Power BI-Verwendungsszenarien: Anpassbare verwaltete Self-Service-BI

Hinweis

Dieser Artikel ist Teil der Artikelreihe zur Power BI-Implementierungsplanung. Diese Reihe konzentriert sich hauptsächlich auf den Power BI-Workload innerhalb von Microsoft Fabric. Eine Einführung in die Artikelreihe finden Sie unter Power BI-Implementierungsplanung.

Wie in der Roadmap für die Einführung von Fabric beschrieben, zeichnet sich die verwaltete Self-Service-BI durch eine gemischte Vorgehensweise aus, die das Fachliche im Kern und Flexibilität am Rand betont. Die Datenarchitektur wird in der Regel von einem einzigen Team zentralisierter BI-Experten verwaltet, während die Verantwortung für Berichte bei Erstellern in den Abteilungen oder Geschäftseinheiten liegt.

Falls die zentrale Datenarchitektur allerdings nicht alle erforderlichen Daten enthält, können Ersteller*innen von Semantikmodellen (früher Dataset genannt) bereits vorhandene freigegebene Semantikmodelle erweitern, personalisieren oder anpassen. Es können neue spezialisierte Semantikmodelle erstellt werden, die geschäftliche Anforderungen erfüllen, die von bereits vorhandenen, zentral bereitgestellten Semantikmodellen nicht erfüllt werden. Wichtig dabei ist, dass zentrale Daten nicht dupliziert werden. Dieses Verwendungsszenario wird als anpassbare verwaltete Self-Service-BI bezeichnet.

Hinweis

Dieses Szenario für anpassbare Self-Service-BI ist das zweite der Self-Service-BI-Szenarien. Dieses Szenario baut auf den Möglichkeiten eines zentralisierten freigegebenen Semantikmodells auf (siehe Beschreibung im Szenario verwaltete Self-Service-BI). Eine Liste aller Szenarien finden Sie im Artikel Power BI-Verwendungsszenarien.

Einige Aspekte, die in den Szenarien für die inhaltsorientierte Zusammenarbeit und Übermittlung von Inhalten beschrieben sind, werden der Kürze halber in diesem Artikel nicht behandelt. Lesen Sie für vollständige Informationen zuerst diese Artikel.

Szenariodiagramm

Das folgende Diagramm enthält eine allgemeine Übersicht über die am häufigsten verwendeten Benutzeraktionen und Power BI-Komponenten, um die anpassbare verwaltete Self-Service-BI zu unterstützen. Der Hauptfokus besteht darin, Inhaltsersteller*innen in den Geschäftseinheiten die Möglichkeit zu geben, durch Erweiterung eines vorhandenen freigegebenen Semantikmodells ein spezielles Datenmodell zu erstellen. Das Ziel besteht darin, möglichst wiederverwendbare Daten zu erhalten und Flexibilität zu ermöglichen, um zusätzliche analytische Anforderungen zu erfüllen.

Tipp

Wir empfehlen Ihnen, das Szenariodiagramm herunterzuladen, wenn Sie es in Ihre Präsentation, Dokumentation oder Ihren Blogbeitrag einbinden oder als Wandposter ausdrucken möchten. Da es sich um ein SVG-Bild (Scalable Vector Graphics) handeln kann, können Sie es ohne Qualitätsverlust nach oben oder unten skalieren.

Das Szenariodiagramm veranschaulicht die folgenden Benutzeraktionen, Tools und Features:

