Effizienzsteigerung im Datenmanagement: Der Einsatz von Microsoft Fabric gegenüber manueller Arbeit mit Excel

In unserer derzeitigen Datenmanagement-Architektur setzen wir auf Microsoft Fabric, um die Effizienz und Zuverlässigkeit der Datenverarbeitung sicherzustellen. Nachfolgend erläutern wir unseren Prozess und die Nutzung der verschiedenen Tools und Technologien sowie die Vorteile gegenüber der manuellen Arbeit mit Excel.

Datenablage und -verarbeitung

Unsere Arbeitsweise beginnt mit dem Speichern von Excel-Dateien, entweder auf einem SharePoint oder durch direktes Hochladen in unser Lakehouse. Diese Dateien sind die Ausgangspunkte für unsere Datenpipelines:

  1. Excel-Dateien auf SharePoint: Dateien auf SharePoint werden mit DataFlowGen2 eingelesen. DataFlowGen2 bietet erweiterte Fehlerbehandlungsfunktionen wie:

    • Reiter-Prüfung: Überprüfung, ob der erforderliche Reiter im Excel-Dokument vorhanden ist.
    • Größenkontrolle: Sicherstellung, dass die Datei eine bestimmte Mindestgröße hat.

      Diese Maßnahmen helfen uns, Datenqualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

  2. Dateien im Lakehouse: Dateien, die direkt in unser Lakehouse hochgeladen werden, werden mithilfe der Copy Data Action in unseren Pipelines übertragen. Diese Aktion ermöglicht eine schnelle und zuverlässige Übertragung und Organisation der Dateien in unserem Datenspeicher.

Bronze Layer und Datenmodell

Die eingelesenen Daten bilden den Bronze Layer unseres Datenmodells. Der Bronze Layer ist die erste Stufe unserer Datenarchitektur, in der die Rohdaten gesammelt und für die weitere Verarbeitung vorbereitet werden. Basierend auf diesen initialen Daten haben wir mehrere Dataflows entwickelt, um die Rohdaten in nutzbare Informationen zu transformieren:

  • Verarbeitung und Aufbereitung: Wir haben Dataflows erstellt, die mehrere Quelltabellen verknüpfen. Durch Joins und verschiedene Transformationen werden die Daten aufbereitet. Diese Schritte umfassen Datenbereinigung, Normalisierung und Anreicherung, um sicherzustellen, dass die Daten für analytische Zwecke geeignet sind.

Automatisierung und Sequenzierung

Um einen reibungslosen und kontinuierlichen Datenfluss zu gewährleisten, haben wir alle Dataflows und die Copy Data Action in einer Pipeline zusammengefasst. Diese Pipeline ist so konfiguriert, dass sie jede Stunde sequentiell ausgeführt wird. Die regelmäßige Aktualisierung stellt sicher, dass unsere Daten stets aktuell und synchronisiert sind. Die Pipeline-Architektur bietet zudem die Flexibilität, bei Bedarf neue Datenquellen und Verarbeitungsschritte hinzuzufügen.

Reporting und Visualisierung

Die visuelle Darstellung und Analyse der aufbereiteten Daten erfolgt über eine Power BI App, die aus mehreren Berichten besteht. Diese App bietet eine intuitive und benutzerfreundliche Oberfläche zur Datenvisualisierung und zur Gewinnung wertvoller Einblicke. Die Hauptfunktionen der Power BI App umfassen:

  • Interaktive Dashboards: Bieten eine umfassende Übersicht über die wichtigsten Kennzahlen und Trends.
  • Detaillierte Berichte: Ermöglichen tiefgehende Analysen und das Erkennen von Mustern und Anomalien.
  • Echtzeit-Aktualisierungen: Stellen sicher, dass die Daten in den Berichten immer aktuell sind.

Notebooks und Association Analysen

Ein weiterer Vorteil der Nutzung von Microsoft Fabric ist die Möglichkeit, Notebooks für Association Analysen zu verwenden. Diese Analysen helfen uns, Korrelationen in unseren Daten zu erkennen und tiefgehende Einblicke zu gewinnen, die für strategische Entscheidungen von unschätzbarem Wert sind.

Vorteile gegenüber manueller Arbeit mit Excel

  1. Automatisierung:

    • Microsoft Fabric: Datenpipelines wie DataFlowGen2 und Copy Data Action ermöglichen die automatisierte Datenübertragung und -verarbeitung, was zu einer erheblichen Reduzierung des manuellen Aufwands führt.
    • Manuelle Arbeit mit Excel: Erfordert manuelle Eingaben und Übertragungen, was zeitaufwendig ist und zu Fehlern führen kann.

  2. Datenqualität und Fehlerbehandlung:

    • Microsoft Fabric: Bietet erweiterte Fehlerbehandlungsfunktionen wie Reiter-Prüfung und Größenkontrolle, um Datenqualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
    • Manuelle Arbeit mit Excel: Fehler und Inkonsistenzen in den Daten sind schwer zu erkennen und zu korrigieren.

  3. Effizienz und Skalierbarkeit:

    • Microsoft Fabric: Ermöglicht die schnelle und zuverlässige Übertragung und Organisation von Dateien, unterstützt durch eine Pipeline-Architektur, die stündlich aktualisiert wird.
    • Manuelle Arbeit mit Excel: Prozesse sind oft langsam und nicht skalierbar, insbesondere bei großen Datenmengen.

  4. Datenintegration und Transformation:

    • Microsoft Fabric: Dataflows ermöglichen die Verknüpfung mehrerer Quelltabellen, Transformationen und Anreicherungen, um Daten für analytische Zwecke vorzubereiten.
    • Manuelle Arbeit mit Excel: Verknüpfungen und Transformationen sind manuell und fehleranfällig.

  5. Reporting und Visualisierung:

    • Microsoft Fabric: Power BI bietet interaktive Dashboards und Berichte, die eine intuitive Datenvisualisierung und Analyse ermöglichen.
    • Manuelle Arbeit mit Excel: Erstellung von Berichten und Visualisierungen ist zeitaufwendig und weniger interaktiv.

  6. Korrelationen und Analysen:

    • Microsoft Fabric: Verwendung von Notebooks zur Durchführung von Association Analysen, um Korrelationen zu erkennen und wertvolle Einblicke zu gewinnen.
    • Manuelle Arbeit mit Excel: Analysen sind begrenzt und erfordern fortgeschrittene Kenntnisse und manuelle Berechnungen.

Vergleichstabelle

Aspekt

Microsoft Fabric

Manuelle Arbeit mit Excel

Automatisierung

Vollautomatisierte Datenpipelines

Manuelle Eingabe und Übertragung

Fehlerbehandlung

Erweiterte Funktionen zur Fehlererkennung und -behebung

Fehler sind schwer zu erkennen und zu korrigieren

Effizienz und Skalierbarkeit

Schnelle und skalierbare Prozesse

Langsam und nicht skalierbar

Datenintegration und -transformation

Verknüpfung und Transformation mehrerer Quelltabellen

Manuelle und fehleranfällige Prozesse

Reporting und Visualisierung

Interaktive Dashboards und Berichte mit Power BI

Zeitaufwendige und weniger interaktive Berichte

Korrelationen und Analysen

Verwendung von Notebooks für tiefgehende Analysen

Begrenzte Analysen, erfordern fortgeschrittene Kenntnisse

Fazit

Durch den Einsatz von Microsoft Fabric verbessern wir die Effizienz, Zuverlässigkeit und Qualität unseres Datenmanagements erheblich im Vergleich zur manuellen Arbeit mit Excel. Die automatisierten Prozesse und erweiterten Funktionen ermöglichen es uns, fundierte Entscheidungen zu treffen und strategische Einblicke zu gewinnen, während die manuelle Arbeit mit Excel oft zu Fehlern, ineffizienten Prozessen und Dateninkonsistenzen führt. Die Nutzung von Notebooks für Association Analysen in Microsoft Fabric ermöglicht zudem das Erkennen von Korrelationen, was einen zusätzlichen Mehrwert darstellt.

Autoren

Nikolaj Unser-Richter

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Simon Jung

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Datenablage und -verarbeitung

Unsere Arbeitsweise beginnt mit dem Speichern von Excel-Dateien, entweder auf einem SharePoint oder durch direktes Hochladen in unser Lakehouse. Diese Dateien sind die Ausgangspunkte für unsere Datenpipelines:

  1. Excel-Dateien auf SharePoint: Dateien auf SharePoint werden mit DataFlowGen2 eingelesen. DataFlowGen2 bietet erweiterte Fehlerbehandlungsfunktionen wie:

    • Reiter-Prüfung: Überprüfung, ob der erforderliche Reiter im Excel-Dokument vorhanden ist.
    • Größenkontrolle: Sicherstellung, dass die Datei eine bestimmte Mindestgröße hat.

      Diese Maßnahmen helfen uns, Datenqualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

  2. Dateien im Lakehouse: Dateien, die direkt in unser Lakehouse hochgeladen werden, werden mithilfe der Copy Data Action in unseren Pipelines übertragen. Diese Aktion ermöglicht eine schnelle und zuverlässige Übertragung und Organisation der Dateien in unserem Datenspeicher.

Bronze Layer und Datenmodell

Die eingelesenen Daten bilden den Bronze Layer unseres Datenmodells. Der Bronze Layer ist die erste Stufe unserer Datenarchitektur, in der die Rohdaten gesammelt und für die weitere Verarbeitung vorbereitet werden. Basierend auf diesen initialen Daten haben wir mehrere Dataflows entwickelt, um die Rohdaten in nutzbare Informationen zu transformieren:

  • Verarbeitung und Aufbereitung: Wir haben Dataflows erstellt, die mehrere Quelltabellen verknüpfen. Durch Joins und verschiedene Transformationen werden die Daten aufbereitet. Diese Schritte umfassen Datenbereinigung, Normalisierung und Anreicherung, um sicherzustellen, dass die Daten für analytische Zwecke geeignet sind.

Automatisierung und Sequenzierung

Um einen reibungslosen und kontinuierlichen Datenfluss zu gewährleisten, haben wir alle Dataflows und die Copy Data Action in einer Pipeline zusammengefasst. Diese Pipeline ist so konfiguriert, dass sie jede Stunde sequentiell ausgeführt wird. Die regelmäßige Aktualisierung stellt sicher, dass unsere Daten stets aktuell und synchronisiert sind. Die Pipeline-Architektur bietet zudem die Flexibilität, bei Bedarf neue Datenquellen und Verarbeitungsschritte hinzuzufügen.

Reporting und Visualisierung

Die visuelle Darstellung und Analyse der aufbereiteten Daten erfolgt über eine Power BI App, die aus mehreren Berichten besteht. Diese App bietet eine intuitive und benutzerfreundliche Oberfläche zur Datenvisualisierung und zur Gewinnung wertvoller Einblicke. Die Hauptfunktionen der Power BI App umfassen:

  • Interaktive Dashboards: Bieten eine umfassende Übersicht über die wichtigsten Kennzahlen und Trends.
  • Detaillierte Berichte: Ermöglichen tiefgehende Analysen und das Erkennen von Mustern und Anomalien.
  • Echtzeit-Aktualisierungen: Stellen sicher, dass die Daten in den Berichten immer aktuell sind.

Notebooks und Association Analysen

Ein weiterer Vorteil der Nutzung von Microsoft Fabric ist die Möglichkeit, Notebooks für Association Analysen zu verwenden. Diese Analysen helfen uns, Korrelationen in unseren Daten zu erkennen und tiefgehende Einblicke zu gewinnen, die für strategische Entscheidungen von unschätzbarem Wert sind.

