1 Self-Service Business Intelligence - die Tools und ihre Versionen

23

1.1 Drei Tools zur Optimierung des Reportings

24

1.1.1 Egal aus welcher Quelle Ihre Daten stammen - PowerQuery wird sie importieren und bereinigen

25

1.1.2 Datenmodelle erstellen und Kennzahlen berechnen mit PowerPivot

27

1.1.3 Zeitliche Analyse von Daten mit Time-Intelligence-Funktionen

28

1.1.4 Interaktive Berichte - die natürliche Domäne von Power BI Desktop

29

1.2 Vom Add-in zur Menüintegration: Welche Excel-Version enthält was?

31

1.2.1 32- oder 64-bit-Version von PowerPivot?

32

1.2.2 Kompatibilität der PowerQuery-Versionen untereinander

33

1.2.3 Office 365-Updatekanäle

33

1.3 Power BI und der Power BI Service

34

1.3.1 Power BI Desktop für den Power BI Service und den Power BI Report Server

36

1.3.2 Power BI Desktop als 32- oder 64-bit-Version?

36

2 PowerQuery - Daten aus unterschiedlichen Quellen importieren

37

2.1 Daten abrufen und transformieren - Excel- und Power BI Desktop-Versionen

37

2.2 Datenquellen I: Mit Datenbanken verbinden

40

2.2.1 Zugriff auf eine SQL-Datenbank

40

2.2.2 Zugriff auf eine Access-Datenbank

45

2.2.3 Aufbau des PowerQuery-Programmfensters

45

2.2.4 Datentypen überprüfen und anpassen

48

2.2.5 Ergänzen der Produkttabelle

52

2.3 Zugriff mit Power BI Desktop auf Datenbankdateien

54

2.3.1 DirectQuery für den Zugriff auf externe Daten nutzen

55

2.4 Import von CSV- und TXT-Dateien

57

2.4.1 Logische Beziehung zwischen Tabellen manuell erstellen

59

2.4.2 Verwendung der importierten Daten in einem PowerPivot-Bericht

59

2.5 Excel als Datenquelle für einen PowerQuery-Import nutzen

61

2.5.1 Daten aus Datentabellen einer Excel-Arbeitsmappe importieren

63

2.5.2 Zeitraum der Bestelldaten aus dem Tabellennamen übernehmen

64

2.5.3 Ähnliche Abfragen duplizieren und anpassen

68

2.5.4 Zwei oder mehrere Abfragen zu einer Tabelle zusammenfügen

69

2.5.5 Daten aus Tabellenblättern einer Excel-Arbeitsmappe importieren

72

2.5.6 Zusammenführen von Abfragen aus Datentabellen und Tabellenblättern

77

2.5.7 Importierte und bereinigte Daten mittels Pivottabelle auswerten

79

2.5.8 Überlegungen zur Organisation von Abfragen

81

2.6 Programmeinstellungen von PowerQuery anpassen

84

2.7 Mit PowerQuery erstellte Abfragen im Team nutzen

85

2.7.1 Abfragen in einem Datenkatalog speichern und teilen

87

2.7.2 Mit Power BI Desktop erstellte Datasets über den Power BI Service teilen und online nutzen

92

2.8 Mehrere Excel- oder CSV-Dateien aus einem Ordner konsolidieren

92

2.8.1 Ausschließen von Dateien mit unbrauchbarem Dateiformat

95

2.8.2 Bereinigen der Daten nach dem Ordnerimport

95

2.9 SharePoint-Listen mit PowerQuery abfragen und bereinigen

97

2.10 Zugriff mit PowerQuery auf Internetseiten

99

3 Daten mit PowerQuery transformieren und kombinieren

103

3.1 Zugriff auf Textdateien

104

3.2 Spalten und Zeilen entfernen

105

3.2.1 Zeilen auf Basis des Inhalts oder der Position entfernen

108

3.2.2 Filtern von Zeiträumen

111

3.2.3 Automatische Zusammenfassung kombinierter Filterkriterien

113

3.3 Spalten teilen und neue Spalten erzeugen

115

3.3.1 Spalten nach einer vorgegebenen Zeichenzahl teilen

118

3.4 Basisbereinigung und Zellbereiche füllen

121

3.5 Datumsformate anpassen und zusätzliche Datumsspalten erzeugen

125

