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Planung der Power BI-Implementierung: Integration in andere Dienste

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Hinweis

Dieser Artikel ist Teil der Artikelreihe zur Power BI-Implementierungsplanung. Diese Reihe konzentriert sich hauptsächlich auf die Power BI-Erfahrung in Microsoft Fabric. Eine Einführung in die Artikelreihe finden Sie unter Power BI-Implementierungsplanung.

Dieser Artikel hilft Ihnen, zu planen, wie und wann Power BI und Microsoft Fabric in andere Dienste integriert werden. Dieser Artikel richtet sich in erster Linie an:

  • Leiter und Manager im Bereich Business Intelligence (BI) und Analysen: Entscheidungsträger, die für die Überwachung des BI-Programms und der Strategie verantwortlich sind. Diese Personen entscheiden, ob sie andere Dienste verwenden, um bestimmte strategische Ziele zu unterstützen oder Fabric oder Power BI zu ergänzen.
  • Fabric-Administrator*innen: Administrator*innen, die für die Überwachung von Fabric in der Organisation verantwortlich sind Fabric-Administratoren steuern, welche Dienste in Fabric integriert werden können, indem sie Integrationsmandanteneinstellungen aktivieren und die Integration auf Mandantenebene in Dienste in Azure oder Microsoft Teams einrichten. Häufig müssen Fabric-Administratoren mit anderen Administratoren zusammenarbeiten, um diese Integration zu erleichtern.
  • COE (Center of Excellence)-, IT- und BI-Teams: Die Teams, die für die Überwachung von Power BI in der Organisation verantwortlich sind. Diese Teams suchen nach Möglichkeiten, Dienste zu nutzen, die Personen bei der integrationsintegren Lösung von Problemen unterstützen oder Power BI effektiver nutzen können.
  • Inhaltsbesitzer und Inhaltsersteller: Die Teams und Einzelpersonen, die Analysen in einem Team oder einer Abteilung unterstützen. Diese Teams und Einzelpersonen führen integration auf Arbeitsbereichsebene und Lösungsebene aus, um bestimmte Anforderungen und Anwendungsfälle zu unterstützen, sofern dies zulässig ist.

Wenn Sie Power BI verwenden, können bestimmte Anforderungen oder Herausforderungen auftreten, die Sie nicht mit den wichtigsten Power BI-Tools und -Features erfüllen können. In diesen Situationen können Sie die Integration von Power BI in andere Dienste in Betracht ziehen. Die meisten dieser Dienste sind Microsoft-Dienste, z. B. Azure oder Microsoft 365, aber Sie können Power BI auch in benutzerdefinierte dienste oder Drittanbieterdienste integrieren. Die Erweiterung der Funktionalität von Power BI auf diese Weise kann dazu beitragen, neue Probleme zu lösen, und es ermöglicht es Den Menschen, mit ihren regulären Aufgaben effektiver zu werden.

Im Folgenden finden Sie einige häufige Szenarien, die die Integration von Power BI in andere Dienste umfassen:

  • Sie haben spezifische Anforderungen, die die Nutzung eines anderen Dienstes erfordern. Sie müssen z. B. in Azure Private Link integriert werden, um eine Verbindung mit Diensten über einen privaten Endpunkt in Ihrem virtuellen Netzwerk herzustellen.
  • Sie begegnen spezifischen Herausforderungen, die nicht allein mit Power BI bewältigt werden können. Beispielsweise verwenden Sie die Azure Log Analytics-Integration , um detaillierte Abfragediagnosen Ihrer semantischen Modelle zur Problembehandlung und Überwachung zu erhalten.
  • Sie möchten dienste verwenden, die Sie bereits verwenden oder die Funktionen von Power BI erweitern. Beispielsweise können Sie Excel-Benutzern das Herstellen einer Verbindung mit semantischen Modellen ermöglichen, indem Sie das Excel-Add-In verwenden, um verbundene PivotTables einzufügen.

Sie können Power BI auf der Ebene Ihres Mandanten, Ihres Arbeitsbereichs oder einzelner Lösungen (z. B. semantische Modelle und Berichte) in andere Dienste integrieren:

  • Integration auf Mandantenebene: Wirkt sich auf den gesamten Mandanten aus und wird von Fabric-Administratoren eingerichtet, in der Regel in Zusammenarbeit mit anderen Administratoren. Beispielsweise ist die Teams-Integration auf Mandantenebene eingerichtet. Ein weiteres Beispiel, das sich auf netzwerke auswirkt, ist Azure ExpressRoute.
  • Integration auf Arbeitsbereichsebene: Wirkt sich auf alle Inhalte im Arbeitsbereich aus und wird von Arbeitsbereichsadministratoren eingerichtet. Die Git-Integration ist beispielsweise auf Arbeitsbereichsebene eingerichtet, um die Quellcodeverwaltung mit Azure Repos zu erreichen, was ein Dienst von Azure DevOps ist.
  • Integration auf Lösungsebene: Wirkt sich auf ein einzelnes Inhaltselement aus und wird vom Inhaltsersteller eingerichtet. Beispielsweise wird Python oder R auf Lösungsebene eingerichtet, um die Erstellung von benutzerdefinierten, interaktiven Visuellen zu ermöglichen.

Bei allen drei Ebenen sollten Sie bedenken, wenn Sie Power BI in andere Dienste integrieren:

  • Sicherheitsüberlegungen: Die Integration anderer Dienste führt zwangsläufig zu mehr Risiken, die Sie vermeiden müssen, um sie erfolgreich zu verwenden. Beispielsweise hat die Integration mit KI-Diensten das Potenzial, interne Daten externen Diensten zur Verfügung zu stellen, die ihre Modelle trainieren. Um dieses Risiko zu mindern, stellen Sie sicher, dass Sie alle Sicherheitsrisiken und Überlegungen zur Integration eines Diensts proaktiv bewerten. Identifizieren Sie außerdem konkrete Maßnahmen, um die Einhaltung von Datenschutz- und Datenschutzrichtlinien in Ihrer Region und Organisation sicherzustellen.
  • Überlegungen zur Lizenzierung: Die Integration anderer Dienste erfordert möglicherweise ein bestimmtes Abonnement oder eine bestimmte Lizenz. Die Integration von Power BI-Berichten in PowerApps ist beispielsweise nur möglich, wenn Sie über die entsprechenden PowerApps-Lizenzen verfügen. Stellen Sie für jeden Dienst sicher, dass Sie bewerten, ob Sie eine bestimmte Lizenz oder ein abonnement benötigen, um ihn zu integrieren, und welche Kosten pro Benutzer oder Kapazität berechnet werden. Führen Sie diese Auswertung nicht nur für die Dienste, sondern auch für Fabric- und Power BI-Lizenzen pro Benutzer und pro Kapazität aus.
  • Governance-Überlegungen: Die Integration anderer Dienste führt zu vielfältigeren Aktivitäten und Vorgängen, die personen in Ihrem Mandanten durchführen, von denen einige zu unangemessenen Praktiken führen können. Die Integration von Power BI-Berichten mit OneDrive oder SharePoint kann beispielsweise dazu führen, dass Personen Power BI Desktop-Dateien (PBIX) direkt mit Berichtsanzeigen teilen. Dieser Ansatz leitet von den besseren Methoden zum Veröffentlichen des Berichts in einen Arbeitsbereich ab und teilt ihn über direkten Zugriff, Arbeitsbereich-Viewerrollen oder eine Power BI-App. Daher sollten Sie proaktiv alle potenziellen Governancerisiken identifizieren, bevor Sie einen Dienst integrieren, und den Aufwand identifizieren, der erforderlich ist, um den Dienst in Ihrem Mandanten zu überwachen und zu unterstützen.
  • Überlegungen zur Mentoring- und Benutzeraktivierung: Die Integration anderer Dienste erfordert möglicherweise Zeit und Mühe, die Benutzer zu schulen, um alle neuen Funktionen effektiv nutzen zu können. Wenn Sie Benutzern beispielsweise erlauben, Excel in Power BI zu integrieren, sollten Sie Benutzer schulen, wie Sie "Analysieren" in Excel effektiv verwenden können. Die Schulung sollte sie bei der Verwendung unterstützen und sie über ihre Überlegungen und Einschränkungen informieren. Stellen Sie sicher, dass Sie proaktiv planen, wie Sie Personen trainieren und unterstützen, die diese Integration verwenden.

