Business Intelligence/19. September 2024 -Aktualisiert am 27. Februar 2025/4 Min. Lesezeit
Effiziente Datenverarbeitung in Power BI: Ein Leitfaden zu Dataflows
Während Berichte und Datasets üblicherweise durch das Veröffentlichen in Power BI Desktop bereitgestellt werden, bieten Dataflows eine erweiterte Möglichkeit zur zentralisierten Datenaufbereitung im Power BI Service. Diese können für mehrere Berichte wiederverwendet werden und erhöhen die Effizienz und Konsistenz der Datenverarbeitung. In diesem Artikel wird ein grundlegender Überblick über Dataflows gegeben.
Was sind Dataflows?
Ein Dataflow in Power BI ist ein ETL-Werkzeug (Extraktion, Transformation und Laden), das ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zentral zu sammeln, zu bereinigen, zu transformieren und in einem gemeinsamen Speicherort abzulegen. Der Dataflow wird direkt im Power BI Service erstellt und die vorbereiteten Daten können dann in verschiedenen Power BI-Berichten und Dashboards integriert werden.
Aufbau eines einfachen Dataflows
Um einen Dataflow im Power BI Service zu erstellen, wird im jeweiligen Arbeitsbereich auf "Neu" -> "Dataflow" geklickt. Hierfür wird mindestens eine Power BI Pro Lizenz benötigt (weitere Infos hier)
Ein Dataflow besteht typischerweise aus drei Hauptschritten:
- Datenquelle verbinden: Der erste Schritt besteht darin, eine Verbindung zu einer oder mehreren Datenquellen herzustellen. Dies kann eine Datenbank, ein Web-Service oder eine einfache CSV-Datei sein.
- Transformation der Daten: Nach der Verbindung mit der Datenquelle wird die Power Query-Oberfläche genutzt, um Transformationen durchzuführen. Dazu gehören Prozesse wie das Entfernen von Duplikaten, das Umbenennen von Spalten oder das Filtern von Daten.
- Laden in den Speicher: Abschließend werden die transformierten Daten in den Power BI-Datenspeicher oder einen externen Speicherort, wie den Azure Data Lake, geladen.
Anschließend kann der Power BI Dataflow in Power BI Desktop als Datenquelle angebunden werden.
Anwendungsfälle
Dataflows sind besonders nützlich, wenn:
- kein zentrales Data Warehouse vorhanden ist oder der Zugriff darauf eingeschränkt ist.
- Daten aus einem Data Warehouse erweitert und eine zusätzliche logische Schicht darüber gelegt werden muss.
- Daten aus langsamen Quellen extrahiert werden, da diese nur einmal extrahiert und dann mehrfach wiederverwendet werden können.
- die Datenquelle Kosten verursacht, sodass die Anzahl der Abfragen minimiert werden soll.
- die Komplexität der Datenquelle reduziert werden soll, indem Daten innerhalb eines Dataflows vorbereitet werden.
- Daten, die für mehrere Reports genutzt werden sollen.
Vorteile und Herausforderungen
Vorteile:
- Automatisierung: Daten können automatisch aktualisiert werden, sobald neue Daten in der Quelle verfügbar sind. Dies reduziert manuelle Eingriffe und Fehler.
- Gemeinsame Nutzung: Dataflows können von mehreren Teams innerhalb eines Unternehmens genutzt werden, was die Zusammenarbeit verbessert und sicherstellt, dass alle auf derselben Datengrundlage arbeiten.
- Skalierbarkeit: Durch die zentrale Speicherung der Daten können Dataflows große Datenmengen effizient verarbeiten, was sie für komplexe und datenintensive Projekte ideal macht.
Herausforderungen:
- Keine Unterstützung für Row-Level Security (RLS): Dataflows bieten derzeit keine direkte Unterstützung für zeilenbasierte Sicherheitsrichtlinien.
- Potenzielle Performance-Probleme: Bei der Nutzung in einer geteilten Kapazität können Performance-Probleme auftreten.
- Lizenzanforderungen: Für einige erweiterte Funktionen, wie die DirectQuery-Verbindung, wird eine Power BI Premium Lizenz benötigt.
Fazit
Dataflows in Power BI sind ein mächtiges Werkzeug, das die Verwaltung und Transformation von Daten erheblich vereinfacht. Sie fördern die Wiederverwendbarkeit und Konsistenz von Daten und bieten gleichzeitig die Flexibilität, eine Vielzahl von Datenquellen zu integrieren. Mit diesen Fähigkeiten können Unternehmen ihre Datenstrategie zentralisieren und die Qualität ihrer Analysen verbessern.
Weitere Infos:
https://learn.microsoft.com/de-de/power-bi/transform-model/dataflows/dataflows-create
https://learn.microsoft.com/de-de/power-bi/transform-model/dataflows/dataflows-configure-consume