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Schritt-für-Schritt-Anleitung: Interaktive Dashboards aus Databricks-Notebooks erstellen

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In modernen Datenarchitekturen ist Databricks der zentrale Ort für Data Engineering, Data Science und Analytics. Die Plattform bietet mit Databricks AI/BI Dashboards (ehemals Lakeview) eine leistungsstarke Möglichkeit, Erkenntnisse aus Notebooks in interaktive, präsentierbare und unternehmensweite Dashboards zu verwandeln.

Dieses Tutorial führt dich durch den gesamten Prozess: von der Datenaufbereitung im Notebook bis zum fertigen, geteilten Dashboard.

Voraussetzungen

  • Zugriff auf einen Databricks Workspace.
  • Ein aktives Notebook mit Daten (PySpark oder SQL).
  • Zugriff auf ein Databricks SQL Warehouse (für schnelle und kostengünstige Dashboard-Abfragen).
  • Entsprechende Schreib- und Leserechte im Databricks Unity Catalog.

Schritt 1: Daten im Notebook vorbereiten

Dashboards basieren auf strukturierten Datensätzen. Die beste Praxis besteht darin, die Transformationen im Notebook durchzuführen und die aggregierten Daten als Tabelle im Unity Catalog zu speichern.

Füge am Ende deines Notebooks einen Code-Block ein, der deine Analyseergebnisse speichert:

# Beispiel in PySpark: Aggregation und Speichern als Unity Catalog Tabelle
df_kpi = df.groupBy("region", "produkt_kategorie") \
           .agg({"umsatz": "sum", "kunden_id": "count"}) \
           .withColumnRenamed("sum(umsatz)", "gesamtumsatz") \
           .withColumnRenamed("count(kunden_id)", "anzahl_kunden")

# Speichern als Delta-Tabelle
df_kpi.write.mode("overwrite").saveAsTable("catalog.schema.kpi_dashboard_data")

(Alternativ kannst du auch Standard-SQL-Views erstellen).

Schritt 2: Ein neues Dashboard erstellen

Es gibt zwei Wege, ein Dashboard zu starten:

  1. Direkt aus dem Workspace-Menü:
    • Klicke in der linken Seitenleiste auf Dashboards > Create Dashboard.
  2. Über den App-Switcher:
    • Wechsle oben links in den Bereich SQL und wähle Dashboards.

Es öffnet sich die moderne Canvas-Oberfläche für Dashboards (im Entwurfsmodus / Draft).

Schritt 3: Datensätze (Datasets) verknüpfen

Ein modernes Databricks-Dashboard trennt Datenabfragen von der Visualisierung.

  1. Klicke im Dashboard oben auf den Reiter Data (Daten).
  2. Klicke auf Create from SQL oder Select a table.
  3. Wähle die im Notebook erstellte Tabelle aus Schritt 1:
    SELECT 
    region,
    produkt_kategorie,
    gesamtumsatz,
    anzahl_kunden
FROM 
    catalog.schema.kpi_dashboard_data;
  4. Gib dem Datensatz einen aussagekräftigen Namen (z. B. kpi_daten).

Schritt 4: Visualisierungen erstellen (Canvas)

Wechsle zurück auf den Reiter Canvas. Hier gestaltest du dein Dashboard visuell per Drag-and-Drop.

  1. Widget hinzufügen: Klicke unten in der Leiste auf das Visualisierungs-Symbol (Diagramm-Icon) und platziere es auf der Arbeitsfläche.
  2. Daten zuweisen:
    • Wähle rechts im Konfigurationsmenü deinen Datensatz (kpi_daten) aus.
  3. Diagrammtyp wählen:
    • Balkendiagramm: Für Umsätze nach Region.
      • X-Achse: region
      • Y-Achse: gesamtumsatz
      • Gruppierung/Farbe: produkt_kategorie
    • Counter (KPI-Karten): Für Einzelwerte wie den Gesamtumsatz über alle Regionen hinweg.
    • Tabellen: Für detaillierte Auflistungen.
  4. Layout anpassen: Passe die Größe der Kacheln an, ordne sie nebeneinander an und nutze Text-Widgets für Überschriften oder Notizen (Markdown wird unterstützt).

Schritt 5: Interaktivität hinzufügen (Filter & Parameter)

Ein Dashboard wird erst durch Interaktivität nützlich für Endnutzer:

  1. Klicke in der Werkzeugleiste auf das Filter-Symbol.
  2. Wähle das Feld aus, nach dem gefiltert werden soll (z. B. region).
  3. Konfiguriere den Filtertyp:
    • Dropdown (Einfachauswahl oder Mehrfachauswahl)
    • Datumsbereich (Date Range Picker)
  4. Der Filter wird automatisch auf alle Diagramme auf der Seite angewendet, die diesen Datensatz nutzen.

Schritt 6: Veröffentlichen und Teilen (Publishing)

Das Dashboard befindet sich standardmäßig im Draft-Modus (Entwurf). Änderungen sind für Betrachter erst nach der Veröffentlichung sichtbar.

  1. Publish (Veröffentlichen):
    • Klicke oben rechts auf den blauen Button Publish.
    • Bestimme die Version.
  2. Aktualisierungszeitplan einrichten (Scheduled Refresh):
    • Klicke oben rechts auf Schedule.
    • Stelle ein Intervall ein (z. B. täglich um 06:00 Uhr morgens).
    • Wähle das passende SQL Warehouse aus, das die Abfragen ausführen soll.
  3. Berechtigungen vergeben (Sharing):
    • Klicke auf Share.
    • Füge einzelne Nutzer, Gruppen oder dein gesamtes Unternehmen hinzu.
    • Lege Rechte fest: Can View (Nur Ansicht), Can Run (Kann Filter/Aktualisierung ausführen) oder Can Edit (Bearbeiten).

Best Practices für Databricks Dashboards

  • Verwende Serverless SQL Warehouses: Sie starten in Sekunden und skalieren automatisch herunter, um Kosten zu sparen, wenn niemand das Dashboard ansieht.
  • Transformiere frühzeitig: Berechne komplexe Metriken im Notebook und schreibe fertige Tabellen. Dashboards sollten nur noch aggregierte Daten abfragen, keine Terabytes an Rohlogs.
  • Governance via Unity Catalog: Nutze Row-Level- und Column-Level-Security im Unity Catalog, damit Benutzer im Dashboard automatisch nur die Daten sehen, für die sie berechtigt sind.
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