Selbstversuch mit Power BI: Was Datenvisualisierung über mein Tagebuch enthüllt
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Liebes Tagebuch,
dieser Moment, wenn du an deine To-Do Liste endlich ein Häkchen setzt – einmalig, oder? Sag’s nicht weiter, aber ab und an setze ich auch erledigte Aufgaben auf meine Liste, nur damit ich sie noch abhaken kann. Man muss die kleinen Erfolge feiern! Dazu gehört auch, dass ich mich endlich an Big Data herangetraut habe. Es hat sich gelohnt, dieses Kapitel zu öffnen: Ich lernte, was Datenmassen ausmacht, wie sie unseren Alltag verändern können und dass Visualisierung dabei hilft, neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Ganz abgehakt war das Thema damit aber nicht. Ließe sich Business Intelligence (BI) nicht auch zu meinem Vorteil nutzen – zum Beispiel, um mehr über dich herauszufinden? Da ich inzwischen mit einer Zeiterfassung arbeite, habe ich jedenfalls einige Tagebuch-Daten beisammen: Jedes Mal, wenn ich mich an meinen Blog setze, hinterlege ich die Tätigkeit in einer selbstgehosteten Web-Anwendung namens Kimai. Bestimmt könnte ich diesen Daten mittlerweile die ein oder andere Geschichte entlocken: Wie lange arbeite ich überhaupt an meinen Einträgen? Wie steht die redaktionelle Arbeit im Verhältnis zu Website und Social Media?
Schon war der nächste Selbstversuch geboren: Ein BI-Dashboard am Beispiel von itgirlsjournal! Wie ich das Projekt angepackt habe und warum es mich mehr als nur einmal zur Weißglut gebracht hat, erfährst du hier.
Datenvisualisierung: Tipps für ein gelungenes Dashboard
Meinem Beruf verdanke ich, dass ich in puncto Datenvisualisierung kein Anfänger mehr bin. Genau deshalb weiß ich aber auch: Visualisierungstechnik ist ein so riesiges Thema, dass ich es niemals in nur einen Beitrag quetschen könnte. Für den Start habe ich ein paar hilfreiche Basics zusammengetragen, die du im Folgenden durchstöbern kannst.1., 2.
BI-Dashboard am Beispiel von itgirlsjournal
Du kennst mich – Theorie macht mich ungeduldig. Ich wollte herausfinden, welche Geheimnisse in meiner Zeiterfassung stecken. Also schnappte ich mir das Tool, das im Big Data Umfeld ein stehender Begriff ist: Microsoft Power BI.
Kurz gesagt lassen sich damit Daten aus diversen Quellen zusammenfügen und in verschiedensten Diagrammen, sprich einem Dashboard, visualisieren.
Für den Start wählte ich den einfachen Weg und wertete meine Zeiterfassung auf Basis einer Excel-Datei aus, die ich mir aus Kimai zog. (Spoiler Alert: Leider!)
Aufgeregt startete ich mein erstes Visual: Ein Kuchendiagramm sollte zeigen, wie sich meine Tätigkeiten zwischen Beitragserstellung, Social Media und Arbeit auf der Website aufteilten. Piece of Cake? Pustekuchen! Die größten Challenges beim Erstellen des Dashboards habe ich dir hier zusammengefasst:
- Challenge #1: Formatierung
Leider geht nicht nur Excel heikel mit Datums- und Zeitangaben um. Es ist peinlich, aber wahr: Bis ich meine Zeiterfassungen in Power BI so umformatiert hatte, dass ich sie zusammenrechnen und sinnvoll visualisieren konnte, war ich gut einen halben Tag beschäftigt. - Challenge #2: Excel
Obwohl es mir den Start erleichterte, machte sich der Weg per Excel-Export nicht bezahlt. Jede neue Zeitbuchung erforderte von mir manuelles Zutun: Excel-Datei erneuern, bearbeiten und dann erst in Power BI fortfahren. Diese Odyssee endete erst mit der Live-Anbindung der Kimai-Datenbank. (Wie ich das angestellt habe, verrate ich im nächsten Eintrag.) - Challenge #3: Rohdaten
Gute Datenqualität ist essenziell – und leider schnell im Eimer. Ein falscher Mausklick, schon ist das Bild verzerrt. Das Dashboard rieb mir meine Buchungsfehler erbarmungslos unter die Nase.
