Wie erstellt man ein Power BI Dashboard?
Gute Nachricht: Du musst kein IT-Profi sein, um ein Power BI Dashboard zu erstellen. Fabian Meisser und Jon Cajacob zeigen dir in sechs Schritten, wie du ein Dashboard zusammenstellst.
Business Intelligence Dashboards (kurz: BI Dashboards) gehören zu den wichtigsten Werkzeugen, um Datenanalysen aussagekräftig zu präsentieren und zu visualisieren. Im Gegensatz zu Berichten, die mehrere Seiten umfassen können, werden Dashboards auf einer Seite dargestellt und bieten einen kompakten Überblick über relevante Kennzahlen und Trends, der es ermöglicht, bessere, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Die beliebteste und weltweit führende Plattform, um BI Dashboards aller Art zu erstellen, ist seit vielen Jahren Power BI von Microsoft. Power BI ist nicht nur vergleichsweise einfach zu bedienen, sondern ermöglicht es auch, die Anbindung, Aufbereitung und Visualisierung von Daten auf einem Dashboard vollständig zu automatisieren.
Im Vergleich zu Datenanalysen mit Excel kannst du zudem grössere Datenmengen verarbeiten und profitierst von mehr Sicherheit und Standardschnittstellen für deine Quelldaten.
Dies gilt beispielsweise auch dann, wenn die Datenquelle wie in unserem Anwendungsbeispiel ein ERP-System ist.
Beispiel: Power BI Dashboard für offene Kundenrechnungen
In unserem Beispiel erstellen wir ein Dashboard für den Finance- und Controllingbereich. Ziel unserer Lösung ist es, alle offenen Kundenrechnungen jeden Tag automatisch und aktuell zur Verfügung zu stellen, ohne dass ein Report manuell aus dem ERP-System gezogen werden muss. Ausserdem sollen die langen PDF-Listen durch eine übersichtliche und komprimierte Darstellung in Form eines Power BI Dashboards ersetzt werden, das es uns ermöglicht, per Mausklick feinere Details anzuzeigen.
Anleitung: In 6 Schritten zum Power BI Dashboard
- Schritt 1 : Power BI mit Datenquelle verbinden und Daten auslesen
- Schritt 2: Daten mit Power Query transformieren und aufbereiten
- Schritt 3: Datenmodell erstellen
- Schritt 4: Kennzahl mit Power BI Measures definieren
- Schritt 5: Daten visualisieren
- Schritt 6: Dashboard erstellen und teilen
Wie du eine solche Datenanbindung vornimmst und die Voraussetzungen für ein modernes Power BI Dashboard schaffst, möchten wir dir in diesem Artikel anhand eines praktischen Anwendungsbeispiels Schritt für Schritt aufzeigen, von der Datenanbindung über die Erstellung eines Datenmodells bis hin zur Freigabe des fertigen Dashboards.
Als Beispiel haben wir das in der Schweiz weit verbreitete ERP-System Abacus gewählt. Das Prinzip ist jedoch gleich, egal welches ERP-System du einsetzt: Die Daten können direkt oder indirekt über einen Konnektor angebunden werden.
Schritt 1: Power BI mit Datenquelle verbinden und Daten auslesen
Mit Power BI kannst du über 160 verschiedene Datenquellen anbinden, wie z.B. Excel- oder CSV-Dateien, SQL-Datenbanken, API-Schnittstellen oder sogar ganze Ordner mit Excel-Files auf einmal.
Für unser Beispiel mit Abacus benötigen wir den Datenkonnektor ODBC, eine standardisierte Datenbankschnittstelle, die auch für viele andere Systemanbieter genutzt wird. Dank dieser Schnittstelle können wir Power BI mit der zugrundeliegenden Datenbank des ERP-Systems verbinden und ganze Tabellen auslesen.
Und so geht’s:
1. Öffne eine neue Power BI Desktop-Datei.
2. Navigiere über «Start» zu «Daten » und dann zu «Daten abrufen» (siehe Screenshot 1).
3. Beginne mit der Datenanbindung, indem du nach dem Datenkonnektor ODBC suchst und diesen auswählst.
Screenshot 1
4. Wähle nun in einem neuen Dialog die installierte ODBC-Schnittstelle aus und gib deine Anmeldedaten ein (Screenshot 2).
Screenshot 2
5. Nach erfolgreicher Anmeldung siehst du eine Liste der verfügbaren Tabellen mit technischen Bezeichnungen (Screenshot 3)
Screenshot 3
Doch welche Tabellen brauchst du? Dafür kannst du in Abacus eine hilfreiche Funktion verwenden: Wenn du im entsprechenden Abacus-Eingabefeld bist, klickst du auf das Fragezeichen-Symbol und dann auf «Feldinformation». Hier wird der Tabellen- und Feldname angezeigt, der in der Tabellenauswahl (siehe Screenshot 3) selektiert werden kann.
Screenshot 4
6. Wähle nun die gewünschte Tabelle aus und bestätige mit «Daten transformieren» (Screenshot 5).
Screenshot 5
Schritt 2: Daten mit Power Query transformieren und aufbereiten
Nachdem du die richtige Tabelle gefunden und ausgewählt hast, öffnet sich in einem neuen Fenster der Power Query Editor.
Power Query ist ein leistungsstarkes Tool zum Bereinigen, Vorbereiten und Modellieren von Datentabellen. Nahezu alle Funktionen können dabei per Klick oder Drag & Drop ausgeführt werden. Auch die verschiedenen Transformationsschritte und Zwischenresultate sind jederzeit leicht nachvollziehbar.