Element	Beschreibung
	Der Semantikmodellersteller bzw. die Semantikmodellerstellerin A entwickelt ein Datenmodell mit Power BI Desktop. Bei einem Semantikmodell, das wiederverwendet werden soll, gehört der Ersteller bzw. die Erstellerin üblicherweise (aber nicht notwendigerweise) zu einem zentralen Team, das Benutzer*innen über Organisationsgrenzen hinweg unterstützt (z. B. IT, Unternehmens-BI oder Center of Excellence).
	Power BI Desktop stellt eine Verbindung zu Daten in mindestens einer Datenquelle her.
	Die Datenmodellentwicklung erfolgt in Power BI Desktop. Darüber hinaus wird angestrebt, ein gut gestaltetes und benutzerfreundliches Modell zu erstellen, da es möglicherweise von vielen Self-Service-Berichterstellern als Datenquelle verwendet wird. Modellersteller können DAX-Abfragen verwenden, um das Modell während der Entwicklung zu entwickeln und zu untersuchen.
	Wenn sie bereit sind, veröffentlicht der Modellersteller A seine Power BI Desktop-Datei (PBIX) oder Power BI-Projektdatei (PBIP), die nur ein Modell enthält, im Power BI-Dienst.
	Das Semantikmodell wird in einem dedizierten Arbeitsbereich zum Speichern und Schützen von freigegebenen Semantikmodellen veröffentlicht. Da das Semantikmodell für die Wiederverwendung vorgesehen ist, wird es empfohlen (zertifiziert oder höhergestuft, je nach Szenario). Das Semantikmodell wird auch als auffindbar gekennzeichnet, um die Wiederverwendung weiter zu begünstigen. In der Herkunftsansicht im Power BI-Dienst können Abhängigkeiten, die zwischen Power BI-Elementen vorhanden sind, nachverfolgt werden.
	Die Datenermittlung im OneLake Datenhub wird aktiviert, da das Semantikmodell als auffindbar gekennzeichnet ist. Die Auffindbarkeit bietet die Möglichkeit, das Vorhandensein eines Semantikmodells im OneLake Datenhub für andere Power BI-Inhaltsersteller*innen sichtbar zu machen, die nach Daten suchen.
	Inhaltsersteller verwenden den OneLake-Datenhub im Power BI-Dienst, um nach auffindbaren Datenelementen wie semantischen Modellen zu suchen.
	Wenn Inhaltsersteller über die Berechtigung verfügen, können sie Berechtigung „Erstellen“ für Datenelemente anfordern. Dadurch wird ein Workflow gestartet, um die Erstellungsberechtigung von einer autorisierten genehmigenden Person anzufordern. Sobald sie über die Berechtigung verfügen, können Inhaltsersteller die Datenelemente wiederverwenden, um neue Lösungen zu erstellen.
	In Power BI Desktop erstellt der Modellersteller B eine Liveverbindung mit dem ursprünglichen freigegebenen Semantikmodell, das sich im Power BI-Dienst befindet. Da beabsichtigt ist, das ursprüngliche Semantikmodell zu erweitern und anzupassen, wird die Liveverbindung in ein DirectQuery-Modell umgewandelt. Dadurch entsteht ein lokales Modell in der Power BI Desktop-Datei.
	Power BI Desktop stellt eine Verbindung zu Daten weiteren Datenquellen her. Ziel ist es, das gemeinsame Semantikmodell so zu erweitern, dass zusätzliche analytische Anforderungen durch das neue spezielle zusammengesetzte Semantikmodell erfüllt werden.
	In Power BI Desktop werden Beziehungen zwischen den vorhandenen Tabellen (aus dem freigegebenen Semantikmodell; auch als Remotemodell bezeichnet) und neuen Tabellen erstellt, die soeben importiert wurden (im lokalen Modell gespeichert). Zusätzliche Berechnungen und Modellierungsarbeiten werden in Power BI Desktop durchgeführt, um das Design des spezialisierten Verbundmodells abzuschließen.
	Wenn sie bereit sind, veröffentlicht der Ersteller des semantischen Modells B ihre PBIX- oder PBIP-Datei im Power BI-Dienst.
	Das neue spezielle zusammengesetzte Semantikmodell wird in einem Arbeitsbereich veröffentlicht, der zum Speichern und Sichern von semantischen Modellen dient, die der Abteilung gehören und verwaltet werden.
	Das spezialisierte Semantikmodell bleibt mit dem ursprünglichen freigegebenen Power BI-Semantikmodell verbunden. Alle Änderungen des ursprünglichen freigegebenen Semantikmodells wirken sich auf nachgelagerte, zusammengesetzte Semantikmodelle mit Abhängigkeit davonaus.
	Andere Ersteller von Self-Service-Berichten können neue Berichte erstellen, die mit dem speziellen zusammengesetzten Semantikmodell verbunden sind. Berichtsersteller können Power BI Desktop, Power BI Report Builder oder Excel verwenden.
	Berichte werden in einem dedizierten Arbeitsbereich zum Speichern und Sichern von Berichten und Dashboards veröffentlicht.
	Veröffentlichte Berichte bleiben mit dem spezialisierten Semantikmodell verbunden, das in einem anderen Arbeitsbereich gespeichert ist. Sämtliche Änderungen am spezialisierten Semantikmodell wirken sich auf alle damit verbundenen Berichte aus.
	Für einige Datenquellen ist möglicherweise ein lokales Datengateway oder ein VNet-Gateway für die Datenaktualisierung erforderlich, z. B. solche, die sich in einem privaten Organisationsnetzwerk befinden.
	Fabric-Administratoren überwachen und überwachen Aktivitäten im Fabric-Portal.

