Microsoft Business Intelligence (MS BI) ist eine Sammlung von Tools und Technologien, die Unternehmen bei der Erfassung, Analyse und Visualisierung von Geschäftsdaten unterstützen. Dies soll helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Mit MS BI können Unternehmen die Datenanalyse und -verwaltung vereinfachen, Trends aufdecken und Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen.
Da Unternehmen zunehmend die entscheidende Rolle datengestützter Entscheidungsfindung erkennen, sind Entwickler mit Fachkenntnissen in MS BI sehr gefragt. Business-Intelligence-Entwickler können wertvolle Daten aufspüren, Dashboards und Berichte erstellen und aktiv zum strategischen Wachstum eines Unternehmens beitragen.
Mit der nahtlosen Integration von MS BI-Tools und ihrer weit verbreiteten Anwendung in allen Branchen erhöht die Entwicklung von Kenntnissen in dieser Suite die Marktfähigkeit einer Person. Dadurch werden sie zu unschätzbaren Aktivposten im dynamischen Bereich der Business Intelligence und Analytik.
Unverzichtbare technische Fähigkeiten für MS BI-Entwickler
MS BI-Entwickler können viele Rollen und Verantwortlichkeiten übernehmen, und die folgende Liste der erforderlichen Fähigkeiten stellt sicher, dass sie ihr Handwerk beherrschen, unabhängig von der Position in Ihrem Team.
Der Nachweis eines fortgeschrittenen Verständnisses von SQL (Structured Query Language) ist entscheidend. MS BI-Entwickler sollten sich durch das Schreiben von Abfragen und gespeicherten Prozeduren für eine umfassende Datenextraktion und -manipulation auszeichnen.
Datenmodellierung und ETL-Kenntnisse
Für den Entwurf optimierter Data-Warehouse-Strukturen ist die Beherrschung von Datenmodellierungskonzepten unerlässlich. Darüber hinaus müssen die Entwickler ihr Fachwissen über ETL-Prozesse unter Beweis stellen und Tools wie SQL Server Integration Services (SSIS) für die nahtlose Extraktion, Transformation und das Laden von Daten einsetzen.
Data-Warehousing-Kenntnisse
Ein umfassendes Verständnis der Data-Warehousing-Prinzipien, die Sternschema, Schneeflockenschema und sich langsam verändernde Dimensionen umfassen, ist für die Entwicklung effektiver BI-Lösungen von zentraler Bedeutung.
Power BI Beherrschung
Die Beherrschung von Power BI ist für MS BI-Entwickler unerlässlich. Dazu gehören die Erstellung visuell ansprechender Berichte und Dashboards sowie die Nutzung von Power Query für eine nahtlose Datentransformation.
Fähigkeiten zur Leistungssteigerung und Optimierung
Die Fähigkeit, Abfragen, Datenmodelle und ETL-Prozesse für Spitzenleistungen zu optimieren, ist eine Schlüsselqualifikation. Dazu gehört die geschickte Erkennung und Behebung von Engpässen, um eine optimale Reaktionsfähigkeit des Systems zu gewährleisten.
Datenvisualisierungskompetenz
Über Power BI hinaus ist die Vertrautheit mit alternativen Datenvisualisierungstools und die Einhaltung von Best Practices für eine aussagekräftige Datenpräsentation von großem Wert.
Fähigkeiten zur Problemlösung und Fehlerbehebung
Robuste Analyse- und Problemlösungsfähigkeiten sind unerlässlich, um Probleme in BI-Lösungen in Bezug auf Datenqualität, Leistung oder Funktionalität zu erkennen und zu lösen.
Nice-to-have" technische Fähigkeiten für MS BI-Entwickler
Hier sind einige zusätzliche Fähigkeiten für ernsthaftere Entwicklerrollen, damit Sie verstehen, welche Entwickler sich auszeichnen.
