Microsoft Fabric User Data Functions: Der Gamechanger mit Write-Back für Power BI?
Mit der Einführung der User Data Functions (UDF) in Power BI unter Microsoft Fabric beginnt eine neue Ära der Datenmodellierung. Erstmals wird es möglich, eigene Funktionen für DAX zu erstellen, wiederzuverwenden und damit die Nutzung von komplexeren DAX-Skripten deutlich effizienter zu gestalten.
Doch das ist nicht alles: Zum ersten Mal bietet Power BI auch eine native Write-Back-Funktionalität, mit der Daten direkt aus dem Power BI-Report heraus geändert werden können – und das ganz ohne Drittanbieter-Tools. Ein echter Gamechanger für Planung, Forecasting und kollaborative Dateneingaben direkt im Bericht.
Kurz und auf den Punkt – in diesem 30-minütigen Webinar zeigen wir anhand eines Beispielberichts live im System:
- Was User Data Functions (UDF) sind und wie sie funktionieren
- Wie Sie DAX-Logik modular und wiederverwendbar gestalten
- Wie der native Write-Back in Power BI funktioniert – ganz ohne externe Tools
Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme und gemeinsam mit Ihnen Ihre Power BI-Berichte auf ein neues Niveau zu heben.
Jetzt zum Webinar anmelden und live die neuen Power BI-Funktionen kennenlernen:
Effiziente Analysen mit Power BI und Snowflake: Best Practices für die erfolgreiche Integration
Erfolg bei der Umsetzung der digitalen Transformation erfordert auch durchdachte Strategien für die Nutzung und Analyse von Daten. Mit Snowflake als moderner, cloudbasierter Datenplattform und Power BI als leistungsfähigem Visualisierungstool, steht eine Kombination bereit, die sowohl Flexibilität als auch Skalierbarkeit bei der Datenanalyse bietet. Wie bei allen leistungsstarken Plattformen stellen sich viele Unternehmen auch hierbei die Fragen: Wie gelingt eine optimale Integration in meine IT-Architektur? Welche Architektur- und Designentscheidungen sollten getroffen werden, um präzise Analysen mit hoher Performance zu gewährleisten? In diesem Beitrag beleuchten wir Best Practices und Empfehlungen, um das volle Potenzial von Snowflake und Power BI auszuschöpfen.
Mit der Kombination von Snowflake und Power BI zu datengetriebenen Entscheidungen
Snowflake ist als Cloud-Datenplattform bekannt für seine Fähigkeit, massive Datenmengen in einer hochgradig skalierbaren Umgebung zu verwalten. Die Trennung von Speicher und Rechenleistung bietet eine immense Flexibilität bei der Kostenoptimierung und Ressourcenallokation. Darüber hinaus ist Snowflake konsequent auf die Realisierung moderner Data Mesh-Architekturen und das Management von Datenprodukten ausgerichtet und unterstützt damit unterschiedliche Organisationskonzepte und Arbeitsteilungen zwischen Fachbereichen und IT. Auf der anderen Seite ermöglicht Microsoft Power BI eine intuitive Datenvisualisierung, umfangreiche Interaktivität und Self-Service-BI-Funktionalitäten, die nicht nur die IT-Teams, sondern auch Business-Anwender:innen adressieren.
Durch die Kombination der beiden Plattformen können große Datenmengen effizient verarbeitet und gleichzeitig benutzerfreundliche, interaktive Dashboards und Berichte erstellt werden. Für Entscheider:innen, die sowohl technische als auch strategische Perspektiven einnehmen, eröffnet diese Verbindung die Möglichkeit, datengetriebene Entscheidungen auf Basis einer flexiblen, skalierbaren und sicheren Infrastruktur zu treffen.
Best Practices für die Integration von Snowflake und Power BI
Der Schlüssel für den erfolgreichen Einsatz moderner IT-Lösungen liegt auch beim Zusammenspiel von Snowflake und Power BI nicht in den Werkzeugen selbst, sondern in einer durchdachten Herangehensweise an Architektur, Sicherheit und Performance.
1. Architekturüberlegungen und Datenmodellierung
Snowflake unterstützt unterschiedliche Datenmodelle – von Snowflake- und Star-Schema bis hin zu Data Vault. Unternehmen müssen daher bereits vor der Einführung klären, welche Modelle sich am besten für ihre Reportinganforderungen eignen. Ein sauberes Datenmodell, das auf die Anforderungen von Power BI abgestimmt ist, sorgt für effizientere Abfragen und bessere Berichtsperformance. Zudem sollte überlegt werden, ob Materialized Views oder andere Optimierungen sinnvoll sind, um gängige Abfragen zu beschleunigen.
2. Performante Abfragen und Ressourcenmanagement
In Snowflake lassen sich Virtual Warehouses flexibel skalieren, um die Abfrageleistung zu steigern. Es muss sichergestellt werden, dass häufig genutzte Datensätze und Berichte von einer optimal dimensionierten Compute-Umgebung profitieren. Die Nutzung von Query Caching und Clustering-Keys verbessert die Performance für wiederkehrende Abfragen. Konfiguration und Dimensionierung des Snowflake-Datenmanagements sollten auf den Einsatz von Power BI DirectQuery oder Importmodellen optimiert werden, um die bestmögliche Performance und funktionale Unterstützung in Power BI zu gewährleisten.
3. Datenbereitstellung und -sicherheit
Unternehmen müssen dafür sorgen, dass nur relevante, geprüfte und sichere Daten für Power BI bereitgestellt werden. Snowflake bietet umfassende Möglichkeiten zur Zugriffskontrolle, einschließlich rollenbasierter Sicherheit und Row-Level-Security. Diese Features können mit Power BI-Datensätzen kombiniert werden, um sicherzustellen, dass jede Analyse auf vertrauenswürdigen Daten basiert und gleichzeitig sensible Informationen geschützt bleiben. Sowohl Snowflake als auch Power BI bieten Single-Sign-On-Optionen, mit denen sich aus User-Perspektive nahtlose Analysen und Datenzugriffe realisieren lassen.
4. Datenpipeline und Transformationen
Obwohl Power BI Transformationen in Power Query ermöglicht, sollten schwere Datenmanipulationen möglichst vorab in Snowflake erfolgen. Snowflake bietet native Funktionen, um Daten effizient vorzubereiten. So wird die Last in Power BI gering gehalten und eine bessere Performance und Wartbarkeit gewährleistet. Unternehmen müssen strategisch entscheiden, ob Transformationen in Snowflake oder Power BI erfolgen, basierend auf Skalierbarkeit und langfristiger Wartbarkeit.
5. Monitoring und kontinuierliche Verbesserung
Abfrage-Performance, Ladezeiten und Speicherressourcen müssen sowohl in Snowflake als auch in Power BI stetig überwacht werden. Snowflake bietet dafür detaillierte Abfrageprotokolle und Nutzungsstatistiken. Bei Power BI gestaltet sich das Monitoring etwas schwieriger – doch auch hier gibt es externe Lösungen wie beispielsweise Log.Insights, um Trends, Muster und Anomalien der Plattform und User frühzeitig zu erkennen. Nutzen Sie diese Daten, um kontinuierlich Engpässe zu identifizieren und die Architektur zu optimieren.