Wesentliche Punkte

Nachstehend sind einige wichtige Punkte aufgeführt, auf die im Szenario für anpassbare verwaltete Self-Service-BI besonders hingewiesen werden muss.

Freigegebenes Semantikmodell

Der wichtigste Aspekt im Rahmen der verwalteten Self-Service-BI besteht darin, die Anzahl von Semantikmodellen zu minimieren. Dieses Szenario veranschaulicht ein freigegebenes Semantikmodell, das zur Erreichung einer einzigen verlässlichen Version beiträgt.

Hinweis

Der Einfachheit halber umfasst das Szenariodiagramm nur ein einzelnes freigegebenes Semantikmodell. Es ist jedoch normalerweise praktisch unmöglich, alle Organisationsdaten in einem einzelnen Semantikmodell zu modellieren. Das andere Extrem ist, für jeden Bericht ein neues Semantikmodell zu erstellen, wie dies weniger erfahrene Inhaltsersteller*innen häufig tun. Das Ziel besteht darin, die richtige Balance zwischen relativ wenigen Semantikmodellen und der Erstellung neuer Semantikmodelle (sofern sinnvoll) zu finden.

Erweitern des anfänglichen freigegebenen Semantikmodells

Manchmal müssen Self-Service-Ersteller*innen ein vorhandenes Semantikmodell erweitern, z. B. mit zusätzlichen, für die jeweilige Abteilung spezifischen Daten. In diesem Fall können sie DirectQuery-Verbindungen mit Power BI-Semantikmodellen verwenden. Dieses Feature ermöglicht eine ausgewogene Self-Service-Unterstützung und gleichzeitige Nutzung der Investitionen in zentral verwaltete Datenressourcen. Das Szenariodiagramm veranschaulicht eine DirectQuery-Verbindung. Durch Umwandlung einer Liveverbindung in eine DirectQuery-Verbindung entsteht ein lokales Modell, das das Hinzufügen neuer Tabellen ermöglicht. Zwischen Tabellen im ursprünglichen freigegebenen Semantikmodell (Remotemodell) und neuen Tabellen, die soeben hinzugefügt wurden, (lokales Modell) können Beziehungen erstellt werden. Durch zusätzliche Berechnungen und Datenmodellierungen ist eine Anpassung des neuen Datenmodells möglich.

Tipp

In diesem Szenario wird die Wiederverwendung eines freigegebenen Semantikmodells hervorgehoben. Manchmal kann es jedoch Situationen geben, in denen Datenmodellierer die Erstellung eines nachgelagerten Datenmodells einschränken möchten. In diesem Fall können sie die Eigenschaft DirectQuery-Verbindungen verhindern in den Power BI Desktop-Einstellungen aktivieren.

Endorsement von Semantikmodellen

Da freigegebene Semantikmodelle für die Wiederverwendung vorgesehen sind, ist ein Endorsement hilfreich. Ein zertifiziertes Semantikmodell vermittelt Berichtsersteller*innen, dass die Daten vertrauenswürdig sind und die Qualitätsstandards der Organisation erfüllen. Bei einem höhergestuften Semantikmodell sind die Semantikmodellbesitzer*innen der Ansicht, dass die Daten nützlich sind und sich deren Verwendung durch andere lohnt.

Tipp

Es empfiehlt sich, einen einheitlichen, wiederholbaren, gründlichen Prozess für das Endorsement von Inhalten vorzusehen. Zertifizierte Inhalte sollten ein Zeichen dafür sein, dass die Datenqualität überprüft wurde. Sie sollten auch den Change Management-Regeln entsprechen, formal unterstützt werden und vollständig dokumentiert sein. Da zertifizierte Inhalte strenge Standards erfüllt haben, sind die Erwartungen an die Vertrauenswürdigkeit höher.

Ermittlung von Semantikmodellen

Der OneLake-Datenhub hilft Berichtsersteller*innen bei der Suche, Erkundung und Verwendung von Semantikmodellen in der gesamten Organisation. Zusätzlich zum Endorsement des Semantikmodells ist die Auffindbarkeit des Semantikmodells von entscheidender Bedeutung, um die Wiederverwendung zu fördern. Ein auffindbares Semantikmodell ist im Datenhub für Berichtsersteller*innen sichtbar, die nach Daten suchen.

