Ein mächtiges Planungstool namens Microsoft Power BI

Was ist Microsoft Power BI?

Microsoft Power BI ist genauso wie die SAP Analytics Cloud eine Business-Analytics-Plattform zur Analyse und Visualisierung von Unternehmensdaten. Sie ermöglicht es, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen, aufzubereiten und in interaktiven Reports und Dashboards darzustellen.

Power BI besteht unter anderem aus Power BI Desktop für die Erstellung und Modellierung von Berichten sowie dem Power BI Service für Veröffentlichung, Zusammenarbeit und gemeinsame Nutzung. Die Lösung ist heute außerdem ein zentraler Bestandteil von Microsoft Fabric.

Damit richtet sich Power BI nicht ausschließlich an IT-Abteilungen. Auch Fachbereiche können Daten selbstständig analysieren, Kennzahlen untersuchen und Reports erstellen. Ziel ist es, aus vorhandenen Daten konkrete Erkenntnisse für operative und strategische Entscheidungen zu gewinnen.

Microsoft Power BI oder SAP Analytics Cloud?

Ob nun für kurzfristige Analysen oder länger­fristige Planungen – Microsoft Power BI ist vielseitig, wendig und am Puls der Zeit. Daneben macht aber auch die SAP Analytics Cloud von sich hören. Microsoft Power BI oder SAP Analytics Cloud – das ist hier also die Frage. Und die Antwort? Die lässt sich nicht pauschalisieren.

Denn welches Tool letzt­endlich das richtige für das eigene Unternehmen ist, hängt in erster Linie von User-­Präferenzen sowie der System­architektur ab. Das bedeutet: Wer bereits Microsoft-Daten im Kern hat, wird Power BI wählen. Wer hingegen auf SAP-Produkte setzt, eventuell ein Data­warehouse nutzt, das eng mit SAP-Daten verwoben ist oder weitere Elemente in einem SAP-Programm inte­grieren möchte, holt sich die SAP Analytics Cloud.

Die wichtigsten Funktionen von Microsoft Power BI

1
Datenanalyse
Unternehmensdaten analysieren, Zusammenhänge erkennen und Kennzahlen gezielt untersuchen.
2
Reporting
Interaktive Reports erstellen und relevante Informationen übersichtlich aufbereiten.
3
Dashboards
Wichtige Kennzahlen und Entwicklungen in übersichtlichen Dashboards zusammenfassen.
4
Datenvisualisierung
Daten mit Diagrammen, Karten und weiteren Visualisierungen verständlich darstellen.
5
Self-Service BI
Fachanwender können Daten eigenständig untersuchen und Auswertungen erstellen.
6
KI & Copilot
KI-Funktionen unterstützen unter anderem bei der Analyse, Erstellung und Interpretation von Berichten.

Microsoft Power BI: Die Vorteile im Überblick

Werfen wir nun einen kon­kreteren Blick auf die Vorteile von Microsoft Power BI:
1
Cloud-Modell:
Der Trend hin zu Software-as-a-Service macht auch nicht vor dem Planungs- und Analys­ebereich Halt, deswegen handelt es sich bei Microsoft Power BI ebenso um ein Cloud-Modell – und zwar mit allen Vorzügen, die ein solches mit sich bringt: Eine lang­wierige Installation auf lokalen Rechnern ist nicht nötig und um Updates kümmert sich Microsoft selbst. Zudem ist das System jederzeit abrufbar.
2
Niederschwelliger Zugang:
Power BI ist in der „Microsoft Office 365“-Lizenz enthalten – und mit dieser Basis-Variante lässt sich bereits einiges bewerk­stelligen ohne zwingend aufzustocken. Die Eintritts­barrieren in die Power-BI-Welt sind somit gering. Ebenso lässt sich der Umgang mit dieser Software rasch und intuitiv lernen, weil viele Anwender:innen mit dem ersten Eindruck der Ober­flächen vertraut sind – Programme wie „Excel“ oder „Access“ lassen grüßen. Zweifelsohne ist Power BI somit ein benutzer­freundliches Tool, welches für Endanwender:innen ohne profunde IT-Kenntnisse gedacht ist.
3
Hohe Geschwindigkeit:
Bei Power BI ist der Name Programm, denn das mächtige Instrument zeichnet sich durch eine hohe Geschwin­digkeit aus – und punktet noch dazu mit einer modernen Technologie. All das wird vor allem dann deutlich, wenn man es mit ähnlichen Analyse-Werkzeugen anderer Hersteller vergleicht.
4
Kompatibilität:
Power BI funktioniert natürlich hervorragend in Kombination mit Microsoft-Produkten wie Copilot oder Fabric. Darüber hinaus gibt es die Mög­lichkeit, Add-Ons zu nutzen, also zum Beispiel zusätzliche Grafiken zu integrieren, die von einer anderen Firma entwickelt worden sind. Das macht es zu einem vielfältigen All­rounder.
5
Künstliche Intelligenz:
KI und maschinelles Lernen spielen auch im Falle von Power BI längst keine unter­geordnete Rolle mehr. Damit lassen sich Dashboards, Analysen und Co. noch rascher erstellen.

