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

27

1.1 Drei Tools zur Optimierung des Reportings

28

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

29

1.1.2 Datenmodelle erstellen und Kennzahlen berechnen mit Power Pivot

31

1.1.3 Zeitliche Analyse von Daten mit Time-Intelligence-Funktionen

32

1.1.4 Interaktive Berichte - die natürliche Domäne von Power BI Desktop

33

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

35

1.2.1 32- oder 64-bit-Version von Power Pivot?

37

1.2.2 Kompatibilität der Power-Query-Versionen untereinander

37

1.2.3 Office 365-Updatekanäle

38

1.3 Power BI und der Power BI Service

39

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

41

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

41

2 Power Query - Daten aus unterschiedlichen Quellen importieren

43

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

43

2.2 Mit Datenbanken verbinden

45

2.2.1 Zugriff auf eine SQL-Datenbank

46

2.2.2 Zugriff auf eine Access-Datenbank

51

2.2.3 Aufbau des Power-Query-Programmfensters

51

2.2.4 Datentypen überprüfen und anpassen

54

2.2.5 Ergänzen der Produkttabelle

58

2.3 Zugriff mit Power BI Desktop auf Datenbankdateien

60

2.3.1 DirectQuery für den Zugriff auf externe Daten nutzen

61

2.4 Import von CSV- und TXT-Dateien

63

2.4.1 Logische Beziehung zwischen Tabellen manuell erstellen

65

2.4.2 Verwendung der importierten Daten in einem Power-Pivot-Bericht

66

2.5 Excel als Datenquelle für einen Power-Query-Import nutzen

68

2.5.1 Daten aus Datentabellen einer Excel-Arbeitsmappe importieren

70

2.5.2 Zeitraum der Bestelldaten aus dem Tabellennamen übernehmen

72

2.5.3 Ähnliche Abfragen duplizieren und anpassen

75

2.5.4 Zwei oder mehrere Abfragen zu einer Tabelle zusammenfügen

76

2.5.5 Daten aus Tabellenblättern einer Excel-Arbeitsmappe importieren

80

2.5.6 Zusammenführen von Abfragen aus Datentabellen und Tabellenblättern

85

2.5.7 Importierte und bereinigte Daten mittels Pivottabelle auswerten

87

2.5.8 Überlegungen zur Organisation von Abfragen

88

2.6 Programmeinstellungen von Power Query anpassen

92

2.7 Mit Power Query erstellte Abfragen im Team nutzen

93

2.7.1 In Excel erstellte Power-Query-Abfragen auf dem Power BI Service veröffentlichen

95

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

96

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

97

2.8.1 Ausschließen von Dateien mit unbrauchbarem Dateiformat

100

2.8.2 Bereinigen der Daten nach dem Ordnerimport

101

2.8.3 Alle Tabellenblätter aller Dateien importieren

102

2.9 SharePoint-Listen mit Power Query abfragen und bereinigen

104

2.10 Zugriff mit Power Query auf Internetseiten

106

2.11 Power-BI-Datasets als Datenquelle für Auswertungen in Excel

111

3 Daten mit Power Query transformieren und kombinieren

113

3.1 Zugriff auf Textdateien

114

3.2 Spalten und Zeilen entfernen

115

3.2.1 Zeilen auf Basis des Inhalts oder der Position entfernen

118

3.2.2 Filtern von Zeiträumen

121

3.2.3 Automatische Zusammenfassung kombinierter Filterkriterien

123

3.3 Spalten teilen und neue Spalten erzeugen

125

3.3.1 Spalten nach einer vorgegebenen Zeichenzahl teilen

128

3.4 Basisbereinigung und Zellbereiche füllen

131

3.5 Datumsformate anpassen und zusätzliche Datumsspalten erzeugen

135

3.5.1 Datumsformate in Power Query anpassen

