Willkommen zum vierten Kapitel von The Complete 2023 Beginner's Guide to Power BI. Wenn Sie gerade erst mit Power BI beginnen, empfehlen wir Ihnen, das erste Kapitel zu lesen“ Der komplette Anfängerleitfaden für Power BI 2023„, das einen grundlegenden Überblick über Power BI bietet, einschließlich der Verbindung zu Datenquellen, der Erstellung einfacher Berichte und der Visualisierung von Daten. Für alle, die die Grundlagen der in Power BI verwendeten DAX-Sprache beherrschen möchten, empfehlen wir, unser zweites Kapitel zu lesen,“ Der nächste Power BI-Leitfaden mit DAX-Formeln und Datumstabellen“.
In diesem Kapitel konzentrieren wir uns auf die Bereitstellung von Tipps zur Datenoptimierung, mit denen Sie die Geschwindigkeit und Effizienz Ihrer Power BI-Erfahrung erheblich verbessern können. Wenn Sie diese Tipps umsetzen, können Sie Ihre Dashboards schnell und effizient laden, sodass Sie wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen können. Lassen Sie uns eintauchen und diese Tipps untersuchen, um Ihre Power BI-Leistung zu steigern!
Haben Sie sich jemals gefragt, wie viele Daten Sie in Power BI laden können? Mit einer Power BI Pro-Lizenz spielt die Größe Ihrer Daten keine Rolle, wenn Sie mit Power BI Desktop arbeiten. Herausforderungen treten jedoch auf, wenn Sie Ihre Datei in den Power BI Service hochladen müssen. Leider hat der Power BI Service ein striktes Limit, sodass Sie Power BI-Dateien mit einer Größe von weniger als 1 GB hochladen können. Wenn Sie mehr über diese Einschränkung erfahren möchten, lesen Sie unbedingt diesen Blogbeitrag unter wie viele Daten können Sie in Power BI laden.
Zusätzlich zum Upload-Problem können große Power BI-Dateien andere Probleme verursachen.
- Das Laden dauert länger
- Datenaktualisierungen können eine zeitaufwändige Aufgabe sein. Es ist nicht ungewöhnlich, dass Datenaktualisierungen Stunden oder sogar einen ganzen Tag dauern.
Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie vor diesen Herausforderungen stehen. Wir sind hier um zu helfen. In diesem Blogbeitrag stellen wir Ihnen klare und präzise Schritte vor, mit denen Sie die Größe Ihrer Power BI-Datei erheblich reduzieren und so schnellere Ladezeiten und effizientere Datenaktualisierungen gewährleisten können.
Bevor wir in die Demonstration eintauchen, möchte ich Ihnen dieses spezielle Power BI-Tool namens VertiPaq Analyzer in DAX Studio zeigen. Es ermöglicht Ihnen, einen Blick hinter die Kulissen Ihres Datensatzes zu werfen und einige wertvolle Einblicke zu erhalten. Sie werden herausfinden, wie viel Platz Tabellen und Spalten beanspruchen, welche Datentypen sie haben und so weiter.
Aber zuerst müssen wir VertiPaq Analyzer und DAX Studio herunterladen.
Sobald Sie diese Tools installiert haben, können wir mit der gemeinsamen Analyse des Datensatzes beginnen.
Zunächst habe ich ein Dashboard, das eine Tabelle mit dem Namen „Kriminalität“ enthält. Diese Tabelle wurde direkt aus dem importiert Chicago_Crime-Datensatz öffentlich im öffentlichen BigQuery-Datensatz verfügbar. Derzeit beträgt die Power BI-Dateigröße 465.968 KB
Sobald Sie Ihr Dashboard eingerichtet und gespeichert haben.
Öffnen Sie als Nächstes DAX Studio.
- Wählen Sie in der Eingabeaufforderung „Power BI/SSDT-Modell“ und klicken Sie auf „Verbinden“. Dadurch wird eine Verbindung zu Ihrem Power BI- oder SSDT-Modell (SQL Server Data Tools) hergestellt.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, navigieren Sie zur Menüleiste und wählen Sie „Erweitert“.