Power BI für Reporting und Business Intelligence

Business Intelligence bezeichnet die systematische Nutzung von Daten, um Geschäftsprozesse zu verstehen und Entscheidungen datenbasiert zu unterstützen. Power BI stellt dafür verschiedene Funktionen zur Verfügung.

Unternehmen können beispielsweise Umsatzentwicklungen, Kosten, Absatzmengen, Produktionskennzahlen oder andere KPIs analysieren. Interaktive Reports ermöglichen es, Daten nach Zeitraum, Region, Produkt, Kundengruppe oder anderen Kriterien zu filtern.

Dadurch wird aus einer statischen Auswertung eine interaktive Analyse. Anwender können Auffälligkeiten untersuchen, Entwicklungen vergleichen und relevante Informationen für ihre jeweiligen Aufgaben aufbereiten.

Power BI eignet sich damit sowohl für klassische Management-Reports als auch für detaillierte Analysen in einzelnen Fachbereichen.

Power BI Dashboards: Unternehmensdaten auf einen Blick

Dashboards bündeln wichtige Kennzahlen und Informationen auf einer übersichtlichen Oberfläche. Dadurch erhalten Entscheidungsträger schnell einen Überblick über die aktuelle Entwicklung relevanter Geschäftsbereiche.

Ein Dashboard kann beispielsweise Umsatz, Auftragseingang, Margen, Kosten oder operative Kennzahlen darstellen. Durch die interaktiven Möglichkeiten von Power BI können Anwender anschließend tiefer in einzelne Bereiche einsteigen.

Besonders relevant ist dabei die Verbindung zwischen übersichtlicher Darstellung und detaillierter Analyse: Das Dashboard zeigt, was passiert, während die dahinterliegenden Reports und Daten eine genauere Untersuchung ermöglichen.

Microsoft Power BI oder SAP Analytics Cloud?

Microsoft Power BI und SAP Analytics Cloud verfolgen ein ähnliches Ziel: Unternehmensdaten analysieren, visualisieren und für fundierte Entscheidungen nutzbar machen. Welche Lösung besser geeignet ist, lässt sich deshalb nicht pauschal beantworten.

Power BI bietet besondere Vorteile in Microsoft-orientierten IT-Landschaften und lässt sich eng mit Microsoft Fabric und weiteren Microsoft-Technologien verbinden.

Die SAP Analytics Cloud ist hingegen besonders interessant für Unternehmen mit einer stark ausgeprägten SAP-Systemlandschaft und entsprechenden Anforderungen an SAP-Integration, Reporting und Planung.

Die Entscheidung sollte daher auf Basis der vorhandenen Systemarchitektur, Datenquellen, Geschäftsprozesse und fachlichen Anforderungen getroffen werden.

Die Grenzen von Microsoft Power BI

Jedes Werkzeug hat aber auch seine Grenzen – im Falle von Power BI lässt sich feststellen, dass die Abwärts­kompatibilität nicht immer gegeben ist. Das heißt: Mit alten Daten­banken hat das Tool mitunter seine Schwierig­keiten.

