Einführung in Power BI Visuals: Ein Leitfaden für Anfänger

Power BI hat sich zu einem der leistungsstärksten Business-Analytics-Tools auf dem Markt entwickelt, mit dem Benutzer eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herstellen und ansprechende Dashboards und Berichte erstellen können. Power BI-Visualisierungen sind super wichtig, um komplexe Daten zu vereinfachen, Muster zu erkennen und Ergebnisse an die richtigen Leute weiterzugeben. 

In diesem Handbuch zeigen wir dir ausführlich die Power BI-Visualisierungen, ihre Typen, Anwendungsfälle, Implementierungsstrategien und Best Practices für das Design. Um das Lernen noch besser zu machen, werden wir in diesem Tutorial auch einen fiktiven Finanzdatensatz verwenden, um diese Visualisierungen zu zeigen.

Wenn du einen praktischen Kurs suchst, solltest du dir unbedingt den Kurs „ Kurs „Datenvisualisierung in Power BI”.

Was sind Power BI-Visualisierungen?

Power BI-Visualisierungen sind grafische Darstellungen von Daten innerhalb der Power BI-Plattform. Sie sollen den Benutzern helfen, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, indem sie komplexe Informationen leichter zugänglich und verständlicher machen. Visuelle Darstellungen machen es einfacher, viele Daten in einem übersichtlichen Format zu verstehen.

Visualisierungen in Power BI lassen sich in drei Haupttypen einteilen. 

1. Integrierte Grafik: Integrierte Visualisierungen sind die Standarddiagramm- und Diagrammtypen, die mit Power BI geliefert werden, z. B. Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Tabellenund Liniendiagramme. Die werden in den meisten Berichten oft benutzt und sind für die grundlegende Analyse echt wichtig. 
2. Fortgeschrittene Grafik: Erweiterte Visualisierungen bieten noch mehr Funktionen, wie zum Beispiel den Zerlegungsbaum und KPI-Visualisierungen, die für mehr Analysepower und Interaktivität sorgen. 
3. Benutzerdefinierte Grafiken: Benutzerdefinierte Visualisierungen werden von der Community oder Drittanbietern entwickelt und können in Power BI importiert werden, um einzigartige Anwendungsfälle zu realisieren, die über die Möglichkeiten der integrierten Visualisierungen hinausgehen.

Integrierte Visualisierungen sind super für die schnelle Analyse von Daten, während erweiterte Visualisierungen eine einzigartige und spezifischere Analyse ermöglichen. Mit benutzerdefinierten Visualisierungen können Nutzer ganz einfach auf die Community zugreifen, um Power BI besser zu nutzen, ohne Visualisierungen manuell erstellen zu müssen.

Warum bestimmte Power BI-Visualisierungen verwenden?

Die richtige Grafik ist genauso wichtig wie die Daten selbst. Ein gut ausgewähltes Bild hilft beim Verstehen, lenkt die Aufmerksamkeit auf wichtige Punkte und macht Entscheidungen schneller. Unterschiedliche Darstellungsformen eignen sich für unterschiedliche Arten von Daten und Fragestellungen. Die Verwendung einer falschen Darstellungsform kann Nutzer irreführen oder wichtige Informationen verschleiern.

Ein Liniendiagramm eignet sich zum Beispiel super, um Trends im Laufe der Zeit zu zeigen, während ein Balkendiagramm besser ist, um verschiedene Kategorien zu vergleichen. Kreisdiagramme sind super, um Anteile zu zeigen, können aber verwirrend sein, wenn es zu viele Segmente gibt. 

Das Ziel ist immer, das Visuelle an die analytischen Anforderungen anzupassen. Maßgeschneiderte Visualisierungen machen nicht nur alles klarer, sondern sorgen auch für mehr Interesse und helfen dabei, Daten besser rüberzubringen.

Wichtigste Visualisierungstypen in Power BI

Power BI bietet eine Vielzahl von Visualisierungstypen, die jeweils für bestimmte Arten von Analysen geeignet sind. Wenn du weißt, welche Bilder du wann verwenden solltest, kannst du die Wirkung deiner Berichte echt verbessern.

Bevor wir loslegen, nehmen wir einen fiktiven Finanzdatensatz, der die monatliche Finanzleistung mehrerer Abteilungen in einem Unternehmen zeigt, um die Power BI-Visualisierungen richtig vorzustellen. Dieser Datensatz enthält Kennzahlen wie Einnahmen, Ausgaben und Gewinn über einen Zeitraum von 12 Monaten.

Hier ist das Python-Skript zum Erstellen des Datensatzes:

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(42)
months = pd.date_range(start="2023-01-01", periods=12, freq='M')
departments = ['Sales', 'Marketing', 'IT', 'HR', 'Operations']

data = []
for dept in departments:
    revenue = np.random.randint(100000, 500000, size=12)
    expenses = revenue * np.random.uniform(0.6, 0.9, size=12)
    profit = revenue - expenses
    for i in range(12):
        data.append({
            'Department': dept,
            'Month': months[i],
            'Revenue': round(revenue[i], 2),
            'Expenses': round(expenses[i], 2),
            'Profit': round(profit[i], 2)
        })

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv("mock_finance_data.csv", index=False)

Einfache Diagramme und Grafiken

Jetzt, wo du deinen Datensatz hast, lass uns ihn in Power BI Desktop importieren.

So geht's:

1. Öffne Power BI Desktop.
2. Klick einfach auf den „Daten abrufen“-Button in der Registerkarte „Startseite“.
3. Wähle „Text/CSV“ als Datenquelle und klicke auf „Verbinden“.
4. Geh zu deiner Datei „mock_finance_data.csv“ und wähl sie aus.
5. Klick auf „Laden“, um die Daten in Power BI zu importieren.

Herzlichen Glückwunsch, du hast deinen Datensatz erfolgreich importiert! Jetzt machen wir weiter und erstellen ein paar einfache Diagramme und Grafiken, um diese Daten zu zeigen.

1. Balkendiagramme

Balkendiagramme gehören zu den am häufigsten verwendeten Visualisierungen in Power BI. Sie bieten eine einfache Möglichkeit, Werte aus verschiedenen Kategorien zu vergleichen, z. B. den Umsatz nach Abteilungen. 

So erstellst du ein Balkendiagramm in Power BI:

• Wähle im Bereich „Visualisierungen“ das Symbol „Gestapeltes Balkendiagramm“ aus.
• Zieh ein kategorisches Feld (z. B. „Abteilung“) in das Feld „Y-Achse“.
• Zieh ein Zahlenfeld (z. B. „Umsatz“) in das Feld „X-Achse“.
• Im Format-Bereich kannst du Farben, Beschriftungen und den Titel anpassen, wenn du willst.

So sollte dein Balkendiagramm aussehen:

2. Säulendiagramme

Säulendiagramme machen das Gleiche, nur mit vertikalen Balken, die schnell zeigen, wie groß was ist. 

So erstellst du ein Säulendiagramm in Power BI:

• Wähle im Bereich „Visualisierungen“ das Symbol „Gruppiertes Säulendiagramm“ aus.
• Zieh ein Datumsfeld (z. B. „Monat“) in das Feld „X-Achse“.
• Zieh ein Zahlenfeld (z. B. „Umsatz“) in das Feld „Y-Achse“.
• Entferne die Felder „Quartal“ und „Tag“ aus der X-Achse, weil unsere Daten nur Monatsinfos haben.

So sollte dein Säulendiagramm aussehen:

3. Liniendiagramme

Liniendiagramme sind super, um Daten im Laufe der Zeit zu zeigen, und besonders gut, um monatliche Veränderungen bei wichtigen Kennzahlen wie Umsatz oder Gewinn zu verdeutlichen. 

So erstellst du ein Liniendiagramm in Power BI:

• Wähle im Bereich „Visualisierungen“ das Symbol „Liniendiagramm“ aus.
• Zieh ein Datumsfeld (z. B. „Monat“) in das Feld „X-Achse“.
• Zieh ein Zahlenfeld (z. B. „Ausgaben“) in das Feld „Y-Achse“.
• Klick im Feld „X-Achse“ auf den Dropdown-Pfeil und wähl „Monat“ aus.