Fortgeschrittene Power BI-Kenntnisse
Die Beherrschung von DAX (Data Analysis Expressions) zur Erstellung komplexer Berechnungen und Kennzahlen in Power BI kann die Fähigkeit eines Entwicklers verbessern, sinnvolle Erkenntnisse aus Daten abzuleiten.
Data Mining und prädiktive Analytik
Die Vertrautheit mit Data-Mining-Techniken und prädiktiven Analysen, die häufig von SQL Server Analysis Services unterstützt werden, ermöglicht es Entwicklern, fortgeschrittene Analyselösungen zu erstellen.
Erweiterte Sicherheitsimplementierung
Das Verständnis und die effektive Anwendung fortschrittlicher Sicherheitsmaßnahmen, wie z. B. die Implementierung von Sicherheit auf Zeilenebene in Power BI, ist von zentraler Bedeutung für die Gewährleistung des Datenschutzes und die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen.
Big Data Technologien
Kenntnisse von Big-Data-Technologien wie Hadoop oder Spark können von Vorteil sein, da Unternehmen zunehmend mit vielfältigen und umfangreichen Datensätzen arbeiten.
Integration von maschinellem Lernen
Die Integration von maschinellen Lernmodellen in MS BI-Lösungen, entweder über SQL Server Machine Learning Services oder Azure Machine Learning, kann die Vorhersagefähigkeiten von BI-Anwendungen verbessern.
NoSQL-Datenbanken
Das Verständnis von und die Arbeit mit NoSQL-Datenbanken wie MongoDB oder Cosmos DB kann in Szenarien, die ein flexibles und skalierbares Datenmodell erfordern, von Vorteil sein.
Kenntnisse über die Integration von MS BI-Lösungen mit Nicht-Microsoft-Plattformen und -Tools, Förderung der Interoperabilität in verschiedenen Technologie-Ökosystemen.
Fragen, die MS BI-Entwicklern im Vorstellungsgespräch gestellt werden, und ihre erwarteten Antworten
Um Zugang zu den verschiedenen Entwicklerrollen und Verantwortlichkeiten innerhalb der MS BI-Fähigkeiten zu erhalten, schlagen wir Ihnen hier einige Fragen vor, die Sie stellen sollten und wie Sie erwarten sollten, dass Ihr Bewerber sie beantwortet.
1. Könnten Sie die Unterschiede zwischen einem Sternschema und einem Schneeflockenschema näher erläutern und wie Sie das geeignete Schema für ein bestimmtes Szenario auf der Grundlage des Datenvolumens und der Leistungserwägungen bestimmen?
Erwartete Antwort: Eine zentrale Faktentabelle stellt eine direkte Verbindung zu Tabellen mit mehreren Dimensionen in einem Sternschema her und bietet dadurch Einfachheit und Leistungsvorteile. Andererseits normalisiert ein Schneeflockenschema die Dimensionen, indem es sie in Unterdimensionen aufteilt, was mehr Struktur bietet, aber möglicherweise die Leistung beeinträchtigt. Die Entscheidung hängt vom Datenvolumen, der Komplexität der Abfrage und den Leistungsanforderungen ab.
2. Wie können Sie die Leistung eines Power BI-Berichts verbessern, der mit umfangreichen Datensätzen arbeitet? Können Sie konkrete Beispiele für Techniken anführen, die Sie in der Vergangenheit zur Optimierung der Berichtsleistung eingesetzt haben?
Erwartete Antwort: Um die Leistung zu optimieren, minimiere ich die Anzahl der visuellen Darstellungen in einem Bericht, verwende Übersichtstabellen für große Datensätze, optimiere DAX-Ausdrücke auf Effizienz und verwende die inkrementelle Datenaktualisierung, um die Daten aktuell zu halten, ohne den gesamten Datensatz neu zu laden.
3. Erläutern Sie ein Szenario, in dem Sie Sicherheit auf Zeilenebene in Power BI implementiert haben. Was waren Ihre größten Herausforderungen, und wie haben Sie diese gemeistert, um eine solide Datensicherheit und die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten?
