Microsoft Power BI – was kann die Reporting-Plattform?

1

+++ Was leistet Power BI im Vergleich zu Excel und wie funktioniert die neue Microsoft Self-Service Plattform? +++

von Florian Haack

es gibt zwar keine Studie über den Zusammenhang von Berichtswesen im Projektmanagement und der Anzahl an grauen Haaren, aber eins ist klar: wirklich gute Berichte zu erstellen ist oft ein mühsames Geschäft.

Sie kennen das vielleicht: Die Daten sind entweder nicht da oder zu alt. Außerdem ermöglichen Ihre Tools vielleicht oft nicht die Berichte auf Knopfdruck, die Sie gerade brauchen.

Das ist ein Problem, vor allem wenn Sie als PMO regelmäßig auf aussagekräftige und aktuelle Reports angewiesen sind. Denn: wie sollen Sie sonst den Status quo Ihres Portfolios, Programms und der Projekte beurteilen?

Aber auch aus IT-Sicht macht das Einbinden eines BI-Tools nur dann Sinn, wenn

  • Sie damit die Anforderungen Ihrer User decken können
  • das Tool sich in die bestehende IT-Landschaft einfügt und
  • die Betreuung der User im angemessenen Rahmen bleibt.

Wie Sie im folgenden Artikel sehen werden, erfüllt Microsoft Power BI diese Voraussetzungen für eine Mehrzahl an Einsatz-Szenarien. Um Ihnen hier einen optimalen Einstieg in die Möglichkeiten zu geben, stellen wir Ihnen das neue Self-Service Tool von Microsoft jetzt im Rahmen einer kleinen Blog-Serie vor.

Im diesem ersten Artikel erfahren Sie,

  • worauf es bei Self-Service BI tools generell ankommt
  • den Unterschied zwischen Excel und Power BI
  • wie sich Power BI in das Gesamtgefüge der Microsoft Lösungen einbettet
  • auf welche Datenquellen Power BI zugreifen kann
  • und aus welchen Komponenten das Self-Service Werkzeug besteht.

Ein ähnlicher Artikel: Was Sie als PMO im Berichtswesen beachten sollten – Anforderungen an ein modernes und effizientes Berichtswesen im Projektmanagement

Schneller am Ziel: mit Self Service Business Intelligence

Der Bedarf nach Auswertung und Visualisierung von Daten wächst. Und damit der Bereich Business Intelligence. Er gehört ganz klar zu den großen Wachstumssegmenten der IT Branche.

Was Sie vielleicht nicht wussten:

Nur etwa ein Viertel der mit viel Aufwand und großem technischen Know How entwickelten BI Systeme werden von den Anwendern wie Ihnen letztlich auch angenommen und verwendet!

Der Grund?

Reporting Systeme sind oftmals wie ein und dieselbe Hitparade, die Woche für Woche am Samstagabend wieder zum Tanzen aufgelegt wird.

Aber was, wenn in dieser Woche zu einem Candle Light Dinner und in der nächsten zu einem Literaturabend geladen wird? Dafür benötigen Sie ihre eigene Jukebox, oder, gewendet in den Jargon der IT Branche, eine Self Service Business Intelligence Lösung!

Es verwundert demnach nicht, dass die wichtigste Funktionalität eines BI Systems oftmals der Button „Export nach Excel“ ist. Sie wollen Daten? Na klar. Aber sicherlich wollen Sie auch selbst etwas damit tun.

Sie brauchen flexible, schnell bereit stehende Möglichkeiten, um aus Daten Fakten zu schaffen.

Was Sie brauchen sind Informationen über Wachstum, Schwankung, Größen, Verhältnisse usw. Informationen, die abhängig von der gegenwärtigen Situation der handelnden Personen benötigt werden: heute so, morgen wieder anders.

Microsoft Power BI führend im Gartner Magic Quadrant für BI

Nach dem neuesten BI Bericht 2016 der Gartner Analysten wollen die Business Users nicht mehr auf die IT warten, bis diese ihnen Datenauswertungen bereitstellt. Der Trend geht zu Self Service Lösungen. Und hier heißt es: „…Microsoft was the clear winner in terms of vision. Power BI is both end user friendly and powerful. Its core is in Azure, Machine Learning, Azure HDInsight and Stream Analytics.“

Der alte Ansatz: Excel und die „Power“-Addins

Microsoft hat die bekannten Unzulänglichkeiten der schwergewichtigen BI Systeme zunächst durch die „Power“-Komponenten für Excel gelöst: Power Pivot, Power View, Power Maps und Power Query.

