Power BI-Verwendungsszenarios: Verwaltete Self-Service-BI

Hinweis

Dieser Artikel ist Teil der Artikelreihe zur Power BI-Implementierungsplanung. Diese Reihe konzentriert sich hauptsächlich auf die Power BI-Erfahrung in Microsoft Fabric. Eine Einführung in die Artikelreihe finden Sie unter Power BI-Implementierungsplanung.

Wie in der Roadmap für die Einführung von Fabric beschrieben, zeichnet sich die verwaltete Self-Service-BI durch eine gemischte Vorgehensweise aus, die das Fachliche im Kern und Flexibilität am Rand betont. Die Datenarchitektur wird in der Regel von einem einzigen Team zentralisierter BI-Experten verwaltet, während die Verantwortung für Berichte bei Erstellern in den Abteilungen oder Geschäftseinheiten liegt.

Normalerweise gibt es viele mehr Berichtsersteller als semantische Modellersteller. Diese Berichtsersteller*innen können in jedem Bereich der Organisation arbeiten. Da Ersteller*innen von Self-Service-Berichten oft wenig Zeit für die Inhaltserstellung haben, können sie sich durch die gemischte Vorgehensweise auf die Erstellung von Berichten für eine schnelle Entscheidungsfindung konzentrieren, ohne zuerst ein Semantikmodell erstellen zu müssen.

Hinweis

Das Szenario für verwaltete Self-Service-BI ist das erste der Self-Service-BI-Szenarios. Eine vollständige Liste der Self-Service-BI-Szenarios finden Sie im Artikel zu Power BI-Verwendungsszenarios.

Einige Aspekte, die in den Szenarios für die inhaltsorientierte Zusammenarbeit und Übermittlung von Inhalten beschrieben sind, werden der Kürze halber in diesem Artikel nicht behandelt. Lesen Sie für vollständige Informationen zuerst diese Artikel.

Szenariodiagramm

Das folgende Diagramm enthält eine allgemeine Übersicht über die am häufigsten verwendeten Benutzeraktionen und Power BI-Komponenten, die die verwaltete Self-Service-BI unterstützen. Das Hauptziel besteht darin, dass viele Berichtersteller*innen zentralisierte freigegebene Semantikmodelle wiederverwenden können. Dazu konzentriert sich dieses Szenario auf die Entkoppelung des Modellentwicklungsprozesses vom Berichtserstellungsprozess.

Tipp

Wir empfehlen Ihnen, das Szenariodiagramm herunterzuladen, wenn Sie es in Ihre Präsentation, Dokumentation oder Ihren Blogbeitrag einbinden oder als Wandposter ausdrucken möchten. Da es sich um ein SVG-Bild (Scalable Vector Graphics) handeln kann, können Sie es ohne Qualitätsverlust nach oben oder unten skalieren.

Das Szenariodiagramm veranschaulicht die folgenden Benutzeraktionen, Tools und Features:

Element	Beschreibung
	Ersteller*innen von Semantikmodellen entwickeln diese mit Power BI Desktop. Für Semantikmodelle, die für die Wiederverwendung vorgesehen sind, gehören die Ersteller*innen üblicherweise (aber nicht notwendigerweise) zu einem zentralen Team, das Benutzer*innen organisationsübergreifend unterstützt (z. B. IT, Unternehmens-BI oder Kompetenzzentrum).
	Power BI Desktop stellt eine Verbindung zu Daten in mindestens einer Datenquelle her.
	Die Datenmodellentwicklung erfolgt in Power BI Desktop. Darüber hinaus wird angestrebt, ein gut gestaltetes und benutzerfreundliches Modell zu erstellen, da es möglicherweise von vielen Self-Service-Berichtersteller*innen als Datenquelle verwendet wird. Modellersteller können DAX-Abfragen verwenden, um das Modell während der Entwicklung zu entwickeln und zu untersuchen.
	Wenn sie bereit sind, veröffentlichen semantische Modellersteller ihre Power BI Desktop-Datei (PBIX) oder Power BI-Projektdatei (PBIP ), die nur ein Modell enthält, im Power BI-Dienst.
	Das Semantikmodell wird in einem dedizierten Arbeitsbereich zum Speichern und Schützen von freigegebenen Semantikmodellen veröffentlicht. Da das Semantikmodell für die Wiederverwendung vorgesehen ist, wird es empfohlen (zertifiziert oder höhergestuft, je nach Szenario). Das Semantikmodell ist auch als auffindbar gekennzeichnet, um die Wiederverwendung weiter zu begünstigen. Die Herkunftsansicht im Power BI-Dienst kann verwendet werden, um Abhängigkeiten zu verfolgen, die zwischen Power BI-Elementen bestehen, einschließlich der Berichte, die mit dem Semantikmodell verbunden sind.
	Die Semantikmodellermittlung im OneLake Datenhub ist aktiviert, da das Semantikmodell als auffindbar gekennzeichnet ist. Die Auffindbarkeit bietet die Möglichkeit, das Vorhandensein eines Semantikmodells im Datenhub für andere Power BI-Inhaltsersteller*innen sichtbar zu machen, die nach Daten suchen.
	Berichtsersteller verwenden den OneLake-Datenhub im Power BI-Dienst, um nach auffindbaren Datenelementen wie semantischen Modellen zu suchen.
	Wenn die Berichtsersteller*innen nicht die erforderliche Berechtigung besitzen, können sie die Erstellungsberechtigung für die Datenelemente beantragen. Dadurch wird ein Workflow gestartet, um die Erstellungsberechtigung von einer autorisierten genehmigenden Person anzufordern. Nach der Genehmigung kann der Berichtsersteller Datenelemente wiederverwenden, um neue Berichte zu erstellen.
	Berichtsersteller*innen erstellen neue Berichte mithilfe von Power BI Desktop. Berichte verwenden eine Liveverbindung zu einem freigegebenen Semantikmodell.
	Berichtsersteller*innen entwickeln Berichte in Power BI Desktop. Zusätzlich zum Bericht können die Berichtsersteller Designs, Bilder und benutzerdefinierte visuelle Elemente verwenden, und sie können Measures auf Berichtsebene erstellen.
	Anschließend veröffentlichen Berichtsersteller*innen ihre Power BI Desktop-Datei im Power BI-Dienst.
	Berichte werden in einem dedizierten Arbeitsbereich zum Speichern und Sichern von Berichten und Dashboards veröffentlicht.
	Veröffentlichte Berichte bleiben mit den freigegebenen Semantikmodellen verbunden, die in einem anderen Arbeitsbereich gespeichert sind. Alle Änderungen am freigegebenen Semantikmodell wirken sich auf alle damit verbundenen Berichte aus.
	Andere Ersteller*innen von Self-Service-Berichten können neue Berichte auf Grundlage des vorhandenen freigegebenen Semantikmodells erstellen. Berichtsersteller können Power BI Desktop, Power BI Report Builder oder Excel verwenden.
	Für einige Datenquellen ist möglicherweise ein lokales Datengateway oder ein VNet-Gateway für die Datenaktualisierung erforderlich, z. B. solche, die sich in einem privaten Organisationsnetzwerk befinden.
	Power BI-Administratoren beaufsichtigen und überwachen Aktivitäten im Power BI-Dienst.

Wesentliche Punkte

Nachstehend sind einige wichtige Punkte aufgeführt, auf die im Szenario für verwaltete Self-Service-BI besonders hingewiesen werden muss.

Freigegebenes Semantikmodell

Der wichtigste Aspekt im Rahmen der verwalteten Self-Service-BI besteht darin, die Anzahl der Semantikmodelle zu minimieren. Dieses Szenario gilt für freigegebene Semantikmodelle, die dazu dienen, dass eine einzelne, verlässliche Version vorhanden ist.