Auch an der Datenarchitektur musste ich feilen. Bislang beschrieb ich meine Tätigkeiten per Kommentarfeld. Viel Spaß, diese nach Beitrag auszuwerten! Ich musste erst eine Art Markierung in meinen Rohdaten hinterlegen, damit sich jeder Beitrag eindeutig von anderen unterscheiden ließ. - Challenge #4: Lizenz und Berechtigung
Mein Dashboard sollte zeigen, wie weit meine Beiträge zeittechnisch auseinandergehen. Um die Streuung zu veranschaulichen, eignet sich ein sogenannter Boxplot. Dieses Visual stellt Microsoft allerdings nur für Schul- und Arbeits-Accounts zur Verfügung und ich habe derzeit nur ein privates Konto. Des Rätsels Lösung war hier das Programmieren: Da Power BI die Integration von Python-Skripten erlaubt, konnte ich den Boxplot „handgemacht“ per Code visualisieren (Kleiner Reminder: Ich kann nicht programmieren. Aber Google und ChatGPT bedienen.)
Das Ergebnis: Enthüllungen zu meinem Tagebuch
Endlich hatte ich mein Blog-Dashboard! Im Zeitverlauf kann sich das Bild natürlich wandeln, doch die aktuelle Momentaufnahme möchte ich dir natürlich nicht vorenthalten. Hier ein paar Impressionen aus meinem „Self-Service“ BI-Projekt.
Wie die Beitragsdauer im Überblick zeigt, hat mich seit Messbeginn kein anderer Eintrag auf itgirlsjournal so gefordert hat wie dieser hier. Belohnt wurde ich dafür mit 5 Einblicken über dich, die mir sonst verborgen geblieben wären:
- Priorisierung
65% meiner Zeit investiere ich in die Beitragserstellung. Der Rest teilt sich zu gleichen Teilen zwischen Website und Social Media auf. - Aufwand
Durchschnittlich benötige ich knapp 10 Stunden pro Beitrag. - Multi Tasking
Die Buchungszeit pro Monat zeigt: Auch wenn ich meist einen Beitrag im Monat veröffentliche, arbeite ich fast immer an mehreren Beiträgen gleichzeitig. Power BI visualisiert dieses Thema per Mouse-Over, was der Screenshot oben nicht einfängt. 1:0 für die Live-Ansicht. - Streuung
Der aufwändigste Beitrag hat bisher um gut das Zehnfache mehr Zeit in Anspruch genommen als der schnellste. - Veröffentlichungsspanne
Neben manchem Schnellschuss vergingen gut 600 Tage zwischen Beitragsstart und Veröffentlichung.
FAZIT
Obwohl es leicht aus dem Ruder lief, war dieses Projekt jede Minute wert! Tatsächlich habe ich mehr über meine Blogarbeiten herausgefunden, als es mir vorher bewusst war.
Zugleich bin ich dabei wärmer mit Power BI geworden. In einem so mächtigen Tool ist der Anfang schlichtweg schwer. Die gute Nachricht: Der Gruselfaktor sinkt schnell. Sobald enträtselt war, wie ich mein Formatierungsproblem löse, ging auch der Rest viel leichter von der Hand.
Unterm Strich beweist mir mein Selbstversuch die Daseinsberechtigung von Visualisierungstools. In der Praxis stelle ich fest, wie stark auch große Konzerne in puncto Reporting und Visualisierung noch rein an Excel hängen. Die Gründe reichen von Budget- und Lizenzthematiken, über IT-Richtlinien bis hin zu Gewohnheit.
Das gibt mir weiter die Motivation, mit meinem Beruf sowie auch hier über mein Tagebuch etwas zu bewirken. Vielleicht kann der Beitrag heute dazu ermutigen, sich in die Sphären der Visualisierung hineinzutrauen. Wer das schon länger auf seiner To-Do Liste hat, darf dann sogar ein Häkchen dranmachen. 🙂
Quellen: