Woher kommen Daten in Microsoft Power BI?

Microsoft Power BI ist ein mächtiges Programmpaket, das dabei hilft, die datengetriebene Entscheidungskultur in Ihrem Unternehmen zu fördern und die Qualität von operativen und strategischen Entscheidungen zu verbessern. Die innovative Geschäftsanalytiksoftware unterstützt Sie dabei durch das Sammeln, Analysieren, Aufbereiten und die Visualisierung von Daten, um daraus neues Wissen zu generieren. Allerdings funktioniert das nur im Zusammenspiel mit zwei weiteren Komponenten optimal. Zunächst benötigt Ihr Unternehmen einen starken Partner mit entsprechender Expertise für Business Intelligence im Allgemeinen und Microsoft Power BI im Speziellen – wie MDIS Consulting. Doch genauso wichtig sind geeignete Daten. Diese bilden gewissermaßen den Kern von Power BI, weil sie die Grundlage für die daraus abgeleiteten Erkenntnisse bilden. Doch woher kommen diese Daten? Deren Art, Herkunft und den Weg bis zur Verarbeitung in Microsoft Power BI möchten wir in diesem Blogbeitrag näher beleuchten.

Der Ursprung der Daten in Microsoft Power BI

Die Daten, welche Power BI nutzt, um daraus neues Wissen zu generieren, stammen oft ganz bzw.  überwiegend aus Ihrem Unternehmen. Wertvolle Daten fallen in diesem Zusammenhang in verschiedenen Unternehmensbereichen an. Viele Betriebe haben diese aber vor dem Siegeszug von Business Intelligence zu wenig wertgeschätzt und nicht gezielt verbunden. Je nach Untersuchungsgegenstand können relevante Daten beispielsweise Absatzzahlen aus dem Vertrieb, Kennzahlen aus der Finanzbuchhaltung, logistische Daten, Aufwendungen aus der Kosten- und Investitionsrechnung oder aus vielen anderen Bereichen stammen. Welche Daten jeweils von Interesse sind, hängt von der Art der zu treffenden Entscheidungen ab. Sie kommen aber praktisch immer von verschiedenen Orten und werden durch Power BI zusammengeführt. Für eine genauere Betrachtung hilft ein Blick auf Datasets und Datenquellen.

Datasets in Microsoft Power BI

Microsoft Power BI kann nicht nur aufschlussreiche Visualisierungen erstellen, sondern durch das Q&A-Feature sogar Antworten auf Fragen geben. Das funktioniert natürlich nur auf Basis von Daten. Diese kommen aus einem sogenannten Dataset – auch Datensatz genannt. Hierbei handelt es sich um eine strukturierte Sammlung von Daten, die typischerweise mit einer bestimmten Aufgabe verbunden sind. Ein Dataset findet Verwendung, wenn Sie in Power BI das Feature „Daten abrufen“ verwenden. Damit stellen sie eine Verbindung zu einer Datei, Vorlagen-App oder Live-Datenquelle her. Jeder Datensatz enthält sowohl Informationen zur jeweiligen Datenquelle als auch zu den Anmeldedaten. Darüber hinaus kann er auch eine Teilmenge der aus der Quelle kopierten Daten beinhalten.

Datenquellen in Microsoft Power BI

Datenquellen sind der Ursprung von Datasets und somit die eigentliche Herkunft der Daten. Um die darin enthaltenen Informationen zusammen mit Power BI nutzen zu können, müssen diese in einem Format gespeichert sein, dass die Geschäftsanalytiksoftware auch unterstützt. Die gute Nachricht ist, dass inzwischen Hunderte von verschiedenen Datenquellen existieren, die mit Microsoft Power BI kompatibel sind. Manche Datenquellen beinhalten sogar bereits Daten, die speziell für Power BI formatiert worden sind. Andernfalls kann es notwendig sein, die Daten abzufragen, in eine Datei bzw. in ein geeignetes Datenmodell zu laden und danach den Import nach Power BI vorzunehmen. Grundsätzlich lassen sich vor allem vier Arten von Datenquellen unterscheiden:

  • Dateien auf einem Ihrer Computer oder Server
  • Datenbanken auf einem Ihrer Computer oder Server
  • Datenbanken in der Cloud
  • Onlinedienste

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Dateien auf einem Ihrer Computer oder Server

