Erkenntnisse mit Power BI erweitern

Datenvisualisierung ist ein wesentlicher Bestandteil der effektiven Analyse und Präsentation von Daten. Wenn es darum geht, Daten zu visualisieren, ist Power BI ein leistungsstarkes Tool, das helfen kann, wertvolle Erkenntnisse zu erschließen. Durch Befolgen der Best Practices können Sie die Effektivität Ihrer Visualisierungen verbessern und sie wirkungsvoller gestalten.

Zunächst ist es wichtig, Ihr Publikum zu verstehen. Bevor Sie Visualisierungen erstellen, nehmen Sie sich die Zeit, zu identifizieren, wer die Daten nutzen und ansehen wird. Berücksichtigen Sie deren technisches Fachwissen, Domänenkenntnisse und spezifische Informationsbedürfnisse. Dieses Verständnis wird Ihnen helfen, Visualisierungen zu entwerfen, die für Ihr Publikum relevant und bedeutungsvoll sind. Indem Sie Ihre Visualisierungen an ihre Bedürfnisse anpassen, können Sie effektiv Erkenntnisse kommunizieren und Maßnahmen anstoßen.

Wenn wir über ein Visualisierungswerkzeug sprechen, ist es wichtig, die richtigen Visualisierungen auszuwählen. Power BI bietet eine Vielzahl von Visualisierungsoptionen, wie z.B. Balkendiagramme, Streudiagramme, Karten und mehr. Der typische Ansatz zur Visualisierung ist der folgende:

• Wenn Sie kategorische Daten vergleichen möchten, kann ein gruppiertes Balkendiagramm oder ein gestapeltes Säulendiagramm geeignet sein.

• Bei der Darstellung von Trends über die Zeit kann ein Liniendiagramm oder Flächendiagramm die Änderungen effektiv verdeutlichen.

• Für geografische Daten kann eine Kartenvisualisierung Einblicke basierend auf dem Standort liefern.

Techniken zur Verwaltung großer Datenmengen nutzen

Ein weiterer Vorteil von Power BI ist, dass ein Entwickler die Leistung leicht optimieren kann. Heutzutage wird es immer wichtiger, große Datensätze zu handhaben. Mit Power BI kann dies jedoch recht einfach durch die Nutzung von Query Folding erreicht werden, um Datenumwandlungen zur Datenquelle zu schieben, das Datenvolumen zu reduzieren, das zu Power BI übertragen wird, und die Leistung zu verbessern. Darüber hinaus gibt es die Möglichkeit, Datensummenbildung und Aggregation zu implementieren, um die Anzahl der in Visualisierungen angezeigten Datenpunkte zu reduzieren, sowie Filter und Slicer anzuwenden, um die Menge der geladenen Daten zu begrenzen und die Reaktionsfähigkeit des Berichts zu verbessern.

Benutzerdefinierte Visualisierungen verwenden

Abgesehen von den allgemeinen Visualisierungen können Power BI-Nutzer auch benutzerdefinierte Visualisierungen aus dem offiziellen Marktplatz installieren. Dazu gehören Sankey-Diagramme und Word Clouds. Zusätzlich können R- oder Python-Skripte integriert werden, um komplexe Berechnungen, statistische Analysen oder benutzerdefinierte Visualisierungen durchzuführen, die nativ nicht verfügbar sind.

Verwendung der Drillthrough-Option

Zusätzlich integriert Power BI interaktive Visualisierungen und Drillthrough-Aktionen. Es gibt eine spezielle Drillthrough-Funktionalität, mit der Benutzer detaillierte Informationen erkunden können, indem sie auf spezifische Datenpunkte klicken. Die Cross-Filtering-Funktionalität ist ebenfalls verfügbar, die es Benutzern ermöglicht, Daten in einer Visualisierung auszuwählen und andere verbundene Visuals zu filtern. Schließlich verbessern Tooltips die Interaktivität und bieten Kontext, indem sie zusätzliche Informationen geben, wenn über Datenpunkte geschwebt wird.

