Power BI Report Design - Best Practices

In diesem Tutorial werden das Design von Power BI Reports und die häufigsten Fehler bei der Erstellung von Reports untersucht. Wir werden verschiedene Visualisierungen neu gestalten um zu zeigen, wie diese Lektionen in der Praxis angewendet werden können.

Generell gilt: Die Datenqualität und Funktionalität des Reports steht über den Design-Aspekten. Denn selbst der schönste Power BI Report bringt dem Unternehmen keinen Mehrwert, wenn die Inhalte nicht die Realität widerspiegeln.

Schlüsselkonzepte im Report Design

Jeder Report sollte zwei Kerneigenschaften abdecken

1. Verständlichkeit
2. Handlungsfähigkeit

Ein Report sollte also möglichst auf den ersten Blick verständlich sein und den Anwendern bei der Betrachtung der Inhalte die Informationen liefern, die sie benötigen, um weitere Handlungen für das Unternehmen ableiten zu können.

Diese Ziele wollen wir versuchen an einem Beispiel-Report abzuleiten.

Auf den ersten Blick sieht der Report gar nicht schlecht aus. Im Report werden viele Farben verwendet, er zeigt viele Informationen und eine hohe Detailtiefe. Wenn man jedoch zum ersten Mal diesen Report betrachtet, weiß man nicht, worauf man sich fokussieren soll. Es handelt sich dabei offensichtlich um eine Art Sales Report. Wir können Informationen hinsichtlich verkaufter Stückzahlen oder den Umsatz erkennen. Die Daten werden in verschiedene Dimensionen aufgeteilt und es lassen sich Unterschiede zwischen einzelnen Monaten oder den Herstellern erkennen.

Wenn man jedoch jeden Monat einen Blick auf diesen Report wirft, beantwortet er nicht die am wahrscheinlichsten gestellte Frage: “Sind meine Verkaufszahlen gut oder schlecht?”

Reports müssen einfache Fragen beantworten

Es ist eine relativ simple Frage. Aber der Report sagt Ihnen nicht, ob die Verkaufsleistung gut oder schlecht war. Die dargestellten Informationen beziehen sich auf einen Monat oder einen Hersteller. Aber wurden die gesteckten Verkaufsziele erreicht?

Selbst wenn Sie die Antwort auf die Frage finden, stellt sich bereits die nächste Frage: Wie gut haben wir abgeschnitten? Liegen wir über oder unter dem Wert für das vergangene Jahr? Müssen wir Maßnahmen ergreifen um einem negativen Trend entgegenzuwirken? Oder ist unser Geschäft erfolgreich und wir können unsere Strategie weiter fortführen? Auch hier liefert der Report keine Antwort.

Natürlich sind das viele Fragen, die ein Report (oder eine Report-Seite) allein nur schwer abdecken kann. Stellen Sie sich daher direkt zu Beginn die Frage, was genau Ihr Report ausdrücken soll. Ein farbenfroher Report mit vielen Diagrammen mag schön sein, aber er ist nicht unbedingt verständlich und liefert dem Betrachter nicht die Informationen, die er benötigt, um handlungsfähig zu werden.

Sehen wir uns dazu noch ein weiteres Beispiel an.

Dieser Report vermittelt einige grundlegende Informationen, aber er hilft dem Benutzer nicht zu verstehen, warum die Dinge in seinem Unternehmen geschehen. Wir können die prozentuale Abweichung der Einnahmen im Verhältnis zum Budget erkennen. Auch ein direkter Vergleich zwischen dem Budget und Einnahmen wird dargestellt. Somit lassen sich definitiv weitere Erkenntnisse aus den gezeigten Informationen ableiten.

Aber auch hier ist es wirklich schwierig zu sehen, ob die Leistungen gut oder schlecht sind. Der Betrachter sollte in der Lage sein zu erkennen, ob gesetzte Ziele erreicht wurden oder nicht. Was hat positiv oder negativ dazu beigetragen? Nur wenn man versteht, was passiert ist, kann man Maßnahmen ergreifen. Das bedeutet Handlungsfähigkeit.

Weitere Fehler beim Report Design

Werfen wir einen Blick auf weitere gängige Fehler beim Design von Power BI Reports und zeigen mögliche Alternativen, wie wir diese in Zukunft vermeiden können.

1. Schlechte Entscheidungen bei Visualisierungen
2. Schlechte Beschriftung von Visualisierungen
3. Zu viele Filter
4. Inkonsistente Farbwahl
5. Keine Darstellung von Abweichungen
6. Unstrukturierter Seitenaufbau
7. Fehlende Skalierung

Schlechte Entscheidungen bei Visualisierungen

Einer der häufigsten Fehler ist die Auswahl des richtigen Visuals. Dies umfasst nicht nur die Wahl des Diagrammtyps selbst, sondern auch die korrekte Ausrichtung auf der Report-Seite. Zudem werden insbesondere fortgeschrittene Diagramme, die für die Darstellung von Abweichungen und anderen wichtigen Datenkategorien verwendet werden wie z.B. Scatter Charts (Punktdiagramme), zum Teil gar nicht verwendet.

