Hört auf Euer Inneres – Datenanalyse mit Power BI als Entscheidungshilfe

Business Intelligence (BI) ist in der Managementebene vieler Unternehmen verbreitet und hilft, einen Mehrwert aus vorhandenen Daten zu ziehen. Dabei steht der Begriff für Unternehmen (Business) und Information (Intelligence). Auch wenn es manche nicht unter diesem Namen kennen, so versuchen sie auch ohne spezielle BI-Tools Erkenntnisse aus den eigenen Unternehmensdaten zu schöpfen, um auf dieser Grundlage gute und zukunftssichere Entscheidungen für das Unternehmen zu treffen. Die zahlreichen Tools zur Unterstützung dieses Prozesses zeigen, dass der Bedarf groß ist. Unter den führenden BI-Tools ist auch Microsofts Power BI zu finden. Es ist ein Self-Service-BI-Tool mit dem Anspruch, auch von Mitarbeiter:innen, die keine professionellen Datenanalyst:innen sind, sowie von der Managementebene verwendet werden zu können.

Microsoft Power BI – Daten vorbereiten

Nach der Installation von Power BI Desktop, der lokalen Erstellungssoftware für Power-BI-Berichte, kann sofort losgelegt werden. Beispielhaft setzen wir uns das Ziel, in einem Bericht darzustellen, wie die Auslastung von Schulungsräumen ist bzw. in den letzten Jahren war. Dies soll schließlich aufzeigen, ob manche Schulungsräume gar nicht oder nur wenig verwendet werden und daher unnötige Kosten verursachen – eine wichtige Entscheidungsgrundlage.

Um überhaupt Daten in Diagrammen und Tabellen visualisieren zu können, müssen natürlich die entsprechenden Daten den Weg in das Power-BI-Modell finden. Power BI Desktop bietet dafür über 100 Konnektoren zu den verschiedensten Datenquellen. Diese reichen von Excel-Dateien über Datenbanken, Cloud- und Big-Data-Quellen bis hin zu Daten aus dem World Wide Web (Liste der Datenquellen in Power BI). In einem Bericht können dabei auch verschiedene Datenquellen gleichzeitig abgefragt werden. Wir gehen davon aus, dass die Daten für die Verwendung von Schulungsräumen eines Unternehmens in einer lokalen Unternehmensdatenbank gespeichert sind. Über den entsprechenden Konnektor und die Anmeldedaten wird eine Verbindung zur Datenbank hergestellt. Die vorhandenen Tabellen werden anschließend im Navigator-Fenster angezeigt. Bei der Auswahl einer Tabelle wird eine Vorschau der Tabellendaten angezeigt (Abbildung 1).

Sollen alle Daten der ausgewählten Tabellen in das Power-BI-Modell geladen werden (Import), kann dies über den Button "Laden" geschehen. Allerdings enthalten Tabellen oft Daten, die gar nicht für den geplanten Bericht erforderlich sind. Diese können über den Button "Daten transformieren" vor dem Laden entfernt werden. Dies geschieht in einem neuen Fenster, dem Power Query Editor (Abbildung 2). Auch andere Transformationen wie z.B. das Umbenennen von Spaltenüberschriften oder das Zusammenführen von Tabellen sind hier möglich.

Sind die benötigten Daten ausgewählt und in die gewünschte Form gebracht, können sie anschließend in das Modell übernommen bzw. geladen werden. Darauf folgt in der Modell-Ansicht von Power BI Desktop die Modellierung der Beziehungen zwischen einzelnen Tabellen (Abbildung 3). Nur über diese Beziehungen können sich die Tabellen gegenseitig filtern. Wenn also in einer Tabelle alle Schulungsräume aufgelistet sind, in einer anderen die Schulungszeiträume und eine Raum-ID, so muss hier eine Beziehung bestehen, um darstellen zu können, welcher Raum zu welchen Zeiten genutzt wurde.

Microsoft Power BI – Daten visualisieren

Wenn alle Beziehungen im Datenmodell erstellt sind, kommen die wichtigsten Komponenten eines Berichtes an die Reihe – die Visualisierungen. Dies sind einzelne Kacheln auf einer Berichtsseite (Abbildung 4). Sie können z.B. Diagramme, Tabellen, Matrizen, Landkarten oder KPIs (Key Performance Indicators) sein. Außerdem können sie auch als Auswahl-Slicer eingesetzt werden, also interaktive Filter für die anzuzeigenden Daten des Berichtes.

Weitere Visualisierungen können einfach aus dem Web geladen oder von ambitionierten Nutzern mit R- und Python-Skripten ganz individuell selbst erstellt werden.

