Microsoft Power BI: Viel Power für Business Intelligence
Microsoft ist mit Power BI einer der führenden BI-Anbieter. Das Tool vereint Funktionen für Datenaufbereitung, Datenexploration und Dashboard-Anpassungen.
Der Markt für Business Intelligence (BI) ist vielseitig, aber auch unübersichtlich. Die Palette der Anbieter reicht von großen IT-Häusern, wie Microsoft, SAP, IBM und Pegasystems, über Spezialanbieter, darunter Qlik und Tableau, bis hin zu Nischenfirmen, wie ThoughtSpot, Pyramid und Clearstory.
Top-Position bei Gartner
Microsoft ist einer der größten Player im BI-Bereich. Das Flaggschiffprodukt Power BI nimmt seit Jahren einen Spitzenplatz in den Magic Quadranten von Gartner ein (siehe Abbildung 1). Auf dem zweiten Platz folgt mit Abstand Tableau. Noch im letzten Gartner-Bericht gab es ein Kopf-an-Kopf Rennen zwischen beiden Anbietern, welches Microsoft im Moment für sich entschieden hat.
„Microsoft ist klar der führende Anbieter. Es hat eine umfassende und visionäre Produkt-Roadmap, mit der man Power BI weltweit und dezentral für jede Art von Analytics nutzen kann“, heißt es dazu bei Gartner. Auch Forrester und andere Analysten bestätigen das hohe Niveau von Power BI.
Das Besondere an Power BI ist, dass es Anwendern die Möglichkeit bietet, Datenaufbereitung, Datenexploration und Dashboard-Designs mit einem Tool zu bearbeiten. Zum Angebotsumfang gehören Dashboards, Filter, interaktive Reports sowie Visualisierungs- und Collaboration-Tools.
Power BI bietet eine Vielzahl an Konnektoren zu zahlreichen Datenquellen, Anwendungen und APIs, darunter sowohl Microsoft-Produkte, zum Beispiel Dynamics 365 und Office 365, wie auch Drittprodukten, zum Beispiel Salesforce oder Mailchimp.
Viele Funktionen – sechs Module
Insgesamt stellt Power BI viele Einzelfunktionen zur Verfügung, die sich über sechs Module verteilen: Power BI Desktop, Power BI Service, Power BI Mobile, Power BI Gateways, Power BI Embedded und Power BI Report Server.
Da bei Microsoft mehrere Entwicklungsteams mit Power BI arbeiten, gibt es auch Module, die sich zusätzlich koppeln lassen. So gibt es zum Beispiel Power BI Gateway - Personal, ein Add-On, das eine sichere Datenübertragung zwischen dem Power BI Cloud-Service und On-Premises-Daten ermöglicht.
Anwender, die vor allem Datenvisualisierungen benötigen, bietet Power BI Publish to Web die Möglichkeit, Reports und Grafiken direkt im Internet zu publizieren oder diese in E-Mails oder Social-Media-Posts einzubinden. Für Power User, wie Analysten oder Content Developer, ist dies eine Möglichkeit, ihre Arbeit effizienter zu gestalten.
Zu den jüngsten Erweiterungen von Power BI gehört die Möglichkeit, Big Data direkt im Power-BI-Webservice zu integrieren. Das heißt, Benutzer können große Datenmengen über alle Power BI-Modelle und Dashboards hinweg verwenden. Darüber soll der Datenzugriff zwischen Power BI und Azure Data Lake Storage Gen2 vereinheitlicht werden, was umfangreiche Analytics-Workloads in der Cloud erlaubt. Ursprünglich wurde Power BI als Cloud-only Plattform auf den Markt gebracht, doch mit Power BI Desktop lassen sich mittlerweile auch lokale Daten nutzen und in Analysen einbinden.
Self Service für die Fachabteilungen
Besonders hervorgehoben wird bei Power BI die Self-Service-Nutzung, die laut Microsoft auch Anwendern die Arbeit mit dem Tool erlaubt, die keine Datenprofis sind.
„Das herausragende Feature von Power BI ist die Möglichkeit, komplexe Analysen über ein benutzerfreundliches User Interface zu verwenden. Die Einfachheit des UI und die übersichtliche Darstellung verheimlichen auf elegante Weise die Komplexität der darunter liegenden Analytics Engine“, sagt Kjell Carlsson, Senior Analyst bei Forrester. Und da Power BI vor allem eine Self-Service-Plattform ist, wird es auch entsprechend dezentral genutzt. Laut Gartner ist das bei 61 Prozent der Power-BI-Kunden der Fall.
Doch es gibt auch Bedenken bezüglich der unkontrollierten Nutzung. „Es ist nicht ratsam, Fachbereichen Power BI ohne jegliche Reglementierung im Self Service zu überlassen. Auch wenn es um die Dezentralisierung geht, sollte die BI- oder IT-Abteilung das Vorhaben zentral steuern und im Blick behalten“, sagt Nicolay Unser, Data Scientist bei AppSphere.
Profi-Tools für Profis
Unabhängig vom Self Service in den Fachbereichen gibt es auch Profi-Tools für Data Scientists und Business-Analysten. Dazu gehören Abfragen über mehrere Datenbereiche hinweg oder vordefinierte Relationen, mit denen sich komplexe Abfragen schnell und effizient ausführen lassen.
Wer den Einsatz von Microsoft Power BI in Erwägung zieht, sollte ein paar Einschränkungen beachten: Das Tool ist auf die Nutzung in der Cloud ausgelegt – die zentralen Module laufen nur in der Azure-Cloud.
Power BI Report Server erlaubt zwar das Teilen von Reports – aber nicht von Dashboards. Außerdem berichten Anwender immer wieder von einer inkonsistente Nutzererfahrung. In der Cloud wird vor allem agile Self Service Analytics verwenden, wogegen der SQL Server Reporting Service vor allem für periodische und verteilte Reports innerhalb einer lokalen Infrastruktur ausgelegt ist. Das hat bei vielen Anwendern dazu geführt, dass sie Produkte aus zwei Kategorien einsetzen.
Ausblick: KI, ML und Sprachsteuerung
Microsoft investiert kräftig in Power BI. Vor allem im Bereich künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) stehen viele Erweiterungen auf dem Programm. Dazu gehören Augmented Analytics, Sprachverarbeitung sowie die Einbindung von Azure Cognitive Services für Text-, Sentiment- und Bildanalysen. Diese Dienste sollen nach Angaben von Microsoft nicht die Komplexität erhöhen, sondern weiterhin vor allem von Nicht-Datenexperten anwendbar sein.
Zusammenfassung
Anwender:
- Business-Analysten;
- Entwickler; und
- Data Scientists, aber auch Nicht-Datenexperten.
Benutzeroberfläche:
- grafische Drag & Drop UI
Integration:
- ETL-Tools für Zugriff auf Daten aus On-Premises- und Cloud-Datenquellen, einschließlich Dynamics 365, Salesforce, Azure SQL DB, Excel und SharePoint
Funktionen:
- Report-Formate;
- Ad-hoc-Analysen;
- Ad-hoc-Reports;
- OLAP;
- Trendindikatoren;
- individualisierbare Dashboard; und
- KI und Machine Learning Support über Azure und Drittanbieter.