Serie | BI-Plattformen – KI-Visualisierung in Power BI
Einführung
Microsoft Power BI ist eine leistungsstarke Business-Intelligence-Plattform, die es ermöglicht, Daten zu visualisieren, analysieren und interpretieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Dafür wird in Power BI bereits in einigen Bereichen künstliche Intelligenz eingesetzt. Mit seinen vielfältigen KI-Funktionen unterstützt das BI-Tool seine Nutzer dabei, Daten schneller, effizienter und gezielter zu analysieren.
In diesem Impuls werden die drei Funktionen “Key Influencer”, “KI-Teilung” mittels eines Analysebaums und “Smart Narratives” genauer erläutert:
Funktionalitäten
Key Influencer:
Der Key Influencer analysiert ausgewählte Metriken nach den wichtigsten Einflussfaktoren und stellt diese in einem Diagramm dar. Dabei wird numerisch angegeben, wie stark sich der Einflussfaktor auf der Metrik auswirkt. Ein Nutzer kann so beispielsweise schnell die Kriterien identifizieren, die besonders wichtig für die Verkaufszahlen eines Produkts sind. Wie im untenstehenden Screenshot abgebildet, ermöglicht es der Key Influencer nämlich, direkt zu erkennen, welchen Einfluss Faktoren wie Farbe, Tiefe oder Karat auf den Verkaufspreis eines Diamanten haben:
Die Unterfunktion “Top Segments” des Key Influencers analysiert nicht nur den Einfluss einzelner Metriken, sondern gruppiert diese Werte in Segmente und sortiert sie nach ihrem Einflussfaktor. Dadurch wird der zusammenhängende Einfluss verschiedener Metriken noch leichter nachvollziehbar.
In dem oben genannten Beispiel würde der Nutzer dadurch zum Beispiel erkennen, dass ein hoher Karat Wert zusammen mit einer Tiefe im Bereich 7,2 – 7,6 mm, zu einem stark überdurchschnittlichen Verkaufspreis führt:
KI-Teilung mit einem Visual Analysebaum:
Das Analysebaum-Visual in Power BI ermöglicht es, dimensionsübergreifende Daten in einem Baumdiagramm darzustellen und automatisch in verschiedene Ebenen zu gliedern. Nutzer können durch Drilldown von einer höheren Ebene in detailliertere Ebenen navigieren, um beispielsweise jährliche Verkaufszahlen nach Stadt, Monat oder Produktart zu analysieren.
Die Funktion KI-Teilung nutzt Künstliche Intelligenz, um anhand der vom Nutzer definierten Kriterien gezielt nach weiteren relevanten Datenebenen zu suchen. Der Anwender kann dabei zwei Kriterien festlegen – einen Höchst- und einen Tiefstwert – um herauszufinden, welche nachfolgende Ebene die höchsten oder niedrigsten Werte aufweist. Die von der KI aufgeteilten Ebenen passen sich automatisch an, wenn ein anderer Knoten ausgewählt wird.
Hierbei ist es wichtig zu beachten, dass bei der KI-Teilung unterschiedliche Ansätze zur Datenanalyse möglich sind. Die Modi absolute und relative KI-Teilung unterscheiden sich in der Art und Weise, wie die nächste Ebene bestimmt wird: ob sie die absolut höchsten oder niedrigsten Werte enthält, oder die höchsten und niedrigsten Werte im Vergleich zu den anderen Werten innerhalb der aktuellen Ebene.
Wenn beispielsweise ein Nutzer, welcher seine Verkaufszahlen analysiert, in die Stadt Toronto drillen möchte, so würde bei der absoluten KI-Teilung der nächste Höchstwert Canada sein. Bei der relativen KI-Teilung hingegen würde eine andere Ebene, die Monate in denen am meisten verkauft wurde, angezeigt werden, da der vierte Monat im Gegensatz zu den anderen Werten in der Ebene besonders große Verkaufszahlen besitzt:
Smart Narratives:
Smart Narratives ermöglicht es, mit Künstlicher Intelligenz verfasste Analysen für entweder ein einzelnes Visual oder eine gesamte Berichtsseite zu erstellen. Die KI analysiert die angegebenen Werte der Visuals und zieht daraus Schlüsse, wie etwa Verkaufssteigerungen in einem bestimmten Monat oder den Umsatz eines Produkts in einem bestimmten Zeitraum. Die Zusammenfassungen sind dabei dynamisch: Der Text und die Werte aktualisieren sich automatisch bei Kreuzfilterungen oder anderen Filteraktionen. Zudem kann der Nutzer den Text erweitern und dabei zusätzliche Werte automatisch von der KI generieren lassen. Zusätzlich kann einem Visual ein Smart Narratives-Symbol hinzugefügt werden, welches eine sofortige Zusammenfassung des Inhalts wiedergibt:
Ein Nutzer kann also mit einem Smart Narrative mühelos eine schnelle, bearbeitbare und anpassungsfähige Analyse erstellen, was die Effizienz der Datenanalyse erheblich steigert.
Fazit KI-Visualisierung in Power BI:
Die vielfältigen KI-Funktionen von Power BI unterstützen den Nutzer bei verschiedensten Aufgaben. Sie helfen dabei, herauszufinden, welche Faktoren einen Wert am meisten beeinflussen und wie stark dieser Einfluss ist, um eine fundierte Priorisierung vornehmen zu können. Zudem ermöglichen sie die Analyse dimensionsübergreifender Daten und das gezielte Suchen nach auffälligen Kriterien. Darüber hinaus bietet Power BI eine dynamische, KI-gestützte Datenanalyse, die das Verstehen des Inhalts einzelner oder mehrerer Visuals erheblich vereinfacht.
Sie möchten mehr über die Möglichkeiten von KI-Visualisierungen in Power BI und über Power BI im Allgemeinen erfahren? Dann nichts wie ab zur Microsoft Power BI Einführung und Migration
Übersicht der BI-Plattformen Serie:
- Überblick und Kernelemente von Dash
- Vorstellung eines Dashboards zur Analyse von Fußballspielen in Dash
- Umsetzung von Dashboard-Projekten – aber wie? Unser 3-Phasen Modell hilft dir dabei!
- Einführung in MicroStrategy
- Aufbau der MicroStrategy Plattform
- Einführung in Microsoft Copilot
- Tableau als Business Intelligence Tool
- Microsoft Copilot in PowerBI
- KI-Visualisierungen in PowerBI
Haben wir Ihr Interesse geweckt? Kontaktieren Sie uns.
Ihre Ansprechpartnerin