Fazit für das perfekte Zusammenspiel von Snowflake und Power BI
Die Integration von Snowflake und Power BI bietet eine leistungsstarke Grundlage, um datengestützte Entscheidungen zu treffen. Mit dem richtigen Fokus auf Architektur, Datenmodellierung und Performance-Optimierung können Unternehmen eine flexible und skalierbare Plattform schaffen, die nicht nur aktuelle Anforderungen erfüllt, sondern auch künftige Herausforderungen meistert. Dabei sollte auf durchdachte Best Practices und regelmäßige Optimierungen gesetzt werden, um aus den Potenzialen von Snowflake und Power BI einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu ziehen.
Gerne unterstützen wir Sie beim erfolgreichen Einsatz von Snowflake und Power BI.
Power BI AI Features: Übersicht und Anwendung aller KI-Möglichkeiten
Die Integration von AI Features in Power BI eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, Daten effizienter zu analysieren und tiefergehende Insights zu gewinnen. Dank AI-gestützter „Out-of-the-box“-Funktionen lassen sich nicht nur strukturierte Daten umfassender interpretieren, sondern auch unstrukturierte Daten wie Texte oder Bilder anreichern und analysieren. Besonders attraktiv: Viele dieser Power BI AI Features sind Low- oder No-Code-basiert, wodurch Unternehmen in vielen Fällen auf komplexe Programmierung verzichten können.
Der Schlüssel zur erfolgreichen Nutzung von Power BI AI durch Unternehmen liegt dabei in deren Business Value. AI Features sollten gezielt zur Beantwortung geschäftsrelevanter Fragestellungen eingesetzt werden. Dabei ist es essenziell, den Nutzen mit den entstehenden Kosten abzuwägen: Während einige Features bereits im Rahmen einer Power BI Pro-Lizenz verfügbar sind, erfordern andere eine Premium-Lizenz. Ebenso wichtig ist eine solide Datenbasis sowie die Verfügbarkeit geeigneter organisatorischer Ressourcen (u. a. Unternehmenskultur, Mitarbeitenden-Kompetenzen), um diese Technologien effektiv einzusetzen.
Unternehmen, die die Potenziale von künstlicher Intelligenz in Power BI ausschöpfen möchten, sollten sich frühzeitig mit den Funktionalitäten und Lizenzmodellen auseinandersetzen, um fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen und den maximalen Mehrwert zu realisieren.
AI-Visuals in Power BI: Mehr Wissen aus strukturierten Daten
Power BI bietet eine Vielzahl an AI-basierten Visuals. Das auf GenAI basierende Smart Narrative Visual erstellt automatisch Textzusammenfassungen basierend auf dem semantischen Modell oder bestimmten Visualisierungen. So lassen sich Erkenntnisse zu wesentlichen Dimensionen und Measures – beispielsweise außergewöhnliche Umsatztrends – direkt als Klartext anzeigen.
Ein weiteres AI-Visual ist der Analysebaum. Das Visual ermöglicht ein Aufschlüsseln von einer Kerngröße nach Dimensionsausprägungen eines oder mehrerer Felder, wodurch der Beitrag einzelner Ausprägungen auf die Erklärgröße quantifiziert und visuell dargestellt wird. Nutzer können die Auswahl der Felder selbst vornehmen oder sich mittels AI Felder vorschlagen lassen, um relevante Aufschlüsselungen identifizieren zu lassen. Ein Anwendungsbeispiel für den Analysebaum ist die Darstellung von Datenherkünften in einem Datenkatalog. Die Anzahl der DAX-Measures kann etwa nach Microsoft Fabric Domänen und Arbeitsbereichen aufgeschlüsselt werden.
Modellbasierte Analysen werden durch das Einflussgrößen-Visual ermöglicht. User können Variablen definieren, um deren Einfluss auf eine Zielgröße zu testen. Die Power BI AI führt automatisch eine Regressionsanalyse durch und identifiziert statistisch signifikante Einflussfaktoren. Ein Anwendungsfall ist die Analyse des Werbebudgets in Bezug auf den Monatsumsatz. Die Ergebnisse könnten beispielsweise zeigen, dass jeder zusätzlich investierte Euro den Umsatz um zwei Euro steigert.
Im Rahmen von Punktdiagrammen haben Power BI User die Möglichkeit, Datenpunkte basierend auf Ähnlichkeiten in Dimensionen mittels AI in Cluster zu gruppieren. Ein Beispiel ist die Segmentierung von Kunden. Anhand von Dimensionen wie Kaufverhalten, geografischen Standorten oder Altersgruppen können Cluster erstellt werden, um Zielgruppen besser zu verstehen und gezielte Maßnahmen abzuleiten. Power BI User können festlegen, anhand welcher Felder die Gruppierung erfolgt und wie viele Cluster durch das Power BI AI Feature erstellt werden sollen.
Die Anomalieerkennung ergänzt Linien-Diagramme automatisch um den statistisch erwarteten Wertebereich. Datenpunkte außerhalb des Bereichs werden visuell als Anomalien hervorgehoben. Power BI User können das Erscheinungsbild der Anomalien (z.B. Form, Größe und Farbe) sowie die Darstellung des erwarteten Bereichs individuell ändern. Der Grenzwert für die Einstufung von Anomalien kann dabei nach Bedarf angepasst werden. Des Weiteren liefert Power BI mittels GenAI Erklärungen zu Anomalien in natürlicher Sprache, die im Bericht einsehbar sind.
AI-Features zur Einbindung unstrukturierter Daten
Neben der Analyse strukturierter Daten können mittels AI-gestützter Algorithmen auch unstrukturierte Daten wie Texte und Bilder im Rahmen des ETL-Prozesses angereichert werden, um eine systematische Analyse im Power BI-Bericht zu erleichtern.
AI-Textanalyse: Weiterführende Erkenntnisse mit Power BI
Textanalyse-AI-Features in Power BI ermöglichen es Unternehmen, Erkenntnisse aus textbasierten Daten wie E-Mails, Social-Media-Beiträgen oder Umfragen zu gewinnen. Dies hilft, strategische Fragen zu beantworten, wie:
- Welche Meinung haben Kunden gegenüber Produkten, Dienstleistungen oder einer Marke?
- Haben sich Kundenmeinungen nach einer Werbekampagne gegenüber dem beworbenen Produkt verbessert?
- Über welche Produkte oder Produkteigenschaften sprechen Kunden am meisten?
- Welche Sprachen sprechen Kunden und gibt es Trends in der Zielgruppen-Zusammensetzung?
Für die Nutzung von künstlicher Intelligenz für die Textanalyse in Power BI ist die Zuordnung einer kostenpflichtigen Premium-Kapazität vorausgesetzt. Power BI bietet drei zentrale AI Features, die über den Power Query Editor verfügbar sind und auf Azure AI Services basieren:
- Durch die Stimmungsanalyse werden Texte durch die AI anhand einer Punktzahl von 0 bis 1 in positive, negative oder neutrale Stimmungen klassifiziert. Im Bericht kann die Stimmungspunktzahl direkt oder über DAX-Measures in Visualisierungen integriert werden, wodurch Power BI User von verschiedenen Vorteilen profitieren: Die zugrunde liegende Stimmung eines Textes ist anhand der Punktzahl geradewegs interpretierbar, ohne dass Berichtsnutzende einzelne Textabschnitte lesen müssen. Darüber hinaus können Punktzahlen nach Dimensionen aggregiert werden. So ermöglicht etwa die Aggregation der Stimmungspunktzahlen nach Monat oder Jahr die Analyse von Trends und Entwicklungen. Letztlich können Stimmungspunktzahlen mittels DAX kategorisiert werden, um übergeordnete Muster auf einen Blick identifizierbar zu machen.
