Power BI

Power-BI-Workspaces nahtlos mit Entropy Data synchronisieren

In Power BI werden aus Daten Entscheidungen, und für die meisten Teams ist das genau der Ort, an dem Governance ausgeknipst wird. Semantic Models, Reports und Dashboards liegen in Fabric-Workspaces, die der Rest der Datenplattform nicht sieht. Entropy Data ändert das: Power BI ist jetzt ein erstklassiger, voll governter Teil deiner Datenlandschaft.

Die Microsoft-Fabric-Integration in Entropy Data, konfiguriert zur Synchronisierung von Power-BI-Workspaces — Die Microsoft-Fabric-Integration entdeckt deine Power-BI-Workspaces und synchronisiert sie nach Zeitplan oder auf Anforderung.

Eine erstklassige Integration für Power BI. Lege eine Microsoft-Fabric-Integration an, wähle die zu synchronisierenden Workspaces und stell sie auf einen Zeitplan oder auf On-Demand. Einmal verbunden, bleibt sie verbunden: eine native, dauerhafte Integration, die deinen Katalog aktuell hält. Kein einmaliger Importer, den du von Hand erneut ausführst.

Assets sichtbar für jeden Typ von Power-BI-Item. Semantic Models, Reports, Dashboards, Datamarts, Paginated Reports, Tabellen, plus die breitere Fabric-Landschaft (Lakehouses, Warehouses, Notebooks, Pipelines und mehr). Über 45 Item-Typen landen als governte Assets in deinem Katalog, bis hin zu jeder Tabelle und Spalte.

Workspaces, Semantic Models, Reports und Tabellen im Entropy-Data-Asset-Katalog — Workspaces, Semantic Models, Reports und Tabellen: die vollständige Power-BI-Hierarchie im Asset-Katalog.

Voller Support, zukunftssicher. Wenn Microsoft einen neuen Fabric-Item-Typ ausliefert, taucht er trotzdem in deinem Katalog auf, statt stillschweigend zu verschwinden. Die Integration bleibt by Design mit Fabric aktuell.

Verbindet bestehende Datenprodukte automatisch mit bestehenden Semantic Models. Hast du bereits ein Semantic Model auf derselben Snowflake- oder Databricks-Tabelle gebaut? Entropy Data matched es nach Struktur und schlägt die Verknüpfung direkt am Output Port vor: keine Duplikate, kein manuelles Mapping. Deine bestehende analytische Arbeit wird erkannt, nicht neu gebaut.

Entropy Data schlägt ein passendes Power-BI-Semantic-Model auf einem Output Port eines Datenprodukts vor — Entropy Data erkennt ein passendes Semantic Model und schlägt die Verknüpfung direkt am Output Port vor.

Datenfluss sichtbar über deine gesamte Organisation hinweg. Power BI wird Teil der End-to-End-Lineage. Der Fluss endet nicht mehr am Warehouse, sondern läuft durch das Semantic Model bis zum Report, in einer zusammenhängenden Karte.

End-to-End-Lineage von Source-Data-Products über ein Power-BI-Semantic-Model bis zu einem Report — Power BI in der End-to-End-Lineage: von Source-Data-Products über das Semantic Model bis zum Report.

Richte deinen Semantic Layer am Power-BI-Semantic-Model aus

Ein Semantic Model allein sind nur Spaltennamen und Typen. Entropy Data überlagert es mit dem, was die Data Contracts upstream bereits enthalten: Beschreibungen, Klassifizierungen, Beispiele, Key- und Required-Flags sowie die Semantik, die jede Spalte mit den geteilten Business-Konzepten verknüpft, die sie repräsentiert. So trägt jede Spalte die an der Quelle vereinbarte Bedeutung, rückverfolgbar bis zum konkreten Contract, aus dem sie stammt. Und wenn du dieses Semantic Model unter einen eigenen Data Contract stellst, wandert die Anreicherung mit: Der generierte Contract kommt vorbefüllt mit der vererbten Semantik, bereit zur Review und Zertifizierung, statt von Grund auf neu geschrieben werden zu müssen.

Eine Power-BI-Semantic-Model-Spalte, angereichert aus dem Upstream-Data-Contract — Eine Semantic-Model-Spalte, angereichert mit Semantik und Definitionen aus dem Upstream-Data-Contract.

Stell deine Semantic Models unter Contract

Ein Power-BI-Semantic-Model ist in Entropy Data ein erstklassiges Datenprodukt. Es kann also alles, was jedes Datenprodukt kann: unter einen Data Contract gestellt werden. Der Contract macht aus den Tabellen, Spalten und Typen des Models ein explizites, versioniertes Versprechen, und jedes Team, das Reports darauf aufsetzt, weiß genau, worauf es sich verlässt, und wird gewarnt, bevor sich etwas ändert. Das sind Garantien, auf die sich Downstream-Consumers verlassen können. Und weil der Contract maschinenlesbar ist, kann er automatisch getestet werden: Schema-Drift- und Datenqualitäts-Checks laufen gegen das Model, sodass eine Änderung innerhalb von Power BI, die den Contract bricht, als fehlgeschlagener Test auffällt, und nicht als kaputtes Dashboard, das jemand am Montag entdeckt.

Ein Power-BI-Semantic-Model, exponiert als Datenprodukt und governt durch einen Data Contract — Ein Power-BI-Semantic-Model, exponiert als governtes Datenprodukt unter eigenem Data Contract.

Source-aligned Datenprodukt direkt nach Power BI publizieren

Ein governtes Datenprodukt gefunden, auf dem du deine nächste Analyse aufbauen willst? Du musst es nicht selbst in Power BI verdrahten. Mit dem Feature Publish to Power BI pushst du ein source-aligned Datenprodukt direkt als Semantic Model in einen Power-BI-Workspace. Du wählst Workspace und Verbindung samt Typ, und Entropy Data verdrahtet den Rest aus dem Contract des Datenprodukts: Tabellen, Spalten, Typen. Was in Power BI landet, ist ein Semantic Model, das bereits zum governten Datenprodukt passt, mit der Quelle verbunden und einsatzbereit. Das Einzige, was du noch tun musst, ist deinen Report zu bauen.

Der „Publish to Power BI — Publiziere ein Datenprodukt nach Power BI: wähle Workspace und Connection, und Entropy Data legt das Semantic Model an.

Die Logik des Models, nicht nur seine Spalten

Der eigentliche Wert eines Semantic Models ist die Logik oben auf den Tabellen, und Entropy Data liest sie alle direkt aus der Model-Definition: Calculated Columns und ihre DAX-Formeln, die Measures (Conversion Rate, attributed Revenue per Send, Click Counts) und die Beziehungen, die Tabellen verbinden, angezeigt direkt neben den einfachen Spalten. Logik, die früher nur in Power BI lebte, ist jetzt sichtbar, durchsuchbar und governt in deinem Katalog.

Calculated Columns, Measures und Beziehungen aus einem Power-BI-Semantic-Model in Entropy Data — Calculated Columns, DAX-Measures und Tabellen-Beziehungen, aus der Semantic-Model-Definition extrahiert.