Eine unserer Regeln lautet: Wenn die Beschriftung eines Diagramms diagonal angezeigt wird, stimmt etwas mit dem Diagramm nicht.

Das Problem ist, dass die Beschriftungstexte zu lang sind und diagonal angezeigt werden, sonst werden sie unter Umständen komplett abgeschnitten und man könnte sie nicht einmal lesen. Aber wenn die Betrachter die diagonalen Beschriftungen lesen möchten, müssen sie ihren Kopf neigen und sie bekommen Nackenschmerzen.

Warum passiert das? In den allermeisten Fällen gibt es zwei Gründe für die diagonalen Beschriftungen. Entweder ist der verfügbare Platz für das Chart nicht ausreichend groß, oder die Beschriftungstexte sind unverhältnismäßig lang. Eine Lösung hierfür: Drehen Sie das Diagramm einfach um 90 Grad. So haben Sie eine vertikale Achse und alle Beschriftungen sind schön horizontal ausgerichtet.

Aber woher wissen wir, ob man Daten auf einer horizontalen oder vertikalen Achse anordnen soll? In der Regel ist das sehr einfach. Zeiträume wie Tage, Wochen, Monate, Jahre, etc. sollten in Diagrammen horizontal ausgerichtet werden. Der Zeitstrahl verläuft dann von links nach rechts und ist somit intuitiv. Alle anderen Daten, die eine gewisse Struktur aufweisen, bzw. sich in Gruppen wie Produkte, Länder, Vertriebskanäle, Profitcenter, etc. einteilen lassen, können auch problemlos auf einer vertikalen Achse angeordnet werden.

Welchen Diagrammtyp verwende ich in welchem Kontext? Ein Kuchendiagramm kann theoretisch auch dazu verwendet werden, den Anteil von Produktverkäufen einzelner Monate im Bezug zum aktuellen Kalenderjahr zu zeigen. Aber ist das sinnvoll?! Hinsichtlich der Auswahl des richtigen Diagramm-Typs gibt es bereits unzählige Schaubilder, die hierfür eine geeignete Übersicht bieten. SQLBI hat beispielweise eine solche zusammengestellt.

Schlechte Beschriftung von Visualisierungen

Im vorherigen Abschnitt wurden Achsen-Beschriftungen im Kontext der Ausrichtung von Visuals bereits angesprochen. Aber auch darüber hinaus gibt es einige Fehler die im Rahmen von Beschriftungen gemacht werden können. Die korrekte Anzahl an Beschriftungen für einen Report zu treffen ist aber auch alles andere als einfach und eine Kunst für sich.

Werfen wir diesbezüglich einen Blick auf folgenden Report.

Viele Beschriftungen in diesem Report fehlen - die Tortendiagramme unten enthalten sogar nicht einmal eine Legende. Wir haben im ersten Moment praktisch keine Ahnung, welche Zahlen uns in diesem Report präsentiert werden.

Wir können unseren Anwendern nicht zumuten, mit dem Mauszeiger über alle möglichen Felder zu gehen um die entsprechenden Zahlen zu sehen. Schlimmer noch: Sollte jemand auf Basis des Reports ein PDF generieren sind all diese Detail-Informationen unzugänglich! Wir benötigen somit ein Mindestmaß an Beschriftungen.

Ein anderes Beispiel:

Tatsächlich gibt es so etwas wie “zu viele Beschriftungen”. Sind sie einfach überall und sie überlappen sich, etwas das nie passieren sollte. Durch die Menge an Informationen ist es fast unmöglich, eine Zuordnung der Labels zu den entsprechenden Balken oder Linien zu machen. Ganz abgesehen davon, dass die Lesbarkeit stark darunter leidet.

Wir streben also ein gesundes Mittelmaß an und sollten uns immer die Frage stellen, wie viele Informationen tatsächlich benötigt werden. Oftmals hilft es dabei, während der Entwicklung des Reports bereits Feedback der Zielgruppe einzuholen und unsere Entscheidungen daran auszurichten.

Zu viele Filter

Der nächste weit verbreitete Fehler liegt in der Verwendung von Filtern. Genauer gesagt, in der übermäßigen Verwendung von Filtern. Power BI gibt uns verschiedene Möglichkeiten an die Hand, Daten in unseren Reports auf bestimmte Sichten einzuschränken. Allen voran das Filter Visual.