3.5.1 Datumsformate in PowerQuery anpassen

125

3.5.2 Datumsanalyse und regionale Standardeinstellungen von PowerQuery

127

3.5.3 Datumswerte zu Gruppen zusammenfassen

134

3.6 Berechnete Spalten erstellen

138

3.6.1 Textfunktionen in PowerQuery

140

3.6.2 Bedingte berechnete Spalten mit »if«

144

3.6.3 Exkurs: Eine Referenztabelle zur Zuordnung der RegionID verwenden

146

3.6.4 Zwei Tabellen mit Hilfe von Joins vergleichen

150

3.6.5 Weitere Berechnungen in PowerQuery

152

4 Tabellenstrukturen mit PowerQuery anpassen

157

4.1 Daten gruppieren

158

4.1.1 Hinzufügen von Untergruppierungen

160

4.1.2 Hinzufügen von Aggregierungen

161

4.1.3 Gruppierungen ohne Aggregierung einfügen

162

4.1.4 Sortieren der gruppierten Tabelle

163

4.2 Transformation von gestapelten, kategorisierten und pivotierten Daten

164

4.2.1 Entpivotieren von Daten

165

4.2.2 Daten in pivotierten Kategorien entpivotieren

166

4.2.3 Verbesserung der Abfrage-Performance durch Teilen der Abfrage

171

4.2.4 Entpivotieren von Spaltenpaaren

173

4.2.5 Umstrukturieren von gestapelten Daten

174

4.2.6 Gestapelte Daten mit separater Beschriftungsspalte

179

4.2.7 Entpivotieren von gestapelten und pivotierten Daten

183

4.2.8 Spalteninhalte in Zeilen umwandeln

187

5 Erweiterte Funktionen mit PowerQuery

189

5.1 Eine kleine Reise durch M

190

5.1.1 Es beginnt in Fredericia ...

191

5.1.2 Listen und Tabellen - gibt es da einen Unterschied?

192

5.1.3 Datumsreihe aus einer Zahlenreihe bilden

201

5.1.4 Kalenderparameter aus Tabelle übernehmen

202

5.1.5 Gruppierungsmerkmale wie Jahre, Wochen und Monate erzeugen

205

5.1.6 Datei- und Ordnernamen aus einer Parametertabelle übernehmen

213

5.1.7 Strukturvorlagen erstellen

222

5.1.8 Automatische Ergänzung weiterer Tabellen

226

5.1.9 Umgang mit dem Fehlerwert Error

229

6 PowerPivot - Grundlagen der Datenmodellierung

233

6.1 Tabellentypen eines Datenmodells

234

6.2 Transaktionstabellen

234

6.3 Suchtabellen

236

6.4 Typen von Beziehungen zwischen Tabellen

238

6.5 Excel-Jargon vs. Datenbank-Termini

240

6.5.1 Beziehungen zwischen Tabellen erstellen

241

6.6 Unterschiede zwischen logischen Beziehungen und Verweisfunktionen

244

6.7 Datenmodellierung in Excel oder in Power BI Desktop

245

6.7.1 Unterschiede zwischen Excel und Power BI Desktop beim Datenimport

247

6.8 Importieren weiterer Daten und logische Verknüpfung in PowerPivot

250

6.8.1 Alternativen bei der Erstellung von logischen Tabellenbeziehungen

254

6.9 Überprüfung des Datenmodells mit einem impliziten Measure

256

6.10 Best Practice für die Berechnung von Kennzahlen: das explizite Measure

260

6.11 Den Filterkontext einer Berechnung verstehen

267

6.11.1 Zwei Phasen der Berechnung von Measures

271

6.12 Typische Fehler bei Berechnungen

272

6.13 Berechnete Spalten vs. Measures (berechnete Felder)

275

6.13.1 Gruppierungsmerkmale mit berechneten Spalten erstellen

276

6.13.2 Den Zeilenkontext von berechneten Spalten verstehen

278

6.13.3 Verschachteltes IF() mit SWITCH() vereinfachen

279

6.13.4 Verwendung der erstellten Gruppierungen im PowerPivot-Bericht

281

6.13.5 Berechnete Spalten, Datendesign, Datenschnitte und die Performance von PowerPivot

282

6.14 Fallbeispiele für die Verwendung von berechneten Spalten

291

6.14.1 Übernahme von Spalten einer Suchtabelle mit RELATED()

