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KI-Visualisierung in Microsoft Power BI

Fachbeitrag

6. Februar 2025

Microsoft Power BI ist eine leistungsstarke Plattform für Business Intelligence, die es ermöglicht, Daten zu visualisieren, zu analysieren und zu interpretieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. In Power BI wird bereits künstliche Intelligenz eingesetzt, um die Datenanalyse schneller und effizienter zu gestalten. In diesem Artikel werden drei wichtige Visualisierungen vorgestellt: „Key Influencers“, „KI-Teilung“ mit einem Analysebaum und „Smart Narratives“.

Key Influencer: Einflussfaktoren analysieren

Die Visualisierung Key Influencers, oder deutsch “Wichtige Einflussfaktoren”, hilft dabei, wichtige Einflussfaktoren auf ausgewählte Metriken herauszufinden. Sie zeigt diese Faktoren in einem Diagramm an und gibt an, wie stark sie die Metrik beeinflussen. So können Nutzer schnell erkennen, welche Kriterien, wie zum Beispiel bestimmte Eigenschaften eines Produkts, für die Verkaufszahlen entscheidend sind.

Zusätzlich bietet die Unterfunktion „Top Segments“ die Möglichkeit, nicht nur einzelne Metriken, sondern auch gruppierte Werte in Segmenten zu analysieren. Dies erleichtert das Verständnis der Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Metriken.

KI-Teilung: Datenanalyse mit Analysebaum

Das Analysebaum-Visual in Power BI ermöglicht es, Daten in einem Baumdiagramm darzustellen und diese automatisch in verschiedene Ebenen zu gliedern. Nutzer können durch Drilldown von einer höheren in detailliertere Ebenen navigieren, um beispielsweise jährliche Verkaufszahlen nach Stadt, Monat oder Produktart zu analysieren.

Die KI-Teilung nutzt künstliche Intelligenz, um gezielt nach relevanten Datenebenen zu suchen. Dabei können Anwender Höchst- und Tiefstwerte festlegen, um herauszufinden, welche Ebene die höchsten oder niedrigsten Werte hat. Die KI passt die angezeigten Ebenen automatisch an, wenn ein anderer Knoten gewählt wird.

Es gibt zwei Ansätze zur Datenanalyse in der KI-Teilung: die absolute und die relative KI-Teilung. Der Unterschied liegt darin, wie die nächste Ebene bestimmt wird: entweder durch die absolut höchsten oder niedrigsten Werte oder durch den Vergleich der höchsten und niedrigsten Werte innerhalb der aktuellen Ebene.

Ein Beispiel: Wenn ein Nutzer seine Verkaufszahlen analysiert und in die Stadt Toronto drillen möchte, würde bei der absoluten KI-Teilung der nächste Höchstwert Canada sein. Bei der relativen KI-Teilung hingegen würde eine andere Ebene angezeigt, die die Monate mit den höchsten Verkaufszahlen zeigt.

Smart Narratives: Automatisierte Analysen erstellen

Mit Smart Narratives können Nutzer Texte erstellen, die von künstlicher Intelligenz generiert werden. Diese Analysen können für ein einzelnes Visual oder eine gesamte Berichtsseite erstellt werden. Die KI wertet die angegebenen Werte aus und zieht Schlüsse, wie etwa Verkaufssteigerungen in einem bestimmten Monat oder den Umsatz eines Produkts in einem bestimmten Zeitraum. Die Texte aktualisieren sich automatisch bei Änderungen durch Filterungen.

Nutzer haben die Möglichkeit, den Text zu erweitern und zusätzliche Werte von der KI generieren zu lassen. Ein Smart Narratives-Symbol kann einem Visual hinzugefügt werden, um eine sofortige Zusammenfassung des Inhalts zu bieten.

Durch Smart Narratives können Nutzer schnell anpassbare Analysen erstellen, was die Effizienz der Datenanalyse deutlich erhöht.

Fazit: Vorteile der KI-Visualisierung in Power BI

Die vielfältigen KI-Funktionen von Power BI unterstützen Nutzer bei verschiedenen Aufgaben. Sie helfen dabei herauszufinden, welche Faktoren einen Wert am meisten beeinflussen und wie stark dieser Einfluss ist. Zudem ermöglichen sie die Analyse von Daten über verschiedene Dimensionen hinweg sowie das gezielte Suchen nach auffälligen Mustern. Power BI bietet eine dynamische, KI-gestützte Datenanalyse, die das Verständnis einzelner oder mehrerer Visuals erheblich verbessert.