Wenn von Power BI-Kosten die Rede ist, denkt man spontan an die Kapazitätsrechnung. Diese ist jedoch selten der einzige Kostenposten und nicht immer der wichtigste. Eine Power BI-Umgebung, die ohne Governance wächst, verursacht Kosten, die sich auf drei verschiedene Bereiche verteilen: Lizenzen, Datenverarbeitung und Personalaufwand. Diese Kosten separat zu erfassen, ist die Voraussetzung dafür, zu erkennen, wo vorrangig Maßnahmen ergriffen werden müssen.
Die drei zu ermittelnden Kostenarten
Aktive Lizenzen
Jeder Nutzer mit einer Pro- oder Premium-Per-User-Lizenz verursacht wiederkehrende Kosten. In vielen Organisationen wird jedoch ein Teil dieser Lizenzen an Personen vergeben, die keine Berichte mehr oder nur noch sehr selten einsehen. Durch den Abgleich der Liste der zugewiesenen Lizenzen mit der tatsächlichen Nutzung lassen sich Lizenzen identifizieren, die neu zugewiesen oder nicht verlängert werden sollten. Beachten Sie jedoch Sonderfälle: Die Pro-Lizenz ist beispielsweise in Microsoft 365 E5 enthalten, sodass deren Entzug bei einem E5-Benutzer keine Einsparungen mit sich bringt; und bei einer Fabric-Kapazität von F64 oder höher benötigen reine Leser keine Pro-Lizenz.
Datenverarbeitung und Aktualisierungen
Jedes semantische Modell oder jeder Datenfluss, der täglich oder sogar mehrmals täglich aktualisiert wird, verbraucht Ressourcen, auch wenn es bzw. er von niemandem mehr geöffnet wird. Meistens handelt es sich dabei um indirekte Kosten: Belastung der Gateways und Quellsysteme, Auslastung der Kapazitäten, Ausführungszeit. Sie werden direkt, wenn die Verarbeitung bei der Ausführung in Rechnung gestellt wird – sei es auf einer Fabric-Kapazität oder bei einem anderen Datenanbieter (Snowflake, Databricks oder einem beliebigen nutzungsabhängig abgerechneten Cloud-Data-Warehouse). Dieses Phänomen ist besonders heimtückisch, da es keinerlei sichtbare Warnmeldungen auslöst: Die Aktualisierung läuft Jahr für Jahr erfolgreich weiter, ohne dass jemand ihren Nutzen in Frage stellt.
Die menschliche Zeit
Dies ist oft die am meisten unterschätzte Aufgabe. Einen Bericht weiterzuentwickeln, den niemand nutzt, die Ursache für das Scheitern der Aktualisierung eines aufgegebenen Modells zu ermitteln, Duplikate bei einer Migration zu überarbeiten oder zwischen mehreren konkurrierenden Versionen desselben Indikators zu entscheiden: All dies sind Stunden, die für wertlose Artefakte aufgewendet werden – zum Nachteil der Themen, die für die Fachbereiche tatsächlich Priorität haben.
Ermittlung der für die Bereinigung in Frage kommenden Kandidaten
Die Bereinigung betrifft nicht nur die Inhalte: Vier Kategorien verdienen eine systematische und methodische Überprüfung, darunter auch die Nutzer selbst.
Die Berichte, die nie eingesehen wurden
Erkennbar anhand der tatsächlichen Nutzungsstatistiken über einen ausreichend langen Zeitraum und nicht nur über die letzten 30 Tage, da diese eine legitime saisonale oder vierteljährliche Nutzung verschleiern können (siehe unseren Artikel zur Nutzungsanalyse).
Funktionale Duplikate
Verschiedene Berichte, die teilweise sehr unterschiedliche Bezeichnungen tragen, beantworten in Wirklichkeit jedoch dieselbe geschäftliche Fragestellung (beispielsweise: „Monatsumsatz“, „Umsatzüberwachung“, „Vertriebs-Dashboard“), die unabhängig voneinander von verschiedenen Teams erstellt wurden, denen die Existenz der bereits an anderer Stelle im Unternehmen erstellten Versionen nicht bekannt war.
Die verwaisten semantischen Modelle
Deren angegebener Eigentümer die Organisation verlassen oder seine Position gewechselt hat und die von niemandem mehr aktiv gepflegt werden. Sie lassen sich häufig durch einen Abgleich des Workspace-Bestands mit dem aktiven Personalverzeichnis identifizieren.
Inaktive Nutzer
Benutzer, die zwar noch über eine Lizenz oder Zugriff auf Arbeitsbereiche und Berichte verfügen, jedoch seit mehreren Monaten keine Daten mehr abrufen oder die ihre Position gewechselt haben oder sogar das Unternehmen verlassen haben. Durch deren Identifizierung lassen sich Lizenzen entweder neu zuweisen oder nicht verlängern und nicht mehr berechtigte Zugriffsrechte entziehen, was gleichzeitig die Sicherheitsrisiken verringert (siehe unseren Artikel zum Power BI-Zugriffsaudit).