- Die Schlüsselbegriffserkennung ermöglicht die AI-basierte Extraktion zentraler Begriffe aus Text. Anhand einer Kundenrezension wie „Das Essen war köstlich, und es gab freundliches Personal“ werden durch das AI Feature beispielsweise die Schlüsselbegriffe „Essen“ und „freundliches Personal“. Dadurch können Unternehmen zentrale Themen und Meinungen ihrer Kunden in Power BI schnell und effizient erfassen.
- Die Sprachenerkennung in Power BI analysiert Text, um sowohl den Sprachnamen als auch den entsprechenden ISO-Code zurückzugeben. Das AI-Feature unterstützt über 100 Sprachen und hilft Unternehmen, die sprachlichen Präferenzen von Zielgruppen besser zu verstehen.
AI-basierte Bildanalyse: Aus Bildern Erkenntnisse gewinnen
Neben der Textanalyse ermöglicht Power BI auch die maschinelle Verarbeitung von Bildern. Das Image Tagging identifiziert Objekte in Bildern und kennzeichnet sie mit passenden Begriffen (Tags). Dieses Power BI AI Feature ist besonders nützlich, um große Bildmengen effizient zu analysieren und zu kategorisieren. Tags, die auf diese Weise generiert wurden, können etwa in Online-Katalogen von Einzelhändlern hinterlegt werden, um Kunden eine gezielte Schlagwortsuche nach Produkten zu ermöglichen.
Integration von Azure Machine Learning-Modellen in Power BI
Neben AI-basierten „Out-of-the-box“-Lösungen bietet Power BI auch die Möglichkeit, eigens entwickelte Machine Learning-Modelle zu integrieren. In Azure Machine Learning können Datenwissenschaftler:innen eigene AI-Modelle erstellen, trainieren und als Webdienst bereitstellen. Diese können anschließend im Power Query Editor als Funktionen aufgerufen werden. Voraussetzung für den Zugriff auf ein Modell ist dabei mindestens eine Leseberechtigung auf das Azure-Abonnement und den Machine Learning-Arbeitsbereich des Power BI Users. Zudem ist eine Power BI Premium-Kapazität erforderlich. Die Funktionalität wird in Power BI Desktop, Power BI-Dataflows und im Power BI Service unterstützt und ermöglicht es, AI Features für spezifische Anwendungen in Power BI einzubinden – wie beispielsweise spezifische Forecasting-Modelle.
Erfolgsfaktoren für die Nutzung von Power BI AI Features
Die Integration von künstlicher Intelligenz in Power BI bietet Unternehmen die Möglichkeit, umfassende Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu optimieren. Gleichzeitig gilt es, verschiedene Herausforderungen zu adressieren, um den vollen Nutzen der AI-gestützten Analyse zu realisieren.
- Kosten-Nutzen-Analyse: Die Einführung kostenpflichtiger AI Features erfordert eine sorgfältige Evaluierung des Mehrwerts im Hinblick auf geschäftlich relevante Fragestellungen. Unternehmen sollten abwägen, ob die potenziellen Vorteile, wie verbesserte Analysefähigkeiten und Effizienzgewinne, die Investitionen in eine Power BI Premium-Kapazität rechtfertigen.
- Datenbasis und -integration: Eine passende Datenbasis ist essenziell, um AI-gestützte Erkenntnisse zu generieren. Input-Daten sollten möglichst vollständig und konsistent sein sowie das angestrebte Analyse-Ziel bedienen können. Im Idealfall sollte das Unternehmen sicherstellen, dass die Datenquellen nahtlos in Power BI integriert werden können.
- Qualifikation der Mitarbeitenden: Ein Verständnis für statistische Konzepte und Datenanalysen befähigt Mitarbeitende, Analyse-Ergebnisse kritisch zu hinterfragen, um potenzielle Verzerrungen oder Fehlinterpretationen zu erkennen. Die Fähigkeit, Ergebnisse nachvollziehbar zu erklären, ist zudem entscheidend, um Vertrauen und Akzeptanz bei Beteiligten zu fördern.
- Unternehmenskultur: Es ist wichtig, dass Mitarbeitende die Chancen durch Power BI AI Features erkennen und bereit sind, innovative Arbeitsweisen zu übernehmen. Die Förderung einer offenen und lernbereiten Unternehmenskultur kann den Wandel unterstützen und die Nutzung von künstlicher Intelligenz in Power BI nachhaltig verankern.
- Datenschutz und Compliance: Der Schutz sensibler Daten und die Einhaltung von gesetzlichen Vorgaben sind zentrale Aspekte, die in sämtlichen Phasen der AI-Nutzung berücksichtigt werden sollten. Unternehmen sind gefordert, robuste Datenschutzstrategien zu entwickeln, um rechtliche Risiken zu minimieren und das Vertrauen der Stakeholder zu sichern.
Fazit: Power BI AI Features gezielt nutzen
Power BI bietet bereits zahlreiche integrierte AI Features, um Usern noch tiefergreifende Analysen und Erkenntnisse zu ermöglichen als auch die Möglichkeit, eigene AI Modelle zu integrieren. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz für die Analyse in Power BI ein vielversprechender Schritt ist, der jedoch strategische Planung, gezielte Schulungen und ein Bewusstsein für kulturelle Veränderungen erfordert. Nur so kann das volle Potenzial dieser Technologien ausgeschöpft und langfristiger Erfolg sichergestellt werden. Gerne unterstützen wir Sie dabei, das volle Potenzial Ihrer Datenanalyse mit Power BI auszuschöpfen. Sprechen Sie uns gerne an.
Power BI Governance: Die Balance zwischen Freiheit und Kontrolle für erfolgreiches Self-Service BI
In einer Welt, in der Daten zur wichtigsten Ressource geworden sind, bieten Self-Service Business Intelligence (BI)-Lösungen wie Microsoft Power BI Fachbereichen die Möglichkeit, eigenständig Analysen und Berichte zu erstellen. Dieser Ansatz steigert die Flexibilität und Geschwindigkeit in Entscheidungsprozessen, stellt Unternehmen jedoch vor neue Herausforderungen. Ohne klare Governance kann Self-Service BI schnell zum Datenchaos führen – mit gravierenden Konsequenzen für Datenqualität, Sicherheit und Konsistenz. Ein durchdachtes Power BI Governance-Konzept ist daher unerlässlich, um die Vorteile des Self-Service BI zu maximieren, ohne die Kontrolle über Daten und Prozesse zu verlieren.
Eine kurze Definition: Was bedeutet Power BI Governance?
Im Kern beschreibt Governance die Richtlinien, Prozesse und Kontrollmechanismen, die sicherstellen, dass Power BI effizient, sicher und konsistent betrieben wird. Ziel ist es, bei der Nutzung der Self-Service-Lösung eine Balance zwischen der Eigenverantwortung der Fachbereiche und der zentralen Kontrolle durch die IT zu schaffen.
