Archiv für den Monat: Januar 2021

Power BI – ein „Meer an Begriffen“

Spricht man mit Controllern und Excel-Anwendern über Power BI, so sind oft unklare Vorstellungen von Power BI anzutreffen. Meist wird Power BI als Synonym für ein Dashboard-Tool verwendet, dabei gibt es unter dem Begriff Power BI eine ganze Produktfamilie und zahlreiche Funktionalitäten. In unserem BLOG möchten wir Orientierung in diesem „Meer an Begriffen“ liefern, ohne Anspruch auf Vollständigkeit.

Power BI Desktop  ist eine Windows-basierte Anwendung für PCs und Desktops, hauptsächlich zum Entwerfen und Veröffentlichen von Berichten für den Power BI Service.  
Power BI Service  ist ein auf SaaS (Software as a Service) basierende Online-Dienst (früher bekannt als Power BI für Office 365, jetzt als PowerBI.com (oder einfach Power BI) bezeichnet).  Die Berichte passen sich Ihrem Endgerät an.
Die Power BI Mobile-Apps für Android- und iOS-Geräte sowie für Windows-Phones und Tablets ermöglicht das Lesen und Bearbeiten von über Power BI Service publizierte Berichten. Die App unterstützt auch die Touchfunktionen Ihres Endgerätes.
Mit Power BI Gateway sind die Datenquellen gemeint, die Sie zur Erstellung eines Datenmodells (technisch) nutzen können. Die technische möglichen Datenquellen unterscheiden sich von denen, deren Nutzung Ihnen innerhalb Ihres von Ihrer IT eingeräumten Benutzerrechten  eingeräumt werden. Hier zur aktuellen Übersicht der technisch möglichen Datenquellen.
Mit Power BI Embedded  ist die Power BI REST API gemeint, die verwendet werden kann, um Dashboards und Berichte in benutzerdefinierte Anwendungen zu integrieren, die sowohl Power-BI-Anwendern als auch Nicht-Power-BI-Anwendern dienen.  
Mit Power BI Report Server kann eine On-Premises Power BI Reporting-Lösung für die Unternehmen genutzt werden, die aufgrund der Sensibilität des Geschäftsmodells oder anderer Vorbehalte keine Daten im Cloud-basierten Power BI-Service speichern wollen oder können.  
Über den Power BI Visuals Marketplace können Sie kostenfreies oder bezahltes Bildmaterial und R-powered Visuals beziehen.
Microsoft Power BI Umgebung
PowerBI-Komponenten ( © Microsoft Corp.)

Dashboards mit Excel erstellen?

Wie geht man beim Aufbau eines Dashboards vor? Was ist dabei zu beachten? Wie sollten die Daten verdichtet werden? Mit welchen Excel-Techniken sollte man arbeiten? Wir denken dabei vom Ziel her. Hier folgen Hinweise, die Ihnen nach unserer Meinung beim Aufbau eines Dashboards helfen können. Denn zu 80% besteht ein Dashboards aus einem Datenmodell, nur zu 20% aus „schönen Diagrammen&Tabellen“!

Ich beobachte bei Projekten meist eine Vorgehensweise, bei der erst einmal alle verfügbaren Daten in irgendeiner Form „eingesammelt“ werden, meist nach der Devise: „Was ich schon habe, kann mir niemand mehr wegnehmen“. Dann folgt eine Überlegung, welche Kennzahl können daraus gebildet , welche Diagramme erzeugt werden. Das geht einher mit den Überlegungen, welche Informationen die Empfänger wohl haben möchten (oder müssten?), ohne dass dazu ein Dialog geführt wird. Daraus ergeben sich nach meiner Beobachtung sehr unhandliche Modelle, obwohl eine andere Vorgehensweise mlgw. zielführender sein könnte.

Empfängerorientierung als Voraussetzung

Im ersten Schritt würde ich den Informationsbedarf der Empfänger klären, verbunden mit der Frage nach Vorstellungen zur Usability. Dazu kann man bereits einige dynamische Diagramme, Tabellen, Kennzahlenbäume vorstellen und das Feedback aufnehmen Durch die Reaktion auf solche Beispiele (ohne echte Daten) kann man oft auch erkennen, was Empfänger wirklich wollen und benötigen. Denn oft ist ihnen das selbst nicht bewusst, wird aber mit solchen Beispielen klarer Beispiele.

Umsetzung – zielorientiert und top down

Mit diesen recht konkreten Vorstellungen kann man sich an die eigentliche Umsetzung machen, denn nun hat man eine Zielvorgabe und kann von dieser aus rückwärts gehen:

  1. Vom Ziel ausgehend (interaktive Diagramme, Tabellen, Kennzahlenbäume), beschreiben Sie die dafür notwendigen Daten. Denn vielleicht werden noch besondere Elemente zu Visualisierung gewünscht. Auch dafür werden Zahlen benötigt, denn Diagramme sind visualisierte Zahlen. Diese Zahlen, die nicht aus den Datenquellen stammen, müssen automatisch generiert werden und in einer bestimmten Struktur bereitgestellt. Dabei helfen zahlreiche Excel-Funktionen.
  2. Die Beschreibung der im ersten Schritt gewünschten Visualisierungen verdeutlicht die Zahlen, die dafür in Form von Tabellen oder Einzelwerten vorliegen müssen. Vor allem werden auf dieser Ebene die Daten für verschiedene Selektionskriterien (Kategorie, Zeit, Geografie) bereitgestellt und aufbereitet.
  3. Die Beschreibung der im Schritt davor erwünschten Datenselektion schafft Klarheit darüber, welche Daten aus den Datenquellen benötigt werden. Spätestens hier sollte man sich darüber im Klaren sein, in welchem Umfang historische Daten aus den Datenquellen übernommen werden müssen.
  4. Welche Daten werden aus welchen Quellen benötigt? Wie stark müssen die Daten transformiert und verdichtet werden? Wie wichtig ist eine permanente oder monatliche Aktualisierung?
Die Abbildung zeigt alle Schritte auf und zeigt die dafür benötigten oder zur Verfügung stehenden Excel-Techniken..

In der Beispieldatei werden die wünschenswerten Excel-Techniken zur Erstellung eines Dashboards aufgelistet. Planung, Tests mit den Datenquellen und Erstellung des Dashboards benötigen nach meiner Erfahrung nach dieser Vorgehensweise ca. 3-5 Personentage.

Weitere Anregungen finden Sie hier…..

Chart des Monats Januar- (fast) ein Visual!

Regelmäßig kommentieren wir Diagramme, die uns aufgefallen sind. Da wir aus nachvollziehbaren Gründen keine Charts aus unseren Projekten vorstellen können, besprechen wir öffentlich zugänglich Charts. Dabei wenden wir aber die gleichen Prinzipien, wie bei unseren Kunden an.

Im Chart des Monats des Monats November haben wir ein dynamisches Diagramm im Web von RTL kommentiert und daraus ein interaktives, für ein Dashboard taugliches Diagramm gemacht.

Wir haben nun täglich die Zahlen notiert, einen anderen Diagramm-Typ gewählt und daraus eine Art von Visual gemacht.

Dieses Diagramm soll beispielhaft zeigen, wie man verschiedene Elemente (hier statistische Parameter), bei Bedarf anzeigen lassen kann und so eine erweiterte Aussage der Daten erhält. Es ist kein Anspruch darauf, welche Parameter an die Fallzahlen anzulegen wären. Aber sehen Sie selbst, wenn Sie die Beispieldatei öffnen.