Um eine interaktive Visualisierung erstellen zu können, werden die Spalten der Tabellen ausgewählt, die in der jeweiligen Visualisierung angezeigt und verarbeitet werden sollen.

So könnte ein Balkendiagramm z.B. darstellen, wie viele Tage im Jahr ein Schulungsraum verwendet wurde. In einer anderen Visualisierung könnte dargestellt werden, wie viele Schulungsräume maximal zur selben Zeit belegt waren (vgl. Abbildung 5: Benötigte Plätze - Gesamt pro KW). Interessant wäre z.B. auch die durchschnittlich benötigte Größe eines Schulungsraumes, also wie viele Teilnehmer:innen tatsächlich in den Räumen saßen. Für solche Darstellungen reichen unter Umständen die geladenen Rohdaten nicht aus. Dann können bedingte Spalten oder Berechnungen (Measures) erstellt werden, die das vorhandene Datenmodell mit berechneten Werten unterstützen und so neue Erkenntnisse bieten. Diese Erweiterungen werden vornehmlich mit Data Analysis Expressions (DAX) umgesetzt.

Microsoft Power BI – Daten verstehen und Entscheidungen treffen

Die Darstellungen in kompakten Grafiken können bei der Entscheidungsfindung deutlich besser helfen als reine Datentabellen aus einer SQL-Abfrage. Es wird auf einen Blick sichtbar, ob ein Raum nur wenig oder vielleicht gar nicht verwendet wurde. Dementsprechend würde die Entscheidung leichter fallen, diesen Raum für andere Zwecke einzusetzen. Hier liegt also die Hauptaufgabe solcher BI-Berichte: Unübersichtliche Daten so zu visualisieren, dass sie möglichst verständlich sind und Wissen der Endanwender:innen erzeugen, um bei Entscheidungen dadurch unterstützt werden zu können.

Damit unnötige Entwicklungswerkzeuge beim Betrachten eines Berichtes nicht stören, wird dieser in der Microsoft Cloud, genauer gesagt im Power-BI-Dienst veröffentlicht. Der Power-BI-Dienst ist über einen Browser oder mobile Apps erreichbar. Hier sind alle Berichte und Dashboards in Arbeitsbereichen zusammengefasst, die für einen Nutzer sichtbar sind – also selbst erstellte und für ihn freigegebene Inhalte. Dashboards sind dabei selbst zusammengestellte Kacheln aus einem oder mehreren Berichten. Sie haben nur eine Seite, wogegen Berichte mehrere Seiten umfassen können.

Zur regelmäßigen Überprüfung der Zahlen in einem Bericht können z.B. E-Mail-Abonnements erstellt werden. In einer mobilen App sind auch Benachrichtigungen bei Überschreitungen eingestellter Werte möglich. Inhalte können mit einer Power BI Pro Lizenz problemlos mit anderen Pro-Nutzern geteilt werden, um z.B. mit Kollegen darüber zu diskutieren und gemeinsam Entscheidungen treffen zu können – auf der Grundlage derselben Daten. Etwas mehr zu den Möglichkeiten im Power BI Dienst können Sie in einem der noch folgenden Blog-Artikel zu Power BI erfahren.

Wer Mehrwert aus seinen Daten schöpfen will, kann sich also mit BI-Tools wie Power BI weiterhelfen und wertvolle Schlüsse daraus ziehen. Die damit erweiterte Wissensgrundlage hilft bei der Entscheidungsfindung.

Tipp: Nicht nur Unternehmensdaten lassen sich mit Power BI visualisieren. Es gibt auch einige andere Anwendungszwecke, wie das aktuelle Beispiel der Covid-19-Fallzahlen zeigt. Als private:r Anwender:in oder auch zu Testzwecken im Unternehmen kann Power BI kostenlos verwendet werden. Dazu wird die lokale und kostenlose Installation von Power BI Desktop zur Erstellung von Berichten benötigt. Sollen die selbst erstellten Berichte auch in der Cloud abgelegt werden, um von überall aus darauf zugreifen zu können, so kann man sich für die Power-BI-Free-Lizenz registrieren und bekommt einen privaten Arbeitsbereich im Power BI Dienst. Sollen die eigenen Inhalte mit anderen geteilt werden, so wird jedoch die kostenpflichtige Lizenz Power BI Pro benötigt.

Haben Sie Daten, die Sie in übersichtlichen Grafiken darstellen wollen, um sie besser zu verstehen? Dann versuchen Sie es doch mal selbst – mit Power BI!