Dabei geht es nicht nur um technologische Fragen, sondern auch um organisatorische und strategische Aspekte. Power BI Governance sorgt dafür, dass die Datenqualität gewährleistet bleibt, Sicherheitsrisiken minimiert werden und Analysen auf einer zuverlässigen Datenbasis erfolgen.
Herausforderungen ohne Power BI Governance: Was steht auf dem Spiel?
Die Einführung von Power BI ohne Governance geht oft mit Problemen einher, die den Nutzen der Self-Service-Technologie erheblich schmälern. Unkontrollierte Datenquellen und uneinheitliche Standards führen schnell zu Inkonsistenzen. Sensible Daten können durch unzureichende Sicherheitsmaßnahmen ungeschützt bleiben und redundante Datenhaltung in isolierten Silos verursacht unnötige Ressourcenverschwendung.
Ein häufig unterschätztes Risiko ist zudem die Informationsüberflutung: Fachbereiche erstellen zahlreiche Berichte und Dashboards mit Power BI, die weder konsolidiert noch kontrolliert werden. Hinzu kommt, dass ohne ausreichende Schulungen und Know-how die Tools nicht effektiv genutzt werden können, was die angestrebte Effizienzsteigerung ins Gegenteil verkehrt.
Power BI Governance-Funktionen im Fokus
Microsoft Power BI bietet zahlreiche integrierte Funktionen, die eine effiziente Governance ermöglichen und den oben genannten Herausforderungen begegnen. Zu den zentralen Werkzeugen gehören:
- Mandanteneinstellungen: Administratoren können die Nutzung von Exporten, den Zugriff auf externe Datenquellen und viele weitere Funktionen präzise steuern. Dies schützt die Datenintegrität und verhindert unautorisierte Aktivitäten.
- Workspaces und Apps: Gemeinsame Entwicklungsumgebungen ermöglichen es, Berichte zentral zu erstellen und zu verwalten, während ein kontrollierter Zugriff für Enduser gewährleistet bleibt.
- Row-Level Security (RLS): Diese Funktion steuert den Datenzugriff auf Zeilenebene, sodass beispielsweise ein Vertriebsmitarbeitender nur Daten seiner Region einsehen kann.
- Sensitivity Labels und Endorsements: Diese Werkzeuge sorgen für Transparenz, indem sie Datenquellen eindeutig kennzeichnen und sensible Inhalte schützen.
Durch die Kombination dieser Funktionen lässt sich ein Power BI Governance-Modell aufbauen, das sowohl Sicherheit als auch Flexibilität bietet.
Wirksame Governance: Das Center of Excellence als zentrale Instanz
Ein Schlüssel zur erfolgreichen Implementierung von Governance in Power BI ist das Center of Excellence (CoE). Dieses zentrale Team übernimmt nicht nur die technische Betreuung der BI-Plattform, sondern fungiert auch als strategischer Impulsgeber.
Das CoE definiert Governance-Richtlinien, überwacht deren Einhaltung und sorgt für kontinuierliche Weiterentwicklung. Darüber hinaus bietet es praxisorientierte Schulungen an, um sicherzustellen, dass sowohl die IT als auch die Fachbereiche Power BI effektiv nutzen können. Das CoE fördert zudem den Austausch von Best Practices und unterstützt den Aufbau einer starken BI-Community innerhalb des Unternehmens.
Schritte zur erfolgreichen Power BI Governance-Implementierung
Die Einführung eines Governance-Modells für Power BI sollte systematisch und in enger Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereichen erfolgen. Zu den wichtigsten Schritten gehören:
- Anforderungsanalyse: Ermittlung der spezifischen Bedarfe der Fachbereiche, abgestimmt auf die Unternehmensziele.
- Etablierung von Freigabeprozessen: Entwicklung standardisierter Workflows für die Erstellung und Freigabe von Berichten.
- Qualitätssicherung: Regelmäßige Überprüfung von Berichten und Datenquellen, um Standards einzuhalten.
- Schulungen und Trainings: Aufbau von Wissen und Kompetenzen durch gezielte Weiterbildungsmaßnahmen.
Durch diese strukturierte Vorgehensweise kann Power BI als Self Service-Technologie nicht nur effizient, sondern auch nachhaltig in die Unternehmensstrategie integriert werden.
Fazit: Die Rolle von Governance in einer datengetriebenen Zukunft
Power BI Governance ist weit mehr als ein Kontrollinstrument – es ist ein Enabler für datengetriebene Entscheidungen. Ein durchdachtes Governance-Konzept schafft die Grundlage für konsistente, sichere und qualitativ hochwertige Analysen. Gleichzeitig ermöglicht es den Fachbereichen, ihre Eigenverantwortung voll auszuschöpfen, ohne die Integrität der Datenlandschaft zu gefährden.
Mit der zunehmenden Integration von KI und automatisierten Prozessen wird Governance künftig noch wichtiger, um Datenstrategien nachhaltig erfolgreich zu gestalten. Unternehmen, die frühzeitig in Governance investieren, schaffen sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil in einer immer stärker datengetriebenen Welt.
Das Konzept ist natürlich nicht nur auf Power BI beschränkt – auch andere Self-Service BI-Tools profitieren von einem strukturierten Governance-Ansatz. Egal welche Self-Service-BI-Lösung Sie einsetzen: Wir unterstützen Sie gerne dabei, eine Governance-Strategie zu entwickeln, die zu Ihren Anforderungen passt.
Bereit für den nächsten Schritt? Kontaktieren Sie uns für einen maßgeschneiderten Workshop, um Ihre Self-Service-BI-Governance nachhaltig zu optimieren. Gemeinsam schaffen wir die Basis für fundierte Entscheidungen und nachhaltigen Erfolg.
Power BI Log.Insights – Effektives Power BI Monitoring
Der Einsatz von Self-Service Business Intelligence – wie Microsoft Power BI – wird immer beliebter. Schließlich sind Fachabteilungen dadurch in der Lage, umfangreiche Informationen innerhalb von Berichten und Analysen selbst zu verarbeiten und die IT somit zu entlasten. Doch die Vorteile solcher Self-Service-Szenarien haben auch immer eine Kehrseite. Wenn jeder Fachbereich die Plattform nutzt, kann schnell der Überblick über erstellte Objekte verloren gehen. Auch muss sichergestellt werden, dass alle User die vorgegebenen Compliance-Richtlinien des Unternehmens eigenverantwortlich einhalten. Ein effizientes Power BI Monitoring ist daher ein kritischer Faktor für Unternehmen, um die Nutzung von Self-Service Tools zu ermöglichen, sowie regelkonform, wirtschaftlich und nutzerfreundlich umzusetzen. Mit der Lösung Power BI Log.Insights erhalten Unternehmen ein umfassendes Monitoring ihrer Power BI-Systemlandschaft.
Möglich machen dies so genannte Log-Dateien. Log-Dateien sind Daten, die von jedem IT-System im Hintergrund erstellt sowie protokolliert werden und Aufschluss über die Aktivitäten und Prozesse innerhalb des jeweiligen Systems geben. Die daraus abgeleiteten Datentabellen unterstützen dabei, verschiedene Systemvorgänge nachzuvollziehen und spielen somit eine wichtige Rolle bei der Problemanalyse sowie der Rekonstruktion von Transaktionen und Ereignissen.