Zu viele Filter führen dazu, dass die eigentliche Information, die Geschichte die der Report erzählen soll, verschwimmt. Es gibt viele Reports, bei denen Filter die Hälfte der Seite einnehmen. In diesem Fall erwarten Sie von den Nutzern, dass sie erst jedes Kästchen ankreuzen, bevor sie eine gewisse Information erhalten. Abgesehen davon verlieren Sie Platz, den Sie für sinnvollere Visualisierungen und somit wichtige Informationen verwenden könnten.

Sie sollten sicherstellen, dass Sie diese Interaktionen zwischen Anwender und Report richtig gestalten. Muss der Filter alle Elemente auf einmal anzeigen oder reicht womöglich ein Dropdown Menü? Stehen mehr als fünf Optionen zur Auswahl, wäre das wahrscheinlich eine gute Idee.

Gegebenenfalls kann man auf ein Filter Visual auch komplett verzichten und stattdessen ein anderes Diagramm verwenden. So können Sie beispielweise eine Karte benutzen, um einzelne Länder gepaart mit weiteren Informationen darzustellen. Anwender sind dann in der Lage interaktiv durch Klick auf ein Land in der Karte wiederum andere Visuals im Report zu filtern.

Sind gewisse Filtereinstellungen vordefiniert und Anwender müssen diese selten ändern, empfiehlt sich stattdessen auch die Nutzung des Filter Panels auf der rechten Seite in Power BI Desktop, um Filter auf Seiten- oder Report-Ebene zu definieren.

Inkonsistente Farbwahl

Fehler Nummer vier: Inkonsistente Farbwahl. Bunte Reports sind großartig! Jeder träumt von einem farbenfrohen Report der interaktiv genutzt, in C-Level Management Meetings vorgestellt wird und der die Anwender begeistert. Aber in der Realität sind Reports die viele Farben nutzen fast unmöglich zu verstehen.

Insbesondere die Verwendung von gestapelten Balkendiagrammen oder Treemaps ist sehr vorsichtig zu genießen.

Wie im oberen Beispiel zu sehen, lässt sich aus dem Balkendiagramm oben rechts für einige Hersteller kaum eine brauchbare Information entnehmen. Auch wenn viele Farben vielleicht schön aussehen, führen sie dazu, dass Ihr Report sehr unaufgeräumt und chaotisch wirkt!

Werfen wir stattdessen einen Blick auf das untere Beispiel, welches ein wesentlich besseres und aufeinander abgestimmtes Farbspektrum nutzt.

Das Farbschema dieses Berichts ist schon wesentlich besser als zuvor. Es werden weniger und aufeinander abgestimmte Farben verwendet, was den Report insgesamt aufgeräumter wirken lässt. Das Problem an dieser Stelle ist jedoch, dass die gleiche Farbe für unterschiedliche Kennzahlen verwendet wird. Während im ersten Visual die dunkelblaue Farbe für den Umsatz verwendet wird, steht sie in einem anderen Visual für die verkaufte Stückzahl von Produkten. An anderer Stelle repräsentiert sie die Summe des erwirtschafteten Erlöses. Das passiert normalerweise, wenn ein Farbschema in Power BI Desktop eingestellt wird und Power BI die Farben einfach auf die vorhandenen Visuals anwendet, ohne dass dabei der Kontext berücksichtigt wird.

Die Idee hinter einem guten Report Design ist, dass sich das Farbschema konsistent durch den gesamten Report zieht. Jedes Mal, wenn eine bestimmte Farbe verwendet wird, soll die gleiche Information präsentiert werden. Farben sollten verwendet werden um die Geschichte hinter den Daten zu erzählen und nicht zufällig aus einem willkürlichen Farbschema stammen.

Keine Darstellung von Abweichungen

Fehler Nummer fünf bezieht sich auf die fehlende Darstellung von Abweichungen gegenüber Planwerten oder Trends.

Der hier gezeigte Report zeigt absolut keinen Vergleich zu Planwerten. Wir erinnern uns an die Frage: “Sind meine Verkaufszahlen gut oder schlecht?” Oder “Habe ich mein Einstellungsziel für neue Mitarbeiter in diesem Jahr erreicht?” Zwar können Sie hier vielleicht eine Art Trend im Jahresverlauf erkennen oder eine gewisse Saisonabhängigkeit feststellen, aber Sie haben keine Ahnung, ob die tatsächlichen Ergebnisse gut oder schlecht sind. Sie wissen also nicht, ob es um Ihr Unternehmen gut oder schlecht bestellt ist.

Anderes Beispiel:

Dieser Report mit Visualisierungen von ZebraBI macht alles richtig.