136

3.5.2 Datumsanalyse und regionale Standardeinstellungen von Power Query

137

3.5.3 Datumswerte zu Gruppen zusammenfassen

146

3.6 Berechnete Spalten erstellen

150

3.6.1 Textfunktionen in Power Query

152

3.6.2 Bedingte berechnete Spalten mit »if«

156

3.6.3 Exkurs: Eine Referenztabelle zur Zuordnung der RegionID verwenden

159

3.6.4 Zwei Tabellen mithilfe von Joins vergleichen

163

3.6.5 Weitere Berechnungen in Power Query

165

4 Tabellenstrukturen mit Power Query anpassen

171

4.1 Daten gruppieren

172

4.1.1 Hinzufügen von Untergruppierungen

174

4.1.2 Hinzufügen von Aggregierungen

175

4.1.3 Gruppierungen ohne Aggregierung einfügen

176

4.1.4 Sortieren der gruppierten Tabelle

177

4.2 Transformation von gestapelten, kategorisierten und pivotierten Daten

178

4.2.1 Entpivotieren von Daten

179

4.2.2 Daten in pivotierten Kategorien entpivotieren

181

4.2.3 Verbesserung der Abfrage-Performance durch Teilen der Abfrage

185

4.2.4 Entpivotieren von Spaltenpaaren

188

4.2.5 Umstrukturieren von gestapelten Daten

189

4.2.6 Gestapelte Daten mit separater Beschriftungsspalte

195

4.2.7 Entpivotieren von gestapelten und pivotierten Daten

199

4.2.8 Spalteninhalte in Zeilen umwandeln

203

5 Erweiterte Funktionen mit Power Query

205

5.1 Eine kleine Reise durch M

206

5.1.1 Es beginnt in Fredericia …

207

5.1.2 Listen und Tabellen - gibt es da einen Unterschied?

208

5.1.3 Datumsreihe aus einer Zahlenreihe bilden

217

5.1.4 Kalenderparameter aus Tabelle übernehmen

218

5.1.5 Gruppierungsmerkmale wie Jahre, Wochen und Monate erzeugen

221

5.1.6 Datei- und Ordnernamen aus einer Parametertabelle übernehmen

230

5.1.7 Brückenabfragen bei der Kombination von Importfunktionen und mit anderen Abfrageergebnissen

238

5.1.8 Strukturvorlagen erstellen

241

5.1.9 Automatische Ergänzung weiterer Tabellen

247

5.1.10 Umgang mit dem Fehlerwert Error

250

6 Power Pivot - Grundlagen der Datenmodellierung

255

6.1 Tabellentypen eines Datenmodells

256

6.2 Transaktionstabellen

256

6.3 Suchtabellen

258

6.4 Typen von Beziehungen zwischen Tabellen

260

6.5 Excel-Jargon vs. Datenbank-Termini

262

6.5.1 Beziehungen zwischen Tabellen erstellen

263

6.6 Unterschiede zwischen logischen Beziehungen und Verweisfunktionen

266

6.7 Datenmodellierung in Excel oder in Power BI Desktop

267

6.8 Importieren weiterer Daten und logische Verknüpfung in Power Pivot

270

6.8.1 Alternativen bei der Erstellung von logischen Tabellenbeziehungen

275

6.9 Überprüfung des Datenmodells mit einem impliziten Measure

277

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

281

6.11 Den Filterkontext einer Berechnung verstehen

288

6.11.1 Zwei Phasen der Berechnung von Measures

292

6.12 Typische Fehler bei Berechnungen

294

6.13 Berechnete Spalten vs. Measures (berechnete Felder)

296

6.13.1 Gruppierungsmerkmale mit berechneten Spalten erstellen

297

6.13.2 Den Zeilenkontext von berechneten Spalten verstehen

300

6.13.3 Verschachteltes IF() mit SWITCH() vereinfachen

301

6.13.4 Verwendung der erstellten Gruppierungen im Power-Pivot-Bericht

303

6.13.5 Berechnete Spalten, Datendesign, Datenschnitte und die Performance von Power Pivot

304

6.14 Fallbeispiele für die Verwendung von berechneten Spalten

314

6.14.1 Übernahme von Spalten einer Suchtabelle mit RELATED()

