Zeigen Ihre Power BI Reports unterschiedliche Zahlen für dasselbe?
Finance, Sales und Operations haben jeweils ihr eigenes semantisches Modell gebaut, und jedes ist in sich stimmig. Die Definitionen waren nirgends falsch. Sie wurden nirgends abgestimmt.
Die Data Warehouse Automation Plattform, der Datenteams aus vielen Branchen vertrauen
Kommt Ihnen das bekannt vor?
- Drei Dashboards zeigen drei verschiedene Umsatzzahlen für denselben Monat, und jeder Autor kann seine verteidigen.
- Niemand kann sagen, wie viele semantische Modelle existieren, geschweige denn welches das verbindliche ist.
- "Aktiver Kunde" bedeutet im Vertrieb etwas anderes als im Finanzbereich.
- Sie verbringen den Vormittag vor einem Review damit, Zahlen abzugleichen, statt sie zu erklären.
Jedes Modell im Tenant ist in sich stimmig. Das Problem ist, dass die Definition von Umsatz in jedem davon unabhängig geschrieben wurde.
Warum die Zahlen auseinanderlaufen
- Die Geschäftslogik steckt im Report. Jede
.pbixDatei kodiert ihre eigenen Filter und Ausschlüsse. - Kopieren war der schnellste Weg zur Lieferung. Eine neue Frage bedeutete ein neues Modell, nicht eine Änderung an einem gemeinsamen.
- Die Unterschiede sind unsichtbar. Drei Kennzahlen namens “Net Revenue” sehen von außen identisch aus.
- Niemand besitzt die Definition, also kann niemand entscheiden, wenn sie sich widersprechen.
Zertifizierte Datasets helfen, aber erst wenn jemand entschieden hat, was die Zahl ist. Diese Entscheidung ist keine Power BI Funktion.
Warum es bei Ihnen landet
- Sie sollen eine Lücke erklären, die durch Entscheidungen in drei Abteilungen entstanden ist.
- Abgleichen ist unsichtbare Arbeit. Sie fällt nur auf, wenn sie einmal nicht gemacht wurde.
- Sie können Ihren eigenen Report angleichen. Drei Teams auf eine Definition bringen können Sie nicht.
Die Arbeit passiert am falschen Ort
- Umsatz zu definieren ist Warehouse Arbeit. Einzeln in jeder
.pbixDatei erledigt, entstehen drei Antworten. - Sie gehört an einen zentralen Ort: ein Data Warehouse oder einen Data Hub, einmal gebaut und von jedem Report gelesen.
- Wenn das teuer klingt, geht die Schätzung vermutlich von handgebauten Pipelines aus. Eine spezialisierte Automatisierungsplattform generiert sie aus einem Modell. Das ändert Kosten und Dauer.
Was sich ändert, wenn das Modell fertig ankommt
Datavault Builder legt die Geschäftsregeln einmal im Warehouse ab und erzeugt daraus die dimensionalen Views, die jeder Report liest.
- Umsatz wird an einer Stelle berechnet, und jeder Workspace konsumiert dieselbe Zahl.
- Die Regel ist sichtbar, prüfbar und versioniert, statt in einer Datei vergraben.
- Lineage zeigt die Herleitung, ein Widerspruch wird also durch Öffnen des Graphen geklärt.
- Neue Fragen nutzen das Modell weiter, statt eine weitere Kopie abzuzweigen.
- Abgleichen hört auf, eine wiederkehrende Aufgabe zu sein, weil es nichts mehr abzugleichen gibt.
Worum Sie bitten sollten
“Finance und Sales berechnen den Nettoumsatz unterschiedlich, und beide Regeln liegen in Power BI Modellen. Kann die Regel einmal im Warehouse definiert werden, damit jeder Report denselben dimensionalen View liest?”
Das verschiebt die Diskussion von der Frage, wessen Report recht hat, hin zu der Frage, wo die Definition liegen soll.
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In drei Schritten zu Zahlen, die aufgehen
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Bestehende Logik herauslösen
Sammeln Sie Berechnungen, Joins und Filter, die heute in Ihren Reports stecken.
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An einem Ort zentralisieren
Die Logik kommt einmal ins Warehouse Modell, und jeder Report liest dieselbe Definition.
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Zahlen, die aufgehen
Jeder Report zeigt dieselbe Zahl, und “Woher kommt diese Zahl” hat eine sichtbare Antwort.
Wie Datavault Builder Ihrem Report ein fertiges Modell liefert
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Das Modell kommt fertig an
Datavault Builder generiert Vault und Star Schema so, dass sie nativ in der Datenbank laufen, die Sie bereits haben: SQL Server, Azure SQL, Synapse, Fabric, Snowflake, Databricks oder BigQuery.
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Die Arbeit verlässt den Report
Kein Merge, kein Parsen, kein Fuzzy Match. Diese Arbeit ist aus dem Report verschwunden.
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Quellen kommen integriert an
Kunden aus ERP, CRM und Webshop werden zu einem Satz konformer Dimensionen zusammengeführt. Der Join passiert einmal im Warehouse, nicht erneut in jedem Report.
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Historie, die abfragbar ist
Jede Änderung wird so festgehalten, wie sie eintrifft. Sie können den Stand von damals genauso auswerten wie den von heute, auch wenn das Quellsystem seine eigenen Sätze überschreibt.
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Jede Zahl hat Lineage
Die Logik bekommt Lineage. “Woher kommt diese Zahl” hat damit eine sichtbare Antwort.
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Historisierung im Warehouse
Historisierung übernimmt das Warehouse als Vault Satelliten, statt sie zu approximieren.
Kundengeschichte: Porta
Ausgezeichnet von BARC im Data Fabric Survey 26
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Matt Collett
Sales Director
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