So sollte dein Liniendiagramm aussehen:

4. Flächendiagramme

Flächendiagramme sind wie Liniendiagramme, nur dass der Bereich unter der Linie schattiert ist, was das Volumen besser zeigen kann. 

So erstellst du ein Flächendiagramm in Power BI:

• Wähle im Bereich „Visualisierungen“ das Symbol „Flächendiagramm“ aus.
• Zieh ein Datumsfeld (z. B. „Monat“) in das Feld „X-Achse“.
• Zieh ein Zahlenfeld (z. B. „Ausgaben“) in das Feld „Y-Achse“.
• Klick im Feld „X-Achse“ auf den Dropdown-Pfeil und wähl „Monat“ aus.

So sollte dein Flächendiagramm aussehen:

5. Torten-Diagramme

Kreis- und Donut-Diagramme eignen sich am besten, um Anteile darzustellen, z. B. wie viel jede Abteilung zum Gesamtgewinn beiträgt. Allerdings sollte man sie wegen ihrer eingeschränkten Genauigkeit und Skalierbarkeit nur vorsichtig einsetzen.

So erstellst du ein Kreisdiagramm in Power BI:

• Wähle im Bereich „Visualisierungen“ das Symbol „Kreisdiagramm“ aus.
• Zieh ein kategorisches Feld (z. B. „Abteilung“) in das Feld „Legende“.
• Zieh ein Zahlenfeld (z. B. „Ausgaben“) ins Wertefeld.
• Im Bereich „Format“ kannst du Farben, Beschriftungen und den Titel anpassen.

So sollte dein Kreisdiagramm aussehen:

Hierarchische und vergleichende Visualisierungen

6. Matrix-Visualisierung

Power BI-Matrixvisualisierungen erweitern Tabellen, indem sie Benutzern die Möglichkeit bieten, Daten auf verschiedenen Detailebenen aufzuschlüsseln und zu analysieren. Sie sind besonders nützlich für kreuzweise tabellierte Daten, wie zum Beispiel die Verfolgung der monatlichen Einnahmen nach Abteilungen. 

So erstellst du eine Matrix-Visualisierung:

• Klick im Bereich „Visualisierungen“ auf „Matrix“.
• Zieh „Abteilung“ in die Spalten, „Monat“ in die Zeilen und „Gewinn“ in die Werte.
• Lös die Felder „Tag“ aus den Zeilen.
• Geh zum Format-Bereich, wähl den Abschnitt Werte aus und mach die Schriftgröße größer auf 14.
• Geh zum Format-Bereich, wähl den Abschnitt „Zeilenüberschriften“ und mach die Schriftgröße größer auf 14.
• Geh zum Format-Bereich, wähl den Abschnitt Spaltenüberschriften und mach die Schriftgröße größer auf 14.
• Versuch mal, die Datumsfelder in der Matrix zu vergrößern.

So sollte deine Matrix aussehen:

7. Baumkarten

Baumkarten zeigen hierarchische Daten mit verschachtelten Rechtecken, wobei die Größe jedes Kastens einem Wert wie zum Beispiel dem Gesamtgewinn entspricht. 

So erstellst du eine Baumkarte:

• Wähl das Baumkarten-Symbol unter „Visualisierungen“ aus.
• Zieh „Abteilung“ in die Kategorie und „Umsatz“ in die Werte.
• Geh zum Format-Bereich, wähl den Abschnitt „Kategoriebezeichnungen“ und mach die Schriftgröße auf 14.
• Aktivier die Datenbeschriftungen im Format-Bereich, damit alles besser lesbar ist.
• Geh zum Format-Bereich, wähl den Abschnitt Datenbeschriftungen und mach die Schriftgröße auf 14.

So sollte deine Baumkarte aussehen:

8. Wasserfall-Diagramme

Wasserfall-Diagrammesind dagegen super, um zu zeigen, wie aufeinanderfolgende Werte – wie Einnahmen, Ausgaben und Gewinn – einen Gesamtwert bilden oder verringern.