1. Eingeschränkte, konsistente Farbwahl. Grün zeigt einen positiven Trend, rot einen negativen
2. Vergleich von Plan- und Ist-Werten inkl. der Abweichung
3. Trend über den Jahresverlauf; Gegenüberstellung von YTD-Werten und Hochrechnungen für das gesamte Kalenderjahr
4. Erklärung der gezeigten Informationen in kurzer, prägnanter Textform

Der Anwender kann direkt erkennen, wie es aktuell um das Unternehmen bestellt ist und wo Handlungsbedarf besteht.

Unstrukturierter Seitenaufbau

Werfen wir nochmal einen Blick auf den eben gezeigten Bericht.

Worauf liegt hier der Fokus? Sie wissen es nicht? Ich auch nicht… zu viele Elemente bedeuten, dass man nicht klar kommunizieren kann, was mit dem Bericht ausgedrückt werden soll. Die Berichtsfilter sind am oberen Rand, mehrere KPIs links darunter - das ist ein guter Anfang. Die restlichen Visuals erscheinen jedoch mehr wie ein wild durcheinander gewürfelter Haufen an Informationen. Die Anordnung und Platzierung der Diagramme ergibt keinen Sinn. Zu viele Informationen auf einer Seite sind kontraproduktiv.

Eine einfache Regel bei der Gestaltung von Reports, an der man sich orientieren kann, ist, dass der Anwender den Report von links nach rechts und von oben nach unten liest. Die wichtigsten Informationen wie z.B. KPIs sollten also links und oben platziert werden, Detailinformationen eher rechts unten.

Vor allem bei Berichten die für Management-Ebenen gedacht sind, ist es oftmals hilfreich, neben Diagrammen auch kurze, schriftliche Kommentare in den Bericht einzubauen, wie wir es eben im Report von ZebraBI gesehen haben.

Fehlende Skalierung

Kommen wir zum letzten häufig gemachten Fehler beim Report Design - zumindest für unseren Artikel. Im folgenden Bericht sehen sie verschiedene Diagramme die ähnlich aufgebaut sind, jedoch unterschiedliche Kennzahlen zeigen. Das Problem hierbei: Alle Diagramme sind gleich groß. Einige zeigen Zahlen in Millionenhöhe, andere wiederum im tausender Bereich.

Das spiegelt sich nicht in der visuellen Gestaltung wieder. Die Messinstrumente sind immer zur Hälfte gefüllt. Sie können wahrscheinlich erkennen, warum dies problematisch ist. Jede Kategorie hat die gleiche Größe, obwohl einige Kategorien den zehnfachen Wert haben wie die anderen. Die Abweichung zwischen einem tatsächlichen Wert von 49.000 zu 98.000 (Teildiagramm 8) ist in dieser Darstellung genau so groß wie zwischen 501.000 und 1.000.000 (Teildiagramm 7). Es sollte auf den ersten Blick klar erkennbar sein, auf welchen Zahlen hierbei der Fokus liegen muss.

Eine Skalierung ist immer dann erforderlich, wenn separate visuelle Elemente in einem Report oder einem Dashboard vorhanden sind. Power BI skaliert diese immer auf den maximalen Wert.

Auch hierfür nochmal das Beispiel einer guten Umsetzung.

Die dargestellten KPIs befinden sich in einem Visual und durch die Höhe der Balken ist klar, in welcher Relation die gezeigten Werte zueinander stehen. So ist beispielweise der Balken für den gesamten Erlös genau so hoch wie die Balken für den Erlös aus Produktverkäufen und die Erlöse aus Service und anderen Dienstleistungen zusammen.

Report Design Fehler zukünftig vermeiden

Versetzen Sie sich bei der Gestaltung Ihrer Reports in die Lage der Nutzer. Ausgefallene Farben mögen zwar auf den ersten Blick beeindrucken, aber sie vermitteln nicht immer auf verständliche Art die wichtigsten Informationen. Konzentrieren Sie sich dabei auf die angesprochenen Grundlagen: Beschriftungen, Farben, Auswahl der Diagramm-Typen, Abweichungen, Skalierung und - am aller wichtigsten - welche Fragen soll mein Report beantworten?

Wenn möglich, erstellen Sie Standards für Ihre Berichte, so dass die Anwender sich nicht von Bericht zu Bericht an neue Layouts, Filter Menüs, Farbkombinationen, etc. gewöhnen müssen. Für die Gestaltung der Reports kann man sich an einem internationalen Standard orientieren, dem IBCS (International Business Communication Standard). Dieser beinhaltet eine gute Sammlung an Best Practices für die Visualisierung von Geschäftsdaten für Finanz- Vertriebs- und Marketing Dashboards und andere.

Fazit

Hiermit sind wir am Ende unseres Tutorials Power BI Report Design Best Practices angelangt. Sie benötigen professionelle Unterstützung bei der Umsetzung Ihrer Power BI Projekte? Unsere Expert:innen helfen Ihnen gerne weiter! Kontaktieren Sie uns gerne einfach über das Kontaktformular.