Vorwort von Thomas Treml

Wir leben in einem Zeitalter der Daten und sind auf dem Weg in eine Datenökonomie. Daten werden auch als neuer Rohstoff bezeichnet. Aber wie lässt sich dieser Rohstoff nutzen und nutzbar machen? Nutzbar sind diese Daten in Unternehmen und Organisationen nur, wenn die stetig wachsenden Datentöpfe und Datenseen abteilungsübergreifend erreichbar sind und sowohl analysiert als auch visualisiert werden können.

Sie wollen Daten zur Beantwortung Ihrer Fragen und Entscheidungsfindung nutzen?

Power BI kann Sie dabei unterstützen, Ihre Fragen mit Daten zu beantworten.

Für die Visualisierung und die Analyse von Daten bietet Microsoft das Werkzeug Power BI an. Im Namen des Produkts steht BI für Business Intelligence. BI bedeutet für uns in diesem Zusammenhang, Daten auch aus verschiedenen Bereichen zusammenzuführen und nutzbar zu machen, um daraus Ableitungen und auch Entscheidungen treffen zu können.

Eine datengetriebene Organisationskultur ist der Schlüssel zur erfolgreichen Digitalisierung. Datenvisualisierung und Analyse ist heute nicht mehr die Domäne der Datenbankabteilung, sondern Aufgabe aller Fachabteilungen.

Organisationen, die möglichst viele Mitarbeiter*innen zur Datenanalyse befähigt und in die Datenauswertung einbinden, werden hier erfolgreich sein.

Alexander Loth und Peter Vogel, beide ausgewiesene Vordenker auf dem Gebiet der Datenanalyse, führen mit diesem praxisnahen Leitfaden in das Thema ein und zeigen den Funktionsumfang von Power BI anhand von nachvollziehbaren Beispielen. Ich wünsche Ihnen viel Spaß beim Lesen und viel Erfolg beim Analysieren und Visualisieren Ihrer Daten mit Power BI.

Thomas Treml
CTO Government, Microsoft

Vorwort von Sophia Cullen

Daten sind das Öl des digitalen Zeitalters. Wir hatten noch nie so viele Daten zur Verfügung wie heute. Doch welchen Nutzen haben Daten, wenn wir diese nicht auswerten können? Wie können wir Erkenntnisse daraus ziehen und diese kommunizieren?

Um Daten auszuwerten, hilft es uns, diese zu visualisieren. Grafiken, Diagramme, Animationen – all diese und weitere Methoden helfen dem Menschen, Erkenntnisse zu ziehen. Diese Erkenntnisse können wir in Geschichten verpacken, um diese scheinbar komplexen Daten dem Zuhörer anschaulich wiederzugeben.

Power BI gibt uns die Möglichkeit, Daten individuell nach dem Baukastenprinzip in einem modularen Dashboard zu visualisieren. Es können verschiedene Ansichten je nach Anwendungsfall und Publikum erstellt werden. Meine Kunden verwenden Power BI beispielsweise als Monitoring Dashboards für kritische Infrastrukturen und haben unterschiedlich detaillierte Ansichten für die Administratoren und die Führungsebene. Das Programm ist intuitiv und somit bequem zu bedienen.

In diesem Buch erfahren Sie Schritt für Schritt, wie Sie Power BI verwenden können und folglich Daten nutzen können, um Ihre geschäftlichen und persönlichen Aufgaben aufzuwerten. Die langjährige Erfahrung der Autoren mit Data Science bedeutet, dass das Buch Ihnen eine tiefgreifende Ausbildung in der Datenvisualisierung und -auswertung geben wird. Alexander Loths und Peter Vogels verständliche Erklärungen und Praxisbeispiele bringen Ihnen die Grundlagen näher und führen Sie fließend in fortgeschrittene Themen ein.

Sie werden die Vorzüge der Datenvisualisierung durch Power BI für sich erkennen und von diesem Buch profitieren. Ich wünsche Ihnen alles Beste auf dem Weg der digitalen Transformation.

Sophia Cullen
Customer Success Account Managerin, Microsoft

Einleitung

»Datenvisualisierung mit Power BI« soll dem Leser eine Schritt-für-Schritt-Einführung in die Erstellung visueller Analysen geben und so ermöglichen, selbst komplexe Datenstrukturen zu verstehen und gewonnene Erkenntnisse effektiv zu kommunizieren. Daher ist dieses Buch für verschiedene Zielgruppen interessant:

Zum Verständnis dieses Buches und zum Erwerb von Power BI-Kenntnissen sind weder besondere mathematische Fähigkeiten noch Programmiererfahrung nötig. Es eignet sich daher auch für Einsteiger und Anwender, die sich dem Thema Datenvisualisierung und -analyse praxisbezogen, ohne ausschweifende theoretische Abhandlungen, nähern möchten.