So erstellst du ein Wasserfall-Diagramm:

• Wähle das Wasserfall-Symbol unter „Visualisierungen“ aus.
• Zieh „Abteilung“ in die Kategorie und „Gewinn“ in die Y-Achse.
• Aktivier die Datenbeschriftungen im Format-Bereich, damit alles besser lesbar ist.

So sollte dein Wasserfall-Diagramm aussehen:

Geografische Visualisierungen

Mit den Kartenvisualisierungen von Power BI kannst du geografische Daten. Die Standardkarte zeigt Datenpunkte anhand von Längen- und Breitengraden oder geografischen Feldern wie Land und Stadt an. 

9. Ausgefüllte Karten

Ausgefüllte Karten zeigen geografische Regionen in Farbe an, sodass du Kennzahlen wie Verkaufszahlen oder Ausgaben nach Region sehen kannst. Azure Maps hat noch mehr coole Funktionen, wie zum Beispiel mehrschichtige Standortdaten.

Beispiele für fortgeschrittene Visualisierungen und Diagrammtypen

Power BI hat auch ein paar coole Visualisierungen, die dir tiefere Einblicke und mehr Interaktivität bieten. Diese Visualisierungen sind besonders nützlich für Leute, die Entscheidungen treffen müssen und dafür eine vielschichtige Analyse und KI-basierte Einblicke brauchen.

10. Gantt-Diagramme

Das Power BI-Gantt-Diagrammvisualisierung ist super für das Projektmanagement. Es zeigt Aufgaben, Start- und Enddaten sowie Abhängigkeiten an. Box- und Whisker-Diagramme zeigen, wie die Daten statistisch verteilt sind. Sie sind nützlich, wenn man die Schwankungen von Finanzzahlen zwischen verschiedenen Abteilungen analysiert. 

11. Wichtiger Einflussnehmer

Der visuelle Einflussfaktor nutzt KI, um die Treiber ausgewählter Kennzahlen zu erkennen. Mit dem Zerlegungsbaum kannst du Maßnahmen über mehrere Dimensionen hinweg genauer anschauen. KPI-Karten und Messanzeigen helfen dabei, die Leistung anhand von Zielen auf einem Lernpfad zu verfolgen.

So erstellst du eine visuelle Darstellung der wichtigsten Einflussfaktoren:

• Klick einfach auf das Symbol „Key Influencer“ in den Visualisierungen.
• Zieh das Ergebnisfeld (z. B. „Gewinn“) in „Analysieren“.
• Zieh die möglichen Faktoren (z. B. Ausgaben, Einnahmen) in „Erklären durch“.

So sollte deine Key Influencer-Grafik aussehen:

So implementierst du benutzerdefinierte Visualisierungen in Power BI

Benutzerdefinierte Visualisierungen bieten mehr Flexibilität und können Anwendungsfälle abdecken, die von den Standardvisualisierungen nicht abgedeckt werden. Du kannst Visualisierungen aus AppSource importieren oder mit den Power BI-Entwicklertools selbst erstellen.

So installierst du eine benutzerdefinierte Ansicht aus AppSource:

1. Öffne Power BI Desktop.
2. Klick einfach auf die drei Punkte (...) im Bereich „Visualisierungen“.

3. Wähle „Mehr Bilder anzeigen“.
4. Durchsuche oder suche nach einem Bild.
5. Klick auf „Hinzufügen“, um es in deinen Bericht zu importieren.

Nach dem Import kannst du diese Visualisierungen ähnlich wie die integrierten konfigurieren. Du ordnest Felder bestimmten Buckets zu und passt sie über den Bereich „Format“ an. Schau immer in der Dokumentation nach, ob es spezielle Formatierungsanforderungen oder Einschränkungen bei der Datenstruktur gibt.

Um deine eigenen Visualisierungen zu erstellen, kannst du die Power BI Visual Tools (PBIViz) und die D3.js. Tools wie Deneb und Charticulator ermöglichen es auch Leuten, die nicht programmieren können, komplexe Visualisierungen mit Hilfe von deklarativen Spezifikationen oder Drag-and-Drop-Oberflächen zu entwerfen.

