Wie Unternehmen Composite Models in Power BI als Game-Changer für self Service Business Intelligence einsetzen können

Mit Composite Models erweitert Microsoft das Einsatzspektrum von Power BI für Fachabteilungen in Unternehmen maßgeblich. Für die zentralen Business Intelligence- bzw. IT-Abteilungen entsteht gleichzeitig ein sehr starkes Instrument für Self-Service BI, um die Fachabteilungen unter Berücksichtigung ihrer Governance-Richtlinien mit neuen Freiheiten und Fähigkeiten auszustatten. Der Artikel richtet sich somit sowohl an Verantwortliche und fortgeschrittene Anwender von Power BI Desktop im Controlling als auch an Verantwortliche in der zentralen IT bzw. Business Intelligence. Richtig eingesetzt eröffnen Composite Models Unternehmen eine neue Welt für Self-Service BI.

Der Anwendungsfall

Jeder Microsoft Power BI Berichtsentwickler bzw. „Power User“ kennt folgende Situation: Ein neues Power BI Dashboard bzw. Report soll auf Basis eines zentral durch BI- bzw. IT-Abteilungen bereitgestellten Power BI Datasets erstellt werden. Dieses Dataset ist im besten Fall für die vorliegende Fragestellung des Reports schon optimal geeignet und beinhaltet neben den erforderlichen Daten in der geeigneten Granularität auch zentral gesicherte und abgestimmte Logiken für die auszuwertenden Kennzahlen. Trotzdem kommt es oft vor, dass für den angeforderten Report ein paar zusätzliche Informationen im Dataset fehlen. Für solche kleinen Erweiterungen eines zentralen Datasets, die für bestimmte Reports und Ad-hoc Analysen kurzfristig erforderlich und ggf. sogar nur temporär benötigt werden, gibt es viele denkbare Anwendungsfälle:

• Individuelle Gruppierungen von Kunden, Produkten, etc. in Form von kalkulierten Spalten in den entsprechenden Dimensionstabellen des zentralen Modells oder als Erweiterung über zusätzliche Tabellen, die mit bestimmten Schlüsseln einer bestehenden Dimensionstabelle des zentralen Modells in Beziehung gesetzt werden können.
• Plan- und Forecast-Werte aus Planungswerkzeugen sollen importiert und mit den zentralen Dimensionen und damit mit den Ist-Werten aus dem zentralen Modell in Verbindung gebracht werden.
• Benchmark-Werte aus dem Internet, Webservice basierten Quellen, etc.
• Import von individuell erstellten Schwellwerten, die in DAX-Logiken für ABC-, Pareto-Analysen, etc. genutzt werden können.
• …

Als Power User hat man aus Data Governance Aspekten aber keine Berechtigung, das zentrale Dataset zu erweitern. Obwohl die erforderliche Erweiterung ggf. sogar relativ einfach umzusetzen wäre (z.B. als eine simple, zusätzliche kalkulierte Spalte in einer existierenden Tabelle für eine zusätzliche Aggregation oder als zusätzliche Faktentabelle für Benchmarkwerte), wird dies aus bestimmten Gründen nicht (schnell genug) in das zentrale Dataset aufgenommen. Beispiele für solche Gründe sind:

• Kurzfristig haben IT-Mitarbeiter bzw. IT-Spezialisten keine freien Kapazitäten, um das zentrale Dataset zu erweitern.
• Die Erweiterung wäre für die meisten anderen Dataset-Benutzer irrelevant, würde diese nur verwirren und die Akzeptanz des zentralen Datasets gefährden.
• Die Erweiterung ist nur temporär für ein paar Ad-hoc Analysen relevant und nach einiger Zeit wieder obsolet. Sie müsste dann entweder wieder mit zusätzlichem Aufwand entfernt werden oder würde als „Leiche“ im Analysemodell bestehen bleiben.
• Die Erweiterung muss laut der IT-Experten „sauber“ eingebaut werden und das würde inklusive der Arbeiten im zentralen Data Warehouse einige Tage/Wochen dauern. Auch hierbei entsteht wieder ein Konflikt bzgl. Prioritäten und Ressourcenverfügbarkeiten in der zentralen BI-Abteilung.
  …

Durch diese Situation entsteht ein großes Dilemma für den Power User. Eine mögliche Lösung des Problems wäre es, sich mit dem Anforderer des Berichts auf einen eingeschränkteren Scope/Inhalt ohne die nötige Erweiterung zu einigen. Wenn das – was die Regel ist – keine echte Option ist, muss sich der Power User selbst im Self-Service mit Power BI Desktop eine eigene Datenbasis schaffen, indem er Daten aus dem zentralen Dataset extrahiert bzw. in ein eigenes Modell importiert und diese dort mit den erforderlichen, zusätzlichen Informationen in Verbindung bringt. Dieses Vorgehen hat neben einem deutlich höheren Aufwand viele weitere gravierende Nachteile. Alle denkbaren Aspekte bzgl. Data Governance, Sicherheit, Datenschutz, IT-Alignment, Flexibilität, etc. sprächen eigentlich deutlich für eine temporäre Erweiterung des zentralen Modells – im Gegensatz zu dem nun erforderlichen Self-Service BI Vorgehen unter Verwendung von Export/Import-Mechanismen in Power BI Desktop oder anderen Tools. Insbesondere wenn dafür im schlimmsten Fall auch noch Excel, Access, etc. zum Einsatz kommen, floriert anstelle der angestrebten, möglichst integrierten Self Service Business Intelligence schnell eine Schatten-IT in den Fachabteilungen. Einem verantwortungsbewussten Power User ist das durchaus bewusst, aber in diesem Fall gibt es keine andere Wahl, oder? Doch! Mit Composite Models für Microsoft Power BI existiert eine elegante Lösung für dieses Dilemma…

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Was sind Composite Models?

Wie funktionieren Composite Models?

Einsatzgebiete für Composite Models

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