Das Power BI Dataflow Tool ist ein Self-Service-Tool zur Datenintegration für die Business Intelligence-Plattform von Microsoft. Erfahre, wie Dataflow funktioniert und wie du lernen kannst, es zu benutzen.
Die Evolution der Datenintegration
Traditionell wurde ein separates ETL-Tool verwendet, um Daten für die spätere Verwendung vorzubereiten. Power BI änderte diese Dynamik, indem es eine direkte Verbindung zum Data Warehouse herstellte und Daten sofort visualisierte.
Allerdings war diese Methode zeitaufwändig und konnte mit der agilen Entwicklung von Unternehmen nicht Schritt halten. Um diese Herausforderungen zu überwinden, entwickelte Microsoft das Power BI Dataflow Tool.
Im Allgemeinen ist ein Datenfluss eine ETL-Pipeline (Extraktion, Transformation, Laden), die verwendet werden kann, um Datenquellen zu verbinden, die Daten durch Anwendung bestimmter Regeln umzuwandeln und die Daten für die Visualisierung vorzubereiten.
In einer herkömmlichen Datenarchitektur wird ein spezielles ETL-Tool verwendet, um die Daten vorzubereiten und umzuwandeln, bevor sie in das Data Warehouse geladen werden. Die Business-Intelligence-Lösung Power BI von Microsoft wurde jedoch verwendet, um eine Verbindung zum Data Warehouse herzustellen und die Daten direkt zu visualisieren.
Die Entwicklung einer solchen Datenintegrationspipeline ist jedoch sehr zeitaufwändig. Sie erfordert die Berücksichtigung zahlreicher Designelemente und die Übernahme von Best Practices.
Das ist nicht optimal, denn ein Unternehmen entwickelt sich so schnell, dass es für die IT-Teams schwierig sein kann, mit der Entwicklung Schritt zu halten. Um dieses Problem zu beheben, hat Microsoft sein umfassendes und vollständig verwaltetes Datenvorbereitungswerkzeug für Power BI entwickelt.
Dieses Tool kann nicht nur von professionellen Entwicklern, sondern auch von Geschäftsanwendern genutzt werden. Es ermöglicht die Verbindung zu Datenquellen und die Vorbereitung von Daten für die Berichterstattung und Visualisierung.
Laut Microsoft sind Dataflows kein Ersatz für eine Data-Warehouse-Architektur oder ETL-Verfahren, sondern eine Ergänzung einer analytischen Umgebung.
Power BI Dataflow: Was ist ein Dataflow ?
Ein Dataflow ist eine einfache Datenpipeline oder eine Reihe von Schritten, die von einem Entwickler oder einem Geschäftsanwender entwickelt werden können. Diese Pipeline ermöglicht es, Daten aus einer Vielzahl von Quellen in Power BI zu übertragen.
Somit kann der Dataflow mit Power Query für die Cloud verglichen werden. Daher werden Entwickler, die bereits die Datenumwandlung über Power Query auf der Desktop-Version von Power BI beherrschen, von Anfang an mit diesem Werkzeug vertraut sein.
Es gibt die gleichen Funktionen zur Datenvorbereitung, die gleichen Konnektoren für Datenquellen, Gateways und Transformationen. Datenströme werden in Power BI online erstellt und verwaltet und stehen neben Datasets, Dashboards und Berichten in einem Power BI-Workspace.
Was sind die Vorteile von Power BI Dataflow?
Power BI Dataflows haben mehrere Vorteile. Eine der größten Stärken ist die Wiederverwendbarkeit.
Der große Schwachpunkt von Power Query war, dass es nicht möglich war, die Datentransformationen für andere Power BI-Berichte wiederzuverwenden. Es war notwendig, den vorhandenen Code von einem Bericht zum anderen zu kopieren.
Mit Power BI Dataflows ist es nun möglich, auf einfache Weise Datenintegrationspipelines zu erstellen, die in mehreren Power BI-Berichten frei wiederverwendet werden können. Es ist auch möglich, Dataflows mit anderen Benutzern innerhalb der Organisation zu teilen.
Diese können sie ebenfalls frei nutzen. Ein weiterer Pluspunkt ist, dass die Datenströme in einem gemeinsam genutzten Power BI-Workspace zur Verfügung gestellt werden können.
Ein weiterer Vorteil ist, dass es sich um eine Low-Code-/No-Code-Lösung handelt. Es ist nicht nötig, auch nur eine Zeile Code zu schreiben, um Datentransformationen zu erstellen.
Die Datenflüsse werden mit dem leistungsstarken Tool Power Query Online erstellt, mit dem die zig Millionen Nutzer von Excel und Power BI bereits vertraut sein werden. Anschließend können die „M“-Skripte überprüft und bearbeitet werden.
Darüber hinaus sind die Datenflüsse so konzipiert, dass sie mit großen Datenmengen arbeiten können. Ein Power BI-Desktop-Client ist nicht einmal notwendig, um einen Datenfluss zu erstellen, da die Datenumwandlung im Power BI-Portal durchgeführt werden kann.
Schließlich ist es möglich, Datenströme individuell nach ihrem eigenen Bedarf an Aktualisierungszeit zu planen. Die Funktionen Power BI Premium / Embedded ermöglichen es, inkrementelle Aktualisierungen für Datenflussentitäten zu aktivieren, die eine DataTime-Spalte enthalten.
Was ist der Unterschied zwischen Power BI Dataflow und Dataset?