Vorteile gegenüber manueller Arbeit mit Excel

  1. Automatisierung:

    • Microsoft Fabric: Datenpipelines wie DataFlowGen2 und Copy Data Action ermöglichen die automatisierte Datenübertragung und -verarbeitung, was zu einer erheblichen Reduzierung des manuellen Aufwands führt.
    • Manuelle Arbeit mit Excel: Erfordert manuelle Eingaben und Übertragungen, was zeitaufwendig ist und zu Fehlern führen kann.

  2. Datenqualität und Fehlerbehandlung:

    • Microsoft Fabric: Bietet erweiterte Fehlerbehandlungsfunktionen wie Reiter-Prüfung und Größenkontrolle, um Datenqualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
    • Manuelle Arbeit mit Excel: Fehler und Inkonsistenzen in den Daten sind schwer zu erkennen und zu korrigieren.

  3. Effizienz und Skalierbarkeit:

    • Microsoft Fabric: Ermöglicht die schnelle und zuverlässige Übertragung und Organisation von Dateien, unterstützt durch eine Pipeline-Architektur, die stündlich aktualisiert wird.
    • Manuelle Arbeit mit Excel: Prozesse sind oft langsam und nicht skalierbar, insbesondere bei großen Datenmengen.

  4. Datenintegration und Transformation:

    • Microsoft Fabric: Dataflows ermöglichen die Verknüpfung mehrerer Quelltabellen, Transformationen und Anreicherungen, um Daten für analytische Zwecke vorzubereiten.
    • Manuelle Arbeit mit Excel: Verknüpfungen und Transformationen sind manuell und fehleranfällig.

  5. Reporting und Visualisierung:

    • Microsoft Fabric: Power BI bietet interaktive Dashboards und Berichte, die eine intuitive Datenvisualisierung und Analyse ermöglichen.
    • Manuelle Arbeit mit Excel: Erstellung von Berichten und Visualisierungen ist zeitaufwendig und weniger interaktiv.

  6. Korrelationen und Analysen:

    • Microsoft Fabric: Verwendung von Notebooks zur Durchführung von Association Analysen, um Korrelationen zu erkennen und wertvolle Einblicke zu gewinnen.
    • Manuelle Arbeit mit Excel: Analysen sind begrenzt und erfordern fortgeschrittene Kenntnisse und manuelle Berechnungen.

Vergleichstabelle

Aspekt

Microsoft Fabric

Manuelle Arbeit mit Excel

Automatisierung

Vollautomatisierte Datenpipelines

Manuelle Eingabe und Übertragung

Fehlerbehandlung

Erweiterte Funktionen zur Fehlererkennung und -behebung

Fehler sind schwer zu erkennen und zu korrigieren

Effizienz und Skalierbarkeit

Schnelle und skalierbare Prozesse

Langsam und nicht skalierbar

Datenintegration und -transformation

Verknüpfung und Transformation mehrerer Quelltabellen

Manuelle und fehleranfällige Prozesse

Reporting und Visualisierung

Interaktive Dashboards und Berichte mit Power BI

Zeitaufwendige und weniger interaktive Berichte

Korrelationen und Analysen

Verwendung von Notebooks für tiefgehende Analysen

Begrenzte Analysen, erfordern fortgeschrittene Kenntnisse

Fazit

Durch den Einsatz von Microsoft Fabric verbessern wir die Effizienz, Zuverlässigkeit und Qualität unseres Datenmanagements erheblich im Vergleich zur manuellen Arbeit mit Excel. Die automatisierten Prozesse und erweiterten Funktionen ermöglichen es uns, fundierte Entscheidungen zu treffen und strategische Einblicke zu gewinnen, während die manuelle Arbeit mit Excel oft zu Fehlern, ineffizienten Prozessen und Dateninkonsistenzen führt. Die Nutzung von Notebooks für Association Analysen in Microsoft Fabric ermöglicht zudem das Erkennen von Korrelationen, was einen zusätzlichen Mehrwert darstellt.

Autoren

Nikolaj Unser-Richter

Simon Jung

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