Power BI-Experte

Nach der Einführung von Power BI auf globaler Ebene ist das Datenmodell des Unternehmens sehr schnell gewachsen. Die Endbenutzer stellten immer wieder fest, dass die Berichtsleistung sehr schlecht war. Im Rahmen dieses Projekts soll die Performance der Berichte sowie der Datenbeladung optimiert werden.

Analyse der Quellsysteme und Optimierung der Datentypen, Analyse und Optimierung der dynamischen Row-Level-Security (RLS), Analyse und Optimierung der DAX-Measures, Entfernen der berechneten Spalten.

Für eine bessere Übersicht der Power BI-Infrastruktur wurde ein Reporting implementiert, welches die Metadaten der Workspaces und Power BI Datasets ausliest und in einem Bericht für Power User bereitstellt. Das Ziel des Reportings war zu analysieren, welche Datasets in einem Workspace vorhanden sind, wie groß die Datasets sind und welche Partitionen prozessiert wurden. Des Weiteren stand die Analyse der Performance auf allen Workspaces im Mittelpunkt. Mit Hilfe von Log Analytics waren wir in der Lage, ein detailliertes Reporting aufzusetzen und konnten folgende Fragestellungen beantworten: Welches Dataset konsumiert die meisten Ressourcen? Welcher Report ist ineffizient? Welcher User konsumiert die meisten Ressourcen?

Aktivierung von Log Analytics auf diversen Arbeitsbereichen, Sammlung von Logs, Datenaufbereitung, Erstellung eines Power BI Datasets auf Basis einer KQL-Datenbank, Report-Design.

Erstellung einer analytischen Plattform für den Markt Österreich. Der Fokus lag dabei auf Finanz- und Zeiterfassungsdaten. Erstellung eines Gewinn- und Verlustberichtes sowie eines Berichtes für die Zeiterfassung. In Power BI sollte eine dynamische Row-Level-Security implementiert werden.

Anforderungsanalyse, Konzeption der Lösung, Entwicklung eines neuen Power BI Datenmodells. Erstellung Fachbereich spezifische Reports. Erstellung Power BI SSRS Reports optimiert für Mailversand und Excel Export.

Ein bestehender SQL Server Analysis Services (SSAS) Tabular Cube soll auf eine neue moderne Plattform Power BI Premium migriert werden. Dabei spielt die Quellcode-Verwaltung eine zentrale Rolle. Außerdem muss eine Möglichkeit gegeben werden, dass mehrere Power BI-Entwickler parallel an demselben Modell entwickeln können. Im Rahmen der Migration werden alle 50 Reports überarbeitet und in ein neues Design überführt.

Konfiguration des Git Repositories, Erstellung eine JSON-Themes für Power BI Anforderungsanalyse, Konzeption der Lösung, Cube Migration, Report Migration

Power BI wurde zum Standard Reporting Werkzeug ernannt. Alle Power BI Berichte sollen für die Allgemeinheit bereitgestellt werden. Die zentrale Anlaufstelle für Berichte sollte eine Power BI App und ein Teams Kanal sein. Power User müssen in der Lage sein vorhandene Berichte zu warten und neue Berichte zu entwickeln.

Schulung der Fachbereiche (Power BI, DAX), Konzeption und Einrichtung der Self-Service Platform. (Teams, Power BI Portal, Power BI Apps, Power BI Arbeitsbereiche)

Verkaufszahlen werden täglich und wöchentlich an externe Partner übermittelt. Der Fachbereich muss diese Zahlen aufwendig aus verschiedenen Quellsystemen und Excel Dokumenten aufbereiten. Ziel war es das Reporting zu automatisieren und den manuellen Aufwand auf das Minimum zu reduzieren.

Anforderungsanalyse, Konzeption der Lösung, Anbindung diverser Datenquellen (SSAS Cube, SQL Datenbanken, ORACLE DWH), Automatisierung der Standard Reports, Erstellung Tableau Dashboards, Erstellung SSRS Reports

Jede Bestellung, die vom Kunden in einem Online-Shop getätigt wird, muss zunächst viele Hürden durchlaufen, bevor es zu einem Vertrag kommt. In diesem Zusammenhang muss eine Prognose Logik entwickelt werden. Diese Prognose muss zum Ende des Monats eine Vorhersage machen, wie viele Bestellungen im Endeffekt aktiviert werden. Anhand dieser Prognose, kann das Unternehmen die Steuerung, sowie die Vermarktung anpassen. Außerdem wird ein Großteil der Verträge über Shops und Partner abgewickelt.

Anforderungsanalyse, Datenmodellierung, Berichtserstellung in Power BI, Konzeption und Umsetzung eines rechtegesteuerten Berichtzugriffs. Umsetzung von Prognoselogiken in Power BI mit DAX

Die digitale Transformation macht auch vor Energieversorgern keinen Halt. Die Reduktion fossiler Energieerzeugung sowie die Entwicklung hin zu dezentraler Energieversorgung treiben die Entwicklung vom klassischen Versorger hin zum Lösungsanbieter. Energie wird als Produkt immer interessanter. Neben dem klassischen Versorgungsgeschäft öffnen sich neue Geschäftsfelder. Angefangen von der Digitalisierung der Stromzähler hin zur Bereitstellung von Lösungen in den Bereichen Stromerzeugung/-speicherung, Heizung und Smart Home. Für den Lösungsvertrieb im Bereich Smart Home wurde ein Onlineshop aufgesetzt, der speziell diesen Marktbereich bedienen soll. Um diesen Shop zielgerichtet betreiben und steuern zu können, wurde ein Dashboard benötigt, mit dem die aktuelle Vertriebsleistung und gegenüber Zielerreichung (Werte und Mengen) darstellt wird.

Unterstützung bei der Anforderungsanalyse, Erstellung des Datenmodells für einen Datamart, Erstellung der ETL-Prozesse, Konzeption und Umsetzung Power Pivot Modell, Erstellung von Power Pivot und Power BI Berichten, Schulung der Mitarbeiter in den Frontend Tools

Für eine Firma aus der Energiebranche wird eine Standard Reporting Lösung auf Basis des hauseigenen ERP-Systems entwickelt. Ziel des Projektes ist die Etablierung von Standardwerkzeugen und einer Datamart-Lösung für den Fachbereich. Dabei sollen die bestehenden SQL Server Lizenzen sowie das Microsoft Portfolio genutzt werden.

Unterstützung bei der Anforderungsanalyse, Erstellung des Datenmodells für einen Datamart, Erstellung der ETL-Prozesse, Konzeption und Umsetzung Power Pivot Modell, Erstellung von Power Pivot und Power BI Berichten, Schulung der Mitarbeiter in den Frontend Tools

Entwicklung einer Standard Reporting Lösung für Bestandskunden eines IT-Dienstleisters. Das Ziel war es ein Werkzeug zu schaffen, was mit wenig Aufwand und ohne Anschaffung einer zusätzlichen Software installiert und dem Kunden bereitgestellt werden kann. Das Ergebnis war eine Business Intelligence Lösung (OLAP CUBE) basierend auf dem Microsoft SQL Server.

Anforderungsanalyse, Erstellung eines Datenmodells für ein DWH, Erstellung eines ETL Prozesses, Konzeption und Umsetzung OLAP Cube, Anwenderschulung