung stehen.

Insgesamt erweist sich Power BI sowohl für einfache und schnelle Auswertungen als auch für komplexe Lösungen als praktikabel. Für Letzteres ist jedoch mit erhöhten Einarbeitungsaufwänden für die Programmiersprachen DAX und ggfs. M oder R zu rechnen.

 

3 Responses

  1. Hey – guter Artikel aber es fehlt m.E.n. der Hinweis auf die onPremises Möglickeiten mit dem Power Bi Berichtsserver – denn ohne den ist es ein reines Desktop Tool sollte man nicht auf Azure setzen 🙂

    1. Michael Grawunder

      Das ist richtig, wer On-Premise arbeiten möchte und viele Anwender hat, für den besteht die Option mit dem Berichtsserver zu arbeiten. Dafür ist ein Power BI Premium Account nötig. Dieser lohnt sich finanziell allerdings erst ab ca. 500 aktiven Power BI Usern im Unternehmen. Der folgende Link gibt eine Orientierung bei der Preisberechnung: https://powerbi.microsoft.com/de-de/calculator/

      1. jaein – man benötigt nicht zwingend einen PBI Premium Account, es ist auch nutzbar, wenn man den SQL Server Enterprise Edition mit Software Assurance lizensiert hat.

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