Power BI Datenprojekte meistern: direkte vs. indirekte Datenverarbeitung für optimale Dashboards

Warum gibt es einen direkten und einen indirekten Prozess?

Power BI ist ein leistungsstarkes Tool zur Datenvisualisierung und -analyse. Es ist jedoch aufgrund seiner Speicher- und Performance-Limits nicht immer die beste Lösung, um große oder komplexe Datenmengen aus mehreren Quellen direkt zu verarbeiten. Diese technischen Grenzen führen dazu, dass in vielen Projekten zwischen einem direkten und einem indirekten Prozess der Datenverarbeitung unterschieden wird.

Im direkten Prozess werden die Daten ohne Zwischenschritte direkt in Power BI integriert
und verarbeitet. Dies ist ideal für kleinere Datenmengen und weniger komplexe Projekte, bei
denen die Daten aus einer begrenzten Anzahl von Quellen stammen. In solchen Fällen
fungiert Power BI als zentrales Tool, das sowohl die Datenbeschaffung aus verschiedenen
Tools als auch die Verarbeitung und Visualisierung übernimmt. Diese Methode bietet eine
schnelle und einfache Implementierung, ist jedoch durch die Speicherkapazitäten von Power
BI eingeschränkt. Bei großen Datenmengen oder einer Vielzahl von Datenquellen kann die
Performance von Power BI leiden. Es kann zu längeren Ladezeiten oder Einschränkungen in der
Reaktionsfähigkeit des Dashboards kommen.

Der indirekte Prozess hingegen kommt zum Einsatz, wenn die Datenmenge oder die
Komplexität der Datenverarbeitung die Kapazitäten von Power BI überschreitet. In diesem
Szenario werden die Daten aus mehreren Tools zunächst extern verarbeitet. Dies geschieht häufig durch
Skripte in Python oder innerhalb einer Datenbank. Diese Vorverarbeitung ermöglicht es, die Daten aus unterschiedlichen Quellen zu integrieren und sie in einer externen Datenbank zu speichern. Diese kann, im Vergleich zu Power BI, deutlich größere Datenmengen effizient verwalten. Nur die
relevanten und vorverarbeiteten Daten werden anschließend in Power BI geladen. Diese
Vorgehensweise verbessert nicht nur die Performance des Dashboards, sondern ermöglicht
auch die Handhabung komplexer Datenanforderungen, die in Power BI allein schwierig
umzusetzen wären.

Die folgenden Schritte beschreiben den Prozess eines Power BI-Projektes.

Direkter vs. indirekter Prozess

1. Planung und Anforderungen definieren

Beschreibung: In dieser Phase werden die Ziele des Dashboards festgelegt, die
Anforderungen der Stakeholder erfasst und eine klare Definition der gewünschten Ergebnisse
erstellt. Dies umfasst auch die Festlegung der KPIs, Datenquellen und gewünschten
Visualisierungen.
Wichtige Aktivitäten:

• • Identifizierung der Zielgruppe und deren Bedürfnisse.

• • Definition der Geschäftsziele und KPIs.

• • Erstellung eines Projektplans mit Zeitrahmen und Meilensteinen.

• • Festlegung der zu verwendenden Datenquellen und des Umfangs der Datenanalyse.

2. Beschaffung von Credentials und Zugriffsrechten

Beschreibung: Bevor auf die erforderlichen Datenquellen zugegriffen werden kann,
müssen die notwendigen Berechtigungen und Anmeldeinformationen der Tools (z. B.
API-Schlüssel, Datenbankzugriffe) eingeholt werden. Diese Phase stellt sicher, dass alle
technischen und sicherheitsrelevanten Voraussetzungen erfüllt sind.
Wichtige Aktivitäten:

• • Einholen von API-Schlüsseln, Datenbank-Benutzerkonten und anderen notwendigen
    Zugangsdaten.

• • Sicherstellen, dass die Zugriffsrechte den Anforderungen der Datenverarbeitung
    entsprechen.

• • Überprüfung der Sicherheitsvorgaben und Datenschutzanforderungen.

3a. Datenverarbeitungsprozess (direkt in Power BI)

1. Datenbeschaffung in Power BI

Beschreibung: Verbindung zu verschiedenen Datenquellen (wie Datenbanken, APIs oder
Cloud-Diensten) direkt in Power BI herstellen. Die Daten werden über Power BI Konnektoren abgerufen und in einem geeigneten Format für die Verarbeitung
bereitgestellt.
Tools/Technologien:

• • Power BI-Konnektoren: Bspw. Web API, Sharepoint oder Google BigQuery.

2. Datenverarbeitung in Power BI

Beschreibung: Bereinigung, Integration und Konvertierung der Daten direkt in Power BI.
Dies umfasst das Entfernen von Duplikaten, Korrigieren von Fehlern, Umgang mit
fehlenden Werten, das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen und die
Umwandlung von Datentypen und -formaten.
Tools/Technologien:

• • Power Query Editor: Bereinigung und Transformation von Daten.