Parallel zu Dataflow ist Dataset eine weitere Komponente von Power BI. Es handelt sich um das Objekt, das die Verbindung zur Datenquelle, zu den Datentabellen, zu den Daten selbst, zu den Beziehungen zwischen den Tabellen und zu den DAX-Berechnungen enthält.
Diese beiden Komponenten weisen mehrere Unterschiede auf. Während Dataflow Power Query ersetzt, ersetzt Dataset die DAX-Berechnungen und -Beziehungen. Nachdem sie erstellt wurden, können sie mithilfe eines gemeinsam genutzten Datasets wiederverwendet werden.
Was die Rolle angeht, ist Dataflow die Datenumwandlungsschicht von Power BI, die das ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) von Daten ermöglicht. Dataset ist die Modellierungs- und Berechnungsschicht. Daten aus dem Dataflow oder einer anderen Quelle werden erfasst, um ein In-Memory-Modell über die Analyse-Engine von Power BI zu erstellen.
Was die Interaktion betrifft, so leitet Dataflow die Ergebnisse der Datenverarbeitung an das Dataset weiter. Dieses sorgt für die Erstellung von Visualisierungen aus den Datenergebnissen.
Ein weiterer Unterschied ist, dass Dataflow direkt auf die Datenquellen zugreift. Dies ist nicht der Fall bei Dataset, das auf die Daten von Dataflow aus zugreifen muss.
Die Fähigkeiten, die für den Umgang mit diesen beiden Komponenten erforderlich sind, sind unterschiedlich. Dataflow-Entwickler müssen Power Query beherrschen. Ein Dataset-Entwickler hingegen muss alles über die Beziehungen in Power BI und die Berechnungen mit DAX wissen. Er kann Power Query und die Visualisierung beherrschen, aber das ist nicht seine Kernkompetenz.
Wie erstellt man Power BI Dataflows?
Es ist wichtig zu beachten, dass Dataflows nur in der Pro- und Premium-Version von Power BI verfügbar sind. Die Standardversion bietet diese Option nicht.
Um einen Datenfluss zu erstellen, klicke innerhalb des Arbeitsbereichs auf „Neu“ und wähle „Datenfluss“ aus dem Menü. Anschließend kannst du einen Datenfluss auf vier verschiedene Arten erstellen.
Die erste Methode besteht darin, neue Entitäten zu definieren. Dies ist die beste Option, wenn du einen Datenfluss von Grund auf neu erstellst, indem du Daten in das Power BI-Modell importierst.
Der zweite Ansatz besteht darin, Entitäten aus anderen Datenflüssen zu verknüpfen. Dieser Ansatz wird verwendet, um einen neuen Datenfluss mit einem bestehenden Datenfluss zu verbinden, um die bereits implementierte Logik zu nutzen. Der bestehende Datenfluss ist nur schreibgeschützt und kann nicht bearbeitet werden.
Die dritte Methode ist das Importieren einer Vorlage. Hierbei wird ein Referenzdatenfluss ausgewählt, um dann die definierte Logik frei zu verändern. Es wird ein neuer Datenfluss erstellt, der die Logik des Originals und die hinzugefügte Logik enthält. Der ursprüngliche Datenfluss wird nicht verändert.
Der letzte Ansatz besteht darin, einen gemeinsamen Datenmodellordner anzuhängen. Man wählt einen bestehenden gemeinsamen Datenmodellordner, der bereits von einem anderen Datenfluss erstellt wurde. Eine Ordnerstruktur des gemeinsamen Datenmodells wird von Power BI Dataflows auf Azure Data Lake Gen2 erstellt.
Jetzt weißt du alles über Power BI Dataflows und die Methoden, mit denen du ETL-Pipelines in Power BI erstellen kannst. Kurz gesagt, Dataflows ist ein Self-Service-Tool zur Datenintegration, das direkt in Power BI verfügbar ist.
Es ermöglicht die Aggregation von Daten aus verschiedenen Quellen und die Erstellung eines Datenmodells in der Cloud basierend auf dem Schema der Datasets. Der Hauptvorteil besteht darin, dass die Datenflüsse innerhalb der Organisation wiederverwendet werden können und somit modulare ETL-Pipelines zur Aufbereitung der Datasets erstellt werden können.
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Wie lerne ich, Power BI zu benutzen?
Dataflows sind nur eines der vielen Tools in Microsoft Power BI. Um zu lernen, diese Plattform und ihre zahlreichen Funktionen zu beherrschen, kannst du Dich in einer DataScientest-Schulung weiterbilden.
Diese Plattform ist das Herzstück des Moduls „Business Intelligence“ in unserem Data Analyst-Parcours. In diesem Modul werden auch das Tableau-Tool und das Konzept des Data Modeling behandelt.
Die anderen Module des Lehrplans befassen sich mit Programmierung, Data Visualization, Extraktion und Verwaltung von Textdaten und Big Data.
Nach Abschluss des Kurses wirst Du über alle erforderlichen Fähigkeiten verfügen, um den Beruf des Data Analyst oder Datenanalysten auszuüben.
In diesem Beruf geht es darum, Daten zu analysieren und sie in Form von Visualisierungen oder Berichten weiterzugeben. Auf diese Weise können Führungskräfte und Manager bessere Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen.
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Die DataScientest-Kurse zeichnen sich durch einen innovativen Blended-Learning-Ansatz aus, der Präsenzunterricht und Fernunterricht kombiniert. Der Lehrgang findet hauptsächlich auf einer Online-Plattform in der Cloud statt, aber obligatorische Masterclasses runden das Programm ab.
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