D.h. jedoch keineswegs, dass dieses Buch sich auf die grundlegende Funktionalität von Power BI beschränkt. Zwar werden besonders in den ersten drei Kapiteln die grundlegenden Funktionen Schritt für Schritt erläutert. Damit ist aber noch lange nicht Schluss.

Vielmehr werden anschließend – gerade mit Blick auf fortgeschrittene Anwender – Fallbeispiele aufgezeigt, die weit über die »Standard-Analyse« hinausreichen. Dabei wird auf Funktionen eingegangen, die selbst erfahrenen Nutzern oft nicht hinlänglich bekannt sind.

Hinweis

Hinweise zur Verwendung von Power BI und den entsprechenden Datenstrukturen werden in grün markierten Kästen (wie diesem hier) gegeben.

Tipp

Tipps, die Ihnen das Arbeiten mit Power BI merklich erleichtern, finden Sie in blau markierten Kästen (wie diesem hier).

Gelegentlich kommen in den Anwendungsbeispielen auch kleine Rechenskripte vor, deren Syntax jener von modernen Programmiersprachen ähnelt. Diese Beispiele sind absichtlich einfach gehalten. Selbstverständlich lassen sich in Power BI auch weitaus komplexere Szenarien programmieren – zum einen mit der in Power BI integrierten Skriptsprache, zum anderen auch mit den Sprachen R und Python. Das ist jedoch nicht der Fokus dieses Buchs. Dies ist weder ein Buch über Programmieren noch soll es ein solches Buch ersetzen.

Aufbau des Buchs

Dieses Buch besteht aus neun Kapiteln und verfolgt eine relativ steile Lernkurve. Kapitel 1 gibt eine grundlegende Einführung, die auch Einsteiger mit Power BI vertraut macht. Kapitel 2 ist der Einrichtung von Datenquellen und der Datenakquise gewidmet. Kapitel 3 zeigt Ihnen verschiedene gängige Optionen zur Visualisierung von Daten, die sich in der Praxis bewährt haben.

Viele Power BI-Anwender schrecken vor dem Anlegen von Berechnungen und Power BIs eigener Skriptsprache zurück. Kapitel 4 hilft auch Nicht-Programmierern, anhand zahlreicher praxisnaher Beispiele einen Zugang zu Berechnungen zu finden. Kapitel 5 vertieft dieses Wissen mit der Einführung von dimensionsübergreifenden Berechnungen mit DAX-Ausdrücken.

Kapitel 6 beschäftigt sich mit einem der größten Aha-Erlebnisse beim Kennenlernen von Power BI: der Möglichkeit, Daten auf Landkarten zu visualisieren und diese mit weiteren Informationen anzureichern. Kapitel 7 ist der Verwendung von vorausschauenden Prognosen, Clustern und Trendlinien gewidmet und geht außerdem auf die Einbindung von Programmiersprachen wie Python und R ein.

Kapitel 8 zeigt, wie leicht zuvor erstellte Visualisierungen zu interaktiven Dashboards zu integrieren sind. Abschließend hält Kapitel 9 verschiedene Optionen zum Publizieren von Erkenntnissen auf den Analyseplattformen von Power BI bereit.

Begleitmaterialien

‌Auf der Website https://www.visual-analytics.org/mit-power-bi/ finden Sie Beispieldateien, Aktualisierungen und Ergänzungen zu diesem Buch sowie einige weiterführende Links.

Einsatz in der Lehre zur Förderung der Datenkompetenz

»Datenvisualisierung mit Power BI« war ursprünglich als praxisnahes Lehrbuch konzipiert. Durch die immer größer werdende Bedeutung von Datenkompetenz bzw. Data Literacy, also Daten auf kritische Art und Weise zu sammeln, zu analysieren und anzuwenden, ist dieses Buch auch für den Einsatz an Hochschulen und Universitäten geeignet.

Das Konzept des Buchs[1] hat sich über viele unterschiedliche Studiengänge hinweg bewährt und bereits Tausenden Studierenden den Zugang in die Welt der Daten erleichtert. Eine Liste einiger Institute, die »Datenvisualisierung mit Power BI« in einem oder mehreren Studiengängen erfolgreich einsetzen, finden Sie hier: https://www.visual-analytics.org/mit-power-bi/academia/.

