Best Practices für wartbare Datenmodelle in agilen Projekten

Datenmodelle in Power BI und Microsoft Fabric müssen nicht nur funktional und optisch ansprechend sein, sondern auch langfristig wartbar bleiben. Gerade im Self-Service-Reporting besteht die Gefahr, dass kurzfristige Anforderungen die Struktur eines Modells verwässern. Fachabteilungen wünschen sich schnelle Anpassungen, doch ohne klare Leitlinien führt das oft zu unzähligen Measures, duplizierten Reports und schwer nachvollziehbaren Strukturen. Eine skalierbare und durchdachte Architektur ist entscheidend,  um die Datenqualität und Wartbarkeit nicht zu gefährden. In diesem Beitrag teilen wir Best Practices, um dieses Spannungsfeld erfolgreich zu meistern.

Die Herausforderung: Kurzfristige Anforderungen vs. Wartbarkeit

Früher, beispielsweise mit SSAS Tabular, waren Datenmodellierung und Reporterstellung strikt voneinander getrennt. Power BI vereint diese beiden Welten, was die Arbeit zwar enorm erleichtert, jedoch neue Herausforderungen birgt.

Oft liegt der Schwerpunkt auf der Erstellung von Reports, die gut aussehen und den Nutzerwünschen entsprechen. Dabei kann die Struktur des Modells vernachlässigt werden. Wenn das Modell unübersichtlich wird und keine klare Struktur besitzt, entstehen Schwierigkeiten, sobald neue Anforderungen hinzukommen oder andere Personen am Modell arbeiten. Unstrukturierte Modelle führen dazu, dass spätere Änderungen oder Erweiterungen unnötig kompliziert werden und wertvolle Zeit verloren geht.

Der richtige Ansatz: Struktur und Klarheit

Um Modelle zu erstellen, die sowohl funktional als auch wartbar sind, sollten folgende Prinzipien beachtet werden.

Reduktion auf das Wesentliche

Wenn man mit einer komplexen Datenbank arbeitet, ist es verlockend, einfach alle Tabellen und Daten ins Modell zu laden. Dies sollte vermieden werden. Stattdessen:

• Nur notwendige Tabellen und Felder importieren: Dies hält das Modell schlank und verbessert die Performance.
• Platz für Erweiterungen lassen: Zusätzliche Tabellen wie Mapping-Tabellen oder Sicherheitsdefinitionen können später einfach integriert werden.

Ein Beispiel: In Microsoft Fabric können Daten mit wenigen Klicks in ein Lakehouse übertragen werden. Durch Shortcuts können gezielt nur die benötigten Daten in das Modell eingebunden werden. Mehr zu Shortcuts im Microsoft Fabric findest du hier.

Klares Design der Measures

Measures sind essenziell für die Analyse in Power BI. Um Chaos zu vermeiden:

• Dedizierte Measures-Tabellen nutzen: Statt Measures auf beliebige Tabellen zu verteilen, sollte eine zentrale Tabelle für alle Measures angelegt werden. Das sorgt für Übersicht.  Für eine noch bessere Strukturierung – insbesondere im Self-Service-Szenario oder wenn Report-Ersteller und Modell-Entwickler unterschiedliche Personen sind – bieten sich Display Folders an. Diese ermöglichen es, Measures innerhalb der Tabelle thematisch zu gruppieren, sodass Nutzer schneller die benötigten Kennzahlen finden und effizienter arbeiten können.
• Kalkulationstabellen einbauen: Zusätzliche Tabellen können Informationen über das Modell enthalten, z. B. Berechnungszeitpunkte oder Metadaten. Damit lassen sich wichtige Modellinformationen direkt im Modell selbst speichern – sowohl für Report-Ersteller als auch für Report-Nutzer. So können etwa der letzte Datenstand, die Anzahl an Datensätzen oder andere relevante Metadaten direkt im Bericht angezeigt werden, ohne dass externe Dokumentation nötig ist. Zusätzlich bieten Calculated Tables und Calculated Columns die Möglichkeit, spezifische Berechnungen oder Aggregationen vorab durchzuführen, anstatt sie bei jeder Nutzerinteraktion neu berechnen zu lassen. Während sich viele dieser Berechnungen sinnvollerweise in der Datenbank abbilden lassen, gibt es Fälle, in denen eine Modell-spezifische Berechnung direkt in Power BI effizienter ist – insbesondere, wenn sich der Aufwand für zusätzliche Tabellen und Ladeprozesse in der Datenbank nicht lohnt.

Tools zur Modellierung nutzen

Ein gutes Datenmodell erfordert manchmal spezialisierte Tools. Der Tabular Editor ist hier eine hervorragende Ergänzung zu Power BI, da er eine präzisere Kontrolle über das Modell ermöglicht.

Technologie: Power BI und Microsoft Fabric

Microsoft Fabric bietet zahlreiche Möglichkeiten, um effizient mit Datenmodellen zu arbeiten:

• Lakehouse und Shortcuts: Daten können schnell aus unterschiedlichen Quellen eingebunden werden, ohne überflüssige Daten zu laden.
• SQL-Endpunkte: Diese erlauben eine einfache Interaktion mit den Tabellen und erleichtern die Erstellung von Queries.
• Integration mit Power BI: Power BI-Workspaces können wie SSAS-Server genutzt werden, um zentrale Modelle zu hosten.  Ein großer Vorteil dabei ist die einfache Verwaltung der Zugriffsrechte: Über Azure AD-Gruppen (bzw. Entra ID, wie es inzwischen bei Microsoft heißt) lassen sich Berechtigungen direkt in der Power BI-Oberfläche im Browser steuern – ganz ohne komplizierte Konfigurationsdateien oder das Merken von SSAS-on-prem-Serveradressen. Für feingranulare Kontrolle, etwa mit Row-Level-Security (RLS), müssen zwar weiterhin spezifische Regeln direkt im Modell hinterlegt werden, doch die grundlegende Zugriffsteuerung wird dadurch deutlich einfacher und transparenter.

Praxistipp: Die Zielgruppe im Blick behalten

Aufgrund meiner Projekterfahrungen in der Zusammenarbeit mit Finanzabteilungen kann ich wohl behaupten, dass diese oft sehr spezifische Anforderungen haben. Sie bevorzugen Excel-ähnliche Darstellungen, die manchmal einfacher wirken, als sie in der Umsetzung sind. Prinzipiell bei allen agilen Report Projekten ist es wichtig:

• Funktionalität sicherstellen: Die Berichte müssen genau das liefern, was der Nutzer erwartet, ohne die Wartbarkeit zu gefährden.
• Spezifische Visualisierungen planen: Karten, Tabellen oder Dashboards müssen sowohl optisch als auch inhaltlich den Anforderungen entsprechen.
• DAX: Finanzabteilungen bevorzugen oft Vergleiche, wie aktuelle Zahlen im Vergleich zum Vorjahr, und spezifische Visualisierungen in Tabellen oder Karten. Hier empfiehlt sich der Einsatz von DAX-Variablen innerhalb von Measures, um den Code übersichtlich und verständlich zu halten. Besonders beim Arbeiten mit dem Tabular Editor ist es hilfreich, automatische Formatierungen zu nutzen, um konsistente und gut lesbare Modelle zu gewährleisten. Dies erleichtert nicht nur die Nachvollziehbarkeit, sondern spart auch Zeit bei späteren Anpassungen oder Erweiterungen.

Fazit

Ein durchdachtes Datenmodell in Power BI und Microsoft Fabric ist entscheidend für den Erfolg von Self-Service-Reporting-Projekten. Um Wartbarkeit und Skalierbarkeit zu gewährleisten, sollten klare Strukturen, gezielte Reduktion auf das Wesentliche und eine präzise Modellierung von Measures beachtet werden. Tools wie der Tabular Editor und Funktionen in Microsoft Fabric unterstützen dabei, die Qualität des Modells zu sichern und zukünftige Erweiterungen zu erleichtern. Durch die richtige Planung und Nutzung dieser Best Practices können Unternehmen langfristig von effizienten, gut strukturierten Datenmodellen profitieren.