292

6.14.2 Bedeutung von Kalendertabellen und berechnete Spalten im Kalender

294

6.14.3 Struktur und Bedeutung von Kalendertabellen in PowerPivot

297

6.14.4 Laden der Kalendertabelle ins Datenmodell

298

6.14.5 Erweiterung der Kalendertabelle um Spalten mit saisonalen Gruppierungsmerkmalen

299

6.15 Anpassungen an den Elementen eines Datenmodells vornehmen

302

6.15.1 Den Import externer Daten anpassen

304

6.15.2 Auswahl der zu importierenden Spalten in PowerQuery anpassen

307

6.15.3 Anpassungen am Datenimport im PowerPivot-Fenster vornehmen

308

6.15.4 Hinzufügen von Tabellen zum Datenmodell

309

6.15.5 Measures (berechnete Felder) systematisch speichern

312

6.15.6 Measures umbenennen

315

7 Absolute und prozentuale Abweichungen sowie Anteile mit DAX-Funktionen berechnen

317

7.1 Schritte zum Erlernen von DAX in der Praxis

317

7.2 Basisaggregierungen für eine Kundenanalyse erstellen

318

7.2.1 Alternativen bei der Eingabe von Measures

322

7.3 Überprüfung der Datenqualität mit Hilfe von Basisaggregierungen

323

7.3.1 Multivariable Ergebnisse

325

7.3.2 Lageparameter zur ersten Bewertung der Datenqualität

326

7.4 Vergleich zweier Werte und Ratio-Berechnung

329

7.4.1 Ein Fallbeispiel: Der Soll-Ist-Vergleich

330

7.4.2 Soll- und Ist-Tabellen mit der Produktliste verbinden

331

7.4.3 Measures des Soll-Ist-Vergleichs erstellen

333

7.5 Bedingte Kalkulationen mit CALCULATE() erstellen

335

7.5.1 Veränderung des Filterkontextes mit CALCULATE()

336

7.5.2 Text- und Zahlenfilter in CALCULATE()

338

7.5.3 Kombinierte Kriterien mit logischem UND bzw. ODER in CALCULATE()

339

7.5.4 Vergleichsoperatoren in CALCULATE()

342

7.5.5 Komplexe Filterkriterien in CALCULATE() mit der Funktion FILTER() realisieren

344

7.6 Anteile am Gesamtergebnis (Shares) mit ALL() berechnen

349

7.6.1 Einfache Projektion der Ergebnisse für die kommende Periode

352

7.6.2 Rollierende Planung mit Hilfe von verknüpften Tabellen

354

7.7 Die ALL-Varianten ALLEXCEPT und ALLSELECTED

354

7.7.1 Teilergebnisse mit Datenschnitt und ALLSELECTED() steuern

357

7.7.2 Der Aufhebung von Filterkriterien mit ALLEXCEPT() Ausnahmen hinzufügen

359

7.7.3 Erste Anpassung der Kalendertabelle

360

8 Variable Werte in DAX-Measures einbinden

363

8.1 Datenmodell und Basisaggregierungen der Budgetvarianten

364

8.1.1 Tabelle mit den Auswahloptionen des Datenschnitts anlegen

365

8.2 Measures für die variable Auswahl des Budgets erstellen

366

8.2.1 Variablen in Excel 2016 mit der DAX-Funktion VAR erstellen

368

8.2.2 Texte statt Zahlen in Variablen einsetzen

371

8.3 Sortieren von PowerPivot-Tabellen per Datenschnitt

374

8.3.1 Hinzufügen der Tabellen und Measures zur Steuerung des Reports

375

8.3.2 Einbindung des Hilfsmeasures und automatische Sortierung des Reports

378

9 Zeitliche Analyse von Daten (Time Intelligence)

381

9.1 Anforderungen an eine Kalendertabelle

383

9.1.1 Erstellen und Einbinden einer Kalendertabelle

385

9.1.2 Datumsfunktionen im Zusammenspiel mit der Kalendertabelle

388

