Power BI Embedded: Berichte direkt in deine App einbetten
Mit Power BI Embedded bringst du interaktive Power-BI-Analytics in eure Apps oder Portale – kontrolliert, skalierbar und über das Azure Portal abrechenbar.
- Interaktive Berichte im eigenen Portal
- Skalierung über Azure-Kapazitäten
- Security, RLS und Governance sauber
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Deine Nutzer wollen Analytics – aber nicht noch ein Tool
Viele Teams bauen Dashboards in Power BI, scheitern dann aber am letzten Meter: Wie bekommen Kunden, Partner oder Mitarbeitende die Insights direkt dort, wo sie arbeiten – in Apps, Portalen oder internen Tools?
Ohne Power BI Embedded endet es oft mit Screenshots, PDF-Exports oder einem „Bitte logg dich in Power BI ein“-Workaround. Das killt Nutzung, Branding und messbaren Mehrwert.
Warum Power BI Embedded der saubere Weg fürs Einbetten ist
Power BI Embedded (auch „BI Embedded“) ist die Microsoft-Antwort, wenn du Berichte und Dashboards in eigene Apps integrieren willst – ohne dass jeder Nutzer eine Power BI Pro Lizenz braucht.
Analytics direkt im Workflow
Du bettest Power BI in eure Apps ein – Nutzer bleiben im Portal, sehen interaktive Berichte und Drilldowns ohne Tool-Wechsel.
Abrechnung über Azure statt pro Viewer
Statt „Pro pro Nutzer“ steuerst du Kosten über Microsoft Azure Kapazitäten (Knotentyp A1–A8) und damit über Nutzung und Last.
Sicherheit wie im Microsoft-Ökosystem
Azure Active Directory, OAuth 2.0 und Row-Level Security (RLS) sorgen dafür, dass jeder nur sieht, was er sehen darf – auch in externen Szenarien.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen lohnt sich Power BI Embedded?
Power BI Embedded passt, wenn du Analytics als Feature in einem Produkt, Kundenportal oder internen Portal bereitstellen willst – und du dabei Branding und Nutzererlebnis selbst kontrollierst.
Typische Situationen: du hast viele Viewer (intern oder extern), willst „Berichte im eigenen Portal“, willst Whitelabeling und brauchst eine klare Kapazitätsplanung statt Lizenz-Roulette.
Was steckt im Paket?
Das ist unser typischer Implementierungs-Blueprint – angepasst auf eure App, eure Security und eure Last.
Use Case & Architektur-Entscheidung
Wir klären, was eingebettet wird (Reports, Dashboards, einzelne Seiten), welche Apps betroffen sind und welche BI-Architektur (Dataset-Strategie, Workspaces, Tenants) sinnvoll ist.
Azure Setup & Kapazitätsplanung
Einrichtung in Microsoft Azure inklusive Azure Portal, Kapazität (Knotentyp A1–A8), Monitoring-Setup und „Scale up/down“-Optionen für eure Nutzung.
Embedding: Token, API, Frontend
Umsetzung von Einbetten von Power BI (Embedding) über Power BI JavaScript API und Power BI REST APIs, inklusive Auth-Flow (OAuth 2.0) und Einbettungs-Parameter.
Security, Betrieb & Doku
Row-Level Security (RLS), Berechtigungen über Azure Active Directory, Betriebsregeln und Doku. Optional: Azure Monitor und ein schlanker Support-Prozess für Reports und Refresh.
Willst du Power BI Embedded einmal sauber durchrechnen?
- Use Case, Viewer-Zahlen, Lastprofil klären
- Kapazität im Azure Portal ableiten
- Risiken bei Security und Betrieb minimieren
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis, wie Embedded Analytics in Apps funktioniert – von Setup bis Betrieb.
SaaS-Anbieter bettet Kunden-Analytics ins Portal ein
Ausgangslage
- Kunden wollten Reports direkt im Portal
- Branding/Whitelabeling war Pflicht
- Viele Viewer, Pro-Lizenzen unpassend
- RLS pro Kunde musste sauber greifen
Ergebnis
- Power BI Embedded in Web-App integriert
- RLS über Azure AD-Gruppen umgesetzt
- Kapazität nach Nutzung skalierbar geplant
- Betrieb mit klaren Monitoring-Regeln
Industriegruppe rollt internes Reporting im Intranet aus
Ausgangslage
- Reports sollten in ein internes Portal
- Uneinheitliche Zugriffe und Rollen
- Performance-Probleme bei vielen Nutzern
- Unklarheit: Pro, Premium oder Embedded?
Ergebnis
- Einbettung in Portal mit klarer Rollenlogik
- Lastprofil für Kapazitätsplanung definiert
- Standardisierte Reports und Dashboards
- Entscheidungsvorlage zu pricing & options
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Unser Vorgehen ist wie eine gute Route zum Gipfel: erst Orientierung, dann sauberer Aufbau, dann Skalierung.
Erstgespräch
Wir klären Zielbild, App/Portal-Kontext, Nutzergruppen, Security-Anforderungen und welche analytics wirklich gebraucht werden. Ergebnis: klare Embedding-Optionen und ein belastbarer step-by-step Plan.
Setup
Setup in Microsoft Azure: Kapazität im Azure Portal anlegen, Auth (Azure Active Directory / OAuth 2.0) vorbereiten, Workspaces und Deploy-Struktur definieren. Parallel: Reports in Power BI Desktop so bauen, dass Embedded sauber läuft.
Training
Wir bauen gemeinsam die Einbettung (Power BI JavaScript API, Power BI REST APIs), testen RLS, Performance und typische User-Flows. Dazu bekommst du Doku, damit dein Team den build und Betrieb wirklich übernehmen kann.
Skalierung
Wenn die Nutzung steigt, skalieren wir: Kapazität (Knotentyp A1–A8) anpassen, Monitoring über Azure Monitor schärfen, Governance und Deployment automatisieren. Optional integrieren wir zusätzliche Reports und Dashboards.
Was sich durch Embedded Analytics praktisch ändert
Du bringst BI dorthin, wo Entscheidungen passieren – ohne Tool-Wechsel und ohne Lizenz-Knoten im Kopf.
- Nutzer springen zwischen App und Power BI
- PDF-Exports statt interaktive Berichte
- Branding passt nicht zum Produkt
- Lizenzmodell bremst große Nutzerzahlen
- Security ist schwer erklärbar
- Interaktive Berichte direkt in euren Apps
- Einbettung mit klarem Auth-Flow
- Whitelabeling für Portal und Kunden
- Abrechnung über Azure-Kapazität steuerbar
- RLS und Rollen sauber umgesetzt
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Preisoptionen: Einstieg, Ausbau und Enterprise-Betrieb
Der Aufwand hängt vor allem von App-Integration, Security und Kapazitätsplanung ab.
- Use Case & Einbettungs-Optionen
- Azure Portal Setup-Grundlagen
- Erster Report embedded im Portal
- Mini-Guide zu pricing & purchase
- Power BI JavaScript API Integration
- OAuth 2.0 + Azure AD Rollenmodell
- Row-Level Security (RLS) pro Mandant
- Kapazitätsplanung inkl. Knotentyp
- Mehrere Apps/Portale und Workspaces
- Performance- und Lastprofil-Design
- Azure Monitor + Betriebsprozesse
- Governance, Doku, Enablement
Willst du Power BI Embedded einmal sauber durchrechnen?
- Use Case, Viewer-Zahlen, Lastprofil klären
- Kapazität im Azure Portal ableiten
- Risiken bei Security und Betrieb minimieren
Häufige Fragen
Was ist Power BI Embedded – und wie unterscheidet es sich von Power BI Pro oder Power BI Premium?
Power BI Embedded ist für das Einbetten von Reports in eigene Apps gedacht. Power BI Pro ist primär für Erstellen/Teilen im Power-BI-Service pro Nutzer. Power BI Premium ist eine Capacity für interne Verteilung und Performance. Embedded läuft über Microsoft Azure und wird typischerweise nach Kapazität abgerechnet – nicht pro Viewer.
Wie funktioniert das Einbetten technisch (Embedding) in Web-Apps?
Meist über die Power BI JavaScript API im Frontend und die Power BI REST APIs im Backend. Du holst ein Embed-Token, lädst den Report in eure App und steuerst Filter, Seiten, Interaktionen. Auth läuft häufig über Azure Active Directory und OAuth 2.0.
Wie sicher ist Power BI Embedded – auch mit externen Nutzern?
Du kannst Rechte zentral über Azure Active Directory steuern und zusätzlich Row-Level Security (RLS) im Datenmodell nutzen. Damit sieht z. B. Kunde A nur seine Daten, selbst wenn er denselben Report wie Kunde B nutzt. Wichtig ist eine saubere Tenant-, Workspace- und App-Architektur sowie ein klarer Betrieb.
Wie schätze ich Kosten und Kapazität ab (Knotentyp A1–A8, Pay-as-you-go)?
Startpunkt ist euer Lastprofil: gleichzeitige Nutzer, Report-Komplexität, Refresh- und Renderobjekte pro Stunde. Daraus leiten wir eine Kapazität ab (Knotentyp A1–A8) und diskutieren Verbrauchsbasierte Preise / Pay-as-you-go vs. Reservierung. Wenn du willst, setzen wir das gemeinsam im Azure Portal auf und bauen einen kleinen „Preisrechner“ als Entscheidungsgrundlage – inklusive Options für Skalierung.