Daten nehmen in der heutigen Zeit eine immer bedeutendere Rolle ein. Entsprechend wichtig ist es, über Werkzeuge zu verfügen, die einem die Analyse dieser Daten nicht nur ermöglichen, sondern sie wirklich erleichtern. Noch besser ist es, wenn diese Werkzeuge Ihre Wirkung einfach auf Knopfdruck entfalten, ohne größeren Aufwand für z.B. Programmierung.
Mit den so genannten "Schnelleinblicken" bzw. "Verwandten Einblicken" bietet Microsoft Power BI ein Feature, das genau dies ermöglicht. Ich zeige Dir, wie der schnellste Weg zur Datenanalyse in Power BI aussieht und was Du dabei beachten solltest.
Wie musst Du Dir "Schnelleinblicke" vorstellen?
Auf Basis komplexer Algorithmen analysieren "Schnelleinblicke" die Daten und ermöglichen Dir auf schnelle und intuitive Weise Erkenntnisse zu gewinnen, ohne eine große Expertise in entsprechenden Programmier- bzw. Analyse-Sprachen mitbringen zu müssen. So kannst Du auch Antworten zu wichtigen Fragen finden, an die Du als Analyst vielleicht noch nicht gedacht hast. Sei es, weil Du die zugrunde liegenden Daten noch nicht in ihrer Gänze überblickst oder die eigenständige Analyse dieser Fragen mit hohem Aufwand verbunden ist.
Du hast "Schnelleinblicke" noch nicht in Aktion gesehen? Dann schau Dir einfach das folgende Video an:
Welche Strukturen werden in den Daten analysiert?
- Kategorieausreißer, also wenige Elemente einer Dimension, die für bestimmte Kennzahlen wesentlich nach oben oder unten abweichen. Ein Beispiel könnten zwei Produkte mit besonders hohen/niedrigen Umsätzen sein.
- Zeitpunkte signifikanter Änderungen von Trends im Zeitverlauf. Auf unser Beispiel bezogen könnte dies der Zeitpunkt eines starken Anstiegs der Nachfrage nach einem Produkt sein.
- Abhängigkeiten zwischen zwei Kennzahlen entlang einer Dimension, wie z.B. zwischen der Retourenquote und den Produktionskosten eines Produkts im Zeitverlauf.
- Geringe Abweichungen einer Kennzahl zwischen verschiedenen Elementen einer Dimension. Dies könnten z.B. verschiedene Produkte mit ähnlich hohen Absatzzahlen sein.
- Elemente einer Dimension, die als Hauptfaktoren für die Ausprägung einer Kennzahl angesehen werden können. Ein Produkt könnte seinen Umsatz z.B. mehrheitlich bei Frauen erzielen.
- Auffällig positive/negative Umsatzentwicklungen eines Produkts im Zeitverlauf sind Beispiele für allgemeine Entwicklungstrends, die durch "Schnelleinblicke" identifiziert werden können.
- Saisonalitäten, also wöchentlich, monatlich oder jährlich wiederkehrende Entwicklungen einer Kennzahl, wie z.B. ein Umsatzanstieg eines Produkts zur Sommerzeit.
- Ausreißer im Zeitverlauf, wie z.B. Zeitpunkte mit stark über bzw. unter Normalniveau liegenden Umsätzen eines Produktes.
Eine graphische Veranschaulichung der von Power BI unterstützten "Schnelleinblicke" findest Du in der Online-Dokumentation von Microsoft zu Power BI.
Wie kannst Du die Ergebnisse verbessern?
Wie das obige Video im Grunde schon angedeutet hat, solltest Du folgende goldene Regel bei der Verwendung von "Schnelleinblicken" beachten:
"Alles, was im analysierten Datenmodell sichtbar ist, wird in die Analyse einbezogen,
alles, was ausgeblendet ist, wird von den "Schnelleinblicken" ignoriert."
Dies gilt sowohl für Tabellen und einzelne Tabellenspalten (egal ob originäre oder berechnete), als auch für Measures. Daraus lässt sich schließen, dass alle für die Analyse wichtigen Tabellen, Spalten und Measures eingeblendet sein sollten, unbedeutendere Objekte, z.B. aus rein technischen Gründen vorhandene Index-Spalten, hingegen nicht.
Wenn "Schnelleinblicke" also alle sichtbaren Strukturen des Datenmodells für die Analyse heranziehen empfehle ich Dir zudem, Spalten mit bedeutungsgleichen Inhalten (z.B. eine Spalte mit Ländernamen und eine mit Länderkürzeln) unterschiedlich zu behandeln. So kannst Du unnötige Rechenoperationen auf beiden Spalten verhindern, die wahrscheinlich eh zu den gleichen Ergebnissen führen würden. Das bedeutet konkret eine der beiden Spalten auszublenden und die Andere nicht.
Eine weit verbreitete Technik bei der Datenmodellierung in Power BI, Excel Power Pivot oder SSAS Tabular ist es, alle Faktentabellen (Tabellen, in denen die zu analysierenden Daten vorliegen) auszublenden und für den Nutzer unsichtbar zu machen. Stattdessen werden alle Measures in einer gesonderten Tabelle gesammelt. Auf diesem Weg können Nutzer die Daten "nur" über die verfügbaren Measures auswerten und finden diese an einem zentralen Ort innerhalb ihrer Benutzeroberfläche.
Allerdings hat dieses Vorgehen deutliche Auswirkung auf den Umfang der gefundenen Ergebnisse. Möchtest Du "Schnelleinblicke" optimal nutzen, rate ich also von dieser Modellierungstechnik ab.
