Power BI Desktop Update im Juli macht Handling von Big Data einfacher

Vergangene Woche veröffentlichte Microsoft im Rahme des Business Applications Summit in Seattle das Juli-Update für Power BI Desktop veröffentlicht.

Die Anzahl der Neuerungen kann sich diesmal durchaus sehen lassen. Hier eine Auflistung aller Neuerung, wie sie auch auf dem offiziellen Power BI Blog  zu finden sind, bevor ich auf einige Details eingehen möchte.

Modeling

Reporting

Analytics

Custom visuals

Data Connectivity

Besonders hervorheben möchte ich die Funktion des Composite Models. Hier handelt es sich um eine im Power BI Ideenportal schon lange gewünschte Funktion, die eine Verknüpfung der Import Data Variante und dem DirectQuery Mode in einem Power BI Desktop File ermöglicht. Dies ist nun als Preview Feature verfügbar.

Besonders wenn man große Datenmengen und Daten aus verschiedenen Quellen hat, ist dieses Feature sehr nützlich. Bisher wurden mit dem Import Data Modell alle Daten in eine Power BI Datei geladen. Entsprechend ist die Datei riesig und die Bearbeitung schwerfällig und langsam. Mit dem neuen Feature werden die Daten in Echtzeit vom Server geholt und man arbeitet stets mit den aktuellen Daten, ohne neu laden zu müssen. Die Datenmengen müssen nicht mehr gespeichert werden, was zu einer hohen Performance führt. Zusätzlich können noch Daten aus anderen Quellen wie z.B. Excel verknüpft werden. Insgesamt also eine mehr als nützliche Neuerung.

Um das Composite Model (zusammengesetztes Model) verwenden zu können, muss in den Einstellungen von Power BI Deskotp das Preview Feature aktiviert werden (Datei -> Options and Settings -> Options).

Aktivierung Composite Models in Power BI

Um zu sehen, welche Tabelle über welche Methode ins Power BI Modell integriert ist, muss unter dem Menüpunkt View die Auswahl für die Field Properties gewählt werden:

Field Properties auswählen für Composite Models in Power BI

Über diese kann man nun sehen, um welche Art der Anbindung es sich handelt:

Anbindung des Composite Model in Power BI

Werden beide Modelle in einer Datei verwendet, wird hierzu in der Fußleiste angezeigt, dass der Storage Mode auf „Mixed“ steht. Durch einen Klick auf den Status erhält man die Möglichkeit, alle Tabelle in den Import Data Mode zu konvertieren.

Einen Haken hat dieses Feature allerdings (noch). Da es sich um eine Preview Feature handelt, ist es zurzeit noch nicht möglich, ein solches Power BI Modell in den Power BI Service im Internet zu veröffentlicht.

Power BI Update ermöglicht Filter in der Datensicht

Kürzlich war es wieder soweit und Microsoft hat das monatliche Update für Power BI Desktop veröffentlicht

Neben einigen Neuerungen in der Datenanbindung und der Visualisierung von Daten, gibt es diesen Monat zwei Features die ich besonders hervorheben möchte.

  1. Filtern und sortieren in der Datenansicht

Lange hat es gedauert, aber jetzt hat man endlich die Möglichkeit, die in das Power BI Modell geladenen Daten in der Datensicht zu filtern oder zu sortieren. Diese Funktionen sind in Excel schon lange enthalten und haben jetzt auch Ihren Weg zu Power BI gefunden. Somit wird es deutlich leichter, die im Modell enthalten Daten zu prüfen. Es ist nicht länger erforderlich, sich erst einen Bericht zu bauen oder in den Query Editor zu wechseln.

  1. Möglichkeit der Cloudauswahl beim veröffentlichen des pbix Files

Microsoft stellt Power BI zurzeit in drei nationalen Cloud-Umgebungen zur Verfügung. In den USA, China und Deutschland. Ist der Account mit mehr als einer Cloud-Umgebung verbunden, besteht nun beim Veröffentlichen des Power BI Desktop Files die Möglichkeit, die Region auszuwählen, in welche die Veröffentlichung stattfinden soll. Ist nur eine Umgebung mit dem Account verknüpft, wird weiterhin in diese Region veröffentlicht.

Alles in allem fallen die Änderungen in diesem Monat eher überschaubar aus, trotzdem kann man sie auf jeden Fall sinnvoll verwenden.

Wie gut ist Amazon QuickSight zur Datenvisualisierung?

In meinem letzten Beitrag habe ich bereits einen Überblick aller gängigen Tools zur Datenvisualisierung gegeben. Dieser hat keinen Anspruch auf Vollständigkeit, denn es gibt eine schier unendliche Menge verschiedener Software am Markt. Diese miteinander zu vergleichen führt hier deutlich zu weit und ist auch nicht zielführend, da die Tools sich teilweise erheblich unterscheiden.

Wichtig ist, im Vorfeld eines solchen Projekts die Erwartungen, Anforderungen und Ziele zu definieren, und anhand dieser dann mögliche Tools zu evaluieren.