• • DAX (Data Analysis Expressions): Umwandlung und Berechnung von Daten.

3. Datenmanipulation in Power BI

Beschreibung: Durchführung von Berechnungen, Filtern und weiteren Transformationen
der Daten in Power BI, um sie für die Analyse und Visualisierung zu optimieren. Dies kann
das Hinzufügen neuer Spalten oder das Anwenden von Filtern umfassen.
Tools/Technologien:

• • Power Query Editor: Datenfilterung und Transformationen.

• • DAX: Erstellung von Measures und berechneten Spalten.

4. Datenmodellierung in Power BI

Beschreibung: Aufbau und Pflege des Datenmodells in Power BI. Dies umfasst die
Definition von Beziehungen zwischen Tabellen, die Erstellung von Hierarchien und die
Entwicklung von benutzerdefinierten Measures und KPIs.
Tools/Technologien:

• • Power BI Datenmodell-Editor: Definition von Beziehungen und Hierarchien.

• • DAX: Erstellung von Measures und KPIs.

5. Datenvisualisierung in Power BI

Beschreibung: Erstellung von Visualisierungen, Berichten und Dashboards, die die
aufbereiteten Daten in Power BI darstellen. Hier werden geeignete Diagramme, Tabellen
und andere Visualisierungstypen ausgewählt und konfiguriert.
Tools/Technologien:

• • Power BI: Visualisierungstools, Slicer, Filter-Paneel, Drill-Through, Dashboard-Layout Editor.

6. Datenaktualisierung und -wartung in Power BI (wird auch in Kapitel 7 aufgefasst)

Beschreibung: Einrichtung automatisierter Datenaktualisierungen und regelmäßige
Wartung des Dashboards, um sicherzustellen, dass es stets aktuelle und genaue Daten
anzeigt. Dies umfasst die Überwachung der Datenladeprozesse und die Optimierung der
Dashboard-Performance.
Tools/Technologien:

• • Power BI Service: Automatisierte Datenaktualisierungen, Überwachungs- und
    Analyse-Tools.

3b. Datenverarbeitungsprozess (indirekt über Python-Skript)

1. Datenbeschaffung über Skript

Beschreibung: Über ein Skript, z. B. in Python, werden Daten von einer oder mehreren
APIs abgerufen. Hierbei wird die API aufgerufen, Authentifizierungsdaten übermittelt und
die Rohdaten in einem geeigneten Format (z. B. JSON, XML) empfangen.
Tools/Technologien:

• • Python: Python-Bibliotheken wie requests oder http.client für API-Abfragen.

2. Datenverarbeitung im Skript

Beschreibung: Verarbeitung der abgerufenen Daten im Skript, einschließlich Bereinigung,
Umwandlung und ggf. Aggregation.
Tools/Technologien:

• • Python: Python-Bibliotheken wie pandas oder numpy für die Datenverarbeitung.

3. Optional: Datenmanipulation im Skript

Beschreibung: Falls erforderlich, werden die Daten weiter manipuliert, z. B. durch das
Erstellen neuer Spalten, Berechnungen oder das Filtern von Daten. Dieser Schritt ist
optional und hängt von den spezifischen Anforderungen ab.
Tools/Technologien:

• • Python: Python-Bibliotheken wie pandas oder numpy für die Datenmanipulation.

4. Datenspeicherung in einer Datenbank

Beschreibung: Die verarbeiteten (und ggf. manipulierten) Daten werden in einer Datenbank gespeichert. Diese Speicherung dient als zentraler Speicherort für die Daten, die später in Power BI geladen werden.

Tools/Technologien:

• • Datenbank: Bspw. SQL-Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL oder SQLite, verbunden über Python-Bibliotheken wie SQLAlchemy oder pyodbc.

5. Optional: Lokale Speicherung für Testing

Beschreibung: Falls erforderlich, können die Daten lokal gespeichert werden, um sie für Tests oder weitere Verarbeitungsschritte bereitzuhaben. Dies ist nützlich, um den Workflow zu überprüfen, bevor die Daten in die Datenbank geladen werden.

Tools/Technologien:

• • Lokale Speicherformate: Lokale Speicherung als CSV, Excel, JSON oder andere Formate.

6. Datenbank mit Power BI verbinden

Beschreibung: Power BI wird mit der Datenbank verbunden, um die gespeicherten Daten für die Visualisierung und weitere Verarbeitung zu laden.

Tools/Technologien:

• • Power BI-Datenkonnektoren für SQL Server, MySQL, PostgreSQL usw..

Alle nachfolgenden Prozessschritte sind dieselben wie beim direkten Verfahren und können von der obigen Vorgehensweise übernommen werden.

