Power BI Performance Assessment

Analyse der Datenstrecke, Identifizierung von Herausforderungen und Anwendung von Best Practices zur Performanceoptimierung

Lizensierungsoptionen Power BI Performanceoptimierung

  • BI-Performance Assessment Light mit Query Proof of Concept
  • ab 5.000€
  • Discovery, Analysis & Proof of Concept

    • Bestandsaufnahme innerhalb von 2-4 Wochen
    • Kickoff-Meeting, Interviews & Workshop 1
    • Zusammenfassung der aktuellen BI-Umgebung, Ermittlung Ist-Zustand und Herausforderungen
    • Performanceoptimierung an 1 x Query als Proof of Concept

  • BI Assessment & Implementierung
  • Angebot auf Anfrage
  • Discovery, Analysis, Development, Completion & Implementation

    • Bestandsaufnahme & BI-Architekturempfehlung innerhalb von 6-8 Wochen
    • Umsetzung der abgeleiteten Maßnahmen
    • Schulung der Stakeholder

Basierend auf dem ermittelten Ist-Zustand werden Verbesserungspotenziale Ihrer BI-Umgebung identifiziert. Schlüsselstrategien zur Performanceoptimierung in Power BI umfassen beispielweise folgende Ansätze.

 

Top 5 Performanceoptimierungen in Power BI

  • Nur benötigte Daten laden: Fokussierung auf die für das Modell relevanten Datensätze
  • Query Folding: Technik zur Reduzierung der in das Modell geladenen Datenmenge durch vorheriges Filtern der Datenquelle
  • Legacy Connectoren: Ersetzung von veralteten Datenverbindungen durch leistungsfähigere Verbindungsoptionen
  • User based Aggregation: Vermeidung von komplexen Berechnungen während der Abfrage durch vorab aggregierte Werte
  • Star Schema mit DIM & FACT Tables: Verbesserung der Abfrageleistung durch Trennung von Dimensionen und Kennzahlen und kein Flatfile mit Joins
C:\Users\ChristophEspelage\Datalytics GmbH\Datalytics GmbH - Dokumente\General\00_Business Development\08_Solutions\23_BI-Performance-Assessment

Warum Power BI Performance Assessment?

MockUp Broschüre BI Performance Assessment Power BI Optimierung Verbesserung Abbruch Berichtsaktualisierung Power Query ETL
Datenmenge nimmt kontinuierlich zu und schlechte Datenstrecken kosten kontinuierlich mehr Geld (bspw. Premium Lizenz)
Kunden set-up besteht häufig aus manueller, nicht standardisierter Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen (Daten-Dschungel)
Einsparungen von bis zu 12 Arbeitsstunden pro Woche pro „Datenexperte“. Mitarbeiter verbringen 30 % ihrer Zeit mit der manuellen Suche und Zusammenstellung von Informationen. (IDC, 2018)
Erprobte und strukturierte Vorgehensweise von der Analyse bis zur Optimierung von Datenstrecken sowie Dashboards
Hands-on Mentalität und pragmatische Umsetzung durch erfahrene BI-Entwickler & Data Engineers
Data Strategy Assessment Timeline

Vorgehen BI Optimierungen

Das Assessment wird in 4 Phasen eingeteilt: Discovery, Analysis, Development und Completion. Diese würden wir gerne mit Ihnen innerhalb von 6-8 Wochen abschließen. Der Zeitplan steht unter dem Vorbehalt eines pünktlichen Beginns und der Verfügbarkeit von Kundenressourcen für die Datenerfassung und die anschließende Diskussion während des Optimierungs-Assessments.

Workshop 1 – Kickoff

  • Kennenlernen des Projektteams
  • Anforderungen bestimmen
  • Herausforderungen und Painpoints definieren
  • Ziele und Scope des Assessments bestimmen
  • Ansprechpartner Fachabteilungen und Interviewteilnehmer benennen
  • Inhalte und Verantwortliche zu Workshop 2 & 3 kommunizieren
Power BI Performance Assessment Optimierung Workshop Kickoff Painpoints Scope BI-Ziele Ist-Analyse Interview
Power BI Performance Assessment Optimierung Workshop Backend Frontend BI-Architektur Datenstrecke ETL BI-Komponenten Migration Roadmap Pilotprojekt

Workshop 2 – Frontend- & Backend-Optimierungen

  • BI-Architektur aus Ist-Analyse konzipieren
  • Datenstrecke mit Komponenten abbilden
  • Diskussion Pilotprojekt mit Optimierungen zu
    • Datenanbindung (bspw. Echtzeit mit Direct Query) prüfen
    • Query Schritte mit Merger vereinfachen
    • Redundante Daten identifizieren
    • Staging Layer einführen
    • Measures (DAX) analysieren
    • Report-Layout standardisieren
    • User-Interaktion verbessern
  • Bewusstsein Enterprise BI und Self-Service BI schaffen
  • Roadmap mit Umsetzungsempfehlungen aufstellen

Workshop 3 – Diskussion Ergebnisse und Anpassungen

  • Übergabe Pilotprojekt mit Abstimmung der Verbesserungen
  • Vergleich möglicher BI-Architekturen hinsichtlich Aufwand und Kosten
  • Diskussion der Umsetzungsempfehlungen (ETL-Strecken & Visualisierungen)
  • Check: Erfüllung Anforderungen & Zielerreichung
  • Liefergegenstände
    • Zusammenfassung der aktuellen BI-Umgebung und Herausforderungen
    • Definition Soll-Zustand, Umsetzungsempfehlungen und Mehrwert
    • Pilotprojekt mit optimiertem Dataset
    • Executive Summary & Abschlusspräsentation
Power BI Performance Assessment Optimierung Workshop Ergebnisse Diskussion Vergleich BI Business Intelligence Lösungsvorschläge Business Case Zielerreichung
Desktop_Service_Architekture Power BI Desktop Service PBI

Power BI Werkzeuge

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