- Wählen Sie im Drop-down-Menü „Metriken anzeigen“ aus.
- Wenn Sie diese Schritte ausführen, können Sie jetzt die Größe, den Datentyp und die Kardinalität von Spalten und Tabellen sehen. Diese wertvollen Informationen geben Aufschluss über die Zusammensetzung und Eigenschaften Ihres Datensatzes.
Wenn Sie nun diese Schritte ausführen, können Sie Ihre Power BI-Datei optimieren.
- Automatische Zeitintelligenz ausschalten
Power BI bietet eine praktische Funktion namens „Auto Time Intelligence“, die automatisch datums- oder zeitbezogene Felder in Ihrem Datenmodell erkennt und standardmäßige Zeitintelligenzberechnungen wie Vergleiche von Jahr zu Datum, Quartal zu Datum oder Monat gegenüber dem Monat anwendet. Diese Funktion kann zwar in bestimmten Szenarien hilfreich sein, kann sich aber auch auf die Leistung auswirken, insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen oder komplexen Berechnungen.
Wenn Sie die Funktion Automatische Zeitintelligenz deaktivieren, erhalten Sie mehr Kontrolle über die Berechnungen, die für Ihre datums- oder zeitbezogenen Felder ausgeführt werden. So können Sie die Leistung optimieren und die Berechnungen an Ihre spezifischen Berichtsanforderungen anpassen. So können Sie das tun:
Nach dem Ausschalten der automatischen Zeitintelligenzfunktion verringerte sich meine Power BI-Datei von 465.968 KB bis 461.157 KB.
- Löschen Sie unerwünschte Tabellen und Spalten
Das Ausschalten der automatischen Zeitintelligenzfunktion hat zwar die Größe der Power BI-Datei reduziert, die Dateigröße wurde jedoch nicht signifikant reduziert. Wenn es darum geht, Ihr Power BI-Datenmodell zu optimieren, besteht eine effektive Strategie darin, unnötige Tabellen und Spalten zu identifizieren und zu entfernen, insbesondere solche, in denen lange Datenfolgen gespeichert sind. Dieser Prozess reduziert nicht nur die Dateigröße, sondern verbessert auch die Abfrageleistung und die allgemeine Reaktionsfähigkeit Ihrer Berichte.
Wenn ich VertiPaq Analyzer zur Analyse meiner Power BI-Datei verwende. Es zeigte mir, dass die Spalte „case_number“ in meinem Datensatz viel Platz beanspruchte und die höchste Kardinalität aufwies. Kardinalität bezieht sich in einfachen Worten auf die Einzigartigkeit oder Unterscheidungskraft von Werten innerhalb einer Spalte. Eine höhere Kardinalität impliziert eine größere Wertevielfalt.
Da die Spalte „case_number“ für meine Analyse wichtig war, habe ich beschlossen, die Spalte „unique_key“ zu entfernen, da ich sie für meine Analyse nicht benötigte. Nach dem Speichern der Datei stelle ich fest, dass durch das Löschen dieser Spalte meine Power BI-Datei kleiner wurde.
Durch einfaches Entfernen unerwünschter Tabellen und Spalten reduzierte sich meine Power BI-Dateigröße von 461.157 KB bis 458,466 KB
- Import der größten Tabelle im DirectQuery-Modus
Schließlich besteht eine effektive Möglichkeit, Ihre Power BI-Dateigröße weiter zu optimieren, darin, die größte Tabelle im DirectQuery-Modus anstelle des Importmodus zu importieren. Power BI bietet zwei Arten von Importmodi: den Importmodus und den DirectQuery-Modus.
Importmodus: Im Importmodus werden die Daten von der Quelle in die Power BI-Tabelle kopiert. Dieser Modus ist nicht in Echtzeit, was bedeutet, dass alle Aktualisierungen oder Ergänzungen der Quelldaten eine manuelle oder geplante Aktualisierung erfordern. Im Importmodus können Sie zwar Zeilen und Spalten im Power Query Editor bearbeiten und DAX-Ausdrücke verwenden, dies kann jedoch zu größeren Dateigrößen und längeren Aktualisierungszeiten führen, insbesondere bei großen Datensätzen.