Im restlichen Teil dieses Artikels werden die Möglichkeiten beschrieben, Power BI auf der Ebene Ihres Mandanten, Arbeitsbereichs und einzelner Lösungen (z. B. Berichte oder semantische Modelle) in andere Dienste zu integrieren.

Hinweis

Dieser Artikel enthält eine Übersicht über die verschiedenen Dienste, die Sie in Power BI integrieren können, und die möglichen Anwendungsfälle. Der Zweck dieses Artikels besteht darin, Sie nicht in den technischen Schritten zu führen, die zum Einrichten oder Beheben der Integration erforderlich sind. Links zu technischen Informationen finden Sie in den jeweiligen Abschnitten dieses Artikels.

Integration auf Mandantenebene

Fabric-Administratoren können einige Dienste für die Verwendung über den gesamten Mandanten hinweg integrieren. In der Regel erleichtert diese Integration eine umfassendere Interoperabilität zwischen Fabric oder Power BI und verwandten Diensten, z. B. den in Azure verfügbaren Diensten. Die Integration auf Mandantenebene kann sich auch darauf auswirken, wie bestimmte Daten verarbeitet werden.

Wichtig

Eine Übersicht über die relevanten Verwaltungseinstellungen, die ein Fabric-Administrator verwenden kann, um die Integration von Microsoft Fabric oder Power BI mit externen Diensten zu steuern, finden Sie unter Integration Mandanteneinstellungen. Ein Fabric-Administrator kann die Integration mit Diensten auf allen Ebenen mit diesen Mandanteneinstellungen steuern.

Integration in Azure-Dienste

Sie können Ihren Mandanten in eine breite Palette von Azure-Diensten integrieren, die Sie möglicherweise bereits zum Speichern oder Verwalten Ihrer Daten verwenden. Diese Integration hilft Ihnen, den Umfang und die Vorteile von Azure-Diensten aus Fabric und Power BI anzuwenden. Darüber hinaus ermöglicht es erweiterte Funktionen, die viele Rollen unterstützen können, von Administratoren und zentralisierten Teams bis hin zu dezentralen Inhaltsbesitzern oder Erstellern.

Die Integration in Azure-Dienste erfordert, dass Sie über ein aktives Azure-Abonnement verfügen. Darüber hinaus gibt es einige spezifische Lizenzierungsüberlegungen für diese Option. Für die Verwendung von Vertraulichkeitsbezeichnungen und DLP-Richtlinien ist eine Azure Information Protection Premium P1- oder Premium P2-Lizenz erforderlich. Benutzer benötigen möglicherweise eine Power BI Pro- oder Premium Pro-Benutzer-Lizenz (PPU), um Features zu verwenden, die sich aus dieser Integration ergeben, z. B. das Anwenden von Vertraulichkeitsbezeichnungen. Schließlich erfordern einige dieser Dienste auch, dass Sie über Fabric- oder Premium-Kapazität verfügen, und sie verwenden möglicherweise Ihre Kapazitätsressourcen.

Anleitungen zur Integration in Azure-Dienste finden Sie unter:

Obwohl nicht unbedingt Azure-Dienste, können Sie auch die folgenden Tools verwenden, die für die Integration auf Mandantenebene in Power BI verfügbar sind:

Integration in KI-Dienste

Neben Copilot in Fabric gibt es verschiedene KI-Dienste, die Sie in Fabric und Power BI integrieren können. Diese Dienste können Ihnen bei der Durchführung erweiterter Analysen helfen, um bestimmte Modelle auf Ihre Daten anzuwenden, je nach Ihren Anforderungen und Anwendungsfällen.

Die Integration mit AI Azure-Diensten erfordert, dass Sie über ein aktives Azure-Abonnement verfügen. Darüber hinaus erfordern einige dieser Dienste auch, dass Sie über Fabric- oder Premium-Kapazität verfügen, und sie verwenden Ihre Kapazitätsressourcen. Um sicherzustellen, dass diese Workloads keine negativen Auswirkungen auf Ihre Kapazitätsauslastung haben, stellen Sie sicher, dass Sie einen Speichergrenzwert für KI-Workloads innerhalb Ihrer Kapazität festlegen. Auf diese Weise können Sie unerwartete Nutzung Ihrer Kapazitätseinheiten (CUs) vermeiden. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten von Auswirkungen auf eine Premium-Kapazität.

Anleitungen zur Integration in die verschiedenen KI-Dienste in Azure finden Sie unter:

Integrieren von Azure AI Services in Power Query

Sie können bestimmte KI-Funktionen in Power Query mithilfe von Azure AI Services aufrufen. Diese Funktionen werden mit Fabric-Kapazität oder Premium-Kapazität für einen ausgewählten Arbeitsbereich ausgeführt. Sie können nützliche Informationen von weniger strukturierten Text- oder Bilddaten ableiten.

Anwendungsfälle für die Integration von Azure AI Services in ein semantisches Modell oder einen Datenfluss umfassen:

Integrieren von Azure Machine Learning in Power Query

Ähnlich wie Sie Azure AI Services verwenden können, können Sie Machine Learning-Modelle auf Ihre Daten anwenden, indem Sie dynamische Power Query-Funktionen aufrufen. Diese Machine Learning-Modelle müssen Schemadateien aufweisen, die von dem Modellersteller in Python generiert werden.

Dataflow Gen1-Ersteller können autoML auch verwenden, um ihre eigenen Machine Learning-Modelle mithilfe von Power BI während der Datenvorbereitung zu erstellen. Ersteller können einen bestimmten Modelltyp auswählen, entweder binäre Vorhersage, allgemeine Klassifizierung oder Regression. Als Nächstes trainieren sie diese Modelle mit Eingabedaten und bewerten die Ergebnisse, bevor sie das Modell auf neue oder aktualisierte Daten anwenden, nachdem der Datenfluss aktualisiert wurde.

Zu den Anwendungsfällen für die Azure Machine Learning-Integration mit einem semantischen Modell oder dataflow Gen1 gehören:

  • Führen Sie prädiktive Modellierung in Power BI durch, ohne ein umfassendes Know-how in Data Science-Tools oder Python benötigen zu müssen.
  • Führen Sie einfache Vorhersage und Prognose durch.
  • Wenden Sie Organisationsmodelle in Azure Machine Learning an, um Daten in Power BI zu bereichern.

Integration für unabhängige Softwareanbieter

Unabhängige Softwareanbieter (ISVs), die Software produzieren und verkaufen, können in Fabric integriert werden, um ihre Anwendungen zu unterstützen und zu erweitern.

Es gibt drei verschiedene Modelle, mit denen ISVs in Fabric integriert werden können:

Weitere Informationen dazu, wie ISVs in Fabric integriert werden können, finden Sie unter Microsoft Fabric-Integrationspfade für ISVs.

Microsoft Teams-Integration

Sie können Ihren Mandanten in Microsoft Teams integrieren, um Benutzern den Zugriff auf Fabric und Power BI in der Teams-Anwendung zu ermöglichen. Diese Funktion ist eine bequeme Möglichkeit, die Zusammenarbeit zu zentralisieren und die Einführung von Teams und Power BI zu fördern.

Weitere Informationen zum Integrieren von Teams in Power BI finden Sie unter:

Anwendungsfälle für die Integration von Teams in Power BI umfassen:

  • Erstellen Sie ein zentrales Portal für Ihre Praxiscommunity , und betten Sie wichtige Power BI-Berichte und -Ressourcen ein.
  • Erstellen Sie dedizierte Teams oder Teams-Kanäle für Inhalte, die über eine Power BI-App verteilt werden, in der Personen Feedback, Probleme teilen oder Fragen zu den Inhalten stellen können.
  • Schulen Sie Benutzer, freigegebene Ansichten zu erstellen, die sie über Teams freigeben können, um bestimmte Perspektiven oder Datenpunkte zu besprechen.