4. Testing und Qualitätskontrolle

Beschreibung: Nach der Erstellung des Dashboards müssen umfangreiche Tests durchgeführt werden. Diese stellen sicher, dass die Daten korrekt angezeigt werden und das Dashboard den Anforderungen entspricht. Dies beinhaltet sowohl funktionale Tests als auch Performance-Tests.

Wichtige Aktivitäten:

• • Testen der Datenaktualisierung und Datenkonsistenz.

• • Überprüfung der Genauigkeit der Visualisierungen und KPIs.

• • Sicherstellen, dass das Dashboard auf verschiedenen Geräten und in unterschiedlichen Umgebungen korrekt funktioniert.

• • Performance-Optimierung des Dashboards, falls erforderlich.

5. Schulung und Dokumentation

Beschreibung: Vor der Übergabe an die EndnutzerInnen ist es wichtig, eine klare Dokumentation des Dashboards und des Erstellungsprozesses zu erstellen. Zusätzlich sollten Schulungen für die BenutzerInnen angeboten werden, um sicherzustellen, dass sie das Dashboard effizient nutzen können.

Wichtige Aktivitäten:

• • Erstellung einer Bedienungsanleitung oder eines Benutzerhandbuchs.

• • Durchführung von Schulungen für die Zielgruppe.

• • Dokumentation des technischen Aufbaus und der verwendeten Datenquellen für die Wartung und Weiterentwicklung.

6. Projektübergabe und Go-live

Beschreibung: Nachdem das Dashboard fertiggestellt und getestet wurde, wird es an die EndnutzerInnen oder das entsprechende Team übergeben. Dies beinhaltet oft auch einen „Go-live“-Prozess, bei dem das Dashboard offiziell freigegeben und veröffentlicht wird.

Wichtige Aktivitäten:

• • Offizielle Übergabe des Dashboards an die Auftraggebenden oder die Endnutzenden.

• • Durchführung eines finalen Reviews mit den Stakeholdern.

• • Go-live und Veröffentlichung des Dashboards.

• • Einrichtung der automatisierten Datenaktualisierung und Überwachung.

7. Wartung und kontinuierliche Verbesserung

Beschreibung: Nach der Übergabe ist es wichtig, das Dashboard regelmäßig zu überwachen und bei Bedarf Anpassungen oder Verbesserungen vorzunehmen. Dies umfasst auch die Reaktion auf sich ändernde Geschäftsanforderungen oder neue Datenquellen.

Wichtige Aktivitäten:

• • Regelmäßige Überprüfung der Dashboard-Performance und -Aktualität.

• • Einholen von Feedback von den BenutzerInnen und Umsetzung von Verbesserungen.

• • Anpassung des Dashboards an neue Anforderungen oder Datenquellen.

Fazit

Insgesamt zeigt der Vergleich zwischen dem direkten und dem indirekten Prozess der Datenverarbeitung in Power BI die unterschiedlichen Ansätze zur Integration und Analyse von Daten. Der direkte Prozess, der sich durch seine einfache Implementierung und die unmittelbare Nutzung der integrierten Power BI-Konnektoren auszeichnet, ist besonders geeignet für kleinere, weniger komplexe Projekte. Hier können BenutzerInnen die Daten schnell und direkt visualisieren, ohne sich mit externen Tools oder Datenbanken auseinandersetzen zu müssen.

Auf der anderen Seite erweist sich der indirekte Prozess als eine skalierbare und flexible Lösung für größere und komplexere Datenlandschaften. In Szenarien, in denen die Datenmenge oder die Verarbeitungsanforderungen die Kapazitäten von Power BI übersteigen, kann die Performance des Dashboards erheblich beeinträchtigt werden. Die Vorverarbeitung der Daten in externen Datenbanken oder durch Skripte in Programmiersprachen wie Python bietet eine effektive Lösung, um die Leistungsfähigkeit und Reaktionsfähigkeit des Dashboards zu optimieren. Diese Methode ermöglicht nicht nur die Handhabung umfangreicherer Datensätze, sondern auch die Anwendung komplexer Datenmanipulationen, die in Power BI allein möglicherweise nicht realisierbar wären.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der direkte Prozess vor allem für einfache und weniger datenintensive Projekte geeignet ist, während der indirekte Prozess eine skalierbare und flexible Lösung für größere und komplexere Datenlandschaften darstellt Indem man eine externe Datenbank oder Skriptsysteme in den Datenverarbeitungsprozess einbindet, können die technischen Grenzen von Power BI umgangen werden. Dadurch wird eine effiziente und performante Datenvisualisierung sichergestellt. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Fachleuten und Unternehmen, die für ihre spezifischen Anforderungen beste Strategie zur Datenintegration und -visualisierung auszuwählen. Das führt letztendlich zu besseren Entscheidungsfindungen und wertvollen Geschäftseinblicken.

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