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Zusammenstellen der Anforderungen für eine Migration zu Power BI

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In diesem Artikel erfahren Sie mehr über Phase 1. In dieser Phase geht es um das Zusammenstellen und Priorisieren von Anforderungen bei der Migration zu Power BI.

Die Abbildung zeigt die Phasen einer Power BI-Migration. Phase 1 wird für diesen Artikel hervorgehoben.

Hinweis

Eine ausführliche Erläuterung der obigen Grafik finden Sie unter Übersicht über die Power BI-Migration.

Der Schwerpunkt von Phase 1 liegt auf der Erfassung von Informationen sowie auf der Planung einer Migration zu Power BI für eine einzelne Lösung.

Das Ergebnis von Phase 1 sind u. a. die detaillierten Anforderungen, die priorisiert wurden. In Phase 2 und 3 müssen jedoch zusätzliche Aktionen ausgeführt werden, um den Aufwand vollständig einschätzen zu können.

Wichtig

Die Phasen 1 bis 5 stellen Aktivitäten dar, die sich auf eine bestimmte Lösung beziehen. Es gibt Entscheidungen und Aktivitäten auf Organisations- bzw. Mandantenebene, die sich auf den Prozess auf Lösungsebene auswirken. Einige dieser Planungsaktivitäten auf höherer Ebene werden im Artikel Übersicht über die Power BI-Migration beschrieben. Beziehen Sie sich, wenn möglich, aus Effizienz- und Konsistenzgründen auf die Entscheidungen auf Organisationsebene.

Die Roadmap für die Einführung von Fabric beschreibt derartige strategische und taktische Überlegungen. Dabei liegt der Schwerpunkt auf der Einführung in der Organisation.

Tipp

Die meisten in diesem Artikel erläuterten Themen gelten auch für ein Power BI-Standardimplementierungsprojekt.

Anforderungen für die Zusammenstellung

Das Inventar der vorhandenen BI-Elemente, das in den Schritten vor der Migration zusammengestellt wurde, ist die Eingabe für die Anforderungen der neuen Lösung, die in Power BI erstellt werden soll. Anforderungen werden erfasst, um sich ein Bild vom aktuellen Zustand zu machen und um zu verstehen, welche Elemente beim Refactoring der Berichte in Power BI laut den Benutzern geändert oder umgestaltet werden sollten. Detaillierte Anforderungen sind für die Planung der Lösungsbereitstellung in Phase 2, während der Erstellung eines Proof of Concept in Phase 3 und beim Erstellen der produktionsbereiten Lösung in Phase 4 nützlich.

Zusammenstellen der Berichtsanforderungen

Sammeln Sie umfassende, leicht zu referenzierende Informationen zu Berichten, z. B.:

  • Zweck, Zielgruppe und erwartete Aktion: Ermitteln Sie den Zweck und den Geschäftsprozess für die einzelnen Berichte sowie die Zielgruppe, den analytischen Workflow und die erwartete Aktion, die von den Berichtsbenutzern durchgeführt werden sollen.
  • Verwendung des Berichts durch Benutzer: Angenommen, Sie sprechen mit Berichtsbenutzern des vorhandenen Berichts, um genau zu verstehen, zu welchem Zweck ihn diese einsetzen. Sie werden unter Umständen erfahren, dass bestimmte Berichtselemente in der neuen Power BI-Version weggelassen oder verbessert werden können. Dazu muss zwar zusätzliche Zeit investiert werden, der Vorgang ist jedoch sehr nützlich bei kritischen Berichten oder Berichten, die häufig verwendet werden.
  • Besitzer und fachliche Ansprechpartner: Ermitteln Sie den Besitzer des Berichts und alle fachlichen Ansprechpartner, die dem Bericht oder der Datendomäne zugeordnet sind. Diese werden in Zukunft möglicherweise die Besitzer des neuen Power BI-Berichts. Schließen Sie alle spezifischen Change-Management-Anforderungen (in der Regel unterschiedlich für Lösungen, die von der IT-Abteilung verwaltet werden, und Lösungen, die das Unternehmen verwaltet) sowie Genehmigungen und Zustimmungen ein, die in Zukunft erforderlich sind, um Änderungen vorzunehmen. Weitere Informationen finden Sie in diesem Artikel.
  • Content-Delivery-Methode: Klären Sie die Erwartungen der Benutzer in Bezug auf Content Delivery. Unter Umständen ist eine bedarfsgesteuerte Auslieferung, eine interaktive Ausführung, eine Einbettung in eine benutzerdefinierte Anwendung oder die Auslieferung nach Zeitplan mithilfe eines E-Mail-Abonnements gewünscht. Möglicherweise werden auch Benachrichtigungen angefordert.
  • Interaktivitätsanforderungen: Teilen Sie die Interaktivitätsanforderungen wie Filter-, Drilldown- oder Drillthroughaktionen in obligatorische und optionale Anforderungen ein.
  • Datenquellen: Stellen Sie sicher, dass alle für den Bericht erforderlichen Datenquellen erkannt und die Anforderungen an die Datenlatenz (Datenaktualität) verstanden werden. Ermitteln Sie für jeden Bericht die Anforderungen in Bezug auf historische Daten, Trends und Datenmomentaufnahmen, damit diese an die Datenanforderungen angepasst werden können. Die Dokumentation zur Datenquelle kann später ebenfalls nützlich sein, wenn Sie eine Datenüberprüfung eines neuen Berichts mithilfe der Quelldaten ausführen.
  • Sicherheitsanforderungen: Klären Sie die Sicherheitsanforderungen (z. B. zugelassene Betrachter, zulässige Editoren und alle Sicherheitsanforderungen auf Zeilenebene), einschließlich Ausnahmen gegenüber den normalen Sicherheitsmaßnahmen der Organisation. Dokumentieren Sie alle Anforderungen hinsichtlich der Vertraulichkeitsstufe von Daten, des Datenschutzes oder den Gesetzes-/Compliancevorgaben.
  • Berechnungen, Leistungskennzahlen (Key Performance Indicators, KPIs) und Geschäftsregeln: Identifizieren und dokumentieren Sie alle Berechnungen, KPIs und Geschäftsregeln, die derzeit innerhalb des vorhandenen Berichts definiert sind, damit diese an die Datenanforderungen angepasst werden können.
  • Nutzbarkeit, Layout und optische Anforderungen: Ermitteln Sie bestimmte Anforderungen an die Nutzbarkeit, das Layout und die Darstellung im Zusammenhang mit Datenvisualisierungen, Gruppierungs- und Sortierungsanforderungen sowie bedingter Sichtbarkeit. Berücksichtigen Sie dabei alle Überlegungen, die speziell die Auslieferung an mobile Geräte betreffen.
  • Anforderungen an Druck und Export: Ermitteln Sie, ob spezielle Anforderungen für das Exportieren oder für druckfähige Layouts vorliegen. Diese Anforderungen beeinflussen, welcher Berichtstyp am besten geeignet ist (z. B. ein Power BI-Bericht, ein Excel-Bericht oder ein paginierter Bericht). Beachten Sie, dass Berichtsbenutzer in der Regel sehr viel Wert auf ihre gewohnten Workflows legen. Scheuen Sie sich daher nicht, ihre übliche Denkweise infrage zu stellen. Achten Sie darauf, von Verbesserungen anstatt von Änderungen zu sprechen.
  • Risiken oder Bedenken: Stellen Sie fest, ob es weitere technische oder funktionale Anforderungen für Berichte sowie Risiken oder Bedenken bezüglich der darin dargestellten Informationen gibt.
  • Offene Probleme und Backlogelemente: Ermitteln Sie zukünftigen Wartungsbedarf, bekannte Probleme oder zurückgestellte Anforderungen, die dem Backlog zu diesem Zeitpunkt hinzugefügt werden sollen.

Tipp

Sie sollten Anforderungen ggf. einen Rang zuweisen, indem Sie diese in obligatorische oder optionale Anforderungen einteilen. Oftmals versuchen Benutzer, mit ihren Forderungen im Vorhinein alle Szenarios abzudecken, weil sie fürchten, später keine Wünsche mehr einbringen zu können. Sie sollten das Backlog außerdem für Beteiligte verfügbar machen, wenn Sie Prioritäten in mehreren Iterationen angehen. Dies hilft bei der Kommunikation, der Entscheidungsfindung und der Nachverfolgung von fälligen Verpflichtungen.

