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Herausforderung
Der Kunde stand vor Leistungsbeschränkungen von Power BI, trotz eines Upgrades auf eine höhere Premium-Kapazität SKU. Hauptprobleme waren langsame Datenaktualisierungen, verzögerte visuelle Darstellung und hoher CPU-Verbrauch, was zu Datenengpässen und Ineffizienzen bei der Berichtserstellung führte:
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Unzureichende Premium-Kapazität: Selbst nach Erhöhung der Premium-Kapazität SKU blieb die Leistung eingeschränkt.
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Langsame Datenaktualisierungen: PowerBI-Datensätze zeigten eine schlechte Aktualisierungsleistung, was zu Datenladeengpässen führte.
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Langsame visuelle Reaktion: Visuelle Elemente in Berichten wurden nach Filteränderungen langsam gerendert, selbst bei Verwendung des Importmodus.
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Lösung
- Schnelle Gewinn-Isolation: Identifizierung von Berichten mit hohem CPU-Verbrauch und langer Laufzeit, um sie für sofortige Leistungsverbesserungen zu isolieren.
- Datenmodellbewertung & -optimierung: Überprüfung bestehender Datenmodelle anhand etablierter Richtlinien und Best Practices. Wo nötig, wurden Modelle neu aufgebaut oder Empfehlungen gegeben, um ein robustes Design sicherzustellen.
- Pushdown-Optimierung: Implementierung von Pushdown-Strategien für PowerQuery-Lasten mit hohem Verbrauch, um die Datenverarbeitung zu beschleunigen.
- Best Practices Training: Gezieltes Training zu PowerBI Best Practices und Goldenen Regeln, um Teams zu befähigen und nachhaltige Leistungsverbesserungen sicherzustellen.
- Überwachung: Erstellung umfassender Überwachungs- und Alarm-Dashboards zur Echtzeit-Leistungsüberwachung, um eine proaktive Erkennung und Lösung von Problemen sicherzustellen.
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Ergebnis
Die Lösung verbesserte die Geschwindigkeit der Datenaktualisierungen erheblich, reduzierte die Ladezeiten von Berichten und steigerte die Gesamtreaktionsfähigkeit. Mit proaktiver Überwachung und Teamtraining kann die Organisation nun optimale Power BI-Leistung aufrechterhalten, um datengetriebene Entscheidungen ohne Engpässe zu gewährleisten.
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Technologie
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Power BI
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Query Optimierung
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Wie funktioniert es?
- Cloud-Datenbanken
- On-Premise-Datenbank
- Excel-Dateien mit "schöner" Formatierung
- CSV-Dateien
- Verarbeitung von Excel-Dateien mit Formatierung
- Umwandlung in *.csv
- Datenfilterung
- Datenladung in das Staging-Schema
- Datenaggregation auf Monatsebene
- Befüllung von Zwischen-Faktentabellen
- Laden von MD-Datenmarts
- Datenübertragung zu MDS
- MD-Anreicherung durch Benutzer
- Eingabe der für Berechnungen erforderlichen MD: Kurse, Einheiten, Umrechnungskurse.
- Fortsetzung des Datenflusses starten
- Berechnung und Laden von Datenmarts aus Faktentabellen und MDS-Benutzerdaten
- Aufzeichnung des Download-Protokolls und der aufgetretenen Fehler mit den Gründen
- PowerBI-Dataset-Aktualisierung