Power BI – Row Level Security (RLS): Entdecken Sie die Vorteile – Warum ist RLS nützlich?
Erforschen Sie die signifikanten Vorteile der Row Level Security (RLS) in Power BI. Unser Fokus liegt auf einer gründlichen Analyse der Nützlichkeit von RLS, wobei wir die zahlreichen Vorteile, Anwendungen und möglichen Szenarien beleuchten. Entdecken Sie, wie RLS eine kritische Rolle bei der feingranularen Steuerung des Zugriffs auf Daten auf Zeilenebene spielt und somit eine zuverlässige Sicherheitsebene in Ihren Power BI-Reports und Dashboards gewährleistet.
Definition von Row Level Security
Row Level Security (RLS) ist ein Sicherheitsmechanismus in Business Intelligence-Systemen und Datenbanken. Sie dient dazu, den Zugriff auf einzelne Datensätze oder Zeilen in Tabellen zu kontrollieren und zu beschränken. RLS ermöglicht es bestimmten Benutzern oder Benutzergruppen nur diejenigen Daten anzuzeigen, auf die sie gemäß ihren Berechtigungen zugreifen dürfen.
Beispiel eines Finanzreports ohne Row Level Security:
In dieser Ansicht haben alle Benutzer vollen Zugriff auf alle Daten, ohne Beschränkungen.
Warum ist Row Level Security nützlich?
Row Level Security ist besonders nützlich, wenn unterschiedliche Benutzer oder Gruppen innerhalb einer Organisation auf dieselben Datenbanken oder Berichte zugreifen, jedoch unterschiedliche Zugriffsrechte haben.
Es bietet eine granulare Sicherheitskontrolle auf Zeilenebene, wodurch vertrauliche Informationen geschützt werden können. Lassen Sie uns tiefer auf die Vorteile der Implementierung von Row Level Security eingehen.
- Erhöhung der Datensicherheit: Datensicherheit hat für Unternehmen höchste Priorität, insbesondere beim Umgang mit sensiblen Informationen. Durch die Definition von Sicherheitsregeln basierend auf Benutzerrollen oder Attributen können Organisationen den Zugriff auf bestimmte Datenzeilen oder Spalten beschränken. Wodurch das Risiko eines unbefugten Datenzugriffs erheblich verringert wird.
- Verbesserung der Datensicherheit und Compliance: Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie Datenschutz – Grundverordnung (GDPR) und dem „Health Insurance Portability and Accountability Act“ (HIPAA) ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung.
Power BI RLS hilft Unternehmen dabei, diese Compliance – Anforderungen durch die Kontrolle des Datenzugriffs zu erfüllen. - „Streamlined“ Benutzererfahrung: Mit Power BI RLS können Unternehmen Berichte und Dashboards für verschiedene Benutzerrollen erstellen, sodass eine personalisierte und optimierte Benutzererfahrung gewährleistet wird. Jeder Benutzer sieht eine individuelle Ansicht der Daten, die für seine Rolle oder Abteilung relevant ist. Dies verbessert nicht nur die Benutzerfreundlichkeit, sondern auch die Entscheidungsfindung.
- Skalierbarkeit und Leistung: Die Implementierung von RLS in Power BI beeinträchtigt weder Leistung noch Skalierbarkeit. Die zugrunde liegende Architektur von Power BI ist für die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen konzipiert. RLS – Regeln werden zum Zeitpunkt der Abfrage dynamisch angewendet, wodurch die Auswirkungen auf die Leistung minimiert und gleichzeitig die Datensicherheit gewehrleistet wird.
Dadurch können Unternehmen ihre Power BI Bereitstellungen (Deployments) skalieren ohne die Benutzererfahrung oder Reaktionsfähigkeit des Systems zu beeinträchtigen.
Arten von RLS
Power BI unterstützt zwei Haupttypen von RLS:
Statische und Dynamische Row Level Security.
Im Folgenden zeigen wir Beispiele für beide Sicherheiten und deren Unterschiede auf.
1. Statische „Row Level Security“
Mit der statischen Sicherheit RLS kann man beispielsweise den Datenzugriff auf bestimmte Märkte, Regionen oder Abteilungen beschränken. Die Definition der Regeln für die statische Sicherheit erfolgt in Power BI Desktop unter „Modellierung“ und „Rollen verwalten“. Hier können verschiedene Rollen erstellt werden, z.B. eine Rolle namens „Europe“ mit dem Tabellenfilter [Market] = „Europe“, um nur die Daten aus Europa anzuzeigen.
Beispiel eines Finanzreports mit der statischen Row Level Security:
In dieser Ansicht darf der Benutzer „Test-User“ nur bestimmte Umsätze einsehen, nämlich nur bestimmte Märkte bzw. Europa.
2. Dynamische „Row Level Security“
Die dynamische RLS ermöglicht eine genauere Kontrolle über den Datenzugriff und vereinfacht das Verfahren. Die Implementierung einer dynamischen RLS in BI-Systemen und Datenbanken bedingt das Verständnis technischer Aspekte.
In der Regel brauchen wir eine Tabelle mit den jeweiligen E-Mail Adressen und den Zugriffsregeln.
Beispielsweise können user1 und user2 alle Daten aus dem Land Deutschland sehen, während user3 alle Daten aus dem Land Spanien sehen darf.
Folglich benötigen wir eine Many-to-Many Beziehung im Datamodel. Diese Beziehung hat die Filterrichtung von der RLS Tabelle zu der Dimensionstabelle.
Üblicherweise nutzt man bei einer Many-to-Many Beziehung eine Bridgetabelle um diese aufzulösen. In diesem Beispiel ist dies jedoch nicht nötig, da die Anzahl der Zeilen in der RLS Tabelle und in der Dimension gering genug sind.
Nach der Erstellung des Models wird mit Hilfe der DAX – Funktion USERPRINCIPALNAME() die Identität des aktuellen Benutzers abgerufen und die Daten entsprechend gefiltert. Durch die Filterung auf der Dynamic RLS Country Table, wird durch die Beziehung anschließend die Dim Customers gefiltert. Die gefilterte Dim Customers Tabelle filtert anschließend die Fact Sales. Die Regelung in Power BI auf das Star Schema zu setzen wird in diesem Fall umgangen. Es handelt sich somit um eine Ausnahme zu der üblichen Datenmodellierung in Power BI.
Fazit
Power BI – Row Level Security ist ein leistungsstarkes Feature, das es Unternehmen ermöglicht, eine differenzierte Datenzugriffskontrolle durchzusetzen.
Durch die Implementierung von RLS können Unternehmen die Datensicherheit verbessern, die Privatsphäre schützen, Vorschriften einhalten und Benutzern ein effizientes Datenerlebnis bieten.