Danksagungen

Wir möchten den vielen Kolleginnen und Kollegen bei Microsoft und den Menschen danken, die uns in zahlreichen Diskussionen und bei der Durchsicht der Entwürfe zu diesem Buch wertvolle Ideen lieferten. Insbesondere möchten wir dabei folgende Personen namentlich erwähnen:

Sophia Cullen, Ben Ferry, Gunnar Franken, Daniel Kompe, Kerstin Kremer, Schimon Mosessohn, Bhagat Singh Ransi, Benedikt Ruske, Andreas Schulz, Sabine Schulz, Michael Tenner, Thomas Treml.

Vor allem danken wir unseren Familien für ihre Geduld und Ermunterung.

Vielen Dank euch allen!

Alexander Loth und Peter Vogel

[1] Das Konzept von »Datenvisualisierung mit Power BI« entspricht dem Konzept von »Datenvisualisierung mit Tableau«, welches bereits 2018 erschienen ist.

Über die Autoren

Alexander Loth ist Digital Strategist mit einem Hintergrund in der datenintensiven Kernforschung. Seit mehr als zwölf Jahren berät er viele große Unternehmen bei ihrer Transformation zu digitalen Organisationen. Seit 2019 ist er bei Microsoft als Executive Advisor tätig.

Alexander Loth hat einen MBA von der Frankfurt School of Finance & Management, wo er auch als Dozent für das Thema Digital Society tätig ist. Vor seiner Tätigkeit bei Microsoft arbeitete er für Tableau (jetzt Teil von Salesforce), für Capgemini, für SAP und bei der Europäischen Organisation für Kernforschung (CERN).

Darüber hinaus studierte Alexander Loth an der China Europe International Business School (CEIBS) in Shanghai und war Postgraduate-Researcher am Institute for Computer Science der University of the West of England. Seine Forschung konzentrierte sich auf Algorithmen für maschinelles Lernen für die geoverteilte Big-Data-Verarbeitung im Petabyte-Bereich.

Als Mitbegründer des Fintech-Beratungsunternehmens Futura Analytics hat Alexander Loth ausgiebig über Themen wie digitale Transformation, künstliche Intelligenz, Blockchain und Business Analytics geschrieben und gesprochen. Alexander Loth ist der Autor der Bücher Datenvisualisierung mit Tableau, Visual Analytics with Tableau und Decisively Digital: From Creating a Culture to Designing Strategy.

Peter Vogel kommt aus der Experimentalphysik und ist seit 2017 als Berater für Digitalisierung und Daten tätigt. Hierbei unterstützt er Konzerne aus verschiedenen Branchen bei dem Aufbau ihrer Datenstrategie und der Nutzung moderner Analyse-Plattformen für Big Data und Visualisierung.

Kapitel 1:
Einführung und erste Schritte in Power BI

Power BI ermöglicht es, Daten ohne technische Expertise oder Programmierkenntnisse zu analysieren. Schlüssel hierzu ist das Bedienkonzept, das Mausaktionen, wie Drag & Drop, in Datenabfragen umwandelt. Dadurch kann der Anwender schnell Erkenntnisse aus den Daten ziehen und diese mit anderen teilen.

Power BI ist dabei Bestandteil von Microsofts Power Platform, die es Anwendern ermöglichen soll, eigene Anwendungen, automatisierte Workflows und Visualisierungen mit wenig Programmieraufwand zu erstellen. Zur Plattform gehören ebenfalls die Anwendungen Power Automate, Power Apps und Power Virtual Agents.

Das BI im Produktnahmen von Power BI steht für Business Intelligence und ist ein der Wirtschaftsinformatik zuzuordnender Begriff, der die Strategien und Technologien umfasst, die von Unternehmen für die Datenanalyse von Geschäftsinformationen eingesetzt werden.

Dabei ist es gar nicht notwendig, von Beginn an zu wissen, wonach Sie suchen bzw. wie Sie das Ergebnis präsentieren möchten. Vielmehr nimmt Sie Power BI mit auf eine Reise durch Ihre Daten und hilft Ihnen, durch visuelle Analysen auch Zusammenhänge zu entdecken, deren Existenz Sie nicht erwartet haben. Dieser Ansatz unterscheidet sich grundlegend von anderen Werkzeugen, deren Benutzung voraussetzt, dass Sie bereits zu Beginn Ihrer Analyse wissen sollten, welche Daten Sie in welcher Form darstellen möchten.