Hinweis

Der Einfachheit halber umfasst das Szenariodiagramm nur ein einzelnes freigegebenes Semantikmodell. Es ist jedoch normalerweise praktisch unmöglich, alle Organisationsdaten in einem einzelnen Semantikmodell zu modellieren. Das andere Extrem besteht darin, für jeden Bericht ein neues Semantikmodell zu erstellen, wie dies weniger erfahrene Inhaltsersteller*innen häufig tun. Das Ziel für die verwaltete Self-Service-BI besteht darin, die richtige Balance zwischen relativ wenigen Semantikmodellen und der Erstellung neuer Semantikmodelle (sofern sinnvoll) zu finden.

Entkoppeln von Semantikmodellen und Berichten

Durch das Entkoppeln des Semantikmodells von Berichten wird die Trennung von Aufwand und Verantwortlichkeit erleichtert. Ein freigegebenes Semantikmodell wird häufig von einem zentralen Team (z. B. IT, BI oder Kompetenzzentrum) verwaltet, während Berichte von Fachexpert*innen in den Geschäftseinheiten verwaltet werden. Das ist jedoch nicht erforderlich. Beispielsweise kann dieses Muster von allen Inhaltsersteller*innen angewendet werden, die Wiederverwendbarkeit erreichen möchten.

Hinweis

Dataflows werden in dem Szenariodiagramm aus Gründen der Übersichtlichkeit nicht dargestellt. Weitere Informationen zu Datenflüssen finden Sie im Szenario zur Self-Service-Datenaufbereitung.

Endorsement von Semantikmodellen

Da freigegebene Semantikmodelle für die Wiederverwendung vorgesehen sind, ist ein Endorsement hilfreich. Ein zertifiziertes Semantikmodell vermittelt Berichtsersteller*innen, dass die Daten vertrauenswürdig sind und die Qualitätsstandards der Organisation erfüllen. Bei einem höhergestuften Semantikmodell sind die Semantikmodellbesitzer*innen der Ansicht, dass die Daten nützlich sind und sich deren Verwendung durch andere lohnt.

Tipp

Es empfiehlt sich, einen einheitlichen, wiederholbaren, gründlichen Prozess für das Endorsement von Inhalten vorzusehen. Zertifizierte Inhalte sollten ein Zeichen dafür sein, dass die Datenqualität überprüft wurde. Sie sollten auch den Change Management-Regeln entsprechen, formal unterstützt werden und vollständig dokumentiert sein. Da zertifizierte Inhalte strenge Standards erfüllt haben, sind die Erwartungen an die Vertrauenswürdigkeit höher.

Ermittlung von Semantikmodellen

Der OneLake-Datenhub hilft Berichtsersteller*innen bei der Suche, Erkundung und Verwendung von Semantikmodellen in der gesamten Organisation. Zusätzlich zum Endorsement des Semantikmodells ist die Auffindbarkeit des Semantikmodells von entscheidender Bedeutung, um die Wiederverwendung zu fördern. Ein auffindbares Semantikmodell ist im Datenhub für Berichtsersteller*innen sichtbar, die nach Daten suchen.

Hinweis

Wenn ein Semantikmodell nicht als auffindbar konfiguriert ist, können es nur Power BI-Benutzer*innen mit Erstellungsberechtigung finden.

Anfordern des Zugriffs auf ein Semantikmodell

Manchmal finden Berichtsersteller*innen ein gewünschtes Semantikmodell im Datenhub nicht. Wenn sie nicht über die Erstellungsberechtigung für das Semantikmodell verfügen, können sie Zugriff anfordern. Abhängig von der Einstellung für Zugriffsanforderungen für das Semantikmodell wird eine E-Mail an die Semantikmodellbesitzer*innen gesendet oder eine angepasste Anleitung für die Person angezeigt, die den Zugriff anfordert.

Liveverbindung mit dem freigegebenen Semantikmodell

Eine Power BI Desktop-Liveverbindung verbindet einen Bericht mit einem vorhandenen Semantikmodell. Durch Liveverbindungen wird vermieden, dass ein neues Datenmodell in der Power BI Desktop-Datei erstellt werden muss.

Wichtig

Bei Verwendung einer Liveverbindung müssen sich alle Daten, die von den Berichtersteller*innen benötigt werden, innerhalb des verbundenen Semantikmodells befinden. Das Szenario für die anpassbare verwaltete Self-Service-BI beschreibt jedoch, wie ein Semantikmodell mit zusätzlichen Daten und Berechnungen erweitert werden kann.