Der Vorteil für Sie als  Anwender:

Excel wurde damit zu einem eigenen kleinen Self-Service Business Intelligence Werkzeug.

Der Nachteil? Es war immer noch „nur“ Excel. Der treue Begleiter konnte nicht an Prestige gewinnen – trotz vielfältiger neuer Funktionalitäten.

Ein möglicher Grund: Einige Limitierungen von Excel waren kaum zu überwinden. Viele Office Installationen sind 32 bit, wodurch die Größe einer Excel Datei auf 2 GB begrenzt wird. Gerade für ein BI Werkzeug kann dies zu einem schmerzhaften Knock out führen.

Zum anderen lassen sich am soliden und ausgereiften Excel Programm Code nicht beliebig viele und schnell getaktete Änderungen vornehmen, auch nicht an den „Power“-Add-ins.

Vergleich Excel vs. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI Reporting Plattform

Bild 1: Exemplarischer Report erstellt in Power BI

Daher erfolgte der Startschuss für Microsoft Power BI.

Anders als Excel überwindet diese neue Plattform die Limitierungen der 32 bit und die Restriktionen bei der Bereitstellung von Upgrades.

Im Grunde aber gibt es damit ein und dasselbe Produkt in zwei Gewändern – einmal im Rahmen von Excel, einmal im Rahmen der neuen Power BI Plattform.

Was beide Ansätze gemeinsam haben:

Unter der Oberfläche beider Anwendungen verbirgt sich eine vollwertige Komponente aus dem Microsoft BI Produktportfolio:

  • das SQL Server Analysis Services (SSAS) Tabular Model basierend auf der Abfragesprache DAX und
  • der Echtzeit-Datenverbindung xVelocity oder
  • der Live-Datenverbindung Direct Query (mehr dazu siehe im weiteren Verlauf).

Was beide Ansätze unterscheidet:

Die Erweiterung und Optimierung der Excel Version wird immer ein Stück weit hinter dem Stand der Power BI Version zurückbleiben.

Außerdem werden beide Versionen in unterschiedlicher Mission zum Einsatz kommen:

  • Power Pivot als Teil von Excel wird der fachliche Nukleus eines on premise SSAS Tabular BI Systems sein.
  • Power BI wird demgegenüber vermehrt Bestandteil der Azure Landschaften in der Cloud sein.

Und nicht zuletzt entscheiden die unterschiedlichen Anwender-Typen über den Einsatz:

  • Zahlenhandwerker und Analytiker in Organisationen werden eher den Nutzerkreis von Power Pivot in Excel bilden.
  • Daten- als auch visualisierungsaffine Fachleute mit Vorliebe für Drag- & Drop-Anwendungen werden Power BI zuneigen.

Power BI als Reporting Plattform in der Cloud

Das Schaubild zeigt im Überblick die zentrale Rolle von Power BI im Umfeld der Microsoft Technologien. Anspruch auf Vollständigkeit wird hier allerdings nicht erhoben.

Microsoft Power BI Reporting Plattform 2

Bild 2: Einbettung von Power BI in die Microsoft Lösungslandschaft (Beschreibung der nummerierten Komponenten siehe unten)

  1. An erster Stelle die Platzierung: Power BI ist eine cloud-basierte Anwendung. Zuvor noch Teil von Office 365, ist es mittlerweile ein eigenständiges Produkt. Für die cloud-platzierte Komponente von Power BI wird im weiteren Verlauf die Bezeichnung „Power BI 365“ verwendet.

  2. Als Cloud-Anwendung ist Power BI dafür prädestiniert, Daten aus anderen Cloud-Anwendungen bzw. Datenquellen zu laden; an vorderster Stelle Datenquellen aus Azure (Azure Datenbanken) oder Office 365 sowie Dateien auf OneDrive. Für den unmittelbaren Import nach Power BI werden für diese Datenquellen Content Packs erstellt.

  3. Die Report Erstellung durch den Anwender, sofern auf kein Content Pack zugegriffen wird, erfolgt durch die Komponente Power BI Desktop, die auf dem lokalen Computer läuft. Durch Power BI Desktop werden eigene Dateien lokal gespeichert und dann nach Power BI 365 publiziert.

  4. Power BI Desktop wird zudem dafür verwendet, Verbindungen zu on premise Datenquellen wie SharePoint Listen, on premise Datenbanken wie SQL Server oder SQL Server Analysis Services und on premise Dateien auf dem lokalen Computer oder Netzlaufwerken herzustellen.