Integration von Geospatialdiensten

Wenn Sie mit geospatialen Daten arbeiten, möchten Sie sie wahrscheinlich in interaktiven Kartenvisualen mit Power BI visualisieren. Diese visuellen Elemente erfordern jedoch eine Integration in andere Dienste, die Sie mithilfe der Mandanteneinstellungen auf Mandantenebene steuern können. Diese visuellen Elemente können in Berichten wirksam sein, die Geospatialdaten darstellen, aber Sie sollten sicherstellen, dass die Verwendung dieser Dienste keine Datenhaltungs- oder Complianceanforderungen verletzt.

Weitere Informationen zum Integrieren von Power BI in verschiedene Geospatialdienste finden Sie unter:

Warnung

Geospatialdienste können andere Dienste verwenden, die sich außerhalb der geografischen Region Ihres Power BI-Mandanten, der Compliancegrenze oder der nationalen Cloudinstanz befinden. Darüber hinaus können diese Dienste Ihre Daten speichern und verarbeiten, in denen sie Einrichtungen unterhalten, und die Nutzung dieser Dienste unterliegt möglicherweise separaten Bedingungen und Datenschutzrichtlinien, die über Power BI hinausgehen.

Diese Warnung gilt auch für alle benutzerdefinierten visuellen Elemente von Drittanbietern, die Sie zum Visualisieren von geospatialen Informationen verwenden.

Integration auf Arbeitsbereichsebene

Sie können bestimmte Dienste auf der Ebene einzelner Arbeitsbereiche integrieren. Diese Dienste können Funktionen ermöglichen, die Ihnen beim Entwickeln, Verwalten und Anzeigen von Inhalten in einem Arbeitsbereich helfen.

Git-Integration

Wenn Ihr Arbeitsbereich Fabric-Kapazität, Premium-Kapazität oder PPU-Lizenzmodi verwendet, können Sie die Git-Integration verwenden, um einen Arbeitsbereich mit einem Remote-Git-Repository zu verbinden, um erweiterte Lebenszyklusverwaltungsszenarien zu unterstützen. Ein Remote-Git-Repository erleichtert die Quellcodeverwaltung von Dateien, wodurch Inhaltsersteller Änderungen nachverfolgen und verwalten können. Die Git-Integration fördert auch die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern, insbesondere bei der Verwendung von Verzweigungen , um die Entwicklung bestimmter Features zu isolieren, bevor diese Änderungen in eine Hauptzweige mit einer Zusammenführung vor der Bereitstellung integriert werden.

Kurz gesagt können Inhaltsersteller Inhalte entweder lokal oder im Power BI-Dienst entwickeln und diese Änderungen dann an ein Remote-Git-Repository übertragen, z. B. Azure Repos oder GitHub Enterprise. Informationen zum Einrichten und Verwenden der Git-Integration für Power BI und Fabric finden Sie unter "Erste Schritte mit der Git-Integration " oder "Lernprogramm: End-to-End-Lifecycle-Verwaltung".

Inhaltsersteller speichern Power BI Project-Dateien (PBIP)-Dateien, Metadatendateien und Dokumentationen in einem zentralen Azure Repos-Remoterepository. Diese Dateien werden von einem technischen Besitzer zusammengestellt. Während ein Inhaltsersteller eine Lösung entwickelt, ist ein technischer Besitzer dafür verantwortlich, die Lösung zu verwalten und die Änderungen zu überprüfen und sie in einer einzigen Lösung zusammenzuführen. Azure Repos bietet im Vergleich zu SharePoint und OneDrive ausgefeiltere Optionen zum Nachverfolgen und Verwalten von Änderungen. Die Pflege eines sorgfältig kuratierten, dokumentierten Repositorys ist von entscheidender Bedeutung, da es die Grundlage aller Inhalte und der Zusammenarbeit ist.

Erwägen Sie die Verwendung der Quellcodeverwaltung zum Nachverfolgen und Verwalten von Änderungen in den folgenden Szenarien:

  • Zentrale oder dezentrale Teams erstellen und verwalten die Inhalte.
  • Inhaltsersteller arbeiten mit Azure DevOps zusammen.
  • Inhaltsersteller sind mit Git, der Quellcodeverwaltung oder dem Architekturentwurf von DataOps vertraut.
  • Inhaltsersteller verwalten komplexe oder wichtige Inhalte, oder sie erwarten, dass die Inhalte skaliert und in Komplexität und Wichtigkeit wachsen.

Um Ihnen bei der effektiven Verwendung der Quellcodeverwaltung mit Azure DevOps zu helfen, müssen Sie sich gedanken bewusst sein und bestimmte Voraussetzungen erfüllen:

  • Git: Um Änderungen zu committen und an ein Remoterepository zu pushen, müssen Inhaltsersteller Githerunterladen und installieren. Git ist ein verteiltes Versionskontrollsystem, das Änderungen in Ihren Dateien nachverfolgt. Informationen zu den Grundlagen von Git finden Sie unter What is Git?.
  • Tools: Um Git zu verwenden, müssen Inhaltsersteller entweder eine Befehlszeilenschnittstelle (CLI) oder einen grafischen Benutzeroberflächenclient (GUI) verwenden, der über integrierte Quellcodeverwaltung (Source Control Management, SCM) wie Visual Studio oder Visual Studio Code verfügt.
  • Lizenzen und Berechtigungen: Um ein Azure Repos Git-Repository zu erstellen und zu verwenden, müssen Inhaltsersteller:
    • Legen Sie ihre Azure DevOps-Zugriffsstufe auf "Einfach" fest (im Gegensatz zu "Stakeholder").
    • Gehören Sie zu einer Azure DevOps-Organisation und einem Projekt.
    • Verfügen Sie über entsprechende Azure DevOps-Repositoryberechtigungen.
    • Arbeiten Sie mit Power BI-Elementen nur aufgrund der Git-Integrationseinschränkungen bei Verwendung einer Power BI Premium-Kapazität (A SKUs) oder PPU-Arbeitsbereichen.
  • Fabric Git-Integration: Um Inhalte in einem Remoterepository mit einem Fabric-Arbeitsbereich zu synchronisieren, verwenden Inhaltsersteller die Fabric Git-Integration. Dieses Tool ist wichtig, da es Änderungen an Inhalten nachverfolgt und verwaltet, die im Fabric-Portal erstellt wurden, z. B. Datenflüsse.

Integrieren von Azure Log Analytics

Sie können Azure Log Analytics verwenden, um wertvolle Informationen zu sammeln, um die Überwachung von Arbeitsbereichselementen auf Datenebene zu unterstützen. Azure Log Analytics ist eine Komponente des Azure Monitor-Diensts. Insbesondere die Azure Log Analytics-Integration in Power BI ermöglicht Es Ihnen, semantische Modellereignisse aus allen semantischen Modellen in einem Power BI-Arbeitsbereich zu erfassen. Es wird nur für Arbeitsbereiche unterstützt, die Fabric- oder Premium-Kapazität verwenden. Informationen zum Einrichten und Verwenden von Azure Log Analytics für Power BI und Fabric finden Sie unter Überwachung auf Datenebene: Azure Log Analytics und Konfigurieren von Azure Log Analytics in Power BI.

Nachdem Sie die Azure Log Analytics-Integration eingerichtet haben und die Verbindung aktiviert ist (für einen unterstützten Arbeitsbereich), werden semantische Modellereignisse automatisch erfasst und kontinuierlich an einen Azure Log Analytics-Arbeitsbereich gesendet. Die Semantikmodellprotokolle werden im Azure-Daten-Explorer gespeichert, bei der es sich um eine nur anfügegeschützte Datenbank handelt, die für die Erfassung von Daten mit hohem Volumen und nahezu Echtzeit-Telemetriedaten optimiert ist.

Anwendungsfälle für die Verwendung von Azure Log Analytics umfassen:

  • Sie möchten strategisch wichtige Semantikmodelle überwachen, z. B. zentralisierte Modelle, die Sie dezentralen Teams in einem verwalteten Self-Service-Nutzungsszenario bereitstellen.
  • Sie möchten semantische Modelle überwachen oder untersuchen, die sich auf die Ressourcenauslastung wie die Fabric-Kapazität auswirken.
  • Sie möchten detaillierte Analysen zu Abfrage- und Verwendungsmustern für semantische Modelle erstellen.