Erwartete Antwort: Ich habe Sicherheit auf Zeilenebene implementiert, indem ich Sicherheitsrollen in Power BI definiert und DAX-Filter auf der Grundlage von Benutzerrollen erstellt habe. Zu den Herausforderungen gehörte es, sicherzustellen, dass die Filter umfassend sind und nicht versehentlich sensible Daten preisgeben. Strenge Tests und ständige Überwachung waren unerlässlich, um die Datensicherheit und die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten.
4. Geben Sie Beispiele an, in denen Sie Power Query verwendet haben, um benutzerdefinierte Funktionen oder erweiterte Transformationen für die Datenbereinigung und -manipulation in Power BI zu implementieren.
Erwartete Antwort: Ich habe Power Query verwendet, um benutzerdefinierte Funktionen für Aufgaben wie das Parsen von Daten und unregelmäßige Datenbereinigung zu erstellen. Zum Beispiel die Nutzung der Sprache M, um komplexe Transformationen zu verarbeiten und die Datenqualität zu gewährleisten.
5. Haben Sie Power BI-Berichte mit Power BI Embedded in eigene Anwendungen integriert? Wie würden Sie bei der Einbettung von Power BI-Berichten vorgehen und dabei Faktoren wie Kapazitäten, Authentifizierung und Lizenzierung berücksichtigen?
Erwartete Antwort: Ich habe Power BI-Berichte in benutzerdefinierte Anwendungen mithilfe der Power BI Embedded API integriert. Zu den Überlegungen gehören die Auswahl geeigneter Einbettungskapazitäten, die Gewährleistung sicherer Authentifizierungsmethoden und die Einhaltung der Power BI-Lizenzierungsanforderungen.
6. Erläutern Sie ein Szenario, in dem Sie Power BI nahtlos mit Azure-Diensten integriert haben. Welche Azure-Dienste haben Sie genutzt und wie haben sie die Fähigkeiten Ihrer Power BI-Lösung verbessert?
Erwartete Antwort: Ich habe Power BI mit Azure-Diensten wie Azure SQL Database und Azure Data Lake Storage integriert. Durch diese Integration wurden die Datenspeicher- und -verarbeitungsfunktionen verbessert und die Gesamtleistung und Skalierbarkeit der Power BI-Lösung erhöht.
7. Erzählen Sie uns von Ihren Erfahrungen bei der Erstellung von Echtzeit-Dashboards in Power BI. Nennen Sie die von Ihnen verwendeten Technologien und Ihren Ansatz zur Gewährleistung der Genauigkeit und Reaktionsfähigkeit von Echtzeitdaten.
Erwartete Antwort: Ich habe Echtzeit-Dashboards mit Azure Stream Analytics oder Power BI DirectQuery Technologien erstellt. Um die Aktualität und Genauigkeit der Daten zu gewährleisten, müssen geeignete Aktualisierungsintervalle konfiguriert und Echtzeit-Daten-Streaming-Dienste genutzt werden.
8. Wie gehen Sie an Governance- und Verwaltungsaufgaben für Power BI in großen Organisationen heran? Teilen Sie Strategien für die Verwaltung von Arbeitsbereichen, Datensätzen und die Sicherstellung der richtigen Berechtigungen.
Erwartete Antwort: Governance umfasst die Verwendung des Power BI Admin Portals und von PowerShell-Skripten zur Verwaltung von Arbeitsbereichen, Datensätzen und Berechtigungen. Die Erstellung von Nutzungsmetriken, die Überwachung von Datensätzen und die Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien sind wesentliche Bestandteile einer effektiven Governance.
9. Geben Sie Beispiele für komplizierte DAX-Berechnungen, die Sie für bestimmte geschäftliche Herausforderungen entwickelt haben. Welche Techniken und Funktionen haben Sie verwendet, um Genauigkeit und Effizienz bei diesen Berechnungen zu gewährleisten?
