Im ersten Teil dieser Blogserie haben wir gezeigt, wie Daten aus Mapp Intelligence mithilfe von Python und MySQL in Power BI integriert und für die Visualisierung aufbereitet werden können. Dieser Ansatz ermöglicht eine umfassende Historisierung der Daten und erlaubt Ihnen, komplexe Transformationen außerhalb von Power BI vorzunehmen, bevor die Daten in die Dashboards einfließen.
In diesem zweiten Teil konzentrieren wir uns darauf, das Webanalyse Tool bzw. Digital Analytics Tracking-Tool Mapp Intelligence direkt und ausschließlich über die API mit Power BI zu verbinden – also ohne externe Tools oder Zwischenspeicher.
Die direkte API-Anbindung bietet den Vorteil eines geringeren Setups und einer Echtzeitdatenbereitstellung. Dabei entfällt jedoch eine automatische Historisierung der Daten, und Sie werden beim Automatisieren des Datenprozesses auf ein Problem stoßen: Der Power BI Service unterstützt keine dynamischen Datenquellen, was die regelmäßige Aktualisierung und Automatisierung der Daten erschwert. Gerade in den Bereichen Webanalyse und Digital Analytics ermöglicht diese Integration dennoch eine fundierte Datenbasis für präzise Analysen und datengestützte Entscheidungen. Dieses Tutorial zeigt, wie Sie trotz dieser Herausforderungen einen effizienten Workflow gestalten und ein automatisiertes Dashboard mit der Mapp Intelligence API und Power BI erstellen können, um Ihre Webanalyse-Prozesse zu optimieren und in Echtzeit nutzbare Insights zu gewinnen.
Mapp Intelligence API-Automatisierung in Power BI
Wie auch im ersten Teil müssen Sie die JSON-Konfiguration des gewünschten Berichts in Mapp Intelligence kopieren und für API-Abfragen verwenden. Achten Sie dabei darauf, allgemeine Zeiträume wie „Vormonat“, „Vortag“ oder „seit Jahresbeginn“ zu nutzen, um die Automatisierung sicherzustellen.
Nun öffnen Sie ein neues oder bestehendes Power BI-Dashboard und erstellen eine neue Abfrage. Dazu klicken Sie im Abfrage-Editor auf Leere Abfrage, um eine Verbindung zu Mapp Intelligence herzustellen.
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