Ich werde oft gefragt: wo ist denn in Power BI die Pivottabelle?
Im Teil 1 unserer Reihe über Power BI Visuals möchten wir dieses Visual nun etwas näher unter die Lupe nehmen.
WeiterlesenMit seinen Power Tools (Power Query, Power Pivot, Power BI & Co. ) stellt Microsoft Business Analytics-Lösungen zur Verfügung, mit denen Sie Daten aus unterschiedlichsten Datenquellen extrahieren und in einem Modell zusammenführen, dann verdichten, analysieren und visualisieren können.
Die Informationen, die aus den Daten gewonnen werden sollen dabei valide, praxisbezogen und verständlich sein. Noch dazu sollen die Modelle Auswertungen nach wechselnden Kriterien unterstützen und flexibel erweiterbar sein.
Mit welchen Methoden kann man dieses komplexe Ziel erreichen?
Für die Verständlichkeit sorgen Sie selbst durch die Auswahl des Reporting Designs und der Visualisierungen. Die Reports selbst müssen aber auch performant sein, da lange Wartezeiten bei Aktualisieren oder beim Drilldown den Arbeits- und Gedankenfluss stören. Und sie müssen flexibel sein, damit man bei der Datenanalyse relativ frei nach beliebigen Kriterien auswerten kann, also nicht durch die Datenstrukturen schon in bestimmte Richtungen gezwungen wird. Beispielsweise kann eine Vertriebsanalyse sowohl nach Datum, wie nach Region oder Produkt interessant sein. Daneben könnte aber auch eine Analyse nach Kundengruppe, Bestellmenge oder gar Wetter interessant sein.
Setzen wir einfach einmal voraus, dass die erforderlichen Informationen überhaupt vorhanden sind (was leider in der Realität im ersten Schritt nicht mal sicher ist). Damit Daten flexibel ausgewertet werden können, darf die Struktur der Speicherung möglichst wenige Einschränkungen vorgeben.
Hier könnte man zwischen zwei grundsätzlich unterschiedlichen Ansätzen der Modellierung unterscheiden: Stern – und Schneeflocken-Schema
Meist gibt es eine zentrale Tabelle, die sogenannte Faktentabelle, die die Daten enthält, etwa Umsatzzahlen, Absatzzahlen, Plandaten, Kontostände etc. Diese sind meist numerisch und besitzen eine Skala wie Stück, Euro, Tage oder ähnliches. Sie besitzen auch Zusatzinformationen etwa zu Kunden, Regionen, Produkten. Diese Informationen werden aber nicht in der zentralen Datentabelle gespeichert – dort sind lediglich Schlüsselkriterien hinterlegt, die auf andere Tabellen verweisen.
Zu diesen Schlüssel gibt es mehrere Zusatztabellen, sogenannte Dimensionstabellen.
Bei Stern-Schema beziehen sich nun alle oben genannten Schlüssel der Faktentabelle direkt auf eine Dimensionstabelle, aus der die Zusatzinformationen dann ausgelesen werden können (man kann sich das wie den guten alten SVERWEIS vorstellen).
Stern-Schema (Quelle: Microsoft)
Beim Schneeflockenmodell dagegen können auch den Dimensionstabellen weitere Schlüssel und nochmal Dimensionstabellen zugeordnet werden.
Schneeflocken-Schema (Quelle: Wikipedia)
Für eine flexible Auswertung ist das Stern-Schema am besten geeignet, da es erlaubt, mithilfe von Gruppieren, Pivotieren etc. beliebige Verdichtungen in den gewünschten Dimensionen zu erstellen. In EXCEL-Denkweise: es lässt uns, wie in einer Pivottabelle, die Gruppierungkriterien beliebig tauschen.
Beim Schneeflocken-Schema wäre dies schwerer, da für unterschiedliche Auswertungen jeweils eigene Abfragen erzeugt werden müssten.
Zur Aufbereitung der Rohdaten dienen Tools wie Power Query, die eine Normalisierung der Daten, d.h. die Aufteilung der gelieferten Daten in Dimensions- und Faktentabellen mit relativ wenig Aufwand ermöglichen.
Im Seminar Datenmodellierung mit Power Query und Power BI diskutieren und testen wir die Vor- und Nachteile der Modell in der Praxis.
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. |
… wird normalerweise die Werbung für eine bekannte Waffelschnitte eingeleitet. Aber es geht hier nicht um Süsskram, sondern um den Controller Max Mustermann des Unternehmens X AG. Der muss nämlich jeden Montagmorgen den für 12:00 vorgesehenen Vorstands-, Sales-, HR-Report (bitte gedanklich ergänzen!) fertigstellen.
Kommt Ihnen das eventuell bekannt vor? 😉 Es geht weiter….