Verwendung des Sternschemas

Eine weitere Best Practice bei der Verwendung von Power BI ist die Erstellung eines Sternschemas als Datenmodell. Das Sternschema ist eine weit verbreitete Datenmodellierungstechnik, die in Power BI verwendet wird, um effiziente und optimierte Datenmodelle zu erstellen. Es ist so konzipiert, dass es die Abfrageleistung verbessert und die Datenanalyse vereinfacht, indem es Daten in einer zentralen Faktentabelle organisiert, die von mehreren Dimensionstabellen umgeben ist. Im Sternschema stellt die Faktentabelle die primäre Datenquelle dar und enthält quantitative und numerische Daten, wie z.B. Verkaufsdaten oder Website-Interaktionen. Dimensionstabellen hingegen bieten beschreibende Attribute in Bezug auf die Fakten, wie zum Beispiel Kundendetails, Produktinformationen oder Zeitdimensionen. Ein Entwickler kann mehr als eine Faktentabelle in einem Sternschema haben.

Sternschema und Schneeflockenschema sind beide beliebte Datenmodellierungstechniken, die in Power BI verwendet werden, aber sie unterscheiden sich in ihrer Struktur und Nutzung deutlich. Das Sternschema folgt einer einfachen und denormalisierten Struktur, bei der die Faktentabelle direkt mit den Dimensionstabellen in einem sternförmigen Muster verbunden ist. Dieses Design fördert die einfache Navigation und schnellere Abfrageleistungen. Auf der anderen Seite normiert das Schneeflockenschema Dimensionstabellen, indem sie in mehrere kleinere Tabellen unterteilt werden, was zu einer komplexeren und hierarchischen Struktur führt. Während das Schneeflockenschema eine bessere Datenintegrität und reduzierte Redundanz gewährleistet, kann es zu komplexeren Abfragen und möglicherweise langsamerer Leistung führen. Insgesamt wird das Sternschema in Power BI oft bevorzugt aufgrund seiner Einfachheit, Benutzerfreundlichkeit und optimierten Abfrageleistung, während das Schneeflockenschema für Szenarien geeignet ist, in denen die Datenintegrität und komplexe Beziehungen von größter Bedeutung sind.

Quelle: sqlbi.com

Verwendung der richtigen DAX-Ausdrücke

DAX steht für Data Analysis Expressions und ist eine Formelsprache, die in Power BI und anderen Microsoft-Produkten wie Excel und Analysis Services verwendet wird. Sie ermöglicht Benutzern, Berechnungen, Messwerte und benutzerdefinierte Berechnungen zu erstellen, um Daten zu manipulieren und zu analysieren, was fortschrittliche Berechnungen, Aggregationen und Datenumwandlungen ermöglicht. DAX bietet eine Vielzahl von Funktionen und Operatoren, die es Benutzern ermöglichen, komplexe Berechnungen durchzuführen, bedingte Logik anzuwenden und Daten effektiv zu aggregieren. Egal, ob es um die Aggregation von Daten, die Durchführung von Zeitintelligenzberechnungen oder die Implementierung von bedingten und logischen Operationen geht, das richtige DAX-Ausdrücke zu nutzen, stellt präzise Berechnungen sicher und verbessert den gesamten Datenanalyseprozess in Power BI. Mit DAX können Sie von einer sehr einfachen Maßnahme wie dem Gesamtumsatz:

Total Sales = SUM(Sales[Amount])

zu einer fortgeschritteneren wie der Kundenabwanderungsrate:

Customer Churn Rate = DIVIDE( COUNTROWS(FILTER(Customer, Customer[Status] = "Churned")), COUNTROWS(Customer))