Auch Power BI Logs liefern unter anderem Informationen über Aktivitäten, Datenflüsse und Metadaten innerhalb der Power BI-Landschaft. Aus den Log-Dateien können verwertbare Informationen extrahiert und bedarfsorientiert zur Verfügung gestellt werden. Mit „Power BI Log.Insights“ erhalten Unternehmen somit umfangreiche Einsichten in ihre Power BI-Systemlandschaft, um maximale Erkenntnisse aus diesen erhalten zu können.
Der Nutzen von Log.Insights – ein bedarfsorientiertes Power BI Monitoring
In der Regel interessieren sich Power BI User nur für die Daten, die mit Hilfe des Tools reported werden sollen. Anders sieht es jedoch für die Verantwortlichen dieser Systemumgebung aus. Funktioniert die Power BI-Systemlandschaft einwandfrei? Laufen die Prozesse im Hintergrund stabil? Werden alle Aktualisierungsrhythmen eingehalten? Werden die Systemressourcen optimal genutzt? Stoßen wir irgendwo an Kapazitätsgrenzen und müssen Maßnahmen ergreifen?
Um diese Fragen zu beantworten, bietet Microsoft mit Azure Monitor eine bereits existierende Lösung an, um Administrator:innen bei der effizienten Verwaltung von Power BI zu unterstützen. Hierbei gibt es allerdings eine Einschränkung: Derzeit wird das Power BI Monitoring im Azure Monitor nur für Premium-Lizenzen unterstützt. Hinzu kommt, dass sich – neben der Beantwortung solch administrativer Fragestellungen – auch für viele weitere Stakeholder des Unternehmens wichtige Erkenntnisse durch Power BI Logs ermitteln lassen, die durch die bestehenden Lösungen bislang nicht erfasst werden. Power BI Log.Insights geht somit einen Schritt weiter und liefert Unternehmen umfassende Möglichkeiten für ein effektives und bedarfsorientiertes Power BI Monitoring für verschiedene Zielgruppen.
Mehr als nur eine administrative Sicht
Mit Power BI Log.Insights liegt der Fokus darauf, nicht nur Administrator:innen sondern verschiedenen Teilnehmenden der Plattform – wie Fachverantwortlichen, Datenschutzbeauftragten, Lizenzmanager:innen und Security-Verantwortlichen – Einsicht in die visuell aufbereiteten Log-Dateien von Power BI zu ermöglichen, die sie für die Erfüllung ihrer Anforderungen benötigen. Dabei werden neben den Power BI Logs auch Metadaten zu Usern, Lizenzen und Berichten sowie individuelle Unternehmensinhalte einbezogen. So besteht die Möglichkeit, neben den administrativen Anforderungen auch viele weitere Fragestellungen für unterschiedliche Nutzergruppen und Einsatzgebiete zu beantworten:
User & Lizenzen: Wie viele verschiedene User sind zu verzeichnen? Wie viele Lizenzen sind tatsächlich im Einsatz? Gibt es User mit einer Pro-Lizenz, die Power BI selten bis gar nicht nutzen?
Inhalte, Nutzung & Change Management: Welche Inhalte und Berichte werden am stärksten genutzt? Was sind die meistgenutzten Datenquellen? Wie viele zertifizierte und nicht zertifizierte Datasets sind vorhanden? Welche Änderungen wurden an den Berichten vorgenommen? Von wem wurden diese Änderungen durchgeführt?
Audits & IDV: Können Anfragen von Auditoren, Prüfern oder Betriebsräten hinreichend beantwortet werden? Werden die Richtlinien zur individuellen Datenverarbeitung (IDV) von den Nutzer:innen eingehalten? Erfolgt ein verantwortungsvoller Umgang mit den Daten? ▻ Mehr erfahren
Rechte & Security: Treten verdächtige Aktivitätsmuster auf? Welche Rollen und Rechte werden für den Zugriff auf den Workspace vergeben? Gibt es Sicherheitsverletzungen in der Zuordnung von Usern?
Power BI Log.Insights Dashboard „Aktivitäten“
Mit dem Dashboard haben Sie einen umfangreichen Überblick über alle Aktivitäten der Plattform und können beispielsweise ermitteln, wie sich Aktivitäten im Zeitverlauf ändern oder ob Ihre User die Plattform anhand der definierten Richtlinien nutzen.
Power BI Log.Insights Dashboard „Nutzer & Rollen“
Erhalten Sie einen Überblick über Ihre aktiven und inaktiven User, um Ihre Lizenzkosten zu optimieren, Berechtigungskonzepte umzusetzen oder zielgerichtete Schulungsmaßnahmen abzuleiten.
Power BI Log.Insights Dashboard „Inventur“
Mit einem effizienten Power BI Monitoring haben Sie einen umfassenden Einblick in alle auf der Plattform befindlichen Objekte wie Arbeitsbereiche, Dashboards und Berichte. So können Sie Nutzungsmetriken und historische Veränderungen ermitteln.
Power BI Log.Insights Dashboard „Aktualisierungen“
Die wohl bekannteste Frage aller Power BI-Administratoren: „Warum funktioniert mein Report nicht mehr?“. Um diese Frage gar nicht mehr aufkommen zu lassen, ist das Wissen über Aktualisierungsstatus und – dauer sowie Engpässen enorm wichtig, um proaktiv Maßnahmen ergreifen zu können.
Power BI Log.Insights Dashboard „Data Gateway-Abfragen“
Monitoren Sie den Status Ihrer Data Gateways. Erhalten sie dadurch Einblicke in Ihre Abfragen, um Ausreißer in der Abfrageausführungszeit ermitteln zu können und die Performance Ihrer Plattform zu steigern.
Datenschutz hat auch beim Power BI Monitoring oberste Priorität
Je nachdem, welche Fragestellungen von den jeweiligen Verantwortlichen beantwortet werden müssen, können aus der Kombination von Log-Dateien und Metadaten die benötigten Informationen extrahiert und bedarfsgerecht der jeweiligen Zielgruppe auf einem eigenen Power BI Dashboard zur Verfügung gestellt werden. Da diese Daten als personenbezogene Daten zu werten sind und somit der DSGVO unterliegen, existiert zudem die Möglichkeit, die Daten bereits bei der Extraktion zu maskieren. Ergeben sich innerhalb des Power BI Log.Insights Auffälligkeiten bei Verhaltensmustern, können die Daten vom Verantwortlichen in Betracht des „Need-to-Know-Prinzips“ anschließend wieder entmaskiert werden.
Das volle Potenzial der Erkenntnisse nutzen
Power BI punktet mit einem hohen Grad an Self-Service-Möglichkeiten sowie einer intuitiven Bedienung und kann prinzipiell komplett ohne die Unterstützung der IT-Abteilung genutzt werden. Von unseren Kunden wissen wir jedoch, dass Verantwortliche der Systemumgebung den Wunsch haben, die Nutzung und Aktivitäten der umfangreichen Power BI-Landschaft transparenter auszuweisen, um einen umfassenden Überblick über die gesamte Systemlandschaft zu haben. Ein umfangreiches Power BI Monitoring ist somit für die meisten Unternehmen unabdingbar.