Um Azure Log Analytics zu verwenden, müssen Sie einen Azure Log Analytics-Arbeitsbereich als Teil Ihres Azure-Abonnements einrichten und bezahlen. Sie bezahlen für Azure Log Analytics mit einem Pay-as-you-go-Abonnement. Weitere Informationen finden Sie unter Azure Log Analytics – Preise.

Integrieren von Azure Data Lake Storage Gen2

Sie können einen Arbeitsbereich mit einem Azure Data Lake Storage (ADLS)-Gen2-Konto verbinden. Wenn Sie einen Arbeitsbereich mit ADLS Gen2 verbinden, können Sie Daten für Power BI-Datenflüsse (auch als Dataflows Gen1 bezeichnet) und Semantikmodellsicherungen speichern. Informationen zum Einrichten und Verwenden von ADLS Gen2 zum Speichern von Daten aus Power BI-Datenflüssen finden Sie unter Configuring dataflow storage to use Azure Data Lake Gen 2.

Das Festlegen von Azure-Verbindungen im Fabric-Verwaltungsportal bedeutet nicht, dass alle Power BI-Datenflüsse für den Mandanten standardmäßig in einem ADLS Gen2-Konto gespeichert werden. Um ein bestimmtes Speicherkonto (anstelle des internen Speichers) zu verwenden, muss jeder Arbeitsbereich explizit verbunden sein. Es ist wichtig, dass Sie die Azure-Arbeitsbereichsverbindungen festlegen, bevor Sie Power BI-Datenflüsse im Arbeitsbereich erstellen.

In den folgenden beiden Abschnitten werden Gründe für die Integration eines Arbeitsbereichs in ADLS Gen2 erläutert.

Speichern von Power BI-Datenflüssen

Wenn Sie Ihren eigenen Datensee mitbringen, können die Daten für Power BI-Datenflüsse (Gen1) direkt in Azure aufgerufen werden. Der direkte Zugriff auf den Dataflowspeicher in ADLS Gen2 ist hilfreich, wenn andere Benutzer*innen oder Prozesse die Daten anzeigen oder auf sie zugreifen können sollen. Dies ist besonders hilfreich, wenn Ihr Ziel ist, Dataflows über Power BI hinaus wiederzuverwenden.

Es gibt zwei Optionen zum Zuweisen von Speicher:

  • Speicher auf Mandantenebene: Diese Option ist hilfreich, wenn Sie alle Daten für Power BI-Datenflüsse in ein ADLS Gen2-Konto zentralisieren möchten.
  • Speicher auf Arbeitsbereichsebene: Diese Option ist hilfreich, wenn Geschäftseinheiten ihren eigenen Data Lake verwalten oder bestimmte Datenhaltungsanforderungen erfüllen.

Tipp

Wenn Sie Fabric verwenden, empfehlen wir die Verwendung von Dataflows Gen2, die Daten in verschiedenen Zielen speichern kann, einschließlich OneLake. Dataflows Gen2 sind flexibler als Dataflows Gen1, da sie mehr Optionen für die Integration in andere Datenpipelinen bieten und von der Berechnung mit hoher Skalierung profitieren.

Sichern und Wiederherstellen von Power BI-Semantikmodellen

Das Sicherungs- und Wiederherstellungsfeature des Power BI-Semantikmodells wird für Arbeitsbereiche unterstützt, die Fabric-Kapazität, Premium-Kapazität oder PPU zugewiesen sind. Dieses Feature verwendet dasselbe ADLS Gen2-Konto, das zum Speichern von Power BI-Datenflüssen verwendet wird (im vorherigen Abschnitt beschrieben).

Sicherungen von semantischen Modellen helfen Ihnen bei:

  • Einhaltung der Datenaufbewahrungsanforderungen.
  • Speichern Sie Routinesicherungen als Teil einer Notfallwiederherstellungsstrategie.
  • Speichern Sie Sicherungen in einer anderen Region.
  • Migrieren eines Datenmodells.

Integration auf Lösungsebene

Sie können bestimmte Dienste auf der Ebene einzelner Elemente integrieren, z. B. semantische Modelle oder Berichte. Diese Integrationen können bestimmte Anwendungsfälle aktivieren und die Funktionalität Ihrer Power BI-Elemente erweitern.

Integration in Microsoft Fabric

Power BI ist Teil von Fabric, aber Power BI ist eine unterschiedliche Workload in Fabric, die in die anderen Umgebungen integriert werden kann, die unter dem Fabric-Dach vereinheitlicht sind. Wenn Sie nur mit Power BI arbeiten, ist es wichtig, die Möglichkeiten und Möglichkeiten zu verstehen, andere Workloads, Elemente und Features in Fabric anzuwenden.

In den folgenden Abschnitten finden Sie Beispiele dafür, wie Sie Power BI-Inhalte in Fabric integrieren können, um die Funktionen von Power BI zu erweitern.

OneLake-Integration mit semantischen Modellen

Inhaltsersteller, die Power BI-Semantikmodelle erstellen, können die OneLake-Integration verwenden, um Modelltabellen in Delta-Tabellen in OneLake zu schreiben. Nach dem anfänglichen Kopieren der In-Memory-Tabellen können sie dann von OneLake für andere Anwendungsfälle wiederverwendet werden, ohne sie kopieren zu müssen. Die Delta-Tische sind über ein Seehaus in Fabric zugänglich. Benutzer können auch Verknüpfungen erstellen, um auf die Tabellen zuzugreifen, damit sie sie von einem anderen Seehaus oder einem anderen Elementtyp wie einem Data Warehouse verwenden können.

Anwendungsfälle für die Verwendung der OneLake-Integration mit semantischen Modellen umfassen:

  • Verwenden Sie Daten aus einem semantischen Modell wieder, das in OneLake noch nicht verfügbar ist.
  • Verwenden Sie Daten aus einem semantischen Modell für die Verwendung in einer anderen Fabric-Oberfläche.
  • Erstellen sie Momentaufnahmen einer semantischen Modelltabelle.

Inhaltsersteller, die semantische Modelle erstellen oder Daten in Notizbüchern analysieren, können semantische Verknüpfung zum Lesen und Schreiben in semantische Modelle aus einem Notizbuch in Fabric verwenden. Die semantische Verknüpfung bietet eine vielzahl von Vorteilen für Power BI-Entwickler, einschließlich verbesserter Produktivität, Automatisierung und der Möglichkeit, schnell und einfach Ad-hoc-Analysen im Code durchzuführen.

Anwendungsfälle für die Verwendung der Semantiklinkintegration mit semantischen Modellen umfassen:

  • Automatisieren Sie das Testen von semantischen Modellen, indem Sie DAX-Abfragen auswerten und die Ergebnisse mit bekannten Basiswerten vergleichen.
  • Verwalten Sie semantische Modelle programmgesteuert, indem Sie Best Practice Analyzer über mehrere Modelle gleichzeitig ausführen, um mögliche Probleme zu identifizieren und zu klassifizieren.
  • Speichern Sie allgemeine Vorlagen und Muster für DAX-Measures und Geschäftslogik (z. B. Währungskonvertierung), die auf neue Semantikmodelle angewendet werden können.
  • Analysieren und Visualisieren von Daten aus einem semantischen Modell mithilfe von Python.
  • Validieren Sie Modelle, die von Data Scientists mithilfe der Geschäftslogik aus einem semantischen Modell erstellt wurden.
  • Verwenden Sie Daten aus einem semantischen Modell, um die Analyse zu bereichern.

Tipp

Die Python-Bibliothek für semantische Verknüpfungen erweitert das Dienstprogramm der semantischen Verknüpfung weiter. Es ist ein wertvolles Tool für alle, die semantische Modelle erstellen und verwalten und die Produktivität und Effizienz des Modellerstellungs- oder Managementprozesses verbessern möchten.

Auch wenn Sie Python nicht kennen, können Sie Copilot und Chat-Magics verwenden, um Unterstützung beim Schreiben funktionaler Python-Code zu erhalten, um ein nützliches Ergebnis zu erhalten.

