Die Integration von Microsoft Power BI mit Databricks ermöglicht es Unternehmen, umfangreiche Datenmengen effizient zu analysieren und zu visualisieren.
Als erfahrene KI-Beratungsfirma und stolzer Databricks- und Microsoft-Partner wissen wir, worauf es ankommt, um diese leistungsstarke Kombination optimal zu nutzen.
In diesem Beitrag teilen wir bewährte Power BI und Databricks Best Practices vor, mit denen Sie die Performance und Sicherheit Ihrer Power BI-Dashboards auf Databricks maximieren können.
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Architektur: Die richtige Basis für Ihre Datenstrategie
Die Wahl der passenden Architektur bildet das Fundament für eine leistungsstarke und skalierbare Datenanalyseplattform. Databricks und Power BI lassen sich über zwei grundsätzliche Architekturen miteinander verbinden:
- Batch-Architektur: Diese Methode eignet sich besonders für Anwendungsfälle, in denen Daten periodisch aktualisiert werden. Databricks verarbeitet die Daten in Batches, speichert sie in Delta-Tabellen und stellt sie anschließend für Power BI zur Verfügung. Dies bietet sich vor allem für historische Analysen oder Berichte mit täglichen oder stündlichen Aktualisierungen an.
- Streaming-Architektur: Wenn Sie Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen verarbeiten und direkt in Power BI visualisieren möchten, bietet sich eine Streaming-Architektur an. Databricks empfängt und verarbeitet kontinuierlich eintreffende Daten, wodurch dynamische Dashboards mit stets aktuellen Informationen entstehen.
Die Entscheidung zwischen diesen beiden Architekturen hängt von Ihren individuellen Anforderungen und der Frequenz der Datenaktualisierung ab.
Wir unterstützen Sie bei der Wahl der passenden Architektur und mehr.
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Performance-Optimierung: So sorgen Sie für schnelle Berichte
Ein performantes Reporting ist essenziell für schnelle Entscheidungen und eine positive Nutzererfahrung. Hier gibt es mehrere Stellschrauben, an denen Sie drehen können.
1. Importmodus vs. DirectQuery: Wann nutzt man welche Methode?
Power BI bietet zwei Möglichkeiten, auf Daten aus Databricks zuzugreifen:
- Importmodus: Hierbei werden die Daten einmalig in Power BI geladen und im Speicher gehalten. Diese Methode ermöglicht schnelle Abfragen und eine reibungslose Nutzererfahrung. Allerdings kann der Speicherbedarf schnell ansteigen, was besonders bei großen Datenmengen problematisch wird.
- DirectQuery: Bei dieser Methode bleiben die Daten in Databricks, und Power BI sendet SQL-Abfragen in Echtzeit. Das ist ideal für große und sich häufig ändernde Datensätze, kann aber die Abfragegeschwindigkeit beeinträchtigen.
Die Modi lassen sich einfach im Databricks UI über Partner Connect wechseln und in PowerBi deployen.
In der Praxis nutzen viele Unternehmen eine hybride Lösung mit Composite Models: Große Faktentabellen werden im DirectQuery-Modus angebunden, während kleinere Dimensionstabellen im Importmodus zwischengespeichert werden. Dadurch lassen sich Skalierbarkeit und Performance ideal kombinieren. Schauen wir uns das genauer an.
Die Streaming- und Batch-Architektur
In der Grafik sehen Sie die Architektur für die Integration von Databricks und Power BI, die sowohl Batch- als auch Streaming-Datenverarbeitung ermöglicht. Dabei findet die Verarbeitung und Analyse von Batch- und Streaming Daten über die Lakehouse Plattform statt.
In unserem Use Case zeigen wir, wie wir eine Lakehouse Plattform für unseren Kunden aufgebaut und implementiert haben.
In unserem Use Case zeigen wir, wie wir eine Lakehouse Plattform für unseren Kunden aufgebaut und implementiert haben.
Anschließend ermöglich Power BI die Datenvisualisierung und Analyse.
Die Daten stammen aus unterschiedlichen Quellen wie
- Data Warehouses,
- On-Premise-Systemen,
- SaaS-Anwendungen
- oder IoT- und mobilen Geräten.
Sie werden zunächst in Cloud-Speichern wie Amazon S3, Azure Data Lake Store oder Google Cloud Storage abgelegt. Diese Object Stores dienen als zentrale Ablageorte, bevor die Daten weiterverarbeitet werden.
Für die Batch-Transformation gibt es zwei zentrale Möglichkeiten:
- Data Live Tables: Datenpipelines automatisieren und inkrementelle Updates effizient verwalten
- Notebooks: Individuelle Transformation. Definieren von spezifischen Verarbeitungsschritten über Python, Scala oder SQL
Nach der Datenaufbereitung stehen die transformierten Daten für Analysen und Visualisierungen zur Verfügung. Databricks SQL ermöglicht es, angereicherte Datensätze zu erstellen, aggregierte Kennzahlen zu berechnen und analytische Dashboards zu generieren.
