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.
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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! 🙁
“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.
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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Eigentlich ist diese Frage nicht ganz exakt gestellt. Eigentlich müsste man diese Frage für Power BI Desktop-Berichte und Excel-Dashboards stellen. Denn Power BI ist inzwischen eine sehr große Plattform geworden, die alles Mögliche bietet.
Auf den ersten Blick könnte man meinen, Power BI Desktop (ab hier nur noch Power BI genannt!) und Dashboards mit Excel seien sich sehr ähnlich. Optisch ähnlich können sie wohl sein, technisch gibt es jedoch große Unterschiede. Je nach Zielsetzung sollten Sie richtig entscheiden, welches Tool Sie einsetzen. Jeder Lösungsansatz hat seine Vor- und Nachteile…
Hier mal eine völlig subjektive Einschätzungen aus ganz persönlicher Sicht und Erfahrung:
