Financial Report – Power BI

Financial Report – Power BI

Ein einfacher Financial Report, erstellt mit Power BI.
Zur komfortableren Anwendung bitte mit der Schaltfläche unten rechts vergrößern.

In diesem Report, basierend auf 2 Beispieltabellen, finden sich einige wesentliche Elemente der Power-BI-Visuals

In dem Diagramm „Units Sold, Profit und Marge nach Country“ (oben links) können Sie einen Drilldown ausführen (rechts Maustaste auf einem Balken oder mittels der in diesem Diagramm oben enthaltenen Pfeil- und Tree-Symbole)

Power-BI = Self-Service-BI?

Power-BI = Self-Service-BI?

Power-BI = Self-Service-BI?

Mit der Version 2013 hat Microsoft Excel um einige bemerkenswerte Add-Ins aufgerüstet:

  • Power-Query
  • Power-View
  • Power-Map (ehemals GeoFlow)           und zuvor bereits:

Power-Pivot  (ab der Version 2010) Während Power-Pivot ab der Version 2013 als Add-In vorinstalliert (aber nicht aktiviert) ist, sind die 3 anderen BI-Tools bei Bedarf nach zu installieren und kostenlos verfügbar. Power-View allerdings abhängig von der Excel-Version bzw. Lizenz.

Nach der Installation müssen die Tools ggf. über die Add-In-Steuerung der Excel-Optionen aktiviert werden (Haken setzen).

Zusätzlich wird das Tools INQUIRE angeboten. Hierbei handelt es sich allerdings weniger um BI sondern eher ein Arbeitsmappen-Analyse-Tool.

Zudem steht über PowerBI.com der BI-Dashboard-Designer zur Verfügung, ein komplexes Tool, das Power-View sowie Power-Query vereinigt, also auch unabhängig von einer Primäranwendung wie Excel als eigenständiges Frontend-Tool.

Hier ein Excel-Power-Map-Beispiel:

Es sei an dieser Stelle bereits vorab darauf hingewiesen, dass Rechner, auf denen diese Tools installiert werden, vorzugsweise mit „einigen PS unter der Haube“ ausgestattet sein sollten, soll heißen, diese Tools sind nicht gerade Ressourcenschonend. Bei „älteren“ Rechnern sollte ggf. geprüft werden, ob sich eine Installation anbietet. Überdies werden die Dateien nennenswert größer.

Bei der Verwendung der BI-Tools ist es hilfreich, wenn Ihnen die Nutzung von Pivot-Tabellen weitgehend geläufig ist und Ihnen der Begriff „Datenmodell“ nicht gänzlich fremd erscheint.

(Hinweis zu Datenmodell, Begriffsdefinition aus Gabler-Wirtschaftslexikon:  “ in der Datenorganisation Modell der zu beschreibenden und verarbeitenden Daten eines Anwendungsbereichs (z.B. Daten des Produktionsbereichs, des Rechnungswesens oder die Gesamtheit der Unternehmensdaten) und ihrer Beziehungen zueinander.“)
Quelle: http://wirtschaftslexikon.gabler.de/Definition/datenmodell.html#definition
Bedeutend hierbei: „..und Ihrer Beziehungen zueinander“

Etwas verkürzt formuliert bedeutet das in etwa, dass eine Art reduzierter Datenbanktreiber initialisiert wird, der die Grundfunktionalitäten einer SQL-Datenbank zur Verfügung stellt und es dem Anwender somit ermöglicht, Beziehungen zu Tabellen zu erstellen und diese in weiteren Analysis-Tools zu bearbeiten wie Power-Pivot (der alle im Datenmodell aufgenommenen Tabellen automatisch erkennt) oder Power-View.

Der Begriff BI (also Business Intelligence) ist in der Szene seit den 90ern ja „hart umkämpft“, aus der „oberen Liga“ vernimmt man gelegentlich abschätzige Blicke auf Excel und unkt mit Begriffen wie „self-service-BI“ (ein Begriff, den MS allerdings auch selber verwendet). Ich muss gestehen, dass ich genau darin den Nutzen sehe. Sicher muss nicht weiter diskutiert werden, dass diese Tools nicht die „Champions-League“ der BI darstellen können, aber auf der Front-End-Ebene (also der Anwendungsebene) wirklich gute Möglichkeiten für Datenintegration und -analyse bieten.

Was kann ich mit diesen Tools machen?

Power-Query:

Wie der Name schon sagt, handelt es sich um ein Datenabfrage-Tool (ETL=extract, transfer, load), also das Daten-Ingetrations-Tool, das zudem über eine eigene, zusätzliche Formeln- bzw. Funktions-Sprache (Syntax) verfügt.

Hier die Liste der Power-Query-Funktionen: http://office.microsoft.com/en-us/excel-help/power-query-formula-categories-HA104122363.aspx, auch Steuerungen wie IF THEN ELSE können auf Spaltenebene verwendet werden.

Daten unterschiedlichster Quellen (auch Web-Daten oder Power-Pivot) können miteinander kombiniert und modelliert werden und in Berichten (Reporting) anderer  Programmen eingebunden werden.

Eine Einführung zu PowerQuery von Microsoft findet sich HIER

Eien Auflistung der Spezifikationen und Beschränkungen HIER

Power-View

Das ist das Reporting-System. Sie finden es nach der Installation (und Aktivierung als Add-in) im Menü (Ribbon) unter EINFÜGEN, basierend auf einer Tabelle oder einem Datenmodell (bspw. einer Pivot-Tabelle, die sich auf mehrere in Beziehung stehende Tabellen bezieht) können auf einem separaten Blatt (in etwa vergleichbar mit Diagramm-Blättern) unterschiedliche Reporting-Elemente eingestellt werden: Diagramme (unterschiedlichen Stils), Pivot-ähnliche Auswertungen, mit oder ohne Kacheln als Steuerungs-Elemente, Karten u.ä. Sehr angenehme dabei ist u.a., dass diese verschiedenen Elemente untereinander in Abhängigkeit gesetzt werden, so dass ein Klick auf die Säule eines Diagramm sofort die Bezüge und Vergleiche in allen anderen Diagrammen und Auswertungen visualisiert.

Beispiel: Sie werten Kundendaten in Bezug auf Kategorien und Bundesländer aus. In einem Diagramm sehen Sie summierte Mengen je Kategorie, in dem anderen summierte Mengen je Bundesland. Mit einem Klick auf eine Kategorie sehen Sie jetzt die proportionalen Anteile in den Säulen der einzelnen Bundesländer:

Ausgewählt ist hier die Kategorie „B“, es wird die proportionale Verteilung in den einzelnen Bundesländern ausgewiesen:

MaschinenProduktionsAuftrasege_PowerVew_nachRegionKategorie

Und hier quasi das „Gegenteil“: ausgewählt wurden die Bundesländer Berlin und Niedersachsen, in den Kategorien ist die proportionale Verteilung zu erkennen:

MaschinenProduktionsAuftraege_PowerVew_nachRegionKategorie2

Zudem können mehrere Filter in Bezug auf Spalten gesetzt werden.

Power-Map

Das „Daten auf Karten“-Tool. Basierend auf BingMaps können die eigenen Daten auf Geo-Punkte gesetzt werden. Voraussetzung dafür ist zum einen eine bestehende Internetverbindung und natürlich die Kleinigkeit, dass auch irgendwelche interpretierbaren Geo-Daten vorhanden sind. Das kann ein PLZ-Spalte (oder Zip-Code) sein, oder eine Spalte mit Städte-, Länder- oder Bundesländer-Namen. Ggf. kann es erforderlich sein, diese Spalten, sofern sie bei der Verwendung nicht automatisch erkannt werden, einer Geo-Interpretation zuzuordnen.

Weiterhin sollte eine auswertbare Werte-Spalte vorliegen, die den Geo-Spezifikationen zugewiesen werden können. Somit werden Säulen (oder Heatmaps) auf eine 3-D-Karte projiziert . Sofern eine Datum oder Zeit-Spalte vorliegt, kann diese als Zeit-Leiste die Säulen oder Heatmaps animieren.

Zudem können einzelne Szenen erstellt und daraus ein Film generiert werden, nach dem Motto „Daten erzählen Geschichte(n)“, data-story-telling, siehe obiges Beispiel.

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