Die Schwierigkeit: „selten genutzt“ von „nutzlos“ zu unterscheiden
Ein Bericht, der von der Finanzabteilung lediglich einmal pro Quartal zum Bilanzstichtag eingesehen wird, stellt keine unnötige Doppelung dar: Es handelt sich um einen Bericht mit geringer Häufigkeit, aber hohem geschäftlichem Nutzen. Eine wahllose Streichung, die sich ausschließlich auf die reine Häufigkeit der Abfrage stützt, ist riskant und kann zu erheblichen Reibungen mit den Fachabteilungen führen. Vor jeder Entscheidung müssen systematisch drei Faktoren gegeneinander abgewogen werden: die tatsächliche Nutzung über einen längeren Zeitraum, die vom Verantwortlichen angegebene geschäftliche Relevanz sowie die Identifizierung eines aktiven Verantwortlichen, der die Archivierung genehmigen oder ablehnen kann.
Beispiel für eine Entscheidungsmatrix
Ein Bericht, der zwar selten abgerufen wird, aber einen aktiven Verantwortlichen hat und dessen geschäftliche Relevanz bestätigt ist (z. B. vierteljährliche aufsichtsrechtliche Berichterstattung), muss aufbewahrt werden. Ein Bericht, der selten abgerufen wird, für den kein aktiver Verantwortlicher identifiziert wurde und dessen geschäftliche Relevanz nicht angegeben ist, ist ein vorrangiger Kandidat für die Archivierung.
Ein konkretes Beispiel für erzielte Ergebnisse
Bei unseren Kunden, die diese Rationalisierungsmaßnahme strukturiert durchgeführt haben, kann die Reduzierung der Anzahl der Artefakte bis zu 30 bis 40 % betragen, was mehrere messbare Vorteile mit sich bringt: weniger unnötige Aktualisierungen, weniger Zeitaufwand für Wartung und Fehlerbehebung, zuverlässigere Berichte (eine einzige, pro Geschäftsfrage identifizierte „Quelle der Wahrheit“) sowie eine bessere Akzeptanz bei den Endnutzern, die sich nicht mehr zwischen mehreren konkurrierenden Versionen desselben Dashboards verlieren.
Einen regelmäßigen Reinigungszyklus einrichten
- Identifizierung der Kandidaten (Inhalte und Nutzer) anhand von Nutzungsdaten in Verknüpfung mit dem Bestandsverzeichnis, der angegebenen Kritikalität und dem aktiven HR-Verzeichnis.
- Vor jeder Maßnahme mit den Fachverantwortlichen abstimmen: Eine vorherige Kommunikation beugt unangenehmen Überraschungen vor und stärkt die Akzeptanz des Prozesses.
- Archivieren Sie die Daten, anstatt sie sofort zu löschen, und bewahren Sie eine Kopie für einen angemessenen Sicherheitszeitraum (beispielsweise drei bis sechs Monate) auf.
- Nach Ablauf dieser Aufbewahrungsfrist endgültig löschen, sobald bestätigt ist, dass keine Reklamation vorliegt.
- Wiederholen Sie diesen Zyklus vierteljährlich oder halbjährlich, da ständig neue Duplikate, veraltete Berichte und inaktive Benutzer hinzukommen.
Die Bereinigung sollte daher niemals als einmaliges, isoliertes Projekt betrachtet werden, sondern als wiederkehrender Prozess, der in die laufende Verwaltung der Power BI-Umgebung integriert ist.
Mehr als nur Reinigung: Die Auffrischungsmaßnahmen optimieren
Kostensenkungen lassen sich nicht allein durch die Beseitigung unnötiger Artefakte erreichen. Die Anpassung der Aktualisierungshäufigkeit aktiver semantischer Modelle an deren tatsächlichen Bedarf (ein Bericht, der wöchentlich abgerufen wird, muss nicht stündlich aktualisiert werden) stellt einen zusätzlichen Optimierungshebel dar, der jedoch häufig übersehen wird, da ein konsolidierter Überblick über alle konfigurierten Aktualisierungspläne fehlt.
Häufig gestellte Fragen
Welchen Nutzungszeitraum sollten Sie abwarten, bevor Sie eine Löschung beschließen?
In der Regel wird ein Zeitraum von mindestens sechs Monaten empfohlen, um einen vollständigen Quartalszyklus abzudecken und zu vermeiden, dass ein Bericht, der saisonalen Schwankungen unterliegt oder mit einem periodischen Abschluss zusammenhängt, ausgelassen wird.
Wie lässt sich Widerstand seitens der Fachabteilungen bei der Bereinigung vermeiden?
Transparenz ist von entscheidender Bedeutung: Die Liste der zur Archivierung vorgesehenen Objekte sollte im Vorfeld bekannt gegeben werden, den identifizierten Eigentümern sollte eine angemessene Reaktionsfrist eingeräumt werden, und einer reversiblen Archivierung sollte der Vorzug vor einer sofortigen und endgültigen Löschung gegeben werden.
Führt eine Verringerung der Anzahl der Berichte automatisch zu einer Senkung der Rechnung?
Nicht vollständig auf kurze Sicht. Die Einsparungen bei Personal- und Verarbeitungsaufwand stellen sich schnell ein, doch Lizenzen müssen aktiv neu zugewiesen oder nicht verlängert werden, und die Kosten für eine Kapazität bleiben unverändert, solange diese nicht angepasst wird. Eine optimierte Infrastruktur ermöglicht es langfristig, diese Ressourcen zu reduzieren oder neue Projekte ohne zusätzliche Kosten aufzunehmen.
Diese Bereinigung stützt sich direkt auf die „Power BI-Nutzungsanalyse“ für die Nutzungsdaten und auf das „Power BI-Inventar“ für die vollständige Liste der zu bewertenden Artefakte.