Dieses Beispiel soll zeigen, wie Zusammenhänge oder Effekt sichtbar gemacht werden können, wenn sie direkt aus den nackten Zahlen nicht für jeden erkennbar sind. Andere Beispiele für diese Art von Diagrammen / Visuals ist die Trompetenkurve als Abweichungsanalyse oder als Prognosemodell tun oder wie wir es in Szenarien und Simulationen in Excel zeigen.

Anmerkungen:

Wir hätten übrigens gerne die Beispieldatei als Power Bi-Dashboard erstellt, mussten dabei feststellen, dass es keine DAX-Funktionen vergleichbar den Excel-Funktionen TREND(), VARIATION(), RGP() und anderen statistischen Funktionen gibt.

Außerdem hätten wir gerne die Neuinfektionen gerne per Power Query automatisch aktualisiert in des Modell geladen. leider haben wir im WEB keine passende Datenquelle gefunden, mit der wir die Datenquelle WEB hätten nutzen können. Schade! 🙁

Visuals – mehr als nur Diagramme

„Power BI wird mit vielen vorkonfigurierten visuellen Power BI-Elementen ausgeliefert. Diese visuellen Elemente sind im Visualisierungsbereich sowohl von Power BI Desktop als auch im Power BI-Dienst verfügbar und können zum Erstellen und Bearbeiten von Power BI-Inhalten verwendet werden“ (Quelle: Microsoft). Auf den ersten Blick scheinen die Visuals in Power BI das gleiche wie Diagramme in Excel zu sein.

„Ein Visual ist wie ein Bild, ein Diagramm oder ein Stück Film, das verwendet wird, um etwas zu zeigen oder zu erklären. Dass Visual soll Ihre Botschaft verstärken und nicht von dem, was Sie sagen, ablenken.“ (www.collinsdictionary.com)

Tatsächlich habe ich bisher noch keine offizielle Beschreibung oder Definition von Visuals gefunden, denn es gibt Unterschiede zu den Excel-Diagrammen. Excel-Diagramme lassen sich sehr individuell gestalten und aufbauen.

Visuals in Power BI sind „Vorlagen“ die nur sehr begrenzt gestaltungsfähig sind, es sei denn, man würde die Sprache R beherrschen.

Wenn Sie schon mal eines unserer Seminare besucht haben, ist Ihnen vielleicht noch unser virtuelles Unternehmen, die Däumler-Binz AG in Erinnerung geblieben. Die Abbildung unten zeigt in einem einfachen Beispiel Measures und ein Visual zur Umsatz-Darstellung.

So sieht ein Visual zur Darstellung Plan-/Ist-Umsatz aus

Tatsächlich sind Visuals mehr als Diagramme. Abgesehen von den technischen Möglichkeiten der Detailanzeige und Vernetzung mit anderen Visuals. Sie können sich in mit der eingebauten Analysefunktion Rückgänge und Anstiege der Daten in Form von Diagrammen erläutern lassen, Verteilungsfaktoren anzeigen und schnell automatische aussagekräftige Analysen Ihrer Daten erhalten. Dazu müssen Sie einfach mit der rechten Maustaste auf einen Datenpunkt klicken, und im Kontextmenü Analysieren > Erläutern Sie den Rückgang (oder „Erläutern Sie den Anstieg“, wenn der vorherige Balken niedriger war) oder Analysieren > Ermitteln Sie die Unterschiede in dieser Verteilung auswählen. Daraufhin werden die Ergebnisse in einem separaten Fenster angezeigt.

Das Analysefenster zeigt in Form eines Wasserfall-Diagrammes die Effekte (grün) des Anstiegs Mai gegenüber Mai an.

Das Analysefenster weist darauf hin, dass innerhalb des Datenpunktes eine Region die Hauptursache für den Anstieg im Vergleich zum letzten Monat ist.

Damit unterstützt Power BI die Analyse, das Thema Self BI sehr gut. In Excel müsste dazu in weiteren Zellen mit statistischen Funktionen gearbeitet werden, was vergleichsweise recht aufwändig ist und nicht spontan erfolgen kann.


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