DirectQuery-Modus: Andererseits stellt der DirectQuery-Modus eine direkte Verbindung zwischen der Power BI-Datei und der Datenquelle her. Dieser Modus bietet Datenzugriff in Echtzeit und stellt sicher, dass alle Änderungen an den Quelldaten sofort in Ihren Power BI-Berichten widergespiegelt werden. Beachten Sie jedoch, dass der DirectQuery-Modus Ihre Möglichkeiten zur Bearbeitung von Zeilen und Spalten im Power Query Editor einschränkt. Dennoch können DAX-Ausdrücke immer noch effektiv verwendet werden.
Nach dem Import der Tabelle im DirectQuery-Modus reduzierte sich meine Dateigröße von 461.157 KB bis 107 KB. Das ist eine deutliche Verbesserung!
Nach meiner persönlichen Erfahrung stieß ich beim ersten Import meines größten Datensatzes im Importmodus auf langsame Datenladezeiten und lange Aktualisierungszeiten. Da meine Power BI-Datei das Limit von 1 GB überschritt, wurde dies zu einer erheblichen Herausforderung. Nach dem Wechsel in den DirectQuery-Modus stellte ich jedoch eine bemerkenswerte Leistungsverbesserung fest. Meine Dateigröße verringerte sich nicht nur um etwa 60%, auch die Aktualisierungs- und Upload-Prozesse wurden erheblich schneller.
Wenn Sie sich für den DirectQuery-Modus entscheiden und eine direkte Verbindung mit der Datenquelle herstellen, können Sie die Größe Ihrer Power BI-Datei reduzieren und schnellere Aktualisierungen und Uploads erleben. Zwar gelten einige Einschränkungen, wie z. B. die Unfähigkeit, Zeilen und Spalten im Power Query Editor zu bearbeiten, doch die Vorteile des Datenzugriffs in Echtzeit und die verbesserte Leistung überwiegen häufig diese Überlegungen.
Denken Sie daran, dass die Auswahl des geeigneten Importmodus von Ihren spezifischen Anforderungen abhängt. Indem Sie die Kompromisse zwischen dem Importmodus und dem DirectQuery-Modus sorgfältig abwägen, können Sie den für Ihr Power BI-Projekt am besten geeigneten Ansatz ermitteln und eine optimale Leistung erzielen.
Fazit
Ich hoffe, Sie haben diese Tipps zur Reduzierung der Power BI-Dateigröße als hilfreich bei der Optimierung der Leistung Ihrer Berichte und Dashboards empfunden. Durch die Implementierung dieser Strategien, z. B. die Optimierung Ihres Datenmodells, die Deaktivierung von Auto Time Intelligence und das Importieren der größten Tabelle im DirectQuery-Modus, können Sie die Ladegeschwindigkeit, die Datenaktualisierungszeit und die Gesamteffizienz Ihrer Power BI-Projekte erheblich verbessern.
Wenn Sie jedoch andere effektive Methoden zur Reduzierung der Dateigröße oder zur Verbesserung der Power BI-Leistung entdeckt haben, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören. Bitte teilen Sie Ihre Erkenntnisse und zusätzlichen Tipps im Kommentarbereich unten mit, da Ihre Beiträge der Power BI-Community von großem Nutzen sein können.
Und wenn Sie atemberaubende Power BI-Dashboards erstellen möchten, die Ihr Publikum fesseln und informieren, sollten Sie unbedingt unseren Blog besuchen - 6 Designtipps zum Erstellen beeindruckender Power BI-Dashboards. Wir teilen regelmäßig wertvolle Erkenntnisse, Tutorials und Best Practices, damit Sie das volle Potenzial von Power BI ausschöpfen und Ihre Visualisierungen auf die nächste Stufe heben können.
Vielen Dank fürs Lesen und viel Spaß bei der Power BI-Optimierung!
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