Auch all jene, die gerne mit Echtzeit-Daten arbeiten, müssen mit Power BI diesbezüglich Abstriche machen. Zum Vergleich: Die SAP Analytics Cloud verfügt über eine Live-Zugriffs­möglichkeit auf Daten des S/4HANA, BW/4HANA oder der SAP Datasphere. Und diese besondere Eigenschaft wirkt sich positiv auf den operativen Bereich aus, um etwa schnelle Aus­wertungen zu generieren.

Und dann ist da noch etwas, wo es Verbesserungs­potenzial gibt – allerdings bezieht sich das auf alle Platt­formen, die mit KI arbeiten: Denn all jene Instrumente, die ein breites Frage-Tool wie ChatGPT nutzen, verwerten mitunter auch Falsch­informationen, die zuhauf im Internet kursieren – aktuell fehlt es den Tools noch an der nötigen Intelligenz, um dies zu unter­scheiden. In einem Unternehmens-GPT bzw. abgegrenzten Rahmen lässt sich dieses Dilemma zwar schon besser handeln, aber das Ganze steckt trotzdem noch in den Kinderschuhen.

Und doch haben diese Ent­wicklungen auch Vorteile: Denn alles, was etwa ChatGPT gerade lernt, kommt auch Copilot zugute – und verbessert die Plattform nachhaltig. Wir werden also sehen, was die Zukunft bringt.

Die automatische Report-Generierung im Fokus

Apropos Zukunft: Werfen wir nun noch einen Blick auf eine Ent­wicklung, die damit eng verbunden und ebenso weiter auf dem Vormarsch ist: die automatische Report-Generierung.

Schon heute lassen sich Microsofts Copilot und ChatGPT bzw. SAPs Joule mit einfachen An­weisungen füttern und spucken in Windeseile hervorragende Berichte aus. Dabei checken die Tools im Hintergrund selbst auch Berech­tigungen sowie die vorhandene Datengrundlage. Und möglicher­weise gibt es on top sogar noch empfohlene zusätzliche Elemente, denn die Werk­zeuge lernen mit und merken sich, wer wann welche Auflistung in welcher Form generiert hat.

Vor allem Power BI ist in diesem Bereich schon jetzt sehr stark – in Zukunft wird diese Ent­wicklung aber noch weiter Fahrt aufnehmen, wodurch es noch einfacher werden wird, Reportings zu erstellen.

Wie wird Microsoft Power BI eingeführt?

Eine erfolgreiche Power-BI-Einführung beginnt nicht mit der Erstellung einzelner Dashboards, sondern mit der Analyse der bestehenden Daten- und Systemlandschaft.

Zunächst werden relevante Geschäftsanforderungen, Datenquellen und KPIs definiert. Anschließend werden Datenmodelle und die technische Architektur festgelegt. Auf dieser Grundlage können Reports und Dashboards entwickelt und mit den Fachbereichen abgestimmt werden.

Nach der Einführung sollten Berechtigungen, Datenqualität und Governance klar geregelt sein. So entsteht eine Analytics-Lösung, die nicht nur einzelne Reports liefert, sondern langfristig als Grundlage für datenbasierte Entscheidungen dient.

scc Mitarbeiter
Ob SAP Analytics Cloud oder Microsoft Power BI – das hängt in erster Linie von User-Präferenzen und der System-Architektur ab. Beide Tools sind fort­schrittliche Reporting-, Analyse- und Planungs­plattformen, um Daten zu sammeln, auszuwerten und zu visualisieren sowie diese als Entscheidungs­grundlage zu nutzen. Und beide haben ihre Vor- und Nachteile. Wir bei scc sind in jedem Fall in beiden Welten zu Hause und setzen auf eine indivi­duelle Beratung. Wir schauen uns also ganz genau an, ob sich SAPs Analytics Cloud oder Microsofts Power BI besser für Sie eignet und leiten dann alles in die Wege.
Bernhard Puscha
Senior Analytics Consultant

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FAQs - Häufig gestellte Fragen

Was ist Microsoft Power BI?

Microsoft Power BI ist eine Business-Analytics-Plattform von Microsoft zur Analyse, Visualisierung und gemeinsamen Nutzung von Unternehmensdaten. Mit Power BI lassen sich Daten aus unterschiedlichen Quellen verbinden, interaktive Reports erstellen und wichtige Kennzahlen in Dashboards darstellen.

Wofür wird Power BI eingesetzt?