Datenquellen sind der Ursprung von Datasets und somit die eigentliche Herkunft der Daten. Um die darin enthaltenen Informationen zusammen mit Power BI nutzen zu können, müssen diese in einem Format gespeichert sein, dass die Geschäftsanalytiksoftware auch unterstützt. Die gute Nachricht ist, dass inzwischen Hunderte von verschiedenen Datenquellen existieren, die mit Microsoft Power BI kompatibel sind. Manche Datenquellen beinhalten sogar bereits Daten, die speziell für Power BI formatiert worden sind. Andernfalls kann es notwendig sein, die Daten abzufragen, in eine Datei bzw. in ein geeignetes Datenmodell zu laden und danach den Import nach Power BI vorzunehmen. Grundsätzlich lassen sich vor allem vier Arten von Datenquellen unterscheiden:

 

Datenbanken auf einem Ihrer Computer oder Server

Um Daten in einer Ihrer lokalen Datenbanken zu nutzen, ist es zunächst erforderlich, eine Verbindung herzustellen. Das kann mit Power BI Desktop oder Excel geschehen. Anschließend erfolgt die Abfrage und das Laden in ein Datenmodell. Aktualisierungen lassen sich konfigurieren und planen, damit immer aktuelle Daten als Basis dienen.

Datenbanken in der Cloud

Mit Power BI lassen sich Verbindungen zu relevanten Datenbanken in der Cloud herstellen. Dabei handelt es sich jeweils um Live-Verbindungen. Zu diesen Cloud-Datenbanken zählen:

  • Azure SQL-Datenbank
  • Azure Synapse Analytics
  • Spark on Azure HDInsight

Onlinedienste

Der Zugriff auf die Informationen von Onlinediensten ähnelt der Verbindung mit Datenbanken. Auch hier nutzt Power BI immer die aktuellsten Daten. Als wichtige Datenquellen können etwa die Webseitenanalysesoftware Google Analytics oder die Buchhaltungssoftware QuickBooks dienen.

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Power Query

Das Add-In Power Query von Microsoft erleichtert die Arbeit mit Daten und Power BI enorm. Es handelt sich um ein ETL-Hilfsmittel, bei dem die Transformationen und Vorbereitungen der Daten im Zentrum stehen. In Excel ist Power Query über die Funktion „Abrufen und Transformieren“ nutzbar. Insgesamt lassen sich vier Schritte unterscheiden:

  • 1. Verbinden
  • 2. Transformieren
  • 3. Kombinieren
  • 4. Laden

1. Verbinden

Power Query kann mehrere Datenquellen zusammenbringen. Diese können aus den verschiedensten Orten – etwa Dateien, Datenbanken, Cloud bzw. Web – stammen.

2. Transformieren

Ziel der Datentransformation ist es, die Daten so zu modifizieren, dass sie dem Analysezweck dienen. Dabei bleibt die eigentliche Datenquelle unverändert. Sie können nicht nur den Datentyp ändern, sondern bei Tabellen etwa auch Zeilen oder Spalten entfernen oder bezüglich bestimmter Parameter filtern. Als Hilfsmittel dafür dient der Power Query-Editor.

3. Kombinieren

Der nächste Schritt besteht in der Kombination. Hier können Sie Daten aus unterschiedlichen Quellen integrieren, Abfragen erstellen und zusammenführen.

4. Laden

Die letzte Phase besteht im Ausführen von Abfragen. Diese lassen sich in ein Arbeitsblatt oder Datenmodell laden. Durch die regelmäßige Aktualisierung bleiben Daten aktuell und daraus abgeleitete Erkenntnisse relevant.

Die perfekte Kombination

Microsoft Power BI ist zwar mächtig, aber alles andere als selbsterklärend oder trivial. Setzen Sie deshalb auf unsere Expertise, um die zahlreichen Möglichkeiten von Power BI auszuschöpfen und die Qualität Ihrer Entscheidungen zu verbessern. Denn MDIS Consulting ist ein zertifizierter Microsoft-Partner. Wir sorgen für eine einfache und schnelle Implementierung von Power BI, indem wir Daten importieren und auch deren Modellierung sowie vieles mehr übernehmen. Zudem schulen wir Ihre Mitarbeiter, damit sie alle Features von Power BI Desktop & Co nutzen können.

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