Diese Analysen können direkt in Databricks durchgeführt oder mit Tools wie Power BI visualisiert werden. Power BI bietet hierfür verschiedene Möglichkeiten:
- Direkt als Import
- Per DirectQuery in Echtzeit abgefragt
- Als Composite Model kombiniert
Beim Import-Modus werden die Daten aus Databricks in Power BI geladen und lokal im Power BI-Dataset gespeichert.
Der Direct Query-Modus hingegen stellt eine direkte Verbindung zu Databricks her. Anstatt die Daten in Power BI zu speichern, werden alle Abfragen in Echtzeit an Databricks SQL gesendet.
Für Szenarien, in denen sowohl Echtzeit-Daten als auch hohe Performance wichtig sind, bietet Power BI die Möglichkeit, ein Composite Model zu nutzen. Hierbei werden sowohl importierte als auch per Direct Query angebundene Daten kombiniert.
2. Optimierung des Datenmodells: Effiziente Strukturen schaffen
Eine gut strukturierte Datenbasis ist der Schlüssel zu leistungsfähigen Dashboards. Hier sind einige bewährte Methoden zur Datenmodellierung:
- Sternschema: Eine klare Trennung zwischen Faktentabellen (z. B. Verkaufszahlen) und Dimensionstabellen (z. B. Produkte, Regionen) reduziert die Komplexität der Abfragen und verbessert die Performance.
- Aggregationen: Voraggregierte Daten reduzieren die Anzahl der zu verarbeitenden Zeilen und sorgen für schnellere Abfragen.
- Effiziente DAX-Berechnungen: Optimal geschriebene DAX-Formeln verringern die Berechnungszeit in Power BI.
- Query Folding: Durch das Verschieben von Transformationen zur Datenquelle (Databricks SQL) wird die Last auf der BI-Seite reduziert.
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3. Konfigurationseinstellungen: Power BI optimal anpassen
Neben der Modellierung gibt es in Power BI selbst einige Einstellungen, die die Performance verbessern können:
- Maximierung der gleichzeitigen Abfragen zur Erhöhung der Parallelität
- Reduzierung der Anzahl von Visualisierungen pro Berichtseite
- Nutzung der „Apply All Slicers“-Funktion zur Begrenzung von Abfrageaufrufen
Durch eine kluge Kombination dieser Techniken lassen sich Ladezeiten in Power BI drastisch reduzieren. Abgesehen von der Optimierung der Performance können Sie eine ideale Zusammenarbeit zwischen Databricks und PowerBI garantieren, in dem Sie Einstellungen in Databricks vornehmen.
Optimierung von Databricks: Effiziente Nutzung der Rechenleistung
Neben der Modellierung gibt es in Databricks selbst einige Best Practices, die eine reibungslose Zusammenarbeit mit Power BI gewährleisten:
| Best Practice | Nutzen |
|---|---|
| SQL Warehouse statt All-Purpose Compute nutzen | Optimiert für hochgradig parallele BI-Workloads mit niedriger Latenz. |
| Serverless SQL Warehouse bevorzugen | Startet in Sekunden, während klassische Warehouses Minuten benötigen. |
| Auto-Scaling nutzen | Skalierung nach oben für große Datasets, nach außen für hohe Nutzerzahlen. |
| Auto-Stop aktivieren | Unbenutzte Warehouses fahren automatisch herunter, was Kosten spart. |
| Query History analysieren | Langsame Abfragen identifizieren und optimieren (z. B. Delta-Seite, Power BI oder Warehouse-Scaling). |
| Pushdown-Berechnungen nutzen | Schwere Rechenoperationen direkt in Databricks SQL ausführen lassen. |
| Materialisierte Views einsetzen | Komplexe Joins vermeiden, indem sie inkrementell materialisiert werden. |
| Lakehouse Federation nutzen | Verbindung zu externen Datenquellen wie Synapse oder Google BigQuery. |
Indem Sie diese Optimierungen umsetzen, erhöhen Sie nicht nur die Geschwindigkeit, sondern auch die Skalierbarkeit Ihrer Power BI-Dashboards.
Sicherheit und Authentifizierung: Schutz für Ihre Daten
Die Integration von Power BI mit Databricks bietet Unternehmen eine leistungsstarke Möglichkeit, große Datenmengen zu analysieren und visuell aufzubereiten. Allerdings muss die Verbindung sicher und regelkonform erfolgen – insbesondere, wenn sensible oder regulierte Daten verarbeitet werden. Hier kommt der Unity Catalog ins Spiel, eine zentrale Lösung für Daten- und Zugriffsmanagement in Databricks.