Power BI bietet darüber hinaus mit Power Query komplexe Techniken der Datenbereinigung, der Datenmodellierung und der Datenaufbereitung. Power Query ist eine Datentransformations- und Datenaufbereitungs-Engine. Es verfügt über eine grafische Benutzeroberfläche zum Abrufen von Daten aus Quellen und einen Power-Query-Editor zum Anwenden von Transformationen. Mit Power Query können Sie die ETL-Verarbeitung von Daten ausführen. ETL steht dabei für »Extract, Transform, Load« und beschreibt allgemein den Prozess, bei dem Daten aus gegebenenfalls unterschiedlich strukturierten Datenquellen zusammengeführt und geladen werden.

Das Ziel dieses Kapitels besteht darin, Ihnen die verschiedenen Power-BI-Produkte und die grundlegende Benutzeroberfläche vorzustellen, sodass Sie den Umgang von Power BI mit Daten kennenlernen. Außerdem lernen Sie den in diesem Buch verwendeten Beispieldatensatz kennen und bekommen einen Eindruck von den Möglichkeiten, die Power BI zur Datenvisualisierung bietet.

Nach diesem Kapitel können Sie:

1.1  Die Vorzüge einer modernen Analyse-Plattform

Mit Power BI verbinden Sie sich mit Daten, die in Dateien wie Excel-, Text- (CSV) oder PDF-Dateien, Datenbanken wie Access, MS SQL Server oder Oracle, in Cubes, Datawarehouses, Hadoop-Clustern oder verschiedenen Cloud-Diensten wie zum Beispiel Azure, Google Analytics, Snowflake oder Salesforce verfügbar sind. Anschließend interagieren Sie mit der Power BI-Benutzeroberfläche, um die Daten mit wenigen Mausklicks abzufragen und die Ergebnisse in unterschiedlichen Diagrammen und Karten anzuzeigen. Danach können Sie diese Visualisierungen in Dashboards anordnen und so in einen aussagekräftigen Kontext setzen.

[Bild]

Abb. 1.1: Ein interaktives Dashboard für Vertriebsdaten in Power BI Desktop

Wenn es Ihnen darum geht, wichtige Erkenntnisse zu kommunizieren, gibt es je nach verwendetem Produkt eine Vielzahl von Optionen: vom Teilen interaktiver Dashboards über sogenannte Apps bis hin zum Einbetten in Websites. Power BI erleichtert Ihnen sowohl die Darstellung von Erkenntnissen aus Daten als auch den Kommunikationsprozess, also das sogenannte Data Storytelling und interaktiven Dashboards (siehe Abbildung 1.1), ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind.

1.2  Power BI – der große Sprung von Excel

Datenanalyse und -visualisierung waren schon immer ein wichtiges Thema im beruflichen Umfeld und ein grundlegendes Werkzeug für die Entscheidungsfindung in Unternehmen. In diesem Umfeld wurde Microsoft Excel schnell populär und etablierte sich als eines der wichtigsten Tools zur Datenauswertung. Mit Big Data, dem exponentiellen Wachstum von Daten in der Welt und dem Wachstum der Kultur von Analytics und Data Science stößt Excel jedoch an seine Grenzen und wird durch mehr effiziente Werkzeuge zur Datenanalyse wie eben Power BI ersetzt.

Jahr für Jahr konzentrieren sich Unternehmen mehr auf Daten und darauf, wie sie daraus einen Nutzen ziehen können, um mehr Produkte zu verkaufen, mehr Kunden zu gewinnen, die Effizienz des Prozesses zu steigern usw. In diesem Szenario wird ein Tool, das mit einer großen Menge an Daten umgeht und in der Lage ist, Daten schnell und einfach zu analysieren und Informationen für Unternehmen übersichtlich darzustellen, unerlässlich. Um dieser Notwendigkeit gerecht zu werden, hat Microsoft Power BI entwickelt, ein Visualisierungstool, das in der Lage ist, große und komplexe Datenmengen zu verarbeiten und gleichzeitig die Art und Weise zu verändern, wie wir mit Diagrammen bzw. dem Visualisieren von Daten umgehen.

Wir wissen, dass Excel hervorragende Funktionen hat und dem Benutzer eine einfache und effektive Arbeit zur Datenauswertung ermöglicht. Excel ist das am meisten verbreitete Tool für Tabellenkalkulationen, wo es unbestritten seine volle Leistung ausspielen kann. Mit der Einführung von Pivot-Tabellen in Excel 1994 und den Power-Query-Funktionen in Excel 2010 erlangte Excel Funktionen zur Bearbeitung und Analyse von Daten in Tabellen bis 1 Million Zeilen. Trotzdem ist und bleibt die Stärke von Excel die Kalkulation von komplexen Formeln mehr als die Verarbeitung von großen Datenmengen. Excel bringt ebenfalls gute Funktionalitäten für die Analyse und gute grafische Visualisierungen mit. Letztendlich bietet Power BI auch schon bei kleineren Datenmengen die bessere Leistung, umfassendere Analysefunktionen und Visualisierungen sowie die Möglichkeit des unternehmensweiten Teilens von Dashboards oder Apps eine »Lösung aus einem Guss«. In diesen Fällen erweist sich Power BI als äußerst nützlich und mit einem großen Vorteil gegenüber Excel, da es die Datenauswertung agiler und effizienter macht.

