Zeigen Ihre Qlik Apps und Power BI Reports unterschiedliche Zahlen?

Weder Qlik noch Power BI liegt falsch. Jedes Tool hat seine eigene Ladelogik, seine eigenen Definitionen und seine eigene Lineage, also wird dieselbe Kennzahl zweimal berechnet und niemand kann sie abgleichen. Die Regeln gehören in ein gesteuertes Warehouse Modell, das beide Tools lesen.

Zeigen Ihre Qlik Apps und Power BI Reports unterschiedliche Zahlen?

Die Data Warehouse Automation Plattform, der Datenteams aus vielen Branchen vertrauen

Petr Beles Petr Beles Co-Founder · Veröffentlicht in Lösungen für BI Tool Herausforderungen LinkedIn

Kommt Ihnen das bekannt vor?

  • Die Qlik App und der Power BI Report zeigen für denselben Monat unterschiedlichen Umsatz.
  • Jedes Team vertraut seinem eigenen Tool, und beide können erklären, wie ihre Zahl entstanden ist.
  • Die beiden abzugleichen heißt, ein Ladeskript und Power Query nebeneinander zu lesen.
  • Das Management fragt, welche Zahl stimmt, und die ehrliche Antwort lautet: beide.

Wenn zwei BI Tools sich widersprechen, liegt es nahe, einem davon die Schuld zu geben. Meist haben beide genau das berechnet, was man ihnen gesagt hat. Man hat ihnen nur Unterschiedliches gesagt.

Warum die Zahlen auseinanderlaufen

  • Jedes Tool hat seine eigene Logik. Qlik wendet sie im Ladeskript an, Power BI in Power Query und DAX.
  • Definitionen wurden doppelt geschrieben. Retouren, Stornierungen und Währungen werden in jedem Tool getrennt behandelt, von unterschiedlichen Personen.
  • Das Timing unterscheidet sich. Ein Reload und ein Refresh laufen zu unterschiedlichen Zeiten gegen unterschiedliche Extrakte.
  • Die Lineage endet am Tool. Keine Seite kann der anderen zeigen, woher ihre Zahl kommt.

Die beiden von Hand anzugleichen repariert diesen Monat. Die nächste Regeländerung lässt sie wieder auseinanderlaufen.

Warum es bei Ihnen landet

  • Sie sollen eine Lücke erklären, die durch Entscheidungen im Tool eines anderen Teams entstanden ist.
  • Abgleichen ist unsichtbare Arbeit. Sie fällt nur auf, wenn die Zahlen nicht übereinstimmen.
  • Sie können Ihre Qlik Logik dokumentieren. Das Power BI Modell dazu bringen, ihr zu folgen, können Sie nicht.

Die Arbeit passiert am falschen Ort

  • Eine Kennzahl zu definieren ist Warehouse Arbeit. In jedem BI Tool einzeln erledigt, entsteht eine Antwort pro Tool.
  • Sie gehört an einen zentralen Ort: ein Data Warehouse oder einen Data Hub, einmal gebaut und von jeder App 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 im Warehouse ab und generiert die dimensionale Schicht nativ in der Datenbank, die Sie bereits haben, von Fabric und SQL Server bis Snowflake oder BigQuery.

  • Die Kennzahl wird einmal berechnet, und Qlik und Power BI lesen denselben Wert.
  • Beide Tools laden fertige Tabellen, also trägt weder Skript noch Modell eine eigene Definition.
  • Die Regel ist sichtbar und versioniert, statt auf eine .qvf und eine .pbix Datei verteilt.
  • Lineage zeigt die Herleitung, eine Frage wird also durch Öffnen des Graphen geklärt.
  • Die Wahl des BI Tools wird eine Frage der Vorliebe, nicht der Zahl, die man sehen möchte.

Worum Sie bitten sollten

Nicht “Power BI liegt falsch”, sondern:

“Qlik und Power BI berechnen den Umsatz mit getrennter Logik, deshalb widersprechen sie sich und wir können nicht nachvollziehen, warum. Kann die Definition einmal im Warehouse liegen, damit beide Tools denselben gesteuerten dimensionalen View lesen?”

Das verschiebt die Diskussion von der Frage, welches Tool recht hat, hin zu der Frage, wo die Definition liegen soll.

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In drei Schritten zu Zahlen, die aufgehen

  1. Bestehende Logik herauslösen

    Sammeln Sie Berechnungen, Joins und Filter, die heute in Ihren Reports stecken.

  2. An einem Ort zentralisieren

    Die Logik kommt einmal ins Warehouse Modell, und jeder Report liest dieselbe Definition.

  3. 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

  • 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.

  • Die Arbeit verlässt den Report

    Kein Merge, kein Parsen, kein Fuzzy Match. Diese Arbeit ist aus dem Report verschwunden.

  • 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.

  • 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.

  • Jede Zahl hat Lineage

    Die Logik bekommt Lineage. “Woher kommt diese Zahl” hat damit eine sichtbare Antwort.

  • Historisierung im Warehouse

    Historisierung übernimmt das Warehouse als Vault Satelliten, statt sie zu approximieren.

Ausgezeichnet von BARC im Data Fabric Survey 26

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Matt Collett

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Weitere Probleme in dieser Serie

  • Bereinigen Sie dieselben Daten in jedem Qlik Ladeskript erneut?

    Dieselben Mapping Loads, String Korrekturen und Deduplizierungen werden in jeder App und jeder QVD Schicht neu geschrieben, und die Kopien laufen auseinander. Die Bereinigung wiederholt sich pro Skript, weil keine integrierte Warehouse Schicht sie einmal erledigt.

  • Sind Ihre Qlik Set Analysis Ausdrücke zu lang und zu langsam?

    Set Analysis ist präzise für echte Vergleiche. Die meisten langen Ausdrücke in Ihrer App stehen dort, weil das Modell nie Historie, Flags oder eine einheitliche Granularität geliefert hat, und das Diagramm baut sie bei jeder Selektion neu.

  • Erzeugen Ihre Qlik Apps immer wieder synthetische Schlüssel?

    Synthetische Schlüssel und zirkuläre Referenzen sind Qlik, das genau das verknüpft, was es bekommen hat. Sie entstehen, weil die Daten ohne konforme Dimensionen oder echte Schlüssel ankommen, und deshalb muss jede App sie selbst erfinden.