Power BI Performance Assessment | 6 Wochen Programm | Aufnahme Ist-Zustand + Backend & Frontend Optimierung + Umsetzungsroadmap mit Business Case

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

Warum Power BI Performance Assessment?

• 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

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

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