Durch die vielfältigen Möglichkeiten, aus Log-Dateien Informationen zu extrahieren und bedarfsgerecht aufzubereiten, können zahlreiche Use Cases für unterschiedliche Nutzergruppen der Plattform – wie beispielsweise Administrator:innen, Lizenzmanager:innen sowie Datenschutz, Security-, IDV- und Fachverantwortlichen – geschaffen werden. Mit Log.Insights bieten wir die Antwort auf all diese Fragestellungen. Unser Ziel ist es, die ungenutzten Potenziale der Plattform aufzudecken und wertschöpfende Lösungen für die Herausforderungen unserer Kunden zur Verfügung zu stellen.
Power BI Log.Insights als kritischer Faktor für Unternehmen am Beispiel IDV
Ein effizientes Power BI Monitoring ist ein kritischer Faktor für Unternehmen. Das lässt sich nicht zuletzt am Beispiel der individuellen Datenverarbeitung (IDV) in Unternehmen demonstrieren. Im Rahmen von Self-Service-Prozessen wie in Power BI agieren Fachbereiche eigenverantwortlich und kommunizieren ihre Erkenntnisse ohne weitere Unterstützung durch die IT.
Damit stehen die Fachbereiche vor der Herausforderung, die unternehmensindividuellen Vorgaben der IDV eigenständig zu interpretieren und umzusetzen – und das, ohne selbst tiefere IT-Kenntnisse besitzen zu müssen. Oft führt dies dazu, dass bei geschäftskritischen Auswertungen die festgelegten Richtlinien zu Dokumentation, Versionierung, Security etc. nicht hinreichend eingehalten werden. Vor allem in stark regulierten Branchen wie Banken, Versicherungen, Energieversorgern etc. wird die Einhaltung der IDV-Richtlinien jedoch streng überprüft. IDV-Verantwortliche kennen diese Herausforderung nur zu gut – die Überwachung der Einhaltung stellt sie jedoch vor Herausforderungen. Diese Herausforderungen können jedoch mit „Power BI Log.Insights“ gemeistert werden.
IDV-Dashboard zur Überwachung der regulatorischen Anforderungen
Mit Power BI Log.Insights werden aus der Kombination von Log-Daten, Metadaten und individuellen Unternehmensinhalten umfangreiche Einsichten in die Power BI-Systemlandschaften ermöglicht. Dadurch besteht die Möglichkeit, auch ein eigenes IDV-Dashboard bereitzustellen, das IDV-Verantwortlichen zur einfachen Überprüfung der regulatorischen Unternehmensrichtlinien dient. Nehmen wir an, ein IDV-Verantwortlicher gäbe die Richtlinie vor, dass nur mit zertifizierten Datasets und Berichten gearbeitet werden darf und dass Daten nur innerhalb der Power BI-Umgebung geteilt und nicht exportiert werden sollen. Diese Richtlinie kann in diesem IDV-Dashboard überprüft werden. Hierbei können vom IDV-Verantwortlichen übersichtlich Manipulationen (nachträgliche Änderungen an zertifizierten Datasets/Berichten) sowie die Aktivitäten zum Teilen der Berichte eingesehen und bei Auffälligkeit überprüft werden (siehe Abbildungen).
Log.Insights IDV-Dashboard Übersicht
Übersicht über Anzahl und Art der Änderungen in der Datei
Log.Insights IDV-Dashboard Export und Freigabe
Übersicht über Export- und Freigabeaktivitäten in der Datei nach Aktivitätenart und im Zeitverlauf; Links: Auswahl der Aktivitäten über Filter
Log.Insights IDV-Dashboard Manipulationen
Übersicht über vorgenommene Berichts- und Data-Set-Änderungen. Durch die Klassifizierung nach Endorsement* gibt die Übersicht Aufschluss über die Qualität entsprechender Power-BI-Entitäten und ob ggf. Gegenprüfungen ausstehend oder erfolgt sind; Links: Auswahl der Aktivitäten über Filter (*Erklärung Endorsement: Wenn ein Benutzer einen Bericht, ein Dashboard oder einen Datensatz als nützlich oder qualitativ hochwertig empfindet, kann er oder sie diesen Inhalt mit einem Endorsement versehen.)
Log.Insights IDV-Dashboard Erstellen und Löschen
Übersicht über Erstell- und Löschaktivitäten in der Datei nach Aktivitätenart und im Zeitverlauf, auch hier wird nach Endorsement-Typ unterschieden; Links: Auswahl der Aktivitäten über Filter
Power BI Log.Insights und personenbezogene Daten – ein Spannungsfeld, das bedacht werden sollte
Log-Daten sind als personenbezogene Daten zu werten, wenn sie einer konkreten Person zugeordnet werden können. Insofern gilt es auch in diesem Bereich, die DSGVO zu beachten. Konkret bedeutet dies, dass im Rahmen von Log.Insights eine Maskierung der Daten erfolgen muss. Dafür sollten die ermittelten Power BI Log-Daten bereits bei der Extraktion maskiert werden, sodass aufbereitete Daten nicht direkt Einzelpersonen zugeordnet werden können. Ergeben sich Auffälligkeiten innerhalb der Verhaltensmuster, können die Daten vom Verantwortlichen in Betracht des „Need-to-Know-Prinzips“ dann wieder entmaskiert werden.
Zusätzliche Erleichterung der regulatorischen Anforderungen für Fachbereiche
Neben der Überwachung von IDV-Richtlinien bietet Log.Insights gleichzeitig auch die Möglichkeit, die Einhaltung festgelegter Richtlinien für die Fachbereiche zu erleichtern. Durch die Auswertung der Logs und Metadaten können den Anwender:innen Informationen zu Zugriffsrechten, Aktualisierungen etc. automatisch übermittelt werden, sodass ein großer Teil der vorgeschriebenen Dokumentation bereits schon zur Verfügung stehen.
Zahlreiche Möglichkeiten mit Power BI Log.Insights
Die Entwicklung eines eigenen IDV-Dashboards, das automatisiert Einblicke in die wichtigen Informationen zur Erfüllung der regulatorischen Anforderungen aufzeigt, bildet nur einen kleinen Teil der zahlreichen Potenziale von Power BI Log.Insights. Aus der Vielzahl der Log-Daten, angereichert durch Metadaten und unternehmensindividuelle Inhalte, können dank Power BI Log.Insights zahlreiche Informationen erstellt und bedarfsgerecht der jeweiligen Nutzergruppe visuell aufbereitet ausgespielt werden – beispielsweise zur Unterstützung einer effizienten Lizenzverwaltung der gesamten Power BI-Landschaft oder um schnell verdächtige Aktivitätsmuster aufzudecken und geeignete Maßnahmen einzuleiten. Gemeinsam mit Ihnen ermitteln wir gerne die Bedarfe innerhalb Ihres Unternehmens und zeigen Ihnen, welche individuellen Möglichkeiten Power BI Log.Insights für Ihr Unternehmen bietet.