Ein Tool das seit ca. 2 Jahren am Markt ist und schon wegen dem prominenten Hersteller von Analysten beäugt wird, ist Amazon QuickSight, als Teil der AWS und gehostet in der Cloud. Wir haben uns das Tool mal im Detail angeschaut, um den möglichen Einsatz für unsere Kundenprojekte zu beurteilen. Dabei gilt uns Microsoft Power BI als direkter Vergleich, da es für uns das Tool ist, was sich im Einsatz bei zahlreichen Kundenprojekte über die letzten Jahre immer wieder bewährt hat.

Power BI ist Bestandteil der Office-365-Suite von Microsoft, auch wenn sich die Bedienung an verschiedenen Stellen stark vom gewohnten 365-Standard unterscheidet.
Power BI ist als Desktopversion herunterzuladen, QuickSight ist als Web-Applikation verfügbar. Beide Systeme sind natürlich auch mobil verfügbar.

Power BI arbeitet mit einer Vielzahl von verschiedenen Datenquellen und richtet sich sowohl an Self-Service-Analysten als auch an versierte Entwickler. Der Funktionsumfang ist enorm. Daher wird auch für Anwender schnell die Grenze erreicht, wo zur optimalen Nutzung nur noch Experten helfen können.

QuickSight von Amazon ist wesentlich eingeschränkter – damit aber auch einfacher zu bedienen. Die Auswahl an Visualisierungen ist sehr klein, Eigenentwicklungen oder auch die Verwendung von Drittanbietern ist nicht möglich.

Auch ist das Erstellen von Grafiken in QuickSight extrem eingeschränkt, während in Power BI fast alles möglich ist: Farben, Schriftarten, Positionen von Legenden und Beschreibungen können fast beliebig angepasst werden. So wird ein individueller Look & Feel nach Bedürfnissen der Nutzer realisiert.

Was die Kosten betrifft, so sind beide Tools in der Basisversion kostenlos. Power BI in der Cloud kostet dann 8,40 Euro im Monat. Der Preis für die Premium-Version basiert auf der Kapazität In Abhängigkeit von einer notwendigen Verteilung der Ergebnisse und des Nutzungsgrads können dabei sehr schnell sehr hohe Kosten entstehen. Die QuickSight-Kosten basieren hauptsächlich auf der Menge der zu betrachteten Daten. Auch hier ist die Freimenge schnell überschritten und die Kosten steigen erheblich.

Um sich für eines der Systeme zu entscheiden, ist eine sehr genaue Analyse der zu verarbeitenden Datenmenge notwendig. Denn hier zeigen sich grundlegende Unterschiede zwischen den beiden Systemen: Power BI kann eine Vielzahl unterschiedlichster Datenquellen einbinden, von der Flatfile (Excel, Text) bis zu relationalen Datenstrukturen. Beziehungen der Daten untereinander können im System definiert werden. Es können sowohl normalisierte und denormalisierte Daten als auch ein Mix aus beiden bedient werden. Das macht eine Analyse und Visualisierung in Power BI sehr smart.
Der Ansatz mit QuickSight ist ein anderer. Auch QuickSight kann seine Daten aus unterschiedlichsten Quellen beziehen. Der Schwerpunkt liegt aber auf Quellen aus der AWS-Struktur (Redshift, RDS Aurora, S3).
QuickSight arbeitet mit Datasets. Ein Dataset ist eine strukturierte Ansammlung von Daten, vergleichbar mit einem Excel-Sheet. In einer Visualisierung kann immer nur ein Dataset verwendet werden. Beziehungen zwischen einzelnen Datasets gibt es nicht. Damit wird die zu analysierende Datenmenge erhöht, je nach Analyse um ein Vielfaches, da für mehrere Analysen i. d. R. mehrere Datensets benötigt werden.
In der Praxis bedeutet das, dass ein Dataset aus einer Flatfile bestehen kann (z. B. einem Excel-Sheets – aber nicht aus mehreren Excel-Sheets). Kommen die Daten aus Datenbanken, so sind hier entsprechende Views einzurichten (ein View entspricht einem Dataset). Es ist sinnvoll, Berechnungen bereits in diesen Views durchzuführen, denn in QuickSight selber gestalten sich Berechnungen als schwieriger als in Power BI.
Die Verarbeitung von großen Datenmengen aufgrund dieser Basis mit der In-Memory-Technologie Spice ist dafür dann aber extrem schnell.

Insgesamt kann man also sagen, dass Power BI und QuickSight nicht wirklich vergleichbar sind, sondern sich grundlegend unterscheiden. QuickSight ist – wie ein Großteil der gängigen Tools zur Datenvisualisierung, die momentan am Markt sind – ein gutes Tool, um Daten relativ einfach und schnell abzubilden. Aufgrund der SPICE-Technik und der Einfachheit der Datenbasis, ist QuickSight zur schnellen AdHoc-Analyse bestens gewappnet. Wer umfangreiche, professionelle und durchgestylte Analysen, Reports und Dashboards erstellen will, ist mit Power BI besser bedient. Mit dem Microsoft Tool kann man Visuals und Measures selbst definieren, inklusive möglicher Aggregationen, Expressions, Filtern und neuen Spalten. Das ganze kann dann in ansprechenden Auswertungen und Dashboards im Corporate Design dargestellt werden.
Wer mit QuickSight analysiert, sollte sich vorher schon etwas im Klaren sein, was er analysieren will. Dann kommt er durchaus schnell zu Ergebnissen. Mit Power BI kann man sich auch inspirieren lassen und neue Möglichkeiten entdecken.