Mit einer großen Auswahl an Grafiken und Widgets, einer guten Fähigkeit, mit großen Daten umzugehen, der Integration mit verschiedenen Plattformen und einer einfachen Bedienung, einer Zentralisierung von verschiedenen Datenquellen erfreut sich Power BI immer größerer Beliebtheit, sowohl bei erfahrenen Excel-Anwendern als auch bei Anfängern, die neu in der Welt der Daten sind.

1.3  Die Power BI-Produktpalette

Unter dem Namen Power BI sind verschiedene Softwareprodukte für die Datenanalyse im Microsoft-Kosmos zusammengefasst. Grob vereinfacht kann man sagen, dass Analysen und Berichte mit Power BI Desktop erstellt und anschließend über den Power BI Cloud-Dienst oder den Power BI Berichtsserver für Konsumenten bereitgestellt werden. Für die Kollaboration mit Berichten greifen dabei verschiedene Komponenten und Lizenzmodelle je nach Anwendungsfall und Nutzergruppen ineinander, die nachfolgend gegenübergestellt werden:

Power BI Desktop:

Power BI Desktop ist eine kostenfreie Anwendung für Windows, die von Analysten und Geschäftsanwendern geschätzt wird. Power BI Desktop ermöglicht Ihnen zum einen die Verbindung mit lokalen Dateien (wie Excel und CSV) und das lokale Speichern der Berichtsdateien. Zum anderen bietet Power BI Desktop Ihnen außerdem die Möglichkeit, eine Verbindung zu einer größeren Anzahl von Datenquellen herzustellen und auf Ihrem eigenen Berichtsserver oder dem Power BI Cloud-Dienst zu speichern (das geht erst mit der Pro Lizenz)

Power BI Pro:

Bei Power BI Pro handelt es sich um eine Nutzer-basierte Lizenz für den Power BI Service, mit dem Sie Berichte und Analysen mit anderen Nutzern teilen können. Dabei können Sie kollaborative Funktionen nutzen sowie ein Rollen- und Rechtekonzept integrieren. Darüber hinaus können Sie veröffentlichte Berichte auch in anderen Anwendungen wie z.B. Microsoft SharePoint, Microsoft Teams oder anderen Anwendungen der Microsoft Power Platform einbinden. Zum Zeitpunkt dieses Buchs kostete die Pro Lizenz 8,50 Euro pro Benutzer und Monat. Im der Microsoft 365 Enterprise E5 Version ist Power BI Pro bereits enthalten.

Power BI Premium:

Power BI Premium dient der unternehmensweiten Bereitstellung von Visualisierungen und Dashboards, die sich auch im Webbrowser bedienen lassen und ebenso in das Firmen-Intranet eingebettet werden können. Die Premium-Lizenz erweitert darüber hinaus die verfügbaren Funktionen des Power BI Service, beispielsweise um KI-Komponenten wie Texterkennung.

Power BI Embedded:

Mit Power BI Embedded können Sie Berichte und Analysen auf Ihrer Website integrieren und Ihren Kunden zur Verfügung stellen, ohne dass sich diese beim Power BI Dienst anmelden müssen. Embedded stellt dabei ein Lizensierungsmodell bereit, bei dem Sie Kapazität für Ihre Endkunden reservieren.

Power BI Berichtsserver:

Power BI Mobile:

Power BI Mobile ist eine Anwendung für iOS, Android oder Windows Smartphones und Tablets, mit der Sie unterwegs Zugriff auf Ihre Daten und den Power BI Service haben.

Fokus dieses Buchs stellt hierbei Power BI Desktop dar, das Ihnen erlaubt, schnell fortschrittliche Analysen und Berichte zu erstellen und datengetriebene Erkenntnisse zu erhalten.

Hinweis

Die in diesem Buch gezeigten Abbildungen zeigen Power BI Desktop. Die zum Zeitpunkt des Schreibens verfügbare Version von Power BI Desktop ist September 2021, QFE 1 (Versionsnummer 2.97.861.0). Ein Großteil der Funktionalität von Power BI Desktop ist allerdings auch als Teil des Power BI Online-Diensts verfügbar.