9.2 Year-over-Year- und Year-to-date-Berechnungen mit einem Standardkalender

393

9.2.1 Berechnungen bei abweichendem Geschäftsjahr

396

9.2.2 Fortlaufende Tagesnummerierung mit EARLIER()

397

9.2.3 Kurzprofile ausgewählter Datumsfunktionen

399

9.3 Zeitliche Datenanalyse bei Verwendung von ISO-8601- und 445-Kalendern

401

9.3.1 Laden des ISO-8601-Kalenders

402

9.3.2 Erstellen der ersten Measures für den ISO-Kalender

404

9.3.3 Anpassung des Basis-Patterns an den ISO-Kalender

405

9.3.4 Weitere kumulierte Berechnungen mit dem ISO-Kalender

408

9.3.5 Anwendung weiterer Measures im 445-Kalender

409

9.3.6 Year-over-Year-Berechnung im ISO- und 445-Kalender

411

9.3.7 Anwendung der YOY-Berechnung im ISO-Kalender und Berechnung der Abweichungen

414

9.3.8 Fazit zum Thema Time-Intelligence-Funktionen

415

9.4 Glättung von Zeitreihen auf Basis des gleitenden Mittelwertes

416

9.4.1 Gleitender Mittelwert auf Basis einer Perioden-ID

420

9.5 Manuell erfasste Schätzwerte in den Forecast einbinden

423

9.5.1 Interaktive Auswahl berechneter und manueller Plandaten

424

9.5.2 Auswahl der Budgettypen mit VAR in Excel 2016

425

9.5.3 Automatische Verwendung der manuellen anstelle der berechneten Planwerte

425

9.6 Einbindung einer saisonalen Kurve in den Forecast

427

9.6.1 Measures zur Einbindung saisonaler Daten

429

9.6.2 Kumulierte historische Umsätze

434

9.6.3 Monatliche Planung auf Basis der Jahresvorgabe und der saisonalen Kurve

437

10 Rangfolgen und Top-N-Darstellungen

439

10.1 Bedingte Kalkulation mit SUMX()

440

10.2 Iteratoren in virtuellen Tabellen

442

10.3 Produkte des aktuellen Produktkatalogs mit COUNTX() zählen

443

10.4 Gesamtmarge und prozentualen Anteil der Produktionskosten ermitteln

445

10.5 Vermeidung fehlerhafter Ergebnisanzeigen mit SUMX()

447

10.6 Rangfolgen mit Hilfe von RANKX() berechnen

450

10.6.1 Vergleich der Rangfolgen in verschiedenen Ländern

451

10.6.2 Weiterverwendung berechneter Rankings

452

10.7 Top-10-Darstellung im PowerPivot-Report

455

10.7.1 Steuerung der Top-N-Auswertung mit einem Datenschnitt

456

10.7.2 Fehlerunterdrückung für die Auswahl im Datenschnitt

457

10.7.3 Fehlerunterdrückung bei Verwendung von VAR

459

10.7.4 Anteil der Top N am Gesamtergebnis darstellen

460

10.8 Berechnung der Top-3-Werte in einer PowerPivot-Tabelle

460

10.8.1 Auswertung der höchsten Kundenumsätze

462

10.9 Kunden- und Umsatzanteil der letzten Bestellungen ermitteln

464

11 Klassifizierungen und ABC-Analyse

467

11.1 Bildung der Preisklassen mit einer berechneten Spalte

469

11.2 Berechnung klassifizierter Produkte mit einem Measure

472

11.3 Kundenklassifizierung al italiano

473

11.4 ABC-Analyse auf Basis berechneter Spalten

481

11.5 ABC-Analyse mit berechnetem Feld

484

12 Patterns für Korrelationen, rollierende Auswertungen und asynchrones Reporting

487

12.1 Korrelationskoeffizienten mit DAX-Funktionen berechnen

487

12.1.1 Tabellen und logische Beziehungen zwischen x- und y-Werten

489

12.1.2 Berechnete Spalten für die Berechnung des Korrelationskoeffizienten

492