Des Weiteren solltest Du bei der Verwendung von "Schnelleinblicken" immer im Hinterkopf behalten, dass Dein Datenmodell einen gewissen Datenumfang und ein gewisses Maß an Komplexität nicht unterschreiten sollte. Für die Anwendung der Algorithmen ist es notwendig, dass Dein Modell eine gewisse statistische Relevanz aufweist. Ein zu einfaches Datenmodell kann dazu führen, dass Power BI keine "Schnelleinblicke finden kann. Das Datenmodell sollte also über mindestens eine Dimension und ein Measure verfügen und auch gewisse Datenmengen enthalten.
Außerdem ist es von Vorteil ein breites Spektrum an Datentypen im Datenmodell vorzuhalten. Die Nutzung bestimmter Algorithmen (z.B. Saisonalitäten oder Ausreißer im Zeitverlauf) zielt, wie oben beschrieben, explizit auf bestimmte Datentypen, in diesem Fall Datumsangaben, ab. Fehlen diese Datentypen im Modell, können nicht alle Algorithmen angewendet werden.
Was solltest Du sonst noch beachten?
Zunächst einmal sind "Schnelleinblicke", zumindest zum aktuellen Zeitpunkt, nur im Power BI Service (sowohl Power BI Free, als auch Power BI Pro) verfügbar. Nicht in der Power BI Mobile App oder dem Power BI Report Server. Dabei ist der Einsatz von "Verwandten Einblicken" derzeit auf Visualisierungen in Power BI-Dashboards beschränkt. Für die Visualisierungen in Power BI-Reports kannst Du "Verwandte Einblicke" derzeit nicht nutzen.
Seit dem September 2017 Update steht in Power BI Desktop eine ähnliche Funktionalität (so genannte "Einblicke") zur Verfügung, mit der Du Dir auf Knopfdruck Rückgänge oder Anstiege in Diagrammen erläutern lassen kannst. Neben der derzeit eingeschränkten Anzahl unterstützter Visualisierungen (Balken- und Liniendiagramme), unterliegt dieses Feature aktuell noch einer Reihe weiterer Einschränkungen, so dass es dem Nutzer in diversen Szenarien nicht zur Verfügung steht. Ich werde in einem späteren Artikel genauer darauf eingehen. Erste Informationen findest Du hier in der Online-Dokumentation.
Einschränkungen bei "Schnelleinblicken" gibt es beim Zugriff auf Datenquellen (z.B. SQL Server oder SSAS) via Direct Query oder Live Connection. In beiden Fällen stehen "Schnelleinblicke" nicht zur Verfügung.
Eine wesentliche Voraussetzung für die Nutzung von "Schnelleinblicken" ist also, dass Du Dein Datenmodell in den Power BI Service hochladen musst. Das Feature ist somit leider nur dann nutzbar, wenn Du Dich für eine Cloud-Lösung entscheidest. (Klicke hier, um für die Aufhebung dieser Restriktion abzustimmen)
Ein weiterer Wermutstropfen ist, dass "Schnelleinblick" die so genannte "Row Level Security", also das Hinzufügen von Zugriffsberechtigungen über Rollen im Power BI Desktop, nicht unterstützen. Dabei ist es nicht entscheidend, ob der Rolle auch Nutzer zugeordnet wurden. Die pure Existenz einer Rolle im Datenmodell führt dazu, dass Dir "Schnelleinblicke" nicht zur Verfügung stehen. Bedauerlich ist dies vor allem vor dem Hintergrund einer Nutzung im Unternehmensumfeld, wo man nur schwerlich auf die Nutzung von Berechtigungskonzepten verzichten kann, um die Sicherheit von vertraulichen Daten zu gewährleisten. In solchen Fällen stehen "Schnelleinblicke" für Unternehmen nicht zur Verfügung. Gerade hier wäre dieses Werkzeug für Nutzer ohne technische Kenntnisse zur Analyse ihrer Daten im Tagesgeschäft aber besonders nützlich.
In Foren kann man gelegentlich ältere Kommentare finden, die darauf hinweisen, dass auch die Verwendung von Data-Gateways zur zeitgesteuerten Aktualisierung der Daten im Datenmodell die Nutzung einschränken kann. Meine Tests bestätigen diese Aussage allerdings nicht.
Mein Fazit
"Schnelleinblicke" können ein mächtiges Werkzeug sein, mit dem Du Deine Daten schnell und effizient analysieren kannst. Beachtest Du dabei auch noch die obigen Grundregeln, kannst Du erstaunliche Erkenntnisse gewinnen, auf die Du ohne Weiteres eventuell nicht gestoßen wärst.
Dazu musst Du, zumindest zum jetzigen Zeitpunkt, allerdings bereit sein, den Power BI Cloud-Service in den Reporting-Prozess einzubeziehen.
Ein Manko ist aus Unternehmenssicht die fehlende Unterstützung von Nutzerberechtigungen. Dieser Umstand schränkt die Nutzbarkeit aktuell noch auf Daten mit geringer Vertraulichkeit ein, bei denen solche Berechtigungsstrukturen nicht benötigt werden. Auf ideas.powerbi.com kannst Du abstimmen, wenn Du Dir hierfür eine Anpassung wünschst.
Ich wünsche Dir viel Spaß beim Analysieren! Wenn Dir der Beitrag gefallen hat, dann teile Ihn gern.
Bis zum nächsten Mal!
Viele Grüße aus Hamburg
Uwe
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