Best Practices für eine sichere Anbindung
- Verwendung von Azure AD für Authentifizierung
Die sicherste Methode zur Verbindung von Power BI mit Databricks erfolgt über Azure Active Directory (Azure AD). Die Integration unterstützt OAuth 2.0, wodurch Single Sign-On (SSO) und Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) genutzt werden können, um unautorisierten Zugriff zu verhindern. - Feingranulares Berechtigungsmanagement mit Unity Catalog
Mit dem Unity Catalog können Benutzer-, Rollen- und Gruppenrechte detailliert verwaltet werden. Es empfiehlt sich, das Principle of Least Privilege (PoLP) anzuwenden, sodass jeder Nutzer nur die notwendigen Berechtigungen erhält. - Zentrale Steuerung von Datenzugriffen über Unity Catalog
Der Unity Catalog erlaubt es, alle Tabellen und Metadaten zentral zu verwalten. Unternehmen können somit genau steuern, welche Daten für Power BI verfügbar sind, ohne separate Berechtigungen für jede einzelne Datenquelle setzen zu müssen. - Einsatz von Delta Sharing für sichere Datenfreigabe
Falls Power BI auch auf externe Datenquellen zugreifen soll, kann Delta Sharing eine Lösung sein. Dieses offene Protokoll ermöglicht es, Daten sicher und kontrolliert für andere Anwendungen oder Partner bereitzustellen, ohne physische Kopien zu erzeugen. - Verbindung über den nativen Power BI Connector für Databricks
Microsoft bietet einen offiziellen Power BI Connector für Databricks, der über OAuth abgesichert ist und eine direkte, sichere Verbindung herstellt. Damit lassen sich Daten über DirectQuery oder Import-Modus abrufen, ohne unsichere ODBC/JDBC-Treiber zu verwenden. - Audit-Logs und Monitoring aktivieren
Um Sicherheitsstandards weiter zu erhöhen, sollten Unternehmen Audit-Logs in Databricks aktivieren. Diese ermöglichen eine lückenlose Nachverfolgung von Datenzugriffen und können über Security Information and Event Management (SIEM)-Lösungen überwacht werden.
Fazit: Power BI und Databricks optimal nutzen
Die Integration von Power BI mit Databricks bietet enormes Potenzial für Unternehmen, die große Datenmengen effizient analysieren und visualisieren möchten. Mit der richtigen Architektur, einer durchdachten Performance-Optimierung und soliden Sicherheitskonzepten können Sie das Beste aus beiden Welten herausholen.
Als erfahrene Databricks- und Microsoft Fabric-Partner unterstützen wir Sie gerne bei der Umsetzung dieser Best Practices und helfen Ihnen dabei, Ihre Datenstrategie auf das nächste Level zu heben. Kontaktieren Sie uns für eine individuelle Beratung!
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Ob und wie künstliche Intelligenz Ihnen weiterhelfen kann, können Sie in einem ersten, unverbindlichen Gespräch mit uns herausfinden.
In diesem Gespräch erfahren Sie:
- Wie Ihr Use-Case technisch am besten umgesetzt werden kann
- Wie wir maximal sicher mit Ihren Kundendaten umgehen
- Wie lange wir für die Umsetzung benötigen und wie ein konkreter Projektplan aussehen könnte
FAQ – Die wichtigsten Fragen schnell beantwortet
Power BI ermöglicht es, leistungsstarke Analysen und interaktive Dashboards zu erstellen. Databricks bietet eine skalierbare und leistungsfähige Plattform für Big Data und KI. Durch die Verbindung beider Tools erhalten Unternehmen eine end-to-end Analytics-Lösung mit direktem Zugriff auf große Datenmengen.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, Power BI mit Databricks zu verbinden:
Native Power BI Connector für Databricks (empfohlen)
ODBC/JDBC-Treiber (weniger sicher und komplexer)
Delta Sharing für externe Datenfreigabe
Der Unity Catalog ist eine zentralisierte Governance-Lösung für Databricks, die eine einheitliche Verwaltung von Berechtigungen und Datenzugriffen ermöglicht. Er stellt sicher, dass Nutzer nur auf die Daten zugreifen können, für die sie berechtigt sind, und erleichtert die Einhaltung von Compliance-Richtlinien. Mehr erfahren.
DirectQuery: Für Echtzeit-Datenabfragen, wenn stets aktuelle Daten benötigt werden.
Import-Modus: Für schnellere Dashboards, wenn Daten in Power BI zwischengespeichert werden können.
Hybrid-Ansatz: Kombination beider Methoden je nach Anwendungsfall.