Plus-IT ist jetzt offizieller Power BI Partner von Microsoft

Microsoft Power BI ist eines der gängigsten Tools zur Datenanalyse. Es bedient neben dem Self-Service BI Ansatz auch die Möglichkeit, unternehmensweite Datenanalyse mit standardisierten Dashboards zu betreiben. Dabei treibt Microsoft die Innovation stetig voran und erweitert Tools und Services in monatlichen Release Zyklen.

Wir setzen das System bereits seit vielen Jahren ein, um Daten aus unterschiedlichsten Systemen zu analysieren, zu verknüpfen und eine ganzheitliche Auswertung zu erhalten, die dann als visuelles Dashboard aufbereitet wird. Bei unseren Kunden finden die mit Power BI erstellten Lösungen großen Anklang, da die Dashboards übersichtlich sind und die Anwendung sehr intuitiv ist.

Auch Gardner hat Microsoft im Magic Quadrant als Leader im Bereich „Business Intelligence und Analytics Plattforms“ gelistet.

Nun sind wir auch offizieller Power BI Partner und konnten damit nochmal unser umfassendes Know-How in der Implementierung von Power BI beweisen. Neben komplett individuellen Lösungen haben wir auch ein standardisiertes All-in-one Dashboard oder spezifische Dashboards für den E-Commerce und das Controlling entwickelt.

Wir freuen uns über die Partnerschaft und darauf, unseren Kunden weiterhin den besten Service mit Power BI anbieten zu können!

Microsoft Power BI News: Data bars als neue Visualisierungsmöglichkeit

In einem der letzten Updates von Power BI Desktop wurden von Microsoft die Data bars – oder auf Deutsch: Datenbalken – veröffentlicht. In Excel gibt es diese bereits seit einer ganzen Weile, nun haben sie auch Einzug in Power BI erhalten.

Mit den Data bars lassen sich die Daten als farbliche Balken in einer Tabelle oder Matrix darstellen. Diese Darstellung kann Abweichungen oder Entwicklungen gut visualisieren und auf einen Blick erkenntlich darstellen.

Nehmen wir als Beispiel den Umsatz pro Artikel in einem Webshop. Je höher dieser ist, umso größer ist auch der Datenbalken. Der Nutzen der Darstellung ist hier eher gering, da die Spalte mit dem Umsatz leicht sortiert werden kann. Anders verhält es sich aber z.B. mit der Abweichung des Umsatzes beim jeweiligen Artikel im Vergleich zum Vorjahr.

Dazu verwende ich die Tabelle in der folgenden Darstellung:

Tabelle Webshop Berechnung
Wir sehen den Umsatz pro Artikel in den letzten 12 Monaten. In der Spalte „Nettoumsatz VJ.“ wird der Umsatz aus dem gleichen Zeitraum des Vorjahres ausgegeben. Um nun einen schnellen Überblick zu erhalten, welche Artikel sich gut und welche sich schlecht entwickelt haben, erstelle ich auf Basis der Kennzahl „Nettoumsatz Abweichung Vj in %“ eine Data bar.

Dafür wird die Kennzahl der bestehenden Tabelle hinzugefügt und über das Menü die Konfiguration für die Data bar aufgerufen.

Power BI Bedienung

Im Anschluss öffnet sich das Fenster zum Erstellen der Data bar.

Power BI Data bars einstellen

Die Kennzahl wird automatisch als Wert herangezogen. In den Spalten Minimum und Maximum kann entweder ein fester Wert (wie im dargestellten Beispiel) oder der kleinste bzw. größte Wert der Kennzahl verwendet werden.
Außerdem können sowohl die Farben als auch die Ausrichtung der Data bar konfiguriert werden. Über die Checkbox „Show bar only“ wird festgelegt, ob lediglich der Balken oder der zugrundeliegende Wert mitangezeigt werden soll.

Hier das Ergebnis inklusive Werte:

Power BI Tabelle mit Data Bars und KennzahlenUnd hier die Darstellung nur mittels Data bar:

Power BI Tabelle mit Data Bars ohne KennzahlenSomit weiß ich immer auf den ersten Blick, ob sich der Artikel in den letzten 12 Monaten positiv oder negativ entwickelt hat, unabhängig von der aktuellen Sortierung meiner Tabelle.

Fazit
Data bars sind eine neue und innovative Möglichkeit der Visualisierung in Power BI. Die visuelle Darstellung hilft, das Zusammenspiel von mehreren Kennzahlen leichter zu Erfassen. Die Nutzung dieses neuen Features in Power BI ist super einfach, aber der Effekt im Dashboard ist enorm.