Power BI und Microsoft Business Central: Effiziente Datenintegration für moderne Analysen

Integrierte Datenanalysen sind für Unternehmen heute unverzichtbar. Die Kombination aus Microsoft Business Central und Power BI bietet eine flexible, leistungsstarke Lösung zur Analyse zentraler ERP-Daten. Business Central deckt Kernprozesse wie Finanzen, Einkauf oder Lager ab und ist tief in Microsoft 365 integriert. Der Artikel beleuchtet, wie eine direkte Anbindung gelingt, welche Vorteile sie bringt – und wo Herausforderungen liegen.

Microsoft Business Central ist ein modernes, cloudbasiertes ERP-System und gehört weltweit zu den führenden Lösungen für kleine und mittelständische Unternehmen. Es deckt eine Vielzahl an Geschäftsprozessen wie Finanzmanagement, Einkauf, Verkauf, Lagerhaltung und Projektmanagement ab und bietet eine hohe Integrationstiefe innerhalb der Microsoft-Produktwelt. Neben den etablierten Großlösungen wie SAP hat sich Business Central insbesondere aufgrund seiner Flexibilität, Benutzerfreundlichkeit und nahtlosen Integration in die Microsoft-365-Umgebung als starke Alternative etabliert.

Architekturüberlegungen: Direktanbindung oder klassische DWH-Strategie?

Vor dem Start eines Projektes stellt sich eine zentrale Architekturfrage: Setzt man auf eine klassische Data-Warehouse-Architektur mit einem zentralen DWH auf Basis von Microsoft SQL Server oder einer SQL Database in Azure bzw. Fabric, oder entscheidet man sich für eine "reine" Power BI-Lösung mit direkter Anbindung an Business Central? Unsere Kunden stehen hierbei häufig vor ähnlichen Fragestellungen: Wie groß ist das erwartete Datenvolumen? Benötigen wir Historisierung und komplexe Datenaufbereitungen? Wie wichtig ist eine zentrale Governance und Skalierbarkeit für zukünftige Anforderungen?

Eine zentrale Frage ist, ob ein klassisches Data Warehouse (DWH) zwischen Business Central und Power BI geschaltet werden soll:

• Direktanbindung Business Central → Power BI
• Vorteile: Schnelle Umsetzung, direkte Fachbereichsnähe, geringere Infrastrukturkosten.
• Nachteile: Begrenzte Möglichkeiten zur Datenhistorisierung, Skalierbarkeit bei sehr großen Datenmengen eingeschränkt.
• Business Central → DWH → Power BI
• Vorteile: Saubere Historisierung, konsolidierte Datenhaltung, verbesserte Governance.
• Nachteile: Höherer Aufwand in der Implementierung und Wartung.

Gerade für kleinere Fachbereiche oder dezentrale Lösungen ist die Direktanbindung oft vollkommen ausreichend. Bei komplexeren Anforderungen empfehlen wir den Aufbau eines DWH, beispielsweise auf Basis von Microsoft Azure oder Microsoft Fabric.

Ein zentrales DWH ermöglicht eine strukturierte, historisierte und konsolidierte Datenhaltung und bietet klare Vorteile bei Governance und Datenqualität. Allerdings ist der Aufbau mit einem höheren Initialaufwand verbunden und benötigt zusätzliche Infrastruktur und Pflege.

Die direkte Anbindung von Power BI an Business Central hingegen bietet eine Alternative. Durch moderne Funktionen wie In-Memory-Engine, Aggregationen und flexible Modellierungsmöglichkeiten ist Power BI in der Lage, auch anspruchsvolle Anforderungen an Datenanalyse und Reporting zu erfüllen. Unsere Kunden schätzen dabei die Möglichkeit, schnell Ergebnisse zu erzielen, ohne auf zentrale Systeme warten zu müssen. Gleichzeitig bleibt die Architektur schlank und direkt auf den Fachbereich zugeschnitten. Damit wird eine hohe Agilität erreicht, die besonders in dynamischen Unternehmensumfeldern ein klarer Wettbewerbsvorteil ist.

Anbindungsmöglichkeiten: OData oder REST-API?

Diese Entscheidung bildet die Grundlage für die weitere Architektur und sollte zu Projektbeginn sorgfältig unter Berücksichtigung der individuellen Anforderungen getroffen werden.

Direkte Anbindung von Power BI an Business Central Für die Anbindung von Power BI an Business Central stehen verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung:

• OData-Schnittstellen: Über OData lassen sich benutzerdefinierte Web Services einrichten, die flexibel und wartungsfreundlich sind.
• Vorteile: Übersichtliche Konfiguration, schnelle Bereitstellung, geringe Komplexität.
• Nachteile: Bei großen Datenmengen treten Limitationen auf (z. B. Paging), Performance kann eingeschränkt sein.
• REST-API: Eine moderne und performante Alternative, insbesondere für große Datenmengen und komplexere Anwendungsfälle.
• Vorteile: Bessere Performance, moderne Authentifizierungsmechanismen, Skalierbarkeit bei wachsenden Datenmengen.
• Nachteile: Höherer Initialaufwand, komplexere Implementierung.

Beide Vorgehensweisen, OData und REST-API, haben sich in der Praxis vielfach bewährt. OData wird aufgrund seiner einfachen Konfiguration und hohen Flexibilität nach wie vor häufig eingesetzt, insbesondere in fachbereichsnahen Projekten. Wenn eine OData Schnittstelle auf Basis einer Business Central Seite definiert wird, lässt sich diese einfach in der Business Central Oberfläche konfigurieren. Dies ermöglicht eine schnelle Umsetzung, ohne tiefergehende technische Eingriffe.