Fabric-Aktivatorintegration in Power BI-Berichte

Inhaltsersteller oder Verbraucher, die Power BI-Berichte erstellen oder verwenden, können Aktivierer verwenden, um Aktionen und Benachrichtigungen basierend auf Datenänderungen zu automatisieren. Ähnlich wie Datenwarnungen von Dashboardkacheln kann ein Benutzer Warnungen für eine Power BI-Visualisierung festlegen und Trigger für diese Warnungen definieren. Der Benutzer kann diese Funktionalität auch erweitern, um benutzerdefinierte Aktionen zu verwenden , um einen Power Automate-Fluss auszulösen, der andere downstream-Änderungen initiieren kann.

Anwendungsfälle für die Aktivierungsintegration in Power BI umfassen:

  • Automatische Anomalieerkennung durch Festlegen einer Warnung, die ausgelöst wird, wenn ein Wert einen Schwellenwert überschreitet.
  • Automatisierte Regressionstests von geschäftskritischen Berichten durch Festlegen einer Warnung, die ausgelöst wird, wenn ein Wert (z. B. Umsatz im Vorjahr oder eine Budgetabweichung) einen Schwellenwert überschreitet.

Integration in Microsoft Office 365

Es gibt viele Möglichkeiten, Power BI in Microsoft 365-Produkte wie Excel, PowerPoint und Outlook zu integrieren.

Verwenden von Power BI-Daten in Excel

Benutzer, die lieber in Excel arbeiten möchten, können entweder "Analysieren" in Excel oder mit live verbundenen Tabellen verwenden, um Power BI-Daten zu verwenden.

Inhaltsanwender, die über die Berechtigung "Erstellen" für ein semantisches Modell verfügen, können eine Verbindung mit dem Modell aus Excel herstellen, um "Analysieren" in Excel zu verwenden. Mit diesem Ansatz können Benutzer Modelle untersuchen, damit sie ihre eigene Ad-hoc-Analyse mit PivotTables durchführen können.

Anwendungsfälle für "Analysieren" in Excel umfassen:

  • Benutzer bevorzugen es, Daten in Excel zu analysieren, anstatt Power BI zu verwenden.
  • Benutzer möchten persönliche BI durchführen, um eigene Berichte in Excel zu erstellen.
  • Benutzer möchten Power BI-Daten verwenden, um vorhandene Analysen in Excel zu unterstützen.

Tipp

Wenn Sie erwarten, dass Benutzer eine Verbindung mit einem semantischen Modell aus Excel herstellen, stellen Sie sicher, dass Sie die erforderlichen Schritte ausführen, um sie zu trainieren, wie sie verwendet werden, und organisieren Sie Ihr semantisches Modell auf hilfreiche Weise. Organisieren Sie z. B. Felder in Anzeigeordnern, und blenden Sie Tabellen und Felder aus, die nicht für die Verwendung in Berichten vorgesehen sind.

Analysieren in Excel verwendet Multidimensional Expressions (MDX) für Abfragen anstelle von Dax(Data Analysis Expressions), die von Power BI-Berichten verwendet werden. MDX-Abfragen können im Vergleich zu entsprechenden DAX-Abfragen eine schlechtere Leistung erzielen. Stellen Sie sicher, dass Benutzer verstehen, dass sie "Analysieren" in Excel für allgemeine Aggregatanalysen verwenden und detailliertere Analysen mithilfe von Power BI oder anderen Fabric-Oberflächen durchführen sollten.

Außerdem funktionieren einige Features in einem semantischen Modell, z . B. Feldparameter und Zeichenfolgen im dynamischen Measureformat, nicht in "Analysieren" in Excel. Weitere Überlegungen und Einschränkungen finden Sie in diesem Artikel.

Sie können Power BI-Daten auch in Excel mithilfe von live verbundenen Tabellen abrufen. Mit diesem Ansatz erhalten Benutzer, die Daten aus einem Power BI-Bericht visual exportieren, eine Excel-Arbeitsmappe, die eine Mit Daten gefüllte Tabelle enthält. Die Tabellenabfrage ruft automatisch die neuesten Daten ab, wenn die Arbeitsmappe geöffnet wird, oder wenn die Tabelle manuell aktualisiert wird.

Zu den Anwendungsfällen für live verbundene Tabellen gehören:

  • Benutzer möchten die Daten in einem bestimmten visuellen Element untersuchen oder analysieren.
  • Benutzer müssen regelmäßig Daten exportieren, um einen gültigen Geschäftsfall zu unterstützen.
  • Sie führen manuelle Tests eines semantischen Modells oder Berichts durch.

Während das Exportieren von live verbundenen Tabellen besser ist als das Exportieren getrennter Tabellen aus einem Power BI-Bericht, sollten Sie Benutzer ermutigen, den Export von Daten zu vermeiden. Exportierte Daten stellen Governance-Herausforderungen und Datensicherheitsrisiken dar, die zu Datenexfiltration aus der Organisation führen können. Erwägen Sie stattdessen die Schulung von Benutzern, eine Verbindung mit semantischen Modellen aus Excel oder Power BI Desktop herzustellen, um ihre eigene Analyse durchzuführen und die Ergebnisse sicher mit ihren Kollegen zu teilen.

Das Verwalten von Datenexporten ist eine wichtige Änderungsverwaltungsübung , um die Reife Ihrer Datenkultur zu verbessern und benutzern die effektive Nutzung von Power BI zu ermöglichen.

Integrieren von Power BI-Berichten in PowerPoint

Sie können das Power BI-Add-In für PowerPoint verwenden, um Live-, interaktive Power BI-Berichte oder bestimmte visuelle Elemente zu PowerPoint-Folien hinzuzufügen. Dieses Feature ist eine gute Alternative zum Einfügen statischer Screenshots, da die visuellen Elemente während einer Präsentation gefiltert und interagiert werden können.

PowerPoint ist ein nützliches Tool, um vorhandene Power BI-Berichte zu ergänzen, aber es wird nicht als primäre Verteilungsmethode skaliert. Verwenden Sie stattdessen Berichtsverteilungsmethoden wie Power BI-Apps, und suchen Sie nach Möglichkeiten für die PowerPoint-Integration, um sie zu ergänzen oder zu erweitern.

Die Verwaltung der Verteilung von Berichten als Flatfiles und PowerPoint-Präsentationen ist eine wichtige Änderungsverwaltungsübung, um die Reife Ihrer Datenkultur und des Inhaltsübermittlungsbereichs zu verbessern und Benutzern die effektive Nutzung von Power BI zu ermöglichen.

Zu den Anwendungsfällen der Power BI-Integration in PowerPoint gehören:

  • Wiedergeben einer Präsentation im Bildschirmpräsentationsmodus mit aktuellen Power BI-Berichten, z. B. auf einem großen Bildschirm in einer Fabrik.
  • Fixieren von Momentaufnahmen einer bestimmten Ansicht, sodass Berichtsdaten nicht automatisch aktualisiert werden, z. B. wenn Sie Point-in-Time-Berichte von einem letzten Datum aus überprüfen möchten.
  • Teilen Sie eine Präsentation mit Power BI-Liveberichten, damit Personen die neuesten Daten sehen können, z. B. wenn ein Publikum die Präsentation und Berichte überprüfen soll, bevor Sie sie präsentieren.

Fabric-Administratoren können die Verwendung mit dem Power BI-Add-In für PowerPoint-Mandanteneinstellungen aktivieren steuern. Weitere Überlegungen und Einschränkungen finden Sie in diesem Artikel.

Integration in Power Platform

Power BI ist Teil der Power Platform. Power BI ist daher gut in andere Anwendungen in der Power Platform-Familie integriert, z. B. Power Apps, Power Automate und Power Pages.

  • Mit Power Apps können Sie anwendungen mit geringem Code in Ihrer Organisation schnell erstellen und bereitstellen.
  • Mit Power Automate können Sie Aufgaben und Workflows automatisieren, indem Sie logische Abläufe erstellen, die entweder automatisch, in einem Zeitplan oder als Reaktion auf eine manuelle Aktion ausgelöst werden. Sie können Cloudflüsse erstellen, die ohne dedizierten Computer unbeaufsichtigt ausgeführt werden. Sie können auch die Power Automate-Desktop-Anwendung verwenden, um Desktopflüsse zu erstellen, die eine Maschine erfordern, da sie roboterbasierte Prozessautomatisierung zum Simulieren von Benutzeraktionen verwenden.
  • Mit Power Pages können Sie externe Geschäftswebsites mit einer Benutzeroberfläche mit geringem Code erstellen.