Tipps für coole Visualisierungen in Power BI

Effektive Visualisierungen zu erstellen, ist mehr als nur Diagramme einzufügen und zusammenzustellen. 

Meistens geht es dabei um ein durchdachtes Layout, ein einheitliches Design und eine benutzerfreundliche Funktionalität.

Hier sind ein paar Tipps für bessere Bilder:

• Verwende im ganzen Bericht die gleichen Farbschemata, damit alles optisch zusammenpasst.
• Beschriftet die Achsen und Grafiken klar, damit es keine Verwirrung gibt.
• Vermeide Unordnung, indem du die Anzahl der Bilder auf jeder Seite begrenzt.
• Nutze Tooltips, um detaillierte Infos zu geben, ohne das Bild zu überladen.
• Probier mal die mobile Ansicht aus und schau dir die responsiven Layout-Funktionen an.

JSON-Themes können dabei helfen, dass das Design in allen visuellen Elementen einheitlich bleibt. Du kannst Schriftarten, Farben und Hintergründe so festlegen, dass sie zum Branding deines Unternehmens passen.

Einschränkungen und Herausforderungen angehen

Trotz seiner Vorteile hat Power BI ein paar Einschränkungen, die du bei den Visualisierungsfunktionen beachten solltest.

1. Die integrierten visuellen Elemente sind eingeschränkt: Einige integrierte Grafiken haben keine erweiterten Anpassungsoptionen. In solchen Fällen können benutzerdefinierte Darstellungen oder mehrschichtige Lesezeichen Abhilfe schaffen.
2. Leistungsprobleme: Bei großen Datensätzen kann die Leistung ein Problem sein, vor allem wenn du DirectQuery. Um das zu optimieren, kannst du den Importmodus verwenden, Daten vorab aggregieren oder zusammenfassende Tabellen erstellen. Verwend weniger Slicer oder Filter bei Spalten mit vielen Werten.
3. Barrierefreiheit: Barrierefreiheit ist auch ein wichtiger Punkt. Berichte sollten so gestaltet sein, dass sie mit Screenreadern gut funktionieren. Verwende Alt-Text für Bilder und achte auf eine logische Tab-Reihenfolge. Power BI hat auch kontrastreiche Designs für Leute mit Sehproblemen.

Neue Trends und Zukunftsperspektiven

Power BI wird mit den technologischen Veränderungen ständig weiterentwickelt. KI-gesteuerte Funktionen werden immer beliebter, vor allem, wenn sie mit Copilot integriert sind. Copilot.

Weitere hilfreiche Funktionen sind:

• Smart Narratives macht aus Daten automatisch Zusammenfassungen, die man auch ohne Fachwissen gut versteht.
• Mit der Q&A-Ansicht kannst du Fragen in normaler Sprache eingeben und bekommst sofort eine visuelle Antwort. Es macht den Datenzugriff für alle zugänglich und man braucht nicht mehr so viele spezielle Dashboards.

Auch die Funktionen für die Zusammenarbeit werden immer besser. Benutzer können jetzt direkt auf Bilder kommentieren, Teammitglieder markieren und Berichte über Microsoft Teams teilen. Das verbessert die Zusammenarbeit im Team und macht die Entscheidungen schneller.

Auch die Auswahl an benutzerdefinierten Designs wird immer größer. Unternehmen erstellen Themenbibliotheken, um ein einheitliches visuelles Branding in allen Berichten zu gewährleisten. Das hilft dabei, ein einheitliches Design beizubehalten und das Vertrauen der Nutzer in die Analyseinhalte zu stärken.

Fazit

Power BI-Visualisierungen sind super wichtig für effektives Data Storytelling. Dank der integrierten Visualisierungen können Anfänger schnell loslegen, während fortgeschrittene Benutzer individuelle Visualisierungen für spezielle Fälle erstellen können.

Weitere Infos zu Power BI findest du in unserer Einführung in Power BI und Power BI-Grundlagen Lernpfad. Mehr dazu findest du in unserem Power BI Dashboard Tutorial und Power BI-Tutorial für Anfänger sind super Einstiegspunkte.