Regulatorische Anforderungen in Self Service-Szenarien und der IDV mit Microsoft Power BI meistern
Die Microsoft Power Platform ist eine der führenden Self-Service-Plattformen für Unternehmen. Viele Fachbereiche nutzen Power BI als professionelles und leistungsstarkes BI-Werkzeug zur schnellen Erstellung und Verteilung von Analysen und Berichten. Im Rahmen von Self Service-Prozessen agieren sie hierbei weitgehend eigenverantwortlich und kommunizieren ihre Erkenntnisse ohne weitere Unterstützung durch die IT. Diese eigenständige Verarbeitung von Daten ist unter dem Begriff der individuellen Datenverarbeitung, kurz IDV, bekannt. Durch diese Eigenständigkeit rückt die IDV automatisch in den Fokus der Compliance: Denn Eigenständigkeit beinhaltet auch Eigenverantwortlichkeit.
Die Notwendigkeit und die Vorteile der individuellen Datenverarbeitung
In der heutigen VUCA-Welt müssen Unternehmen immer schneller auf äußere Einflüsse und das Marktgeschehen reagieren. Fachabteilungen müssen hierbei immer umfangreichere Informationen aus diversen Quellen kombinieren und analysieren. Erst dann können sie Entscheidungs- und Steuerungsprozesse effektiv unterstützen.
In vielen Unternehmen ist die IT-Abteilung aufgrund von personellen Engpässen oder einer hohen und komplexen Auftragslage überlastet. Der Fachkräftemangel verschärft diese Lage noch. Auch bei hinreichenden Ressourcen gibt es fachliche Anforderungen, die mit einem klassischen IT-Anforderungs- und Umsetzungsprozess in den unternehmerisch notwendigen Zeitfenstern nur unverhältnismäßig aufwändig oder gar nicht abbildbar sind. Gründe dafür sind die Komplexität und die Volatilität.
Der Fachbereich schließt mit seiner IDV diese Lücke und unterstützt so schnelle Aktionen bzw. Reaktionen von Entscheidern. Dabei ist IDV im Unternehmen übrigens von der so genannten Schatten-IT abzugrenzen. Die IDV erfolgt – anders als eine Schatten-IT – in einem geregelten Umfeld mit risikoadäquaten Richtlinien und Vorgaben.
Von Unwissenheit bis zur Verantwortungsdiffusion – IDV-Herausforderungen in Unternehmen
Rechte bringen Pflichten mit sich. Durch die individuelle Datenverarbeitung verlagern sich Teile der Verantwortlichkeiten der IT in die Fachbereiche. Stark regulierte Branchen wie Banken, Versicherungen etc. müssen den Anforderungen von regulatorischen Vorgaben, wie zum Beispiel der BAIT und VAIT, nachkommen. Das gilt ausdrücklich auch bei der IDV.
Aber auch in weniger regulierten Branchen besteht inzwischen ein großes Interesse daran, die Fachbereiche zu einem strukturierten Vorgehen anzuhalten. So lässt sich das Risiko bezüglich Informationssicherheit und Security angemessen steuern. Gerade die Integrität und Vertraulichkeit von sensiblen Daten sind elementar und müssen durch entsprechende Prozess- und Programmdokumentationen gestützt werden. Durch die individuelle Datenverarbeitung stehen die Fachbereiche somit vor der Herausforderung, die unternehmensindividuellen Vorgaben eigenständig zu interpretieren und umzusetzen.
Die Implementierung einer geregelten IDV wird dabei oft zur Herausforderung: Fachbereiche wissen oftmals nicht, welche Anforderungen wie genau erfüllt werden können. Gelegentlich ist es nicht klar definiert, wo der genaue Übergabepunkt der Verantwortung von IT auf den Fachbereich liegt. Die Umsetzung von IDV-Leitlinien im Fachbereich wird aufgrund zusätzlich erwarteter Tätigkeiten oder mangelnder Skills im Umgang mit IT-Tools sogar als erhebliche Einschränkung wahrgenommen. Fehlender oder umständlicher Zugriff auf IDV-relevante Informationen erschweren die Wahrnehmung von Kontroll- und Rezertifizierungspflichten seitens des Fachbereichs. IDV-relevante Informationen können beispielsweise aus Metriken zu auffälligem oder dolosem Verhalten bestehen.
Power BI unterstützt bei der Erfüllung von Anforderungen aus der IDV
Power BI bietet zur Unterstützung von regulatorisch geforderten Anforderungen durchaus integrierte Lösungsbausteine an. Das können Funktionen (Kennzeichnung von Sensibilität und Qualität von Daten und Berichten) oder das Power BI-Aktivitätenprotokoll sein. Aber auch Konfigurationen (Benutzergruppen, Arbeitsbereiche, Zielgruppen, Freigabe von Funktionalitäten und Datenquellen) sind als Lösung denkbar.
Auch in den Logs der Power Plattform (Microsoft 365 Audit Protokoll oder in dem Azure Monitoring) sind Informationen vergraben, die bei zielgruppengerechter Aufbereitung den IDV-Verantwortlichen bei der Einhaltung der Richtlinien unterstützen.
Viele Möglichkeiten von Power BI und den zugehörigen Logs sind jedoch eher der IT bekannt und nicht dem Fachbereich, der für die Erfüllung der regulatorischen Anforderungen im Rahmen der IDV verantwortlich ist. Hier ist ein Austausch zwischen IT und Fachbereich essenziell, um die Verantwortlichen derart zu unterstützen, die von der Compliance und der IT formulierten Erwartungshaltungen zu erfüllen.
Bereichsübergreifend zur effizienten IDV in Power BI
Belastbare und tragfähige Lösungen im Rahmen von regulatorischen Anforderungen bei der individuellen Datenverarbeitung lassen sich nur gemeinsam von IT, Fachbereich und der Compliance erarbeiten. Nur dann ist eine transparente und klar definierte Arbeitsteilung und damit einhergehend geteilte Verantwortung implementiert. Mit der Akzeptanz bei allen Parteien wird eine Lösung nachfolgend auch in der Praxis konsequent umgesetzt und gelebt.
Es hat sich als hilfreich erwiesen, bei der Erarbeitung und Implementierung von IDV-Richtlinien neutrale Dritte einzubeziehen. Diese können als Moderator:innen vermittelnd zwischen den Abteilungen agieren und mit fachlicher Expertise und Best Practices unterstützen, um geeignete Lösungen zur Umsetzung der Anforderungen zu entwickeln.
Unsere Power BI-Expert:innen kennen die Herausforderungen zur individuellen Datenverarbeitungen genau. Sie helfen Fachabteilungen dabei, Vorgaben und Vorgehen derart aufeinander abzustimmen, dass sowohl die identifizierten Anforderungen als auch die bestehenden Kernaufgaben ohne übermäßige Einschränkungen erfüllt werden können. Ziel unserer Beratung ist es stets, dass regulatorische Prozesse nicht nur aus reinem Selbstzweck erfüllt werden, sondern der Fachbereich durch neue oder erweiterte Möglichkeiten wenig belastet und viel unterstützt wird.
Weitere Maßnahmen zur Unterstützung der IDV in Power BI
Power BI bietet diverse Möglichkeiten, Handlungsfelder aus der IDV zu bedienen. Einige sind aufwandsarm zu aktivieren, andere bedingen einer gewissen Vorbereitung. Allen gemein ist, dass durch Nutzung dieser Möglichkeiten den IDV-Verantwortlichen die Wahrnehmung ihrer Aufgaben erleichtert oder gar erst ermöglicht wird.
