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Power BI Dashboard erstellen:
Praxisbeispiel Power BI Analyse in Webseite

Ausgangssituation / Problemstellung

Wir werden in unserem beruflichen Alltag immer wieder mit Fragen und Problemen konfrontiert, auf die unsere Kundinnen und Kunden bei der Erstellung von Power BI berichten stoßen. Auf einige davon möchten wir hier aufmerksam machen und sie besprechen beziehungsweise, falls vorhanden, auch Lösungen anbieten.

Unser Beispielbericht “Tagesaktueller Strompreis” den Sie direkt unterhalb sehen, soll zeigen, auf welche Stolpersteine Sie stoßen können, wenn sie ihre(n) ersten Power BI Bericht(e) erstellen. Er soll auch zeigen, wieviel Wissen, Übung und Erfahrung notwendig sind, um funktionierende, exakte und auch optisch aussagekräftige Berichte erstellen zu können.

Nur weil etwas einfach aussieht, muss es nicht unbedingt auch einfach sein.

Power BI Bericht in Webseite integriert – Aktualisierung täglich um 01:00

In diesem Power BI Dashboard geht es um die API (Application Programming Interface) des Anbieters smartENERGY, die die tagesaktuellen Strompreise in Österreich darstellt. Die Strompreisdaten der EPEX Spot At Strombörse werden in Viertelstunden-Intervallen geliefert.

Ob das mit dem Produkt zu tun hat, das eigentlich wie ein Stunden-Produkt wirkt, da sich die Preise laut Tabelle nur zur vollen Stunde ändern (an der Strombörse werden Block-, Stunden- und Viertelstunden-Produkte gehandelt) oder mit der Arbeitsweise von Smart Metern (diese geben ihre Daten im Viertelstundentakt aus) geht aus den Angaben auf der smartEnergy Seite nicht hervor.

Diese Daten können in smart appliances unterschiedlichster Gerätehersteller integriert werden. Was man beachten muss, wenn man sich diese Daten, die als Berechnungsbasis für eine App gedacht sind, einfach in einem Bericht anzeigen lassen möchte, erfahren Sie hier.

Möglicher Stolperstein 1:
Auswahl der API und Berücksichtigung der “Epoch time”

Der erste zu beachtende Aspekt findet sich schon auf der Seite, auf der die 2 URLs angeboten werden, mit denen wir uns verbinden können.

Link zur API: https://www.smartenergy.at/api-schnittstellen

Screenshot der smartEnergy Seite mit den Links zu den APIs

Als wir uns das erste Mal mit den beiden Datenquellen verbunden haben lieferte die obere das Datum als Unix timestamp oder Epoch Time, ein Zeitformat, das die vergangenen Sekunden seit dem ersten Jänner 1970 zählt. Dieses lässt sich zwar für Auswertungen verwenden, allerdings muss man dafür in Power Query eine benutzerdefinierte Spalte einrichten und die entsprechende Umrechnungsformel verwenden.

Formel zur Umwandlung von unix timestamp in ein Datum in Power Query

Der zweite Link auf der Seite beinhaltet das Datum schon in einem für uns sofort lesbaren Format. Die restlichen Daten in der Tabelle sind identisch. Auch das „+01“ hinter der Uhrzeitangabe stellt in dem Fall für Power BI kein Problem dar, da es eine eigene Formatierung für Datum, Uhrzeit und Zeitzone gibt.

Screenshot der in die Power Query geladenen Daten aus der API

Zwischenzeitlich liefern beide Links das Datum in der sofort lesbaren Form, die nicht erst umgewandelt werden muss.
Vorab die Daten in Power Query zu sondieren, kann Ihnen also schon einige Umwege und Fragezeichen ersparen.

Möglicher Stolperstein 2:
Arbeiten mit Datum und Uhrzeit in Power BI Desktop

Wenn sie in Ihren Power Bi Desktop Optionen das Häkchen an der richtigen Stelle gesetzt haben, dann wird Ihnen bei jedem Datenimport eine automatische Datumshierarchie erstellt, die sich aus den Datumsangaben des Rohmaterials ergibt. Hier wartet dann schon die nächste Überraschung auf sie, sobald sie versuchen, die Stunden und Minutenangaben aus der Tabelle in diese Hierarchie zu bekommen. Gleich vorweggesagt, es ist nicht möglich Stunden und Minuten zu dieser Hierarchie hinzuzufügen.

Um überhaupt etwas mit den Stunden und Minutenwerten anfangen zu können, müssen sie in Power Query erst die entsprechenden Spalten hinzufügen, da Power BI Desktop als niedrigste Granularität nur den Tag anbietet. Apropos Tag: wie sich später herausstellen soll, brauchen wir auch noch eine Spalte für den Wochentag, den Namen, nicht die Zahl. Also stellen wir diese auch noch her.

Screenshot der bearbeiteten Tabelle mit Spalten für Stunde, Minute und Name des Wochentags

Diese Umformungen bleiben Ihnen also nicht erspart, da auch die Dax-Zeitfunktionen nur mit Datumsangaben, aber nicht mit Zeitangaben arbeiten können.
Ob Sie diese neu erstellten Spalten in einer eigenen Hierarchie zusammenfassen wollen, oder einzeln in Ihren Diagrammen verwenden wollen, spielt zumindest für unser Beispiel keine Rolle.

Möglicher Stolperstein 3:
Darstellungslimits bei Diagrammen

Es soll ein einfaches Liniendiagramm werden, das den Preisverlauf über den Tag hinweg anzeigt. Wir müssen also 96 Datenpunkte darstellen in unserem Diagramm, das geht nicht ohne Scrollbalken.

Diagramm mit Scrollbalken für die Tageszeit auf der x-Achse

Wenn wir unsere Preisdaten so darstellen möchten, dass sie auf einen Blick zu erfassen sind, können wir das erstmal über die Formatierung versuchen. Hier stellen wir aber schnell fest, dass uns Grenzen gesetzt sind. Aufgrund der Mindestgröße der Schrift und der Mindestbreite der Werte der x Achse wird es nichts mit unserem Vorhaben und wir müssen eine andere Lösung suchen. In unserem Fall haben wir Glück, denn obwohl die Daten viertelstündlich angegeben werden, ändern Sie sich tatsächlich nur zu jeder vollen Stunde.

Wir können also in der Power Query unsere Minutentabelle filtern, und zwar nur nach vollen Stunden.

Screenshot der nach Stunden gefilterten Tabelle in Power Query

Die Preislinie des Diagramms bleibt dadurch unverändert, aber nun kann sie In einem Stück dargestellt werden, ohne dass wir scrollen müssen, da wir jetzt nur noch 24 Datenpunkte darstellen müssen.

Screenshot der x-Achse des Diagramms ohne Scrollbalken

Eine weitere Funktion, auf die wir in unserem Diagramm verzichten müssten, wenn wir Stunden und Minuten anzeigen würden, ist die Drillfunktion. Das liegt in unserem Beispiel an der Kombination der Beschaffenheit unserer Daten und den Möglichkeiten der Darstellung des Diagramms. Denn was bei einem Drillup stattfindet, ist eine Aggregation der Daten, die in unserem Fall die Summe der einzelnen Viertelstunden-Strompreise anzeigen würde. Was in unserem Fall keinen Sinn macht. Eventuell ließe sich noch eine Umgehungslösung basteln, die für die Stunde dann zumindest einen Durchschnittswert anbietet anstatt einer Summe, aber da wir uns entschlossen haben, aus Gründen der Übersichtlichkeit sowieso nur die Stundenwerte anzuzeigen, stellt sich diese Frage für uns nicht.

Möglicher Stolperstein 4:
PowerPoint Hintergrund für Ihre Berichte

So ein Bericht lebt nicht nur von den Diagrammen, Datenschnitten und Zahlen, sondern auch von der künstlerischen Rahmengestaltung, in unserem Fall ist das der Canvas-Hintergrund – nicht zu verwechseln mit dem Hintergrund.

Screenshot, der zeigt, wo das Menü für den Canvas-Hintergrund zu finden ist

Wenn Sie schon einmal für irgendein Projekt im Internet nach passenden Hintergründen, Symbolen oder Logos gesucht haben, dann kennen Sie sicher auch dieses Gefühl der Verzweiflung, das sich dabei einstellt, weil nichts von dem, was man findet, zu der Vorstellung passt, die man im Kopf hat. Und wenn es mal tatsächlich passen sollte, dann ist es kostenpflichtig.

Aus diesem Grund haben wir uns dazu entschlossen, auf einen alten treuen Weggefährten zurückzugreifen, der uns schon öfter aus der Patsche geholfen hat: PowerPoint. Genauer gesagt PowerPoint und sein Fundus an Piktogrammen.

Screenshot aus PowerPoint mit einer Auswahl an Piktogrammen

Nach einer kurzen Durchschau haben wir drei zum Thema passende Elemente gefunden, eine Folie gestaltet und diese in einem Bildformat exportiert. In Power Bi Desktop haben wir dieses Bild dann als Canvas Hintergrund eingefügt und mit einem Transparenzeffekt versehen.

Der kreative Teil unserer Berichtgestaltung war tatsächlich ein wenig entspannender als die vorhergehenden Schritte, allerdings gibt es auch hier technische Limitationen zu beachten.

Möglicher Stolperstein 5:
Die “Design-Grenzen” von Power BI Desktop

Aber nicht nur das Einbringen von fremden Designelementen kann mühsam sein, sondern auch die Beschränkungen, die Power Bi Desktop selbst vorgibt. Der blaue Rahmen auf Seite 1, der unser Liniendiagramm umgibt, lässt sich zum Beispiel nicht in seiner Strichstärke ändern. Hier war es pures Glück, dass es nirgends „blitzt“. Interessanterweise kann man aber Regeln und sogar Formeln erstellen, wie sich der Rahmen bezüglich von Werten ändern soll. Möchte man allerdings einen stärkeren Rahmen, muss man wieder zum Einfügen von Formen greifen und diese entsprechend formatieren.

Auch ist es zum Beispiel nicht möglich, Rahmen, Hintergründe und andere Elemente pixelgenau zu platzieren. So ein Bericht soll ja länger Bestand haben und wird von vielen Augen gesehen. Da sollte er schon möglichst perfekt aussehen. Um den ein oder anderen Frustmoment werden Sie also auch hier nicht herumkommen.

Der Mittelweg zwischen Lesbarkeit, Effektivität und Ästhetik ist oft schwer zu finden. Aber wie bei allem, das man gerade neu lernt, tröstet das Wissen, beim zweiten Mal geht’s schon wesentlich schneller.

Möglicher Stolperstein 6:
Integration in Webseite

Grundvoraussetzung für das Einbetten von Berichten auf Webseiten ist natürlich eine Power BI Lizenz, denn die Einbettungscodes werden im Power BI Service erzeugt und nicht im Power BI Desktop. Darüber hinaus muss Ihnen im Microsoft 365 Tenant erst die Erlaubnis erteilt werden, dass Sie Einbettungscodes erzeugen dürfen. Sind diese beiden Hindernisse ausgeräumt, ist die Einbettung selbst schnell erledigt.

Power BI Service Screenshot, der das Erzeugen eines Einbettungscodes zeigt

Fazit

Was unser Bericht hier gezeigt hat, war, dass in so einem „kleinen“ Bericht schon ordentlich viel Hintergrundarbeit und -wissen drinstecken. Und dass trotz der Anfangsschwierigkeiten, was die Ausgangsdaten angeht, das eigentliche Visualisieren dieser Daten im Endeffekt mehr Zeit in Anspruch genommen hat als das Präparieren der Daten.

Das muss für Sie nicht bei allen Berichten, die Sie in Zukunft erstellen werden, der Fall sein. Wenn sie etwa schon Datenprofi sind, aber Power BI Neuling, wird sich ihr zeitlicher Mehraufwand zumindest anfangs in der Visualisierungarbeit niederschlagen. Sie sehen also, das „Self Service“ in „Self Service Business Intelligence“ bedeutet nicht nur, dass sie vieles selbst machen können. Es bedeutet auch, dass sie einiges an Know How mitbringen oder lernen müssen, um akkurate und gleichzeitig ansehnliche Bericht erstellen zu können.

Wie alle anderen Anwendungen auch, mit denen sie bereits gelernt haben umzugehen, hat eben auch Power BI seine Eigenheiten. Sobald sie einander aber besser kennengelernt haben, werden sie merken, was für ein mächtiges Werkzeug Sie hier an Ihrer Seite haben.

Wir wünschen viel Spaß und Erfolg beim Experimentieren und Lernen!

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