315

6.14.2 Bedeutung von Kalendertabellen und berechnete Spalten im Kalender

318

6.14.3 Struktur und Bedeutung von Kalendertabellen in Power Pivot

320

6.14.4 Laden der Kalendertabelle ins Datenmodell

321

6.14.5 Erweiterung der Kalendertabelle um Spalten mit saisonalen Gruppierungsmerkmalen

322

6.15 Anpassungen an den Elementen eines Datenmodells vornehmen

326

6.15.1 Den Import externer Daten anpassen

328

6.15.2 Auswahl der zu importierenden Spalten in Power Query anpassen

331

6.15.3 Anpassungen am Datenimport im Power-Pivot-Fenster vornehmen

332

6.15.4 Hinzufügen von Tabellen zum Datenmodell

333

6.15.5 Measures (berechnete Felder) systematisch speichern

336

6.15.6 Measures umbenennen

339

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

341

7.1 Schritte zum Erlernen von DAX in der Praxis

341

7.2 Basisaggregierungen für eine Kundenanalyse erstellen

342

7.2.1 Alternativen bei der Eingabe von Measures

346

7.3 Überprüfung der Datenqualität mithilfe von Basisaggregierungen

347

7.3.1 Multivariable Ergebnisse

349

7.3.2 Lageparameter zur ersten Bewertung der Datenqualität

350

7.4 Vergleich zweier Werte und Ratio-Berechnung

353

7.4.1 Ein Fallbeispiel: Der Soll-Ist-Vergleich

354

7.4.2 Soll- und Ist-Tabellen mit der Produktliste verbinden

355

7.4.3 Measures des Soll-Ist-Vergleichs erstellen

357

7.5 Bedingte Kalkulationen mit CALCULATE() erstellen

359

7.5.1 Veränderung des Filterkontextes mit CALCULATE()

360

7.5.2 Text- und Zahlenfilter in CALCULATE()

362

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

363

7.5.4 Vergleichsoperatoren in CALCULATE()

365

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

368

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

373

7.6.1 Einfache Projektion der Ergebnisse für die kommende Periode

376

7.6.2 Rollierende Planung mithilfe von verknüpften Tabellen

378

7.7 Die ALL-Varianten ALLEXCEPT und ALLSELECTED

378

7.7.1 Teilergebnisse mit Datenschnitt und ALLSELECTED() steuern

381

7.7.2 Der Aufhebung von Filterkriterien mit ALLEXCEPT() Ausnahmen hinzufügen

383

7.7.3 Erste Anpassung der Kalendertabelle

384

8 Variable Werte in DAX-Measures einbinden

387

8.1 Datenmodell und Basisaggregierungen der Budgetvarianten

388

8.1.1 Tabelle mit den Auswahloptionen des Datenschnitts anlegen

389

8.2 Measures für die variable Auswahl des Budgets erstellen

390

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

392

8.2.2 Erweiterung der Variablen um weitere Berechnungen

395

8.2.3 Texte statt Zahlen in Variablen einsetzen

396

8.3 Sortieren von Power-Pivot-Tabellen per Datenschnitt

399

8.3.1 Hinzufügen der Tabellen und Measures zur Steuerung des Reports

401

8.3.2 Einbindung des Hilfsmeasures und automatische Sortierung des Reports

404

9 Zeitliche Analyse von Daten (Time Intelligence)

405

9.1 Anforderungen an eine Kalendertabelle

407

9.1.1 Erstellen und Einbinden einer Kalendertabelle

409

9.1.2 Datumsfunktionen im Zusammenspiel mit der Kalendertabelle

412

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

417

9.2.1 Berechnungen bei abweichendem Geschäftsjahr

420

9.2.2 Fortlaufende Tagesnummerierung mit EARLIER()

421

9.2.3 Kurzprofile ausgewählter Datumsfunktionen

423

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

425

9.3.1 Laden des ISO-8601-Kalenders

426

9.3.2 Erstellen der ersten Measures für den ISO-Kalender

428

9.3.3 Anpassung des Basis-Patterns an den ISO-Kalender

429

9.3.4 Weitere kumulierte Berechnungen mit dem ISO-Kalender

432

9.3.5 Anwendung weiterer Measures im 445-Kalender

433

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

435

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

438

9.3.8 Fazit zum Thema Time-Intelligence-Funktionen

439

9.4 Glättung von Zeitreihen auf Basis des gleitenden Mittelwertes

440

9.4.1 Gleitender Mittelwert auf Basis einer Perioden-ID

444

9.5 Manuell erfasste Schätzwerte in den Forecast einbinden

447

9.5.1 Interaktive Auswahl berechneter und manueller Plandaten

447

9.5.2 Auswahl der Budgettypen mit VAR ab Excel 2016

449

9.5.3 Automatische Verwendung der manuellen anstelle der berechneten Planwerte

449

9.6 Einbindung einer saisonalen Kurve in den Forecast

451

9.6.1 Measures zur Einbindung saisonaler Daten

453

9.6.2 Kumulierte historische Umsätze

458

9.6.3 Monatliche Planung auf Basis der Jahresvorgabe und der saisonalen Kurve

461

10 Rangfolgen und Top-N-Darstellungen

463

10.1 Bedingte Kalkulation mit SUMX()

464

10.2 Iteratoren in virtuellen Tabellen

466

10.3 Produkte des aktuellen Produktkatalogs mit COUNTX() zählen

468

10.4 Gesamtmarge und prozentualen Anteil der Produktionskosten ermitteln

469

10.5 Vermeidung fehlerhafter Ergebnisanzeigen mit SUMX()

471

10.6 Rangfolgen mithilfe von RANKX() berechnen

474

10.6.1 Vergleich der Rangfolgen in verschiedenen Ländern

475

10.6.2 Weiterverwendung berechneter Rankings

477

10.7 Top-10-Darstellung im Power-Pivot-Report

479

10.7.1 Steuerung der Top-N-Auswertung mit einem Datenschnitt

480

10.7.2 Fehlerunterdrückung für die Auswahl im Datenschnitt

482

10.7.3 Fehlerunterdrückung bei Verwendung von VAR

483

10.7.4 Anteil der Top N am Gesamtergebnis darstellen

484

10.8 Berechnung der Top-3-Werte in einer Power-Pivot-Tabelle

485

10.8.1 Auswertung der höchsten Kundenumsätze

486

10.9 Kunden- und Umsatzanteil der letzten Bestellungen ermitteln

488

11 Klassifizierungen und ABC-Analyse

493

11.1 Bildung der Preisklassen mit einer berechneten Spalte

496

11.2 Berechnung klassifizierter Produkte mit einem Measure

498

11.3 Kundenklassifizierung al italiano

499

11.4 ABC-Analyse auf Basis berechneter Spalten

507

11.5 ABC-Analyse mit berechnetem Feld

510

12 Patterns für Korrelationen, rollierende Auswertungen, asynchrones Reporting und Allokation von Werten

513

12.1 Korrelationskoeffizienten mit DAX-Funktionen berechnen

513

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

515

12.1.2 Berechnete Spalten für die Berechnung des Korrelationskoeffizienten

518

12.1.3 Korrelationskoeffizient nur auf Basis von Measures erstellen

521

12.1.4 Desaisonalisieren der Datenreihe

524

12.2 Rollierende Summen und Mittelwerte berechnen

528

12.2.1 Deaktivierung von Fehlerwerten bei fehlenden Monatsergebnissen

530

12.3 Aufbrechen der tabellarischen Reportstruktur mit Cube-Funktionen

532

12.3.1 Power-Pivot-Tabelle in Cube-Funktionen umwandeln

533

12.3.2 Gestaltung der Ergebnisse aus Cube-Funktionen

537

12.4 Granularität und asynchrone Reportingstruktur

538

12.4.1 Daten unterschiedlicher Granularität in Tabellen darstellen

539

12.4.2 Asynchrone Reports erstellen

541

12.4.3 Reports und Diagramme mit variabler zeitlicher Skalierung

545

12.5 Arbeiten mit zwei Datumswerten in einer Tabelle

550

12.5.1 Erstellen einer virtuellen Beziehung mit USERRELATIONSHIP()

553

12.6 Verteilung eines Betrages auf einen Gesamtzeitraum

555

12.6.1 Nutzung eines Measures zur Berechnung des zu verteilenden Betrags

558

12.7 Virtuelle Tabellen und gewichteter Durchschnittspreis

559

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

563

13.1 Die Benutzeroberfläche von Power BI Desktop

564

13.1.1 Power Query in Power BI Desktop benutzen

567

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

570

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

572

13.2.1 Zahlenformate von Measures

574

13.2.2 Speicherort von Measures ändern

575

13.2.3 Separate Tabelle zum Speichern von Measures erstellen

576

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

579

13.2.5 Schlussfolgerungen zur operativen Umsetzung der Arbeit mit Power BI Desktop

581

13.3 Visualisierungen auf Basis eines Datenmodells erstellen

582

13.3.1 Anpassung der Eigenschaften einer Visualisierung

584

13.3.2 Kopieren von Visualisierungen

586

13.3.3 Ausrichten von Visualisierungen

587

13.4 Das Prinzip der Interaktion

587

13.4.1 Bearbeitung von Interaktionen

588

13.5 Das Prinzip der Hierarchien

591

13.6 Das Prinzip der künstlichen Intelligenz

594

14 Gestaltungsregeln für Reports und Dashboards

601

14.1 Regeln der Wahrnehmung

601

14.2 Steuerung des Erscheinungsbilds von Reports durch Vorlagen

605

14.3 Aufbau von Reportseiten

607

14.4 Darstellung der sechs grundlegenden Datenrelationen

610

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

613

15.1 Zeitliche Analyse von Unternehmensdaten

614

15.1.1 Mehrzeilige Zuordnung zur Darstellung mehrerer Kennzahlen

616

15.1.2 Datenschnitt zur Auswahl des Auswertungszeitraums verwenden

618

15.1.3 Relative Zeitfilter verwenden

621

15.1.4 Datenschnitte und Hierarchien

622

15.1.5 Liniendiagramm verwenden und konfigurieren

623

15.1.6 Balkendiagramm zur Darstellung der Quartalsanteile verwenden

633

15.1.7 Year-to-date-Darstellung

635

15.1.8 Year-over-Year-Vergleich

637

15.1.9 Abweichung zum Vorjahr

640

15.1.10 Regionale Teilergebnisse mit Filter auf Seitenebene darstellen

642

15.2 Mehrere Spalten mit einem Datenschnitt filtern

647

15.3 Analyse der Performance

653

15.3.1 Sparklines erstellen

655

15.3.2 Small Multiples erstellen

659

15.3.3 Abweichung zum Vorjahr mit einem Balkendiagramm visualisieren

662

15.3.4 Statusanzeigen in Visualisierungen einsetzen

665

15.3.5 KPI-Darstellung in Power BI Desktop

674

15.3.6 Vorgabe- und Vergleichswerte in Power BI Desktop manuell erfassen

677

15.3.7 Performance mit Bullet Charts veranschaulichen

679

15.3.8 Kommentare in Power-BI-Berichte einbinden

682

15.4 Jährliche Wachstumsrate im Bericht darstellen

687

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

691

16.1 Geografische Auswertungen in Power BI Desktop

691

16.1.1 Geografische Datenbasis vorbereiten

692

16.1.2 Länder, Orte und Postleitzahlen im Flächenkartogramm verwenden

695

16.1.3 Steuerung des Berichts mithilfe der geografischen Karte

695

16.1.4 Anpassung der Eigenschaften des Flächenkartogramms

697

16.1.5 Daten in Karten mit Datenschnitten filtern

698

16.1.6 Der Visualisierungstyp »Zuordnung«

699

16.1.7 Formenzuordnungen für den Datenvergleich einsetzen

701

16.2 Statistische Auswertungen in Power BI Desktop

702

16.2.1 Lange Datenreihen brauchen eine flexible