Veröffentlichen in separaten Arbeitsbereichen

Wenn Berichte in einem anderen Arbeitsbereich veröffentlicht werden als dem, in dem das Semantikmodell gespeichert ist, bietet das viele Vorteile.

Erstens besteht Klarheit darüber, wer für die Verwaltung von Inhalten in welchem Arbeitsbereich verantwortlich ist. Zweitens verfügen Berichtsersteller über Berechtigungen zum Veröffentlichen von Inhalten in einem Berichtsarbeitsbereich (über die Rolle als Arbeitsbereichsadministrator, Mitglied oder Mitwirkende). Sie verfügen jedoch nur über Lese- und Erstellungsberechtigungen für bestimmte Semantikmodelle. Bei diesem Verfahren kann bei Bedarf die Sicherheit auf Zeilenebene für Benutzer, den eine Rolle als anzeigender Benutzer zugewiesen sind, aktiviert werden.

Wichtig

Wenn Sie Ihren Power BI Desktop-Bericht in einem Arbeitsbereich veröffentlichen, werden die RLS-Rollen auf Mitglieder angewendet, die der Rolle „Anzeigender Benutzer“ im Arbeitsbereich zugeordnet sind. Auch wenn anzeigende Benutzer*innen über die Erstellungsberechtigung für das Semantikmodell verfügen, gilt RLS weiterhin. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von RLS mit Arbeitsbereichen in Power BI.

Abhängigkeits- und Auswirkungsanalyse

Wenn ein freigegebenes Semantikmodell von vielen Berichten verwendet wird, können diese Berichte aus vielen Arbeitsbereichen stammen. Die Herkunftsansicht hilft dabei, die nachgelagerten Abhängigkeiten zu erkennen und zu verstehen. Wenn Sie eine Semantikmodelländerung planen, führen Sie zunächst eine Auswirkungsanalyse durch, damit Sie wissen, welche abhängigen Berichte möglicherweise bearbeitet oder getestet werden müssen.

Gatewaysetup

Beim Zugriff auf Datenquellen, die sich im privaten Organisationsnetzwerk oder in einem virtuellen Netzwerk befinden, ist normalerweise ein Datengateway erforderlich. Das lokale Datengateway wird relevant, sobald eine Power BI Desktop-Datei im Power BI-Dienst veröffentlicht wird. Ein Gateway erfüllt zwei Zwecke: Aktualisieren importierter Daten oder Anzeigen eines Berichts, der eine Liveverbindung oder ein DirectQuery-Semantikmodell abfragt.

Hinweis

Für Szenarios mit verwalteter Self-Service-BI wird unbedingt ein zentralisiertes Datengateway im Standardmodus und kein Gateway im persönlichen Modus empfohlen. Im Standardmodus unterstützt das Datengateway Liveverbindungs- und DirectQuery-Vorgänge (zusätzlich zu geplanten Datenaktualisierungsvorgängen).

Systemüberwachung

Das Aktivitätsprotokoll erfasst Benutzeraktivitäten, die im Power BI-Dienst stattfinden. Power BI-Administratoren können die erfassten Aktivitätsprotokolldaten für Auditzwecke verwenden, um Nutzungsmuster und Akzeptanz zu verstehen. Das Aktivitätsprotokoll ist auch für die Unterstützung von Governancebemühungen, Sicherheitsüberprüfungen und Complianceanforderungen von Nutzen. In einem verwalteten Self-Service BI-Szenario ist es besonders hilfreich, die Verwendung freigegebener Semantikmodelle zu verfolgen. Ein hohes Bericht-zu-Semantikmodell-Verhältnis deutet auf eine häufige Wiederverwendung der Semantikmodelle hin.

Zugehöriger Inhalt

Im nächsten Artikel dieser Reihe erfahren Sie mehr über Möglichkeiten zum Anpassen und Erweitern eines freigegebenen Semantikmodells, um zusätzliche Anforderungen zu erfüllen.