Sammeln der Datenanforderungen

Erfassen Sie ausführliche Informationen zu Daten wie:

  • Vorhandene Abfragen: Finden Sie heraus, ob bestehende Berichtsabfragen oder gespeicherte Prozeduren von einem DirectQuery-Modell oder einem zusammengesetzten Modell verwendet oder in ein Importmodell umgewandelt werden können.
  • Typen von Datenquellen: Kompilieren Sie die Typen der erforderlichen Datenquellen, einschließlich der zentralisierten Datenquellen (z. B. ein Data Warehouse für Unternehmen), sowie nicht dem Standard entsprechende Datenquellen (z. B. Flatfiles oder Excel-Dateien, die Datenquellen für Unternehmen zu Berichterstattungszwecken erweitern). Es ist ebenfalls wichtig, den Speicherort der Datenquellen zu ermitteln, um eine Verbindung zum Datengateway herzustellen.
  • Datenstruktur- und Bereinigungsanforderungen: Bestimmen Sie die Datenstruktur für jede erforderliche Datenquelle, und legen Sie fest, in welchem Umfang Datenbereinigungsaktivitäten erforderlich sind.
  • Datenintegration: Bewerten Sie, wie die Datenintegration verarbeitet wird, wenn mehrere Datenquellen vorhanden sind, und wie Beziehungen zwischen den einzelnen Modelltabellen definiert werden können. Ermitteln Sie bestimmte Datenelemente, die für die Vereinfachung des Modells und die Verringerung der Modellgröße erforderlich sind.
  • Akzeptable Datenlatenz: Bestimmen Sie die Datenlatenzanforderungen für die einzelnen Datenquellen. Diese beeinflussen Entscheidungen zum Datenspeichermodus, der verwendet werden soll. Die Datenaktualisierungsfrequenz für Importmodelltabellen ist ebenfalls eine wichtige Zahl, die Sie kennen sollten.
  • Datenvolumen und Skalierbarkeit: Werten Sie die Erwartungen an die Datenmengen aus, die Entscheidungen über die Unterstützung von großen Modellen und das Entwerfen von DirectQuery-Modellen oder zusammengesetzten Modellen beeinflussen. Überlegungen im Zusammenhang mit den Anforderungen an historische Daten sind ebenfalls erforderlich. Für größere Semantikmodelle ist auch die Ermittlung der inkrementellen Datenaktualisierung erforderlich.
  • Measures, KPIs und Geschäftsregeln: Untersuchen Sie die Notwendigkeit von Measures, KPIs und Geschäftsregeln. Sie wirken sich auf Entscheidungen darüber aus, wo die Logik angewendet werden soll: im semantischen Modell oder im Datenintegrationsprozess.
  • Masterdaten und Datenkatalog: Finden Sie heraus, ob Probleme mit Masterdaten vorliegen, die Ihre Aufmerksamkeit erfordern. Stellen Sie fest, ob eine Integration mit einem Unternehmensdatenkatalog eine geeignete Lösung ist, um die Auffindbarkeit zu verbessern, auf Definitionen zuzugreifen oder eine konsistente, von der Organisation akzeptierte Terminologie zu schaffen.
  • Sicherheit und Datenschutz: Ermitteln Sie, ob es bestimmte Sicherheits- oder Datenschutzaspekte für semantische Modelle gibt, einschließlich Sicherheitsanforderungen auf Zeilenebene .
  • Offene Probleme und Backlogelemente: Fügen Sie bekannte Probleme, bekannte Fehler der Datenqualität, zukünftigen Wartungsbedarf oder zurückgestellte Anforderungen zu diesem Zeitpunkt zum Backlog hinzu.

Wichtig

Die Wiederverwendung von Daten kann mit gemeinsam genutzten semantischen Modellen erreicht werden, die optional zertifiziert werden können, um Vertrauenswürdigkeit anzugeben und die Auffindbarkeit zu verbessern. Die Wiederverwendbarkeit der Datenvorbereitung kann mit Dataflows erreicht werden, um sich wiederholende Logik in mehreren semantischen Modellen zu reduzieren. Dataflows können auch die Auslastung von Quellsystemen erheblich reduzieren, da die Daten seltener abgerufen werden – mehrere semantische Modelle können dann Daten aus dem Dataflow importieren.