Diesen Montag kann er endlich um 9:30 die Monats-Reports aus SAP (kann beliebig durch eine andere Datenquelle ersetzt werden) als Excel-Files in einen definierten Ordner herunterladen. Danach „verbindet“ er die Daten hektisch mit SVERWEIS zu einer Datenquelle, sortiert sie ein bisschen um, baut hier einen Link neu auf, eliminiert dort ein Fehlerchen, flucht über die Performance der Datei in der Größe von 70 MB und kann endlich um 11:58 die Report-Datei abschicken.
Stopp, das hatten wir doch schon einmal in einem anderen Beitrag!
Max plant seine persönliche Weiterbildung nachdem er in den letzten Jahren ein Excel-Basic-Seminar, Excel-Advanced und eines für Power-User besucht hat. Außerdem hat er viel nach Excel-Techniken gegoogelt, verschiedene kostenlose Online-Tutorials gesehen, zu dieser und oder jener Excel-Technik/-Funktion, die ihm von KollegInnen oder in diversen Foren empfohlen wurden. So kennt er sich in Excel inzwischen sehr gut aus. Trotzdem sind seine Dateien groß, langsam, bestimmte Prozesse sind unbefriedigend. Da er sich mit SAP BW nicht so gut auskennt (oder nur wenige Benutzerrechte hat), nutzt er es als Datenquelle für ein “Excel-Schatten-IT-System”, mit dem er seine Aufgaben erfüllt.
Caroline Musterfrau, Controllerin im Unternehmen Y AG, hat mit ihren KollegInnen ein Anwendungskonzept für Excel erarbeitet und von der Leiterin Controlling absegnen lassen. Dieses Konzept sieht eine bestimmte Modellierung vor, bestimmte Excel-Techniken sowie das Prinzip der Datenkonsistenz. Alle Modelle sind nun einheitlich aufgebaut und gut dokumentiert. Die Revision gibt dafür fünf Sterne 😊😊😊😊😊.
Excel wird ausschließlich als Frontend für (z.B.) SAP&Co. eingesetzt und nur für die im Anwendungskonzept definierten Aufgaben, weil ERP-Systeme, Datenbanken und spezialisierte IT-Tools wesentlich performanter große Datenmengen verarbeiten können.
Natürlich wird Excel im Controlling weiterhin für Sonderaufgaben, AdHoc-Analysen oder zur Entwicklung von Prototypen (z.B. für Dashboards) eingesetzt. Mit diesen Prototypen werden die Anforderungen der Anwender ermittelt, Möglichkeiten vorgeführt und letztlich damit notwendige Budgets für IT-Lösungen zur Genehmigung gebracht.
So kann nun auch die Weiterbildung von Excel wesentlich zielgerichteter nach dem Anwendungskonzept durchgeführt werden, teilweise speziell auf die Anforderungen der Y AG ausgerichtet.
Soweit unsere kleine Geschichte vom Montagmorgen. 🙂
Wo finden Sie sich wieder? Wo möchten Sie als ControllerIn gerne hin? 😉
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… wird normalerweise die Werbung für eine bekannte Waffelschnitte eingeleitet. Aber es geht hier nicht um Süsskram, sondern um den Controller Max Mustermann des Unternehmens X AG. Der muss nämlich jeden Montagmorgen den für 12:00 vorgesehenen Vorstands-, Sales-, HR-Report (bitte gedanklich ergänzen!) fertigstellen.
Kommt Ihnen das eventuell bekannt vor? 😉 Es geht weiter….
Diesen Montag kann er endlich um 9:30 die Monats-Reports aus SAP (kann beliebig durch eine andere Datenquelle ersetzt werden) als Excel-Files in einen definierten Ordner herunterladen. Danach „verbindet“ er die Daten hektisch mit SVERWEIS zu einer Datenquelle, sortiert sie ein bisschen um, baut hier einen Link neu auf, eliminiert dort ein Fehlerchen, flucht über die Performance der Datei in der Größe von 70 MB und kann endlich um 11:58 die Report-Datei abschicken.
Stopp, das hatten wir doch schon einmal in einem anderen Beitrag!
Warum kommt Max Mustermann eigentlich jeden Montagmorgen in diese Situation? Weil er sehr gute Excel-Kenntnisse hat! Klingt Paradox, oder? Max Mustermann ist sehr viel in den sozialen Medien unterwegs und sieht dort regelmäßig Webinare, Tutorials, Videos, liest BLOGS von Excel-Gurus, alles kostenlos und spart so eine Menge Geld für Weiterbildung. Er lernt auf diesem Weg sehr viel spannende Excel-Techniken kennen und da er ein begeisterter Tüftler ist, gelingt es ihm immer wieder, diese fantastischen Excel-Techniken in seine Modelle zu integrieren.
Soweit so gut.
Trotzdem hat er jeden Montag diesen Stress. Warum nur? Muss an Excel liegen, ja, natürlich Excel ist schuld, denn Max Mustermann weiß eigentlich alles, was man als Controller über Excel wissen muss. Daher denkt er schon seit einiger Zeit über die Beschaffung einer anderen Software nach.
Caroline Musterfrau, Controllerin im Unternehmen Y AG hat vor mehr als zwei Jahren mal mit einem Excel-Modell kalkuliert, wieviel die kostenlose Weiterbildung über die Sozialen Medien wirklich kostet und sich daher für zwei Seminarbesuche (3 Tage) entschieden ;-). In dem einen lernt Sie die Möglichkeiten von Power Query kennen und in dem anderen, wie Sie ein Dashboard mit Excel erstellen kann. So hat sie nicht nur fantastische Excel-Techniken kennengelernt, sondern auch, wie man bei der Erstellung eines Dashboards Zeit sparen kann. Daher konnte sie nach 1-2 Tagen Planung des Modells und der Techniken in nur drei Tagen ein Dashboard erstellen, das jeden Montagmorgen nur noch geöffnet werden muss und stets die aktuellen Zahlen enthält.
Sie hat alles in allem 8 Personentage investiert und erspart sich nun seit 2 Jahren die hektischen Stunden am Montagmorgen. Die kann sie nun für andere Dinge nutzen!
Melanie Musterfrau, Controllerin des Unternehmens Z AG, hat sich vor mehr als zwei Jahren für eine Dashbord-Lösung mit Power BI entschieden. Es war eine hektische Zeit im Unternehmen, da kurz zuvor ein Merger stattgefunden hat und seither permanent neu organisiert wird. Daher kann sie nicht viel Zeit für Weiterbildung investieren. Sie hat ebenfalls mit einem Excel-Modell kalkuliert wieviel die kostenlose Weiterbildung über die Sozialen Medien kostet und sich daher für einen Seminarbesuch (1 Tag) entschieden 😉 . In dem Seminar über Power BI-Desktop hat sie erfahren, wie sie ein Datenmodell als Basis für das Dashboard erstellt, Measures entwickelt und deren Ergebnisse mit den dynamischen Visuals als Charts umsetzt. Mit 1-2 Tagen Planung des Modells und der Techniken konnte sie in zwei Tagen ein Dashboard erstellen. Dabei ließ sie sich stundenweise per Online-Tool coachen und so typische “Klippen” bei der Umsetzung vermeiden.
Sie hat alles in allem 5 Personentage + einen Tag Coaching, stundenweise verteilt über mehrere Tage, investiert und erspart sich nun seit 2 Jahren die hektischen Stunden am Montagmorgen. Die kann sie nun für andere Dinge nutzen!
Soweit unsere kleine Geschichte vom Montagmorgen. 🙂
Wo finden Sie sich wieder? Wo möchten Sie als ControllerIn gerne hin? 😉
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Ich erstelle gerade ein Dashboard für ein Kommunikations-Controlling einer Organisation mit Power BI. Damit sollen u.a. die Wirkung von Kampagnen analysiert werden, aber auch ein wenig Statistik, wie Reichweite einzelner Plattformen/Touchpoints und Besucherzahlen auf einzelnen Seiten. Als Datenquellen dienen unter vielen auch Social Media-Plattformen wie Instagram, Facebook, LinkedIn, XING, Twitter und ein Newsletter-Tool. Alle diese Plattformen liefern am Monatsende über einen Datei-Export (Facebook direkt über einen Connector) Daten. Für die Analyse in Power BI wird das Enddatum eines Monats benötigt, aber nicht von allen Datenquelle so geliefert. Die Gründe dafür und auch die Ursachen, warum Datumsangaben von den verschieden Datenquellen nicht wie gewünscht geliefert werden (können), spielen hier keine Rolle. Ebenfalls möchte ich hier nicht darauf eingehen, warum ich das Problem nicht direkt im Datenmodell von PowerBI gelöst habe. Eine pragmatische Lösung habe ich mit der Excel-Funktion MONATSENDE erzeugt und dem Power-BI-Datenmodell hinzugefügt. In der Beispieldatei sind drei “Automatismen” erkennbar:
In der “Originaldatei” wird nur die Funktion MONATSENDE() verwendet. Vielleicht finden Sie die Beispiele nützlich. Das würde mich freuen! 🙂
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Der Einsatz von Business Intelligence (BI) hat das Ziel, Führungskräfte von Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Dazu werden Daten gesammelt (engl. = intelligence = geheimdienstlich) und aufbereitet (Reporting). Aktuell gibt es unterschiedliche Auffassungen darüber, wie der Begriff zu interpretieren ist.
