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Verwendungsszenario: Self Service Datenaufbereitung

Hi, ich bin Marcus und in diesem Blogartikel geht es um das Power BI-Verwendungsszenario für Self-Service Datenaufbereitung. Power BI bietet nicht nur leistungsstarke Funktionen für die Datenmodell- und Berichterstellung, sondern auch für die Datenaufbereitung. Lassen Sie uns einen genaueren Blick darauf werfen.

Die Ausführungen basieren auf der entsprechenden Microsoft-Dokumentation.



Was ist Self-Service Datenaufbereitung?

Die Self-Service Datenaufbereitung in Power BI ermöglicht es Benutzern, Daten eigenständig und ohne tiefgehende IT-Kenntnisse aufzubereiten, bevor sie in Berichten verwendet werden. Dies fördert die Unabhängigkeit der Fachabteilungen und beschleunigt den gesamten BI-Prozess.


Verwendungsszenariodiagramm Power BI Self Service-Datenaufbereitung

Der Prozess der Datenaufbereitung

Dataflow-Erstellung

Der Prozess beginnt mit dem Dataflow-Creator, der sich am Power BI Service anmeldet und Power Query Online verwendet, um in einem geteilten Arbeitsbereich einen Dataflow zu erstellen. Dieser Dataflow lädt Daten aus verschiedenen Quellen, bereitet sie auf und speichert sie im Arbeitsbereich.


Nutzung des Dataflows

Die aufbereiteten Daten aus dem Dataflow können dann von Modellerstellern und Berichterstellern als Datenquelle verwendet werden. Mit Power Query können weitere Datenaufbereitungen durchgeführt, Modelle erstellt und Berichte aufgebaut werden. Diese Berichte werden dann in den Arbeitsbereichen bereitgestellt, sodass sie von den Nutzern konsumiert werden können.

Ein Beispiel für die Standardisierung innerhalb der Dataflows ist die Erstellung von Dimensionstabellen, wie etwa eine zentrale Artikelstammdaten-Tabelle, die in verschiedenen Datenmodellen verwendet werden kann.


Erweiterte Nutzungsmöglichkeiten

Ein besonderes Merkmal der Self-Service Datenaufbereitung in Power BI ist die Integration mit anderen Azure-Ressourcen. Über die Administration können Power BI Services mit einem Azure Storage Account verbunden werden, um Daten im Data Lake abzulegen. Diese Struktur ermöglicht eine zentrale Speicherung und Mehrfachnutzung der Daten durch verschiedene Werkzeuge und Benutzer.


Vorteile der Self-Service Datenaufbereitung

Der große Vorteil dieser Methode ist, dass die Datenaufbereitung nicht mehr ausschließlich ein IT-Thema ist. Selbst Service-Benutzer und Business-Anwender können Daten eigenständig aufbereiten und nutzen. Dataflows sind in Power BI das Mittel der Wahl, um diese Self-Service Datenaufbereitung zu ermöglichen.


Fazit

Self-Service Datenaufbereitung mit Power BI bietet eine benutzerfreundliche und flexible Möglichkeit, Daten aufzubereiten und in Berichten zu verwenden. Dies fördert die Unabhängigkeit der Fachabteilungen und ermöglicht eine effizientere Nutzung der BI-Ressourcen.

Ich hoffe, dieser Überblick hat Ihnen gefallen. Wenn Sie Fragen haben, hinterlassen Sie sie gerne in den Kommentaren. Bis zum nächsten Mal!

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