12.1.3 Korrelationskoeffizient nur auf Basis von Measures erstellen

495

12.1.4 Desaisonalisieren der Datenreihe

498

12.2 Rollierende Summen und Mittelwerte berechnen

502

12.2.1 Deaktivierung von Fehlerwerten bei fehlenden Monatsergebnissen

504

12.3 Aufbrechen der tabellarischen Reportstruktur mit Cube-Funktionen

506

12.3.1 PowerPivot-Tabelle in Cube-Funktionen umwandeln

507

12.3.2 Gestaltung der Ergebnisse aus Cube-Funktionen

511

12.4 Granularität und asynchrone Reportingstruktur

512

12.4.1 Daten unterschiedlicher Granularität in Tabellen darstellen

513

12.4.2 Asynchrone Reports erstellen

515

12.4.3 Reports und Diagramme mit variabler zeitlicher Skalierung

518

13 Power BI Desktop - vom Datenmodell zum interaktiven Online-Report

525

13.1 Die Benutzeroberfläche von Power BI Desktop

526

13.1.1 PowerQuery in Power BI Desktop benutzen

529

13.1.2 Überprüfung des Imports in den Bereichen »Daten« und »Beziehungen«

532

13.2 Measures - auch in Power BI Desktop das Maß aller Dinge

534

13.2.1 Speicherort von Measures ändern

536

13.2.2 Separate Tabelle zum Speichern von Measures erstellen

537

13.2.3 Schlussfolgerungen zur Integration von Power BI Desktop und Power BI Service

540

13.2.4 Schlussfolgerungen zur operativen Umsetzung der Arbeit mit Power BI Desktop

542

13.3 Visualisierungen auf Basis eines Datenmodells erstellen

543

13.3.1 Anpassung der Eigenschaften einer Visualisierung

545

13.3.2 Kopieren von Visualisierungen

547

13.3.3 Ausrichten von Visualisierungen

548

13.4 Das Prinzip der Interaktion

549

13.4.1 Bearbeitung von Interaktionen

549

13.5 Das Prinzip der Hierarchien

553

13.6 Das Prinzip der Künstlichen Intelligenz

557

14 Gestaltungsregeln für Reports und Dashboards

563

14.1 Regeln der Wahrnehmung

563

14.2 Aufbau von Reportseiten

567

14.3 Darstellung der sechs grundlegenden Datenrelationen

570

15 Fallbeispiele für Power BI-Reports: Zeitliche und Performance-Analyse

573

15.1 Zeitliche Analyse von Unternehmensdaten

574

15.1.1 Mehrzeilige Zuordnung zur Darstellung mehrerer Kennzahlen

576

15.1.2 Datenschnitt zur Auswahl des Auswertungszeitraums verwenden

578

15.1.3 Liniendiagramm verwenden und konfigurieren

580

15.1.4 Balkendiagramm zur Darstellung der Quartalsanteile verwenden

590

15.1.5 Year-to-date-Darstellung

592

15.1.6 Year-over-Year-Vergleich

594

15.1.7 Abweichung zum Vorjahr

598

15.1.8 Regionale Teilergebnisse mit Filter auf Seitenebene darstellen

600

15.2 Analyse der Performance

604

15.2.1 Sparklines erstellen

607

15.2.2 Small Multiples erstellen

611

15.2.3 Abweichung zum Vorjahr mit einem Balkendiagramm visualisieren

614

15.2.4 Statusanzeigen in Visualisierungen einsetzen

616

15.2.5 KPI-Darstellung in Power BI Desktop

624

15.2.6 Vorgabe- und Vergleichswerte in Power BI Desktop manuell erfassen

627

15.2.7 Performance mit Bullet Charts veranschaulichen

629

15.2.8 Kommentare in Power BI-Berichte einbinden

632

16 Fallbeispiele für Power BI-Reports: Geografische und statistische Analyse

639

16.1 Geografische Auswertungen in Power BI Desktop

639

16.1.1 Geografische Datenbasis vorbereiten

640

16.1.2 Länder, Orte und Postleitzahlen im Flächenkartogramm verwenden

643

16.1.3 Steuerung des Berichts mit Hilfe der geografischen Karte

643

16.1.4 Anpassung der Eigenschaften des Flächenkartogramms

645

16.1.5 Daten in Karten mit Datenschnitten filtern

646

16.1.6 Der Visualisierungstyp »Zuordnung«

647

16.1.7 Formenzuordnungen für den Datenvergleich einsetzen

649

16.2 Statistische Auswertungen in Power BI Desktop

650

16.2.1 Lange Datenreihen brauchen eine flexible Steuerung

651

16.2.2 Nutzung von R in Power BI Desktop

652

16.2.3 R herunterladen und installieren

654

16.2.4 Power BI Desktop für die Nutzung von R konfigurieren

655

16.2.5 Laden und Verwenden einer R-geeigneten Visualisierung

656

16.2.6 Konfiguration des Forecasts

657

16.2.7 Einbindung von R-Skripten in Visualisierungen

658

16.2.8 Saisonalität und Trend von langen Datenreihen darstellen

663

16.2.9 Korrelationen mit Punktdiagrammen darstellen

664

16.2.10 Quickmeasure zur Berechnung des Korrelationskoeffizienten einsetzen

666

17 Datenvergleiche - Verbunddiagramme und Measures mit Variablen

671

17.1 Werte und Rangfolgen in einem Menübanddiagramm anzeigen

673

17.2 Verbunddiagramme aus Linien- und Säulendiagrammen

675

17.3 Pareto-Diagramm erstellen

677

17.4 Datenauswahl in Säulendiagramm mit Time Brush

679

17.5 Variablen in Power BI Desktop-Berichten

681

17.5.1 Erweiterung des Patterns mit mehreren Variablen

685

17.6 Weitere Standardvisualisierungen in Power BI Desktop

686

17.6.1 Wasserfalldiagramm

687

17.6.2 Tornadodiagramm

689

17.6.3 Funnel- oder Trichterdiagramm

690

17.6.4 Ring- und Sunburst-Diagramme

691

17.6.5 Treemap-Diagramm

693

17.6.6 Sankey-Diagramme

694

17.6.7 Word Clouds

695

17.7 ArcGIS Maps for Power BI

696

18 Drillthrough, Bookmarks, Quickmeasures, Q&A

699

18.1 Mit Drillthrough von Übersichts- zu Detailseiten wechseln

699

18.1.1 Drillthrough erstellen

701

18.1.2 Drillthrough online nutzen

702

18.2 Lesezeichen für eine Präsentation erstellen

703

18.2.1 Lesezeichen lokal und online verwenden

705

18.2.2 Lesezeichen als Bildschirmpräsentation verwenden

706

18.2.3 Inhalte von Lesezeichenseiten anpassen

707

18.2.4 Aufrufen von Lesezeicheninhalten über individuelle Schaltflächen im Bericht

708

18.3 Daten mit Q&A erkunden

709

18.4 Quickmeasures erstellen

712

19 Reports teilen, aktualisieren und Zugriffsrechte auf Daten organisieren

717

19.1 Datenhierarchie auf Power BI Service

717

19.2 Die Lizenztypen von Power BI

718

19.2.1 Power BI Desktop oder Power BI (kostenlos)

718

19.2.2 Power BI Pro

719

19.2.3 Power BI Premium

720

19.3 Freigabe von Daten und Hinzufügen von Mitgliedern zu Arbeitsbereichen

720

19.4 Die Sicherheitsarchitektur von Power BI

721

19.4.1 Row Level Security in Power BI

722

19.5 Aktualisierung von Datasets

724

19.6 Zusätzliche Funktionen der Onlinereports von Power BI

725

19.6.1 Papier und PowerPoint

728

19.7 Endgeräte für die Nutzung von Berichten und Dashboards

728