Dennoch ist klar: Die REST-API ist nicht nur performanter, sondern auch die strategisch zukunftssichere Wahl. Microsoft empfiehlt REST APIs explizit für neue Entwicklungen und investiert kontinuierlich in den Ausbau der REST-basierten Endpunkte. REST-APIs verfügen über ein modernes Authentifizierungsmodell, eine optimierte Datenstruktur und eine höhere Skalierbarkeit, insbesondere bei großen Datenvolumen oder Echtzeitanforderungen.

Auch wenn die Konfiguration individueller REST-Endpunkte mehr Aufwand erfordert als bei OData, bietet sie langfristig erhebliche Vorteile. Ähnlich wie bei OData-Webservices lassen sich auch REST-APIs auf benutzerdefinierte Anforderungen zuschneiden. Wer also individuelle Schnittstellen jenseits der umfangreichen Standard-APIs von Microsoft benötigt, sollte die Investition in REST ernsthaft in Erwägung ziehen. Bereits heute ist REST die technologisch überlegene Variante und bietet in vielen Szenarien eine deutlich bessere Performance als OData – ein Umstieg lohnt sich bereits jetzt.

Datenmodellierung: Schichtenarchitektur und Star-Schema als Erfolgsfaktor

Nach dem Import der Daten setzen wir auf unsere bewährte noventum-Schichtenarchitektur:

1. Acquisition Layer: Rohdaten aus Business Central.
2. Integration Layer: Bereinigung und Harmonisierung der Daten.
3. Propagation Layer: Modellierung des finalen Berichtsmodells in der Ausgabeschicht.

Ein zentrales Element ist dabei das Star-Schema, das sich durch folgende Vorteile auszeichnet:

• Optimierte Performance durch die VertiPaq In-Memory-Engine – eine hochentwickelte spaltenbasierte Datenbanktechnologie von Microsoft, die für analytische Workloads optimiert ist. VertiPaq komprimiert Daten hochgradig effizient und verarbeitet sie im Hauptspeicher, was extrem schnelle Abfragezeiten ermöglicht. Durch die spaltenorientierte Speicherung werden ausschließlich die für eine Analyse relevanten Attribute geladen, was Speicherbedarf und Latenz minimiert und somit auch sehr große Datenmengen performant analysierbar macht.
• Verbesserte Benutzerfreundlichkeit durch eine intuitive Navigationsstruktur – die klare Trennung von Fakten- und Dimensionstabellen erleichtert das Verständnis der Datenmodelle für Endanwender.
• Klare logische Strukturierung – die Trennung von Dimensionen und Fakten schafft die Grundlage für skalierbare, wartbare und leicht erweiterbare Datenmodelle, die sowohl Self-Service BI als auch professionelle BI-Szenarien unterstützen.

Best Practices wie die Verwendung von Surrogate Keys, eine für den Anwendungsfall optimierte Wertvielfalt (Kardinalität) in Dimensionstabellen, konsistente Namenskonventionen sowie die Minimierung von Beziehungen über große Tabellen tragen maßgeblich zur Performanceverbesserung bei. Wir empfehlen eine konsistente, themenorientierte Modellierung. So lassen sich Kennzahlen klar strukturieren, konsistent berechnen und performant analysieren. Eine konsequente Trennung von Fakten- und Dimensionslogik sowie themenbezogene Faktentabellen sichern eine hohe Modellierungsqualität und Skalierbarkeit.

Best Practices für Performance und Modellqualität

Um eine hohe Performance auch bei großen Datenmengen sicherzustellen, setzen wir auf folgende Mechanismen:

• Nutzung der VertiPaq In-Memory-Engine, Microsofts spaltenbasierter In-Memory-Datenbank. Durch spaltenweise Komprimierung und speicheroptimierte Verarbeitung sorgt die Engine für kurze Antwortzeiten und eine hohe Nutzerzufriedenheit, auch bei komplexen Analysen.
• Entfernung nicht benötigter Spalten und Zeilen bereits in Power Query: Dadurch wird die Modellgröße reduziert und die Ladezeiten werden verkürzt.
• Minimierung der Anzahl an Beziehungen und Einsatz von möglichst einseitigen (Single Direction) Beziehungen.
• Aufbau von Dataflows oder Fabric-Lösungen zur Skalierung.
• Reduktion der Komplexität in Measures: Rechenintensive Measures mit vielen verschachtelten Berechnungen wirken sich direkt auf die Abfragegeschwindigkeit aus. Hier helfen optimierte DAX-Formeln.

Durch diese Maßnahmen können wir große Datenmodelle effizient verarbeiten und Reporting-Latenzen minimieren.

Reporting-Standards: Intuitive, skalierbare Analysen

Basierend auf den noventum-Information-Design-Standards erstellen wir Reports, die:

• Grid-basiert und übersichtlich aufgebaut sind.
• Schnelle Erkennbarkeit von Schlüsselinformationen ermöglichen.
• Unterschiedliche Analyseebenen unterstützen – von Management-Summary bis zur Beleganalyse.

Diese Standards garantieren eine hohe Benutzerfreundlichkeit und unterstützen schnelle Entscheidungsfindungen. Sie bilden damit die Basis für ein effektives Data-Driven Decision Making, bei dem Entscheidungen nicht auf Bauchgefühl, sondern auf fundierten Datenanalysen beruhen.

Fazit: Effiziente Reportinglösungen mit Business Central und Power BI

Power BI und Business Central ermöglichen leistungsstarkes Reporting ohne komplexe Zwischenschichten. REST-APIs sind dabei der moderne, performante Standard für eine zukunftssichere Integration. Sie bieten klare Vorteile in Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Geschwindigkeit. Mit erprobter Modellierungsarchitektur unterstützen wir unsere Kunden auf dem Weg zu datengetriebenen Entscheidungen.