Verwenden der Visuellen Power Apps in einem Power BI-Bericht

Sie können Power Apps mithilfe der visuellen Power Apps in Power BI integrieren. Mit diesem visuellen Element können Sie eine interaktive, funktionale Power Apps-Canvas-App in einem Power BI-Bericht anzeigen. In Power BI können Sie Felder auswählen, die dem visuellen Power Apps-Element hinzugefügt werden sollen. Anschließend können Sie in Power Apps diese Felder verwenden, um datengesteuerte Bezeichnungen und Funktionen zu erstellen, um Ihre App zu verbessern. Zusammen ermöglicht die Integration von Power BI-Berichten und Power Apps eine breite Palette von Anwendungsfällen, mit denen Personen Entscheidungen treffen und Aktionen mithilfe von Daten in einem Bericht ergreifen können.

Es gibt einige Überlegungen zur Lizenzierung, die Sie berücksichtigen sollten, wenn Sie diesen Ansatz berücksichtigen. Um das Visuelle Power Apps im Power BI-Bericht zu verwenden, muss ein Berichtsanzeige über eine Power Apps-Lizenz zusätzlich zu allen erforderlichen Power BI-Lizenzen pro Benutzer verfügen. Alternativ können Sie einen pay-as-you-go-Plan für Power Apps und Power Automate verwenden.

Zu den Anwendungsfällen der visuellen Power Apps gehören:

  • Erleichtern Sie das Zurückschreiben in eine Datenbank, z. B. zum Hinzufügen von Kommentaren zu bestimmten Kunden oder zum Ändern von Prognosewerten aus einem Power BI-Bericht.
  • Erleichtern Sie direkte Aktionen, die durch den Power BI-Bericht informiert werden, z. B. das Kontaktieren von Kunden aus einem Kundenzufriedenheitsbericht.
  • Ermöglichen Sie Benutzern das Senden von Formularen aus dem Power BI-Bericht, z. B. Feedbackformulare, Umfragen oder Umfragen.

In einem eingebetteten Szenario wird das Visuelle Power Apps nur für das Szenario "Einbetten für Ihre Organisation " und nicht für das Szenario "Einbetten für Ihre Kunden " unterstützt. Weitere Einschränkungen finden Sie unter "Einschränkungen der visuellen Power Apps".

Integrieren eines Power BI-Berichts in eine Power Apps-Canvas-App

Sie können Power BI-Dashboardkacheln in eine Power Apps-Canvas-App integrieren. Bei diesem Ansatz ist der primäre Verbrauchsmedium die Power App, die durch die Power BI-Kachel verbessert wird. Sie betten Kacheln mithilfe des Power BI-Kachelsteuerelements während der Entwicklung von Canvas-Apps ein.

Ausführen von Aktionen in Power BI aus Power Automate

Sie können Power Automate verwenden, um bestimmte Aktionen in Power BI zu automatisieren, z. B. Berichtsexport, Aktualisierung semantischer Modelle oder DAX-Abfrageauswertung. Diese Funktion kann hilfreich sein, um bestimmte Aufgaben zu optimieren oder die Produktivität zu verbessern.

Anwendungsfälle zum Automatisieren von Power BI aus Power Automate umfassen:

  • Auslösen der Aktualisierung eines semantischen Modells, wenn eine upstream-Datenquelle aktualisiert wird.
  • Automatisieren der Verteilung von Power BI-Berichten oder paginierten Berichten.
  • Fügen Sie Zeilen zu einer Power BI-Semantikmodelltabelle hinzu, wenn ein Fluss ausgelöst wird.

Auslösen eines Power Automate-Flusses aus Power BI

Sie können power BI auch verwenden, um einen Power Automate-Cloudfluss auf drei Arten auszulösen:

  • Verwenden Sie das visuelle Power Automate-Element in einem Power BI-Bericht.
  • Verwenden Sie Datenwarnungen aus einer Power BI-Dashboardkachel.
  • Erstellen Sie Flüsse, um geänderte Ziele in Power BI zu benachrichtigen.

Mit diesem Ansatz automatisieren Sie Power BI-Aktionen nicht so weit wie Sie auf Ereignisse reagieren, die in Power BI auftreten. Diese Ereignisse können entweder manuell (z. B. das visuelle Power Automate-Element) oder automatisch (z. B. Datenwarnungen) ausgelöst werden. Sie können auch Daten aus Power BI nachgeschaltet in den Flüssen verwenden, wodurch Sie spezifischere und relevantere Aktionen automatisieren können.

Es gibt einige Überlegungen zur Lizenzierung, die Sie bei diesem Ansatz berücksichtigen sollten. Um das visuelle Power Automate-Element in einem Power BI-Bericht zu verwenden, muss der Berichtsanzeige Zugriff auf den Power Automate-Fluss und eine Power Automate-Lizenz haben, falls erforderlich, zusätzlich zu allen erforderlichen Power BI-Lizenzen pro Benutzer. Alternativ können Sie einen pay-as-you-go-Plan für Power Apps und Power Automate verwenden.

Anwendungsfälle zum Auslösen eines Power Automate-Flusses aus Power BI umfassen:

  • Aktualisieren oder Hinzufügen von Zeilen zu einer Excel-Tabelle aus einem Power BI-Bericht mithilfe des visuellen Power Automate-Elements.
  • Automatisieren Sie Regressionstests, indem Sie Berichte und Dashboards einrichten, um Unterschiede in aktuellen Werten mit bekannten Basiswerten zu melden, und indem Sie Datenwarnungen auf Dashboardkacheln festlegen.
  • Benachrichtigen Sie ein Team oder eine Person, wenn unerwartete Werte oder Anomalien in semantischen Modelldaten mithilfe von Datenwarnungen vorhanden sind. Um das visuelle Power Automate-Element in einem Power BI-Bericht zu verwenden, muss der Berichtsanzeige Zugriff auf den Power Automate-Fluss und eine Power Automate-Lizenz haben, falls erforderlich, zusätzlich zu allen erforderlichen Power BI-Lizenzen pro Benutzer. Alternativ können Sie einen pay-as-you-go-Plan für Power Apps und Power Automate verwenden.

Einbetten eines Power BI-Berichts in eine Power Pages-Website

Sie können einen Power BI-Bericht in eine Power Pages-Website einbetten, sodass Sie Power BI-Berichte auf Ihrer externen Website anzeigen können, die mit Power Pages erstellt wurde. Dieser Ansatz optimiert das Szenario "Einbetten für Ihre Kunden", indem der Power BI Embedded-Dienst über das Power Platform Admin Center aktiviert wird.

Es gibt einige Überlegungen zur Lizenzierung, die Sie bei diesem Ansatz berücksichtigen sollten. Um Power BI-Berichte in eine Power Pages-Website einzubetten, müssen Sie über eine F-, P-, EM- oder A-SKU verfügen. Außerdem benötigen Sie eine entsprechende Power Pages-Lizenz.

Zu den Anwendungsfällen zum Einbetten eines Power BI-Berichts auf einer Power Pages-Website gehören:

  • Verteilen Sie Berichte über ein benutzerdefiniertes Portal an externe Benutzer oder Kunden.
  • Zeigen Sie Websiteanalysen an, z. B. Abonnenten oder Datenverkehr für Ihre Website.
  • Verbessern Sie Ihre Power Pages-Website mit interaktiven Power BI-Visualisierungen.

Neben den Einschränkungen von Power BI Embedded gibt es auch spezifische Einschränkungen für das Einbetten eines Berichts in Power Pages. Beispielsweise muss der Bericht im selben Arbeitsbereich wie das verbundene Semantikmodell veröffentlicht werden. Stellen Sie sicher, dass Sie diese Überlegungen berücksichtigen, bevor Sie sich für das Einbetten von Power BI-Inhalten auf einer Power Pages-Website entscheiden.

