Ein IoT-System besteht in der Regel aus mehreren IoT Devices, die enormen Mengen an Rohdaten generieren. Um aus den rohen Daten Informationen zu gewinnen, sollten die Daten in einer einfachen und verständlichen Form dargestellt werden. Für diesen Zweck ist Power BI gedacht. In diesem Artikel wird vorgestellt, wie man Power BI zur Visualisierung von IoT-Daten einsetzen kann.
Microsoft Power BI ist eine Suite von Business-Analytics-Diensten, die das Visualisieren und Analysieren von großen Datenmengen aus zahlreichen Datenquellen ermöglicht. Mittels Dashboards können Daten aggregiert und in einer einfachen und von Menschen verständlichen Form dargestellt werden. Mit diesen aufbereiteten Daten lassen sich wiederum neue Erkenntnisse gewinnen und weitere Informationen ableiten. Diese Eigenschaft von Power BI eignet sich ideal für IoT-Szenarien, um Rohdaten aus zahlreichen Datenquellen zusammenzuführen. Abbildung 1 zeigt dabei sehr gut, wie sich Power BI in der Architektur eines IoT-Szenarios positioniert.
Abbildung 1: Hot- und Cold-Path für IoT-Daten-Export
Zur Bereitstellung von Daten gibt es zwei Strategien, die sich in der zeitlichen Form unterscheiden: Daten, welche länger gespeichert werden und nicht sofort ausgewertet werden müssen, werden mittels des Cold Path-Ansatzes bereitgestellt. Für den Export in Echtzeit hingegen gibt es den Hot Path-Ansatz, wenn die Daten sofort ausgewertet werden müssen. Eine detaillierte Beschreibung zu den beiden Ansätzen kann in unseren letzten Blogposts zu Cold Path und Hot Path nachgelesen werden. Egal welcher Ansatz benötigt wird, Power BI bietet zahlreiche Optionen zur Visualisierung von Cold Path- oder Hot Path-Daten. In wenigen Schritten lassen sich benutzerdefinierte Dashboards entsprechend den spezifischen Anforderungen erstellen.
Im Hot Path-Szenario wird Stream Analytics eingesetzt, um die Daten aus einem IoT Hub zu exportieren. Diese werden in Anschluss aufbereitet und Power BI zur Verfügung gestellt. Damit Stream Analytics Echtzeitdaten vom IoT Hub exportieren kann, muss dieser für den Datenzugriff vorbereitet werden, indem eine Consumer Group angelegt wird. Consumer Groups werden von Anwendungen benutzt, um Daten aus dem IoT Hub zu beziehen. Für diese Operation gibt es einen Stream Analytics Job, welcher die Daten aus dem IoT Hub ausliest und an Power BI sendet. Dafür müssen die Parameter Input, Output und die Query des Stream Analytics Job konfiguriert werden. Im Anschluss wird der Stream Analytics Job gestartet und kann in Power BI verwendet werden. Dort können Dashboards und Berichte erstellt werden, die als Datenquelle von Stream Analytics bereitgestellten Daten konsumieren.
Mit Power BI können auch Cold Path-Daten analysiert werden. Dazu müssen die Daten in einen herkömmlichen Azure Storage-Dienst transportiert werden, wie zum Beispiel Azure Blob Storage oder Azure SQL Datenbank. Diese können dann in Power BI als Datenquellen zur Erstellung von Diagrammen und Dashboards herangezogen werden.
Abbildung 2: Power BI Dashboard unserer AIT Wetterstation
Ein beispielhaftes Power BI Dashboard ist in Abbildung 2 zu sehen. Hier werden Temperaturdaten aus einem IoT Device mit unterschiedlichen Diagrammarten visualisiert. Das Visualisieren lässt sich dabei sehr einfach umsetzen und man kommt mit wenig Aufwand zum Ziel.
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