Power BI wird vor allem für Business Intelligence, Reporting, Datenanalyse und Datenvisualisierung eingesetzt. Unternehmen können damit beispielsweise Umsatz, Kosten, Absatz, Produktion oder andere KPIs analysieren und Entwicklungen übersichtlich darstellen.

Was ist der Unterschied zwischen Power BI Desktop und Power BI Service?

Power BI Desktop wird hauptsächlich für die Erstellung von Datenmodellen und Reports verwendet. Der Power BI Service ist die cloudbasierte Umgebung für die Veröffentlichung, gemeinsame Nutzung und Zusammenarbeit mit diesen Reports.

Welche Vorteile bietet Microsoft Power BI?

Zu den wichtigsten Vorteilen zählen die vielfältigen Datenanbindungen, interaktiven Visualisierungen, umfangreichen Reporting-Funktionen und die Integration in das Microsoft-Ökosystem. Power BI unterstützt außerdem Self-Service Analytics und bietet KI-gestützte Funktionen.

Was ist ein Power BI Dashboard?

Ein Power BI Dashboard ist eine übersichtliche Darstellung wichtiger Kennzahlen und Informationen. Dashboards helfen dabei, Entwicklungen schnell zu erfassen und bei Bedarf direkt in detailliertere Reports und Analysen einzusteigen.

Welche Datenquellen kann Power BI nutzen?

Power BI kann Daten aus zahlreichen Quellen verarbeiten. Dazu zählen beispielsweise Excel, Datenbanken, Cloud-Dienste und verschiedene Unternehmenssysteme. Die konkreten Möglichkeiten hängen von der jeweiligen Datenquelle und der eingesetzten Power-BI-Umgebung ab.

Was ist Microsoft Fabric und welche Rolle spielt Power BI?

Microsoft Fabric ist eine integrierte Analytics-Plattform von Microsoft, die unter anderem Datenintegration, Data Engineering, Data Science und Business Intelligence verbindet. Power BI ist eine zentrale Komponente von Fabric und übernimmt insbesondere Analyse und Visualisierung.

Wie wird KI in Power BI eingesetzt?

KI unterstützt in Power BI unter anderem bei der Analyse von Daten und der Erstellung beziehungsweise Interpretation von Reports. Mit Microsoft Copilot stehen zusätzlich Funktionen für die natürlichsprachliche Interaktion und KI-gestützte Unterstützung bei der Arbeit mit Daten und Berichten zur Verfügung.

Eignet sich Power BI für Echtzeit-Analysen?

Power BI kann aktuelle Daten und verschiedene Szenarien für zeitnahe Analysen unterstützen. Ob eine echte Echtzeitdarstellung möglich ist, hängt jedoch von Datenquelle, Architektur und Aktualisierungsmechanismus ab. Die konkrete technische Anforderung sollte deshalb bereits bei der Konzeption berücksichtigt werden.

Was ist der Unterschied zwischen Power BI und SAP Analytics Cloud?

Beide Lösungen unterstützen Business Intelligence, Reporting und Datenanalyse. Power BI ist besonders stark in Microsoft-orientierten IT-Landschaften und lässt sich eng mit Microsoft Fabric verbinden. SAP Analytics Cloud eignet sich besonders für Unternehmen mit einer umfangreichen SAP-Systemlandschaft. Welche Lösung besser passt, hängt von Systemarchitektur und Anforderungen ab.

Für welche Unternehmen eignet sich Microsoft Power BI?

Power BI eignet sich für Unternehmen, die Daten aus unterschiedlichen Quellen analysieren und für Reporting und Entscheidungen nutzbar machen möchten. Die Lösung kann sowohl für zentrale Management-Reports als auch für Analysen einzelner Fachbereiche und Self-Service Business Intelligence eingesetzt werden.

Wie beginnt man mit der Einführung von Power BI?

Am Anfang stehen die Analyse der bestehenden Daten- und Systemlandschaft sowie die Definition konkreter Geschäftsanforderungen und KPIs. Danach werden Datenquellen, Datenmodelle und Architektur festgelegt. Auf dieser Grundlage können Reports und Dashboards entwickelt, getestet und anschließend im Unternehmen bereitgestellt werden.