    Excel Dateien können dabei als Datenquellen verbunden oder als bereits bestehende Reports importiert werden. In letzterem Fall enthalten diese Reports überwiegend bereits ein Power Pivot Datenmodell – d.h. mehrere miteinander zu einem Modell verknüpfte Tabellen.

  5. Für die Verbindung zu on premise Datenquellen jeglicher Art wird allerdings ein Power BI Gateway benötigt. Dieses gibt es als Personal Gateway für den lokalen Rechner oder als Enterprise Gateway, regelmäßig auf einem Server installiert.

Power BI Datenquellen

Das folgende Schaubild zeigt die Anwendungen bzw. Datenquellen auf, mit denen sich Microsoft Power BI verbinden kann.

Microsoft Power BI Reporting Plattform 2

Bild 3: Übersicht über Anbindungsmöglichkeiten von Power BI

Sie haben die Möglichkeit, Dateien in den einschlägigen Formaten anzubinden:

  • neben Excel auch XML, Text Dateien oder auch JSON Dateien.
  • Azure Datenquellen, inbesondere Azure SQL Database
  • SQL Server, Access und SQL Server Analysis Services

Darüber hinaus werden Verbindungen zu den Datenbank Systemen und Produkten anderer Hersteller unterstützt (nicht alle sind im Bild oben enthalten).

Power BI Bestandteile und Aufbau

Das folgende Schaubild zeigt die logischen Elemente des Aufbaus von Power BI 365 als auch Power BI Desktop.

Microsoft Power BI Reporting Plattform 4

Bild 4: Aufbau der Elemente von Power BI

Technische Erklärungen

  1. Am Anfang steht immer: Get Data. Power BI benötigt Daten aus einer Datenquelle. Dieser erste Schritt ist unumgänglich. Es gibt kein leeres Power BI ohne Daten. Woher diese Daten letztlich stammen, ob die Datenquelle ein Gateway benötigt oder keines, ist für diesen Schritt irrelevant. Er muss lediglich vollzogen werden können.
  2. Die importierten Daten werden zu einem Dataset. Das Dataset kann sich aus mehreren Datenquellen speisen. Genauer: das Dataset ist ein Datenmodell (= anhand von Primär- und Fremdschlüssel verknüpfte Tabellen), basierend auf mehreren Tabellen.
    Wichtig: Eine Tabelle kann nur zu einem Dataset gehören. Die Tabellen sind womöglich unterschiedlicher Herkunft, d.h. aus unterschiedlichen Datenquellen. Die Zeilen der Tabellen können gefiltert sein.
  3. Reports bestehen aus einer oder mehrerer Seiten, die eine Visualisierung der Daten enthalten: Charts, graphische Elemente wie Indikatoren, Bilder oder auch nur eine Matrix-Tabelle. Der Report kann allerdings nur auf einem Dataset aufbauen. Er kann nicht mehrere Datasets zur Datenversorgung heranziehen.
  4. Ein Container für Kacheln und Widgets. Jeder Report wird in einer Kachel angezeigt – und umgekehrt: eine Kachel beinhaltet nur einen Report. Das Dashboard ist das dedizierte Ausgabemedium von Power BI.
  5. Datasets müssen in Power BI Desktop entworfen werden, sofern man nicht auf die bereits vorkonfektionierten Content Packs zurück greifen kann. Reports können in Power BI 365 und Power BI Desktop zusammengestellt werden. Ebenso können in beiden Komponenten gleichermaßen Reports in einem Dashboard angeordnet werden.

Zusammenfassung

In diesem Artikel haben Sie gelernt, welche Vorteile Self-Service BI Tools, wie Microsoft Power BI, gegenüber klassischen Lösungen bieten. Auch der Unterschied zu Excel-basierten Lösungen ist Ihnen jetzt bekannt.

Zudem haben sie erfahren,

  • wie sich Power BI in das Gesamtgefüge der Microsoft Lösungen einbettet
  • aus welchen Quellen Power BI seine Daten zieht und
  • aus welchen Komponenten die Reporting Plattform besteht.

Empfehlung: Möchten Sie lernen, wie Sie Berichte erstellen mit Excel Services, PerformancePoint Services, PowerPivot/PowerView und dem Dashboard Designer? Hier finden Sie das passende BI Seminar.

Haben Sie Erfahrung mit Power BI, Fragen oder Anregungen? Wir freuen uns auf Ihren Kommentar unten.

ARTIKEL DRUCKEN

Share.