Hinweis

Wenn ein Semantikmodell nicht als auffindbar konfiguriert ist, können es nur Power BI-Benutzer*innen mit Erstellungsberechtigung finden.

Anfordern des Zugriffs auf ein Semantikmodell

Manchmal finden Berichtsersteller*innen ein gewünschtes Semantikmodell im Datenhub nicht. Wenn sie nicht über die Erstellungsberechtigung für das Semantikmodell verfügen, können sie Zugriff anfordern. Abhängig von der Einstellung für Zugriffsanforderungen für das Semantikmodell wird eine E-Mail an die Semantikmodellbesitzer*innen gesendet oder eine angepasste Anleitung für die Person angezeigt, die den Zugriff anfordert.

Veröffentlichen in separaten Arbeitsbereichen

Wenn Berichte in einem anderen Arbeitsbereich veröffentlicht werden als dem, in dem das Semantikmodell gespeichert ist, bietet das viele Vorteile.

Erstens besteht Klarheit darüber, wer für die Verwaltung von Inhalten in welchem Arbeitsbereich verantwortlich ist. Zweitens verfügen Berichtsersteller über Berechtigungen zum Veröffentlichen von Inhalten in einem Berichtsarbeitsbereich (über die Rolle als Arbeitsbereichsadministrator, Mitglied oder Mitwirkende). Sie verfügen jedoch nur über Lese- und Erstellungsberechtigungen für bestimmte Semantikmodelle. Bei diesem Verfahren kann bei Bedarf die Sicherheit auf Zeilenebene für Benutzer, den eine Rolle als anzeigender Benutzer zugewiesen sind, aktiviert werden.

Abhängigkeits- und Auswirkungsanalyse

Wenn ein freigegebenes Semantikmodell von anderen Semantikmodellen oder Berichten verwendet wird, können diese abhängigen Objekte in vielen Arbeitsbereichen vorhanden sein. Die Herkunftsansicht hilft dabei, die nachgelagerten Abhängigkeiten zu erkennen und zu verstehen. Wenn Sie Änderungen an einem Semantikmodell planen, führen Sie zunächst eine Auswirkungsanalyse durch, um zu verstehen, welche Semantikmodelle oder Berichte bearbeitet oder getestet werden müssen.

Gatewaysetup

Beim Zugriff auf Datenquellen, die sich im privaten Organisationsnetzwerk oder in einem virtuellen Netzwerk befinden, ist normalerweise ein Datengateway erforderlich. Das lokale Datengateway wird relevant, sobald eine Power BI Desktop-Datei im Power BI-Dienst veröffentlicht wird. Ein Gateway erfüllt zwei Zwecke: Aktualisieren importierter Daten oder Anzeigen eines Berichts, der eine Liveverbindung oder ein DirectQuery-Semantikmodell abfragt.

Hinweis

Für Szenarien mit anpassbarer verwalteter Self-Service-BI wird unbedingt ein zentralisiertes Datengateway im Standardmodus und kein Gateway im persönlichen Modus empfohlen. Im Standardmodus unterstützt das Datengateway Liveverbindungs- und DirectQuery-Vorgänge (zusätzlich zu geplanten Datenaktualisierungsvorgängen).

Systemüberwachung

Das Aktivitätsprotokoll erfasst Benutzeraktivitäten, die im Power BI-Dienst stattfinden. Power BI-Administratoren können die erfassten Aktivitätsprotokolldaten für Auditzwecke verwenden, um Nutzungsmuster und Akzeptanz zu verstehen. Das Aktivitätsprotokoll ist auch für die Unterstützung von Governancebemühungen, Sicherheitsüberprüfungen und Complianceanforderungen von Nutzen. In einem Szenario mit anpassbarer verwalteter Self-Service-BI ist es besonders hilfreich, die Verwendung des ursprünglichen freigegebenen Semantikmodells sowie abhängiger Semantikmodelle nachzuverfolgen.

Zugehöriger Inhalt

Im nächsten Artikel dieser Reihe erfahren Sie im Szenario zur Self-Service-Datenaufbereitung, wie Sie Datenaufbereitungsarbeiten mit Dataflows wiederverwenden.