Ermitteln von Verbesserungspotenzial

In den meisten Fällen werden einige Änderungen und Verbesserungen vorgenommen. Direkte Migrationen ohne Refactoring oder Verbesserungen sind ausgesprochen selten. Die folgenden drei Arten von Verbesserungen sollten Sie in Betracht ziehen:

  • Konsolidierung von Berichten: Ähnliche Berichte können mithilfe von Techniken wie Filtern, Lesezeichen oder Personalisierung konsolidiert werden. Weniger Berichte, die flexibler sind, können die Dienstqualität für Berichtsbenutzer erheblich verbessern. Ziehen Sie in Erwägung, semantische Modelle für Q&A (Abfragen in natürlicher Sprache) zu optimieren, um Berichtsnutzer*innen noch mehr Flexibilität zu bieten und ihnen die Möglichkeit zu geben, ihre eigenen Visualisierungen zu erstellen.
  • Effizienzverbesserungen: Beim Erfassen von Anforderungen kann häufig Verbesserungspotenzial aufgedeckt werden. Dies kann beispielsweise der Fall sein, wenn Analysten Zahlen manuell zusammenstellen oder ein Workflow optimiert werden kann. Power Query kann eine große Rolle bei der Automatisierung von derzeit noch manuellen Aufgaben spielen. Wenn Business Analysts regelmäßig die gleichen Aktionen ausführen, um Daten zu bereinigen und vorzubereiten, können wiederholbare Power Query-Schritte zur Datenvorbereitung zu erheblichen Zeiteinsparungen führen und Fehler reduzieren.
  • Zentralisierung des Datenmodells: Ein autoritatives und zertifiziertes semantisches Modell dient als Backbone für verwaltete Self-Service BI. In diesem Fall werden die Daten einmal verwaltet. Anschließend können Analysts diese flexibel und ihren Berichterstellungs- und Analyseanforderungen entsprechend verwenden und erweitern.

Hinweis

Weitere Informationen zur Zentralisierung von Datenmodellen finden Sie unter Disziplin am Kern und Flexibilität am Edge.

Priorisieren und Bewerten der Komplexität

Nun ist das anfängliche Inventar verfügbar, das möglicherweise spezifische Anforderungen enthält. Bei der Priorisierung der ersten BI-Elemente, die für die Migration bereit sind, sollten Berichte und Daten zusammen und unabhängig voneinander berücksichtigt werden.

Ermitteln Sie, welche Berichte eine hohe Priorität haben, beispielsweise Berichte, die:

  • zur Wertschöpfung im Unternehmen beitragen
  • häufig ausgeführt werden
  • von hohen Führungskräften oder Managern benötigt werden
  • einen angemessenen Komplexitätsgrad aufweisen (um die Erfolgschancen während der anfänglichen Migrationsiterationen zu erhöhen)

Ermitteln Sie Daten mit hoher Priorität, beispielsweise Daten, die:

  • kritische Datenelemente enthalten
  • gängige Organisationsdaten für viele Anwendungsfälle darstellen
  • Kann verwendet werden, um ein freigegebenes semantisches Modell für die Wiederverwendung durch Berichte und viele Berichtsersteller zu erstellen.
  • einen angemessenen Komplexitätsgrad aufweisen (um die Erfolgschancen in den anfänglichen Migrationsiterationen zu erhöhen)

Zugehöriger Inhalt

Im nächsten Artikel in dieser Power BI-Migrationsreihe erfahren Sie mehr über Phase 2. In dieser Phase wird das Planen der Migration für eine einzelne Power BI-Lösung erläutert.

Weitere hilfreiche Ressourcen sind:

Erfahrene Power BI-Partner stehen zur Verfügung, um Ihrem Unternehmen zu einer erfolgreichen Migration zu verhelfen. Wenn Sie einen Power BI-Partner hinzuziehen möchten, besuchen Sie das Power BI-Partnerportal.