OneDrive- und SharePoint-Integration

OneDrive und SharePoint werden häufig verwendet, da sie bequeme Optionen zum Speichern von Inhalten und Datendateien für Power BI sind. Durch die Integration von OneDrive und SharePoint können Sie ihre Freigabefunktionen weiter verbessern.

OneDrive-Aktualisierung von Power BI Desktop-Dateien

Wenn Sie eine Power BI Desktop-Datei (PBIX) auf OneDrive for Work, School oder SharePoint speichern, können Sie diese Datei in einen Arbeitsbereich von OneDrive importieren, anstatt sie über Power BI Desktop zu veröffentlichen. Auf diese Weise können Sie von der OneDrive-Aktualisierung profitieren, bei der das Datenmodell automatisch aktualisiert wird, in der Regel innerhalb einer Stunde.

Anwendungsfälle für die Verwendung der OneDrive-Aktualisierung umfassen:

  • Self-Service-Benutzer möchten die Veröffentlichung von Power BI Desktop-Dateien optimieren.
  • Inhaltsersteller möchten Änderungen während der Zusammenarbeit in OneDrive nachverfolgen und verwalten.

Zusätzlich zur Integration von OneDrive für eine einzelne PBIX-Datei für semantische Modelle und Berichte können Sie auch die Integration auf Arbeitsbereichsebene in OneDrive einrichten.

Anzeigen einer Vorschau von Power BI Desktop-Dateien in OneDrive und SharePoint

Wenn Sie eine Power BI Desktop-Datei für Personen über OneDrive oder SharePoint freigeben, können sie einen Vorschaubericht von OneDrive oder SharePoint anzeigen, ohne sie in Power BI Desktop zu öffnen. Diese Funktion funktioniert nur für Berichte, die mit einem freigegebenen Semantikmodell verbunden sind, oder Power BI Desktop-Dateien, die einen Bericht und ein Importsemantikmodell enthalten. Darüber hinaus können Sie keine Vorschau von Power BI Desktop-Dateien anzeigen, die 1 GB oder größer sind. Weitere Informationen finden Sie unter Überlegungen und Einschränkungen.

Es gibt einige Überlegungen zur Lizenzierung, die Sie bei diesem Ansatz berücksichtigen sollten. Benutzer benötigen eine Power BI Pro-Lizenz zum Anzeigen einer Vorschau von Power BI Desktop-Dateien in OneDrive oder SharePoint. Weitere Informationen finden Sie unter Voraussetzungen zum Anzeigen von Berichten in OneDrive und SharePoint.

Anwendungsfälle für die Verwendung von OneDrive zum Anzeigen einer Vorschau von Dateien umfassen:

  • Inhaltsersteller verwenden OneDrive oder SharePoint, um die Zusammenarbeit zu erleichtern.
  • Inhaltsersteller, die OneDrive-Integrationen wie die OneDrive-Aktualisierung verwenden oder diese zum Nachverfolgen und Verwalten von Änderungen an PBIX-Dateien verwenden, möchten, dass die Vorschau der Dateien vor dem Öffnen in der Vorschau angezeigt wird.

Einbetten von Power BI-Berichten in SharePoint Online

Sie können Power BI in SharePoint integrieren, indem Sie Power BI-Berichte in SharePoint Online einbetten (auch als sichere Einbettung bezeichnet). Die Berichtsoberfläche entspricht dem, wenn Benutzer sie in einem Fabric-Arbeitsbereich anzeigen, indem Sie einen Link verwenden, der für direkten Zugriff freigegeben ist. Die Sicherheit auf Zeilenebene wird zusammen mit Elementberechtigungen erzwungen. Benutzer müssen direkten Zugriff auf Berichte haben, um sie auf einer SharePoint-Website anzuzeigen.

Anwendungsfälle zum Einbetten von Power BI-Berichten in SharePoint Online umfassen:

  • Sie möchten Berichte aus einem SharePoint-Portal statt über einen Fabric-Arbeitsbereich verteilen. Dieser Ansatz kann nützlich sein, wenn Sie Berichte aus mehreren Arbeitsbereichen an eine bestimmte Zielgruppe verteilen möchten.
  • Sie möchten Berichte einbetten, die die Zusammenarbeit oder Entscheidungsfindung in Ihrer SharePoint-Website unterstützen.

Integration in Visual Studio und VS Code

Viele Entwickler sind mit der Verwendung von Visual Studio oder Visual Studio Code (VS Code) zum Verwalten von Quelldateien und Metadaten vertraut. Diese Tools bieten verschiedene Optionen für die Integration in Power BI und Fabric.

Entwickeln von semantischen Modellen mithilfe von Visual Studio mit Analysis Services-Projekten

Wenn Entwickler lieber in Visual Studio arbeiten, können sie semantische Modelle aus Visual Studio anstelle von Power BI Desktop entwickeln und bereitstellen. In diesem Fall benötigen sie Visual Studio 2017 oder eine höhere Edition und die 2.9.14-Version (oder höher) der SQL Server Data Tools (SSDT)-Erweiterung.

Tipp

Entwickler, die eine Visual Studio-ähnliche Oberfläche zum Erstellen und Verwalten von semantischen Modellen bevorzugen, finden es möglicherweise effektiver, den Tabellarischen Editor zu verwenden. Der tabellarische Editor ist ein externes Tool, das eine Verbindung mit einem lokalen Modell herstellt, das in Power BI Desktop geöffnet ist, oder ein Remotemodell über den XMLA-Lese-/Schreibendpunkt. Es unterstützt auch Skript- und Batchtasking, um die Produktivität der Entwickler zu verbessern.

Weitere Informationen finden Sie unter "Erweiterte Datenmodellverwaltung".

Verwalten von Elementen mit VS-Code

Wenn Entwickler lieber in VS Code arbeiten, können sie Erweiterungen verwenden, um einige ihrer Arbeit mit Power BI über die VS Code-Anwendung zu erleichtern.

Es gibt mehrere Tools, mit denen sie verschiedene Teile von Power BI aus VS Code verwalten können:

  • TMDL: Eine offizielle VS Code-Erweiterung von Microsoft, die Sprachunterstützung für die Tabular Model Definition Language (TMDL) bereitstellt, um mit semantischen Modellen zu arbeiten, die das TMDL-Metadatenformat verwenden.
  • Power BI Studio: Eine von der Community entwickelte VS Code-Erweiterung, die die Power BI REST-API zum Anzeigen und Verwalten von Elementen in einem Arbeitsbereich verwendet.
  • Power BI VSCode Extension Pack: Eine Sammlung von VS Code-Erweiterungen, mit der Entwickler in VS Code mit Fabric und Power BI arbeiten können. Es enthält sowohl die ERWEITERUNGEN TMDL als auch Power BI Studio.

Die VS Code-Integration wird auch von anderen Fabric-Oberflächen unterstützt, z . B. Notizbücher für Datentechnik und Data Science, oder zum Verwalten von Power BI-Semantikmodellen mithilfe von semantischem Link (weiter oben beschrieben).

Python- oder R-Integration

Sie können Python- oder R-Skripts in Power BI-Semantikmodellen und -Berichten ausführen, um die Funktionalität dieser Elemente zu erweitern. Diese Funktion kann für Inhaltsersteller hilfreich sein, die mit Python oder R vertraut sind und Inhalte für Geschäftsbenutzer über Power BI erstellen und verteilen.

Inhaltsbesitzer oder Ersteller, die in Python oder R erfahren sind, können von der Verwendung von Notizbuchelementen in einer Fabric-Kapazität profitieren. Für viele Anwendungsfälle sind Notizbücher eine bevorzugte Option gegenüber Python und R-Integration in Power BI. Das liegt daran, dass sie mehr Optionen zum Erstellen und Verwalten von Lösungen bieten, die in diesen Sprachen integriert sind, sie haben auch weniger Einschränkungen und erfordern in der Regel weniger Aufwand für die Unterstützung.