Verwendung der Community

Abgesehen von der technischen Flexibilität bietet Power BI eine sehr starke Community. Die Nutzung der Power BI-Community ist eine unschätzbare Ressource sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Benutzer. Diese lebendige Online-Community bietet ein Füllhorn an Wissen und Expertise, das es den Benutzern ermöglicht, sich mit einer Vielzahl von Fachleuten aus verschiedenen Branchen zu vernetzen. Ob Sie Leitlinien für Datenmodellierung, visueller Gestaltung oder fortgeschrittene Analysetechniken suchen, die Power BI-Community bietet eine Plattform für Benutzer, um Fragen zu stellen, Einsichten zu teilen und aus den Erfahrungen anderer zu lernen. Die aktiven Foren, Blogs und Benutzergruppen der Community fördern eine kollaborative Umgebung, in der Benutzer praktische Lösungen finden, Best Practices erkunden und über die neuesten Funktionen und Entwicklungen im Power BI-Ökosystem informiert bleiben können. Durch die Nutzung des kollektiven Wissens der Power BI-Community können Benutzer ihre Fähigkeiten verbessern, Herausforderungen überwinden und das volle Potential dieses leistungsstarken Business Intelligence-Tools freischalten.

Verwendung allgemeiner Techniken

Es gibt mehrere grundlegende Richtlinien, die bei der Erstellung eines wirkungsvollen Berichts mit Power BI beachtet werden sollten. Versuchen Sie, diese Richtlinien auf alle Ihre Berichte anzuwenden, um sicherzustellen, dass die Botschaft so klar wie möglich an den Endnutzer übermittelt wird.

• Rechts-nach-Links & Oben-nach-Unten Regel: Das Wichtigste ist immer, daran zu denken, die wichtigsten Dinge zuerst zu stellen. Menschen lesen von links nach rechts und von oben nach unten. Das bedeutet, dass die wichtigsten Dinge auf der oberen linken Seite sein sollten.

• Maximale Anzahl von Visualisierungen: Eine weitere Best Practice in Bezug auf die Berichtsleistung betrifft die Anzahl der Visualisierungen. Es wird dringend empfohlen, jede Seite des Berichts nicht zu überladen. Dies verbessert nicht nur die Leistung des Berichts, sondern stellt auch sicher, dass die Endnutzer nicht von einer Fülle an Informationen überfordert werden.

• Bearbeitung der Interaktionen: Das ist eine sehr nützliche Funktion, die Power BI bieten kann. Die Bearbeitung der Interaktionen ermöglicht den Benutzern, zu steuern, wie Visualisierungen auf einer Berichtsseite miteinander interagieren. Es hilft, festzulegen, welche visuellen Elemente von den auf einer bestimmten Visualisierung getroffenen Auswahlen beeinflusst oder betroffen werden, und gibt so mehr Kontrolle darüber, wie Daten über verschiedene Visualisierungen hinweg gefiltert und angezeigt werden.

• Verwendung des Performance Analyzers: Er ermöglicht es den Benutzern, die Lade- und Renderzeit für verschiedene Elemente innerhalb des Berichts zu verfolgen. Diese Funktion hilft, potenzielle Engpässe oder Bereiche zu identifizieren, die die Reaktionsfähigkeit des Berichts beeinträchtigen könnten, und ermöglicht es den Benutzern, die Gesamtleistung ihrer Power BI-Berichte zu optimieren und zu verbessern.

Zusammenfassend kann die Einhaltung der Best Practices für Datenvisualisierung bei der Nutzung von Power BI die Erkenntnisse, die aus Daten gewonnen werden, erheblich verbessern. Durch:

• Verstehen des Publikums

• Optimierung der Leistung

• Verwendung benutzerdefinierter und fortgeschrittener Visualisierungen

• und Nutzung der Interaktivität

können Benutzer komplexe Daten effektiv kommunizieren und fundierte Entscheidungen treffen. Power BI bietet eine Vielzahl von Visualisierungsoptionen, Leistungsoptimierungstechniken, fortschrittliche Visuals und Interaktivitätsfeatures, die bei effektiver Nutzung den Benutzern ermöglichen, Daten auf eine bedeutungsvolle und wirkungsvolle Weise zu präsentieren. Durch das Befolgen dieser Best Practices können Organisationen das volle Potential von Power BI ausschöpfen und Daten in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln, die den Geschäftserfolg vorantreiben.