Einige unserer „Out-of-the-box“-Lösungen für Power BI möchten wir abschließend noch einmal auflisten.
- Unterstützung bei der Erstellung von Berechtigungskonzepten (Rollen- und Rechte-Modell): Power BI bietet die Möglichkeit, über Arbeitsbereiche, Benutzergruppen oder Zielgruppen festzulegen, welche Personengruppen Inhalte erstellen, verteilen oder konsumieren können.
- Unterstützung bei Setup und Konfiguration: Daten und Berichte lassen sich innerhalb von Power BI hinsichtlich ihrer Kritikalität klassifizieren und können entsprechend gekennzeichnet werden (sog. Endorsements). Die Sicherheitsklassifizierung (Sensitivity Label) wird sogar innerhalb der Microsoft-Produkte bei Import und Export von verschiedenen Formaten nach Möglichkeit beibehalten und kann so übergreifend genutzt werden.
- Implementierung eines zielgruppenorientierten Monitorings mittels Log-Dateien (Log.Insights): Log-Dateien bieten Informationen zu verschiedenen Systemvorgängen in Power BI. Diese liefern uns wiederum wichtige Erkenntnisse über die Einhaltung wesentlicher Anforderungen wie z.B. der rechtmäßige Umgang mit Exporten. Um diese Daten auch dem Fachbereich übersichtlich zur Verfügung zu stellen, erstellen wir aussagekräftige Power BI-Log-Dashboards für die individuellen Anforderungen des Fachbereiches.
Sind Sie auch noch auf der Suche nach einer für Sie passenden Self Service-Plattform? Unsere Expert:innen unterstützen Sie bei der Erhebung Ihrer Anforderungen, bei der Plattformauswahl oder der Integration in Ihre Systemlandschaft. Sprechen Sie uns gerne jederzeit an.
Potenziale nutzen: Die Organisation des Power BI Ecosystem
Microsoft Power BI bietet eine Sammlung von Business Intelligence Tools sowie interaktive Visualisierungsmöglichkeiten. Mithilfe von Daten und den daraus erstellten Berichten können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Doch die Berichtserstellung in Power BI ist nur ein kleiner Teil des gesamten Power BI Ecosystem.
Wie bei jeder Reportingplattform, stellen sich auch hierbei Fragen zur Architektur, dem Datenmanagement, den benötigten Lizenzen sowie der Organisation von Entwicklung und Zugriffsrechten, um einen nachhaltigen und reibungslosen Betrieb zu garantieren. Diese Fragen sollten bereits bei der Einführung von Power BI im Unternehmen beleuchtet und beantwortet werden, um das volle Potenzial des Power BI Ecosystem auszuschöpfen.
Die Vorteile und Herausforderungen des Power BI Ecosystem
Power BI ist cloudbasiert und bietet den Usern somit die umfangreichen Vorteile aller Cloud-Lösungen – von der guten Skalierbarkeit von Nutzer:innen und Ressourcen über eine einfache Zusammenarbeit sowie zentrale Steuerbarkeit bis hin zur schnellen Anbindung und Kombination von verschiedensten Datenquellen.
Obwohl Power BI als Cloud-Lösung konzipiert ist, sieht der ideale Workflow mit dem Power BI Desktop eine lokale Entwicklung vor. Erst die Bereitstellung der Berichte erfolgt in der Cloud (Power BI Service). Der Power BI Desktop ist somit für die Modellierung des Datenmodells gedacht und auf die Erstellung und Visualisierung von Berichten ausgelegt. Im Power BI Service werden diese Berichte sowie die dazugehörigen Daten- & ETL-Strecken, Datenaktualisierungspipelines etc. anschließend bereitgestellt. Der Power BI Service stellt somit die Ablage für die Unternehmensberichte und die dazu benötigten Informationen inkl. des Freigabe- und Sicherheitsmanagements dar. Wie jede Ablage, muss auch diese organisiert und kontrolliert werden und einer geeigneten Zugriffstruktur unterliegen, um allen Beteiligten einen guten und schnellen Überblick zu ermöglichen. Ansonsten gelangen Unternehmen schnell an den Punkt, die Übersicht über den gesamten Power BI Service zu verlieren oder sogar Sicherheitsrisiken in Kauf zu nehmen. Das kann im schlimmsten Falle sogar dazu führen, dass der Service nicht mehr effizient genutzt werden kann.
Vor allem vor dem Hintergrund der schnellen Initialisierungsphase wird bei der Einführung von Power BI aber oftmals nicht die Wichtigkeit der Organisationsstruktur bedacht. Beginnen Unternehmen mit der Erstellung von Berichten und setzen sich genauer mit den Services auseinander, gelangen sie schnell an den Punkt von klassischen Fragestellungen: Wie behalten wir die Übersicht im Power BI Service? Wie lassen sich Zugriffsrechte effizient organisieren? Welche Lizenzen sind sinnvoll? Wie kann ein einheitlicher Entwicklungsprozess sichergestellt werden? Wie lassen sich Daten- und Entwicklungsredundanzen vermeiden? Die Schaffung einer Organisationsstruktur und eines geregelten Entwicklungsprozesses ist somit für einen effizienten Power BI-Gesamtprozess unabdingbar, um etwaige Fragestellungen aufzulösen und effizient für alle Beteiligten beantworten zu können.
Die Struktur des Power BI Ecosystem durch Zugriffsrechte, Komponenten und Lizenzen
Um eine geeignete Organisationsstruktur und Steuerung für das eigene Unternehmen zu entwickeln, spielen vor allem die individuellen Anforderungen an die Reportings eine wichtige Rolle. Zu diesem Zweck nutzen wir einen Best-Practice-Ansatz aus dem durch gezielte Abfragen die benötigten Komponenten, Lizenzen und Rollen innerhalb der Power BI-Umgebung abgeleitet werden.
Diese werden anschließend in ein umfassendes Rahmenkonzept überführt, das die zentralen Fragestellungen rund um die Struktur, den Aufbau und die Organisation des Power BI Ecosystem beantwortet. Von der Datenbereitstellung über die Berichtsentwicklung und -verteilung bis zu allen Fragen zur Organisation und Infrastruktur werden im Rahmenkonzept mit Best Practices sowie den eigens definierten Individuallösungen zum Umgang festgehalten.
Darüber hinaus hat es sich bewährt, aus diesem Rahmenkonzept ein eigenes Entwicklerhandbuch zu erstellen, das mit den Best Practices und organisationsindividuellen Vorgaben einen einheitlichen Rahmen für Entwicklerinnen und Entwickler vorgibt. Wofür nutze ich welche Power BI Tools? Welche Zusatznutzen von Power BI sind freigegeben? Welche Daten- und ETL-Prozesse werden genutzt? Welche Ansprechpersonen habe ich zu bestimmten Datenquellen und Fragestellungen in Power BI? Diese und viele weitere Informationen, die im Zuge des Rahmenkonzeptes festgehalten wurden und für Entwickler:innen von Bedeutung sind, werden in einer zentralen Dokumentation inklusive grundsätzlicher Empfehlungen zur Verfügung gestellt.
Gezielte Anwendercoachings führen schlussendlich dazu, das nötige Know-how für alle Beteiligten zu vermitteln und die erarbeiteten Konzepte geordnet umzusetzen.