Ausführen von Python- oder R-Code in einem semantischen Modell

Sie können Python- oder R-Code als Teil der Datentransformationen integrieren, die Sie in einem semantischen Modell ausführen, das den Importspeichermodus verwendet. Mit dieser Integration können Sie Daten transformieren oder erweiterte Analysen mit Python oder R durchführen, wenn Sie das Modell aktualisieren.

Um ein veröffentlichtes Semantikmodell zu aktualisieren, das Python oder R verwendet, das in Power Query integriert ist, müssen Sie ein lokales Datengateway im persönlichen Modus verwenden. Das liegt daran, dass der Python- oder R-Code lokal mithilfe der auf dem Computer installierten Python oder R ausgeführt wird. Diese Einrichtung ist in der Regel schwierig zu verwalten und zu verwalten. Wenn Sie Python oder R in einem semantischen Modell verwenden müssen, empfehlen wir alternative Ansätze wie Notizbücher in Fabric.

Erstellen von Python- oder R-Visualisierungen in Power BI-Berichten

Sie können Python oder R in Power BI-Berichte integrieren, um benutzerdefinierte visuelle Elemente mit Python-Bibliotheken wie Seaborn oder R-Paketen wie ggplot2 zu erstellen. Diese visuellen Elemente sind vollständig anpassbar und unterstützen interaktive Features in Power BI wie das Rendern eines gefilterten Ergebnisses, kreuzfiltern, benutzerdefinierte QuickInfos, Drilldowns und Drillthrough.

Stellen Sie sicher, dass alle Ihre Python- oder R-Visualisierungen Python-Bibliotheken und R-Pakete verwenden, die in Fabric unterstützt werden. Wenn Sie eine nicht unterstützte Bibliothek oder ein Paket verwenden, wird das visuelle Element nicht im Power BI-Dienst gerendert, auch wenn das visuelle Element in Ihrem Bericht in Power BI Desktop gerendert wird.

Sie können Zwar Daten transformieren und Berechnungen als Teil einer benutzerdefinierten Python- oder R-Visualisierung vornehmen, es wird jedoch nicht empfohlen. Die Platzierung dieser Logik in der Python- oder R-Visualisierung kann zu langsameren Renderdauern und größeren Schwierigkeiten führen, um das visuelle Element beizubehalten und eine Harmonisierung zwischen visuellen Elementen und Berichten in der Berechnungslogik zu erzielen.

Fügen Sie stattdessen Ihre Logik zu DAX-Berechnungen hinzu, indem Sie Measures erstellen und Ihre Transformationen nach Möglichkeit weiter upstream ausführen, z. B. in Power Query oder der Datenquelle.

Benutzerdefinierte visuelle Elemente für Power BI-Berichte

Es gibt weitere Optionen zum Erstellen benutzerdefinierter visueller Elemente in Power BI-Berichten abgesehen von Python und R. Obwohl die Integration nicht explizit erfolgt, ist es möglich, benutzerdefinierte visuelle Elemente in Power BI-Berichten für erweiterte oder bestimmte Anwendungsfälle zu verwenden. Sie können ein eigenes benutzerdefiniertes visuelles Element erstellen, das keine Integration mit anderen Diensten erfordert, oder ein visuelles Element aus AppSource abrufen, das entweder kostenlos sein kann oder eine Lizenz erfordert. Je nach benutzerdefiniertem visuellen Element kann es sich um die Integration mit einem Drittanbieterdienst handeln, und Sie müssen deren Lizenzbedingungen zustimmen.

Wenn Sie darüber nachdenken, benutzerdefinierte visuelle Elemente zu verwenden, um die Funktionalität von Power BI-Berichten zu erweitern, sollten Sie Deneb in Betracht ziehen. Deneb ist ein von der Community entwickeltes, zertifiziertes benutzerdefiniertes Visuelles , mit dem Sie eine deklarative JSON-Syntax der Vega - oder Vega-Lite-Sprachen verwenden können, um Ihre eigenen Visualisierungen zu erstellen. Deneb verfügt über eine große Community und viele Vorlagen, was es für Berichtsersteller eignet, die ihre eigenen visuellen Elemente erstellen möchten, ohne JavaScript, Python oder R zu verwenden.

Integration in andere Drittanbieterdienste

Es gibt andere Drittanbieterdienste, die eine Integration in Power BI bieten.

Der folgende Abschnitt enthält Dienste von Drittanbietern zusammen mit Anwendungsfällen, die sie berücksichtigen sollten.

Integration mit semantischen Modellen über den XMLA-Endpunkt

In Power BI können externe Tools mithilfe des XMLA-Endpunkts eine Verbindung mit Ihren Power BI-Semantikmodellen herstellen. Es gibt sowohl Open Source als auch kommerziell verfügbare Tools, mit denen Sie die Produktivität steigern oder die Funktionalität Ihrer vorhandenen Semantikmodelle erweitern können.

Hier sind einige Beispiele für Tools, die über den XMLA-Endpunkt in semantische Modelle integriert werden können:

Weitere Informationen zu XMLA-Endpunkten und Clientanwendungen und -tools, die sie verwenden, finden Sie unter Semantikmodellkonnektivität und -verwaltung mit dem XMLA-Endpunkt in Power BI. Der XMLA-Endpunkt wird nur für Arbeitsbereiche unterstützt, für die der Lizenzmodus auf Fabric-Kapazität, Premium-Kapazität oder Premium pro Benutzer festgelegt ist.

Sie können den XMLA-Endpunkt aktivieren und auf Lese-/Schreibzugriff über die Power BI-Workloadoptionen im Verwaltungsportal festlegen. Es gibt auch mehrere Mandanteneinstellungen , mit denen Sie steuern können, welche Benutzer und Gruppen den XMLA-Endpunkt verwenden können.

Prüfliste – Bei der Planung der Integration von Power BI in andere Dienste umfassen wichtige Entscheidungen und Überlegungen:

  • Definieren Sie die Anforderung: Beschreiben Sie, was Sie erreichen möchten, und was der erwartete Nutzen dafür ist.
  • Beschreiben Sie, warum Sie die Aufgabe in Power BI nicht alleine erledigen können: Definieren Sie die Herausforderungen oder Einschränkungen, die verhindern, dass Sie diese Anforderung mit den integrierten Tools und Features in Power BI erfüllen.
  • Identifizieren Sie die Dienste, die Ihnen helfen können, die Anforderung zu erfüllen: Kompilieren Sie eine Liste der Dienste, die Ihnen helfen können, Ihr Ziel zu erreichen. Je nach Anforderung gibt es möglicherweise nur eine plausible Option.
  • Identifizieren Sie potenzielle Risiken, Einschränkungen oder Überlegungen: Planen Sie sorgfältig, und berücksichtigen Sie die Auswirkungen für diese Integration für verschiedene Bereiche, z. B. Sicherheit, Lizenzierung, Governance und Benutzeraktivierung.
  • Recherchieren Sie, wie Sie die Integration einrichten: Lesen Sie die entsprechende technische Dokumentation, und kompilieren Sie ein schrittweises Protokoll, das für Ihr spezifisches Szenario gilt, um Power BI in den Dienst oder das Tool zu integrieren. Achten Sie besonders auf mögliche Problembehandlungen oder Anpassungen dieser Integration, die Sie möglicherweise ausführen müssen.
  • Führen Sie einen Test oder einen Machbarkeitsnachweis durch: Bevor Sie die Integration für Ihren Mandanten, Ihren Arbeitsbereich oder Ihr Element einrichten, führen Sie zunächst eine repräsentative Testversion durch, um Annahmen zu testen und Herausforderungen oder Einschränkungen offenzulegen. Die Durchführung eines Tests oder POC ist wichtig.
  • Einrichten von Schulungen und Überwachung: Stellen Sie sicher, dass zentrale Teams ausgestattet sind, um den neuen Dienst und seine Auswirkungen auf die Nutzung in Ihrem Mandanten zu überwachen. Bereiten Sie relevante Schulungsmaterialien vor, damit Die Benutzer den neuen Dienst nutzen können und ihnen helfen, Probleme zu vermeiden.

Zugehöriger Inhalt

Weitere Überlegungen, Aktionen, Entscheidungskriterien und Empfehlungen für Power BI-Implementierungsentscheidungen finden Sie unter Power BI-Implementierungsplanung.