Erwartete Antwort: Ich habe komplexe DAX-Berechnungen für Kohortenanalysen oder Time Intelligence-Szenarien erstellt. Die Techniken umfassen Iteratoren, Filterfunktionen und benutzerdefinierte DAX-Muster, um spezifische Geschäftsanforderungen zu erfüllen und gleichzeitig Genauigkeit und Effizienz zu gewährleisten.
10. Wie stellen Sie sicher, dass Power BI-Berichte den Vorschriften für Datensicherheit und Datenschutz entsprechen? Beschreiben Sie die Maßnahmen, die Sie für den Umgang mit sensiblen Informationen und die Einhaltung von Vorschriften ergreifen.
Erwartete Antwort: Power BI Sicherheit und Compliance beinhalten die Verwendung von Verschlüsselung, Azure AD für die Authentifizierung und die Konfiguration von Datenklassifizierungskennzeichen. Die regelmäßige Überprüfung des Benutzerzugriffs und der Benutzeraktivitäten ist entscheidend für die Einhaltung der Vorschriften über Datensicherheit und Datenschutz.
11. Teilen Sie eine Erfahrung mit, bei der Sie Power BI in einer hybriden Umgebung mit lokalen und Cloud-Komponenten implementiert haben. Mit welchen Herausforderungen waren Sie konfrontiert, und wie haben Sie diese gelöst, um eine nahtlose Integration und Datenkonsistenz zu gewährleisten?
Erwartete Antwort: Ich habe Power BI in einer hybriden Umgebung implementiert und verwende das On-Premises Data Gateway für die sichere Datenübertragung. Zu den Herausforderungen gehörten die Verwaltung von Gateway-Konfigurationen und die Gewährleistung der Datenkonsistenz zwischen lokalen und Cloud-Komponenten. Rigorose Tests und kontinuierliche Überwachung waren der Schlüssel zur Bewältigung dieser Herausforderungen.
Branchen und Anwendungen für Microsoft Power BI
Ob im Finanzwesen, im Marketing, im Betrieb oder in der IT, MS BI-Kenntnisse befähigen Fachleute, Rohdaten in verwertbare Informationen umzuwandeln, und machen sie zu unentbehrlichen Helfern für den anhaltenden Erfolg ihres Unternehmens.
Microsoft Business Intelligence (MS BI) findet in verschiedenen Branchen Anwendung:
- Finanz- und Bankwesen: Wird für Finanzanalysen, Risikomanagement und Betrugserkennung verwendet.
- Gesundheitswesen: Angewandt in der Analyse von Patientendaten und Leistungskennzahlen im Gesundheitswesen.
- Einzelhandel: Wird für den Verkauf, die Bestandsanalyse und die Kundensegmentierung verwendet.
- Herstellung: Wird für die Produktionsplanung, Qualitätskontrolle und Transparenz der Lieferkette verwendet.
- Telekommunikation: Nützlich für die Überwachung der Netzleistung und die Analyse der Kundenabwanderung.
- Bildungswesen: Einsatz in der Analyse von Schülerleistungen und der Prognose von Einschulungszahlen.
- Regierung: Angewandt für Haushaltsanalysen und die Optimierung von Bürgerdiensten.
- Energie- und Versorgungsunternehmen: Wird für die Verwaltung der Anlagenleistung und die Analyse des Energieverbrauchs verwendet.
- Marketing und Werbung: Wird bei der Analyse der Kampagnenleistung und der Kundensegmentierung eingesetzt.
- Personalwesen: Wird für Personalanalysen und Talentmanagement verwendet.
Was macht MS BI zu einer bevorzugten Wahl?
Zusammengefasst sind dies die wichtigsten Faktoren, die Ihnen bei der Entscheidung helfen, einen MS BI-Entwickler einzustellen.
- Integration mit Microsoft-Produkten.
- Benutzerfreundliche Schnittstelle.
- Umfassende Werkzeuge für Datenmanagement, Analyse und Visualisierung.
- Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit für verschiedene Geschäftsszenarien.