Screenshot 6
Für unser Beispiel nehmen wir folgende Transformationen vor:
1. Wähle zunächst die Spalten aus der Tabelle aus, die du für die Auswertung benötigst (Screenshot 6).
2. Dann erstellst du eine berechnete Spalte, die jede offene Rechnung nach der aktuellen Überfälligkeit gruppiert. Dafür musst du keinen Code programmieren, sondern kannst anhand eines geführten Dialogfensters die genaue Regel einstellen (siehe Screenshot 7).
Screenshot 7
Nachdem du die Transformationsschritte definiert hast, kannst du sofort das Ergebnis sehen:
Screenshot 8
3. Abschliessend importierst du die transformierten Daten mit «Schliessen» und «übernehmen» in das Datenmodell.
Schritt 3: Datenmodell erstellen
Alle Berichte und Visualisierungen in Power BI basieren immer auf einem Datenmodell. Ein Datenmodell ist eine Sammlung von Tabellen, die miteinander in Beziehung stehen.
In der Praxis arbeiten wir fast ausschliesslich mit sogenannten Sternmodellen, welche aus Dimensions- und Faktentabellen bestehen.
Eine Dimensionstabelle enthält Stammdaten, während eine Faktentabelle Bewegungsdaten (z.B. FIBU-Buchungen) enthält. Mit einer Dimensionstabelle filtern, aggregieren und schneiden wir die Bewegungsdaten.
Für unser konkretes Beispiel haben wir noch eine zweite Tabelle mit Kundendaten vorbereitet. Die Dimensionstabelle «Kunden» enthält alle relevanten Stammdaten, wie z.B. Kundennummer, Kundenbezeichnung oder Regionszugehörigkeit. Die Faktentabelle enthält die aktuell offenen Rechnungen.
Damit wir nun unsere offenen Rechnungen nach den Kundenstammdaten filtern können, müssen wir die beiden Tabellen über eine Beziehung verbinden. Dies geht ganz einfach per Drag & Drop:
Ziehe das Feld «DNR» aus der Tabelle «Kunden» auf das gleichnamige Feld in «Debitoren_details». Das sieht dann so aus:
Screenshot 9
Ein Einzelkunde erscheint nur einmal in der Tabelle «Kunden», obwohl wir natürlich mehrere offene Rechnungen für einen Einzelkunden haben können. Deshalb sehen wir an einem Ende der Beziehung eine «1» und am anderen Ende das Symbol «*».
Zudem zeigt der Pfeil auf der Linie die Filterrichtung an: Wir filtern unsere offenen Rechnungen immer nach den Kundenstammdaten (und nicht umgekehrt).
Schritt 4: Kennzahlen definieren mit Power BI Measures
Nachdem wir das Datenmodell erstellt haben, können wir uns um die Definition der Kennzahlen kümmern. In Power BI werden Kennzahlen als Measures bezeichnet und in der Formelsprache DAX geschrieben.
Mit Measures können wir von einfachen (z.B. Anzahl, Summe, Mittelwert) bis hin zu äusserst komplexen Berechnungen praktisch alles abbilden. Dank des zuvor definierten Datenmodells (siehe Schritt 2) sind aber bereits einfache Berechnungen schon wesentlich mächtiger als beispielsweise statische Berechnungen in einer Excel-Tabelle. (Lesen Sie auch unseren Blogbeitrag: Datenanalyse mit Power BI oder Excel? Ein Vergleich)
Für unser Beispiel erstellen wir eine einfache Measure (siehe Screenshot 10), welche die Summe über die Spalte «LWOP» in der Tabelle mit den offenen Rechnungen «Debitoren_details» bildet und die offenen Rechnungsbeträge summiert:
Screenshot 10
Schritt 5: Daten visualisieren
Nachdem wir unsere Measure definiert haben, haben wir alle Voraussetzungen geschaffen, um die Daten zu visualisieren.
Dazu erstellen wir ein leeres Tabellen-Visual, das als zunächst leere Box auf dem Canvas angezeigt wird. Anschliessend platzieren wir die Measure unter «Werte» und das Feld «Kundenname» unter «Zeilen» per Drag & Drop (siehe Screenshot 11).
Screenshot 11
Mit diesen wenigen Klicks haben wir nun bereits eine erste Visualisierung der Daten hergestellt:
Screenshot 12
Schritt 6: BI Dashboard erstellen und freigeben
Mit dieser Grundlage können wir nun ein vollwertiges Power BI Dashboard bauen und mit unseren Kolleginnen und Kollegen über den Power BI Online Service in unserer Organisation teilen. Dabei können wir einstellen, dass jeder User immer nur die offenen Rechnungen seiner eigenen Kunden sieht.
Screenshot 13: Link zur Live-Demo
Damit du eine bessere Vorstellung erhältst, wie ein solches Dashboard in der Praxis konkret aussieht und welche Funktionalitäten es bietet, findest du unter folgendem Link eine Demo.
Typische Elemente von Power BI Dashboards sind Datenvisualisierungen (wie Linien-, Balken-, Blasen- oder Streudiagramme), Datentabellen, Drill-Down-Funktionen für detailliertere Analysen sowie Datenfilter.
Interaktionsmöglichkeiten erhältst du, indem du auf ein beliebiges Element klickst. Klicke beispielsweise auf einen Balken im Balkendiagramm oder verwende die Filter in der linken Leiste, um dir Details anzeigen zu lassen.
Wir hoffen, dass wir dir mit unserem Tutorial einen praktischen Einblick in die Dashboard-Erstellung mit Power BI geben konnten. Hast du Fragen zu diesem Tutorial oder einen eigenen Anwendungsfall, bei dem du Unterstützung benötigst? Dann schreibe uns diese gerne in den Kommentaren oder bringe deine praktischen Herausforderungen einfach direkt in unsere Kurse bei Digicomp mit. Wir freuen uns auf dich!
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