In 5 Schritten fit für Microsoft Power BI

Power BI ist zweifellos ein leistungsfähiges Business Intelligence-Tool. Dennoch bietet es nicht die umfassenden Funktionen eines dedizierten Data Warehouses. Ein Data Warehouse ist darauf spezialisiert, große Datenmengen zu verwalten, komplexe Datenmodellierungen zu unterstützen und fortgeschrittene ETL-Funktionen bereitzustellen – weit über den Umfang eines reinen BI-Tools hinaus. Während Power BI vielfältige Funktionen zur Datenvisualisierung bietet, ist es dennoch auf ein Data Warehouse angewiesen, das auf die Verwaltung großer Datenmengen und die Modellierung komplexer Daten spezialisiert ist. 

In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie Ihr Unternehmen in 5 Schritten fit machen für den erfolgreichen Einsatz von Microsoft Power BI. Lassen Sie uns gemeinsam in die Welt der datengetriebenen Entscheidungsfindung eintauchen!

Schritt 1: Datenbasis und bestehende Systeme analysieren

Mit der Analyse bestehender Systeme und ihrer Datenbasis schaffen Sie mit den folgenden Maßnahmen die Grundlage für den erfolgreichen Einsatz von Power BI.

• Ausgangslage analysieren: Zuerst sollte ermittelt werden, welche Datenquellen und relevanten Anwendungen für die Erfassung und Verarbeitung von Daten in der neuen Power-BI-Umgebung benötigt werden. 
• Relevante Kennzahlen: Aus den benötigten Kennzahlen und Metriken der Fachabteilungen ergeben sich die Anforderungen für die Auswahl der Datenquellen und Modellierungen. 
• Datenaktualität: Je nach den Anforderungen des Unternehmens kann es notwendig sein, Daten in Echtzeit oder in regelmäßigen Intervallen zu aktualisieren. 
• Berechtigungsstrukturen: Die Analyse der Berechtigungsstruktur und die darauf aufbauende Definition von Benutzerrollen und Gruppen gewährleistet, dass auch im neuen System nur autorisierte Personen auf relevante Daten zugreifen können.  
• Definition der zu erstellenden Berichte: Anhand der Anforderungen der Endbenutzer und der operativen Unternehmensziele wählen Sie zwischen paginierten Berichten mit einem festen Layout oder interaktiven Dashboards.

Schritt 2: Technische Struktur schaffen

Abhängig von den Datenschutzanforderungen, Skalierbarkeitsbedürfnissen und der Mobilität der Mitarbeiter bietet entweder die Cloud-Version oder die lokale Version von Power BI die beste Ausgangslage. 

Der Art des Zugriffs wirkt sich direkt auf die Konfiguration von Sicherheitsmaßnahmen und Zugriffssteuerung aus: Soll der Zugriff nur aus dem Büro oder auch remote möglich sein? Da Power BI selbst kein Data Warehouse mitbringt, benötigt Power BI einen robusten technischen Unterbau, der entweder mit Microsoft SQL Server oder Azure App Fabric umgesetzt wird. Azure App Fabric vereint Integrations- und Speicherdienste sowie Prozessschritte in einem Cloud-Service und ermöglicht eine nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen.

Mit Power BI liegt der mit Abstand höchste Aufwand bei der Schaffung dieser technischen Struktur für die gewünschte Datenarchitektur, die maßgeblich für den effektiven Einsatz der BI-Lösung ist.

Schritt 3: Datenbeladung und Harmonisierung:

Rohdaten stammen aus vielfältigen Quellen und liegen in unterschiedlichen Formaten sowie Strukturen vor. Bevor sie für aussagekräftige Analysen in Power BI genutzt werden können, müssen sie in ein gemeinsames, maschinenlesbares Format umgewandelt werden. Hier kommt der Prozess des „ETL” (Extract, Transform, Load) ins Spiel. Er extrahiert Daten aus verschiedenen Quellen, transformiert sie und lädt sie in die Datenbank. Zusätzlich können historische Daten aufbereitet werden, beispielsweise um monatliche Inventurwerte zu verfolgen.

Die Datenintegration erfolgt mithilfe von Azure App Fabric und SQL Server Integration Services (SSIS). Letzteres spielt eine wichtige Rolle im Datenintegrationsprozess und unterstützt das Staging-Prinzip.

Schritt 4: Datenaktualisierung

Bei der Datenaktualisierung müssen Entscheidungen darüber getroffen werden, ob Live-Daten oder gesammelte Daten (Stichtag) für die Aktualisierung in Power BI verwendet werden sollen. Beide Ansätze haben Vor- und Nachteile:

• Live-Daten bieten die höchste Genauigkeit für Berichte. Allerdings können sie, abhängig von der Komplexität der Abfragen, die Quellsysteme stark belasten. Daher sind sie für ein Multi-User-Szenario in Kombination mit großen Datenmengen eher ungeeignet. 
• Mit einem Data Cube findet die Aktualisierung in vorab festgelegten Intervallen (täglich, stündlich, wöchentlich usw.) statt, wodurch das Quellsystem nur punktuell zum jeweiligen Zeitpunkt der Beladung beansprucht wird, nicht aber bei der tatsächlichen Erstellung von Analysen durch Nutzer in Power BI.

Schritt 5: Visualisierungen und Logiken in Power BI

Power BI ist für die gesamte visuelle Aufbereitung von Tabellen über Diagramme bis zu Filtern und Gruppierungen zuständig und ermöglicht auch die Implementierung einfacher Logiken und Berechtigungen. Für eine unkomplizierte Wartung empfehlen wir im Enterprise-Kontext jedoch grundsätzlich, sämtliche Logiken in der Datenstruktur im Hintergrund mit einem Data Cube zu implementieren. Auf diese Weise werden alle Berechnungen zentral bereitgestellt und müssen nicht in Power BI dupliziert werden. Das vereinfacht Wartung und Betrieb erheblich.

Für die Datenbefüllung bietet Power BI zwei Optionen: 

• Im Import-Modus werden Rohdaten direkt in die Power BI-Datei geladen und verschlüsselt gespeichert. Dadurch besteht jedoch das Risiko für die Preisgabe sensibler Daten, sollte die Verschlüsselung durch einen Angreifer geknackt werden.  
• Im Live-Zugriff verbleiben die Daten hingegen ausschließlich in der Quell-Datenstruktur und sind nicht in der bereitgestellten Datei enthalten, sodass beim Zugang durch einen Unbefugten keine Gefahr besteht.

Exkurs: Berechtigungen und Row Level Security (RLS):

Die Row-Level-Security (Sicherheit auf Zeilen-/Zell-Ebene) ist eine Funktion im Data Warehouse, die den Zugriff auf einzelne Teile der Datenstruktur durch Benutzerrollen mit vordefinierten Eigenschaften regelt und die auch von Power BI genutzt wird:

• Definition der RLS im Data Warehouse:

Zunächst werden die RLS-Regeln im Data Warehouse definiert und bestimmt, welche Daten für welche Benutzergruppen oder Individuen sichtbar sein sollen.

• Integration mit Power BI:

Anschließend kann Power BI im Live-Zugriff mit dem Data Warehouse verbunden werden.

• Übermittlung der Benutzerkontextinformationen:

Wenn ein Benutzer sich in Power BI authentifiziert und auf Daten im Data Warehouse zugreift, werden Informationen über den Benutzerkontext automatisch an das Data Warehouse übermittelt.

• Anwendung der RLS-Regeln:

Das Data Warehouse wendet die definierten RLS-Regeln auf Grundlage des Kontextes an, in welchem der Benutzer agiert und die Datenbank gibt nur diejenigen Zeilen zurück, auf die der Benutzer gemäß den RLS-Regeln zugriffsberechtigt ist.

• Dynamische Sichtbarkeit in Power BI:

Die von der Datenbank zurückgegebenen Daten werden in Power BI dynamisch angezeigt und jeder Benutzer sieht nur jene Daten, für die er gemäß den RLS-Regeln berechtigt ist.

Ein Beispiel:
Ein Vertriebsleiter möchte alle Betriebsdaten einsehen können, während ein Vertriebsmitarbeiter nur auf jene Daten Zugriff haben sollte, die mit seiner Verkaufsregion oder seinen Kunden verbunden sind. RLS ermöglicht diese differenzierte Zugriffssteuerung und gewährleistet datenschutzkonforme Analysen.

Fazit: Data Cube richtig planen und Power BI erfolgreich nutzen

Power BI ist eines der mächtigsten BI-Tools am Markt und bietet durch seine Einbettung in das Microsoft-Ökosystem eine breite Palette an Möglichkeiten, Datenströme für das Unternehmen auszuwerten und nutzbar zu machen. Wenn Sie die in diesem Beitrag skizzierten 5 Schritte befolgen – von der Analyse über die Schaffung der technischen Struktur bis zur Integration von Cloud-Services – stellen Sie die richtigen Weichen für eine erfolgreiche Einführung und Nutzung von Power BI in Ihrem Unternehmen. 

Möchten Sie mehr über die optimale Nutzung von Power BI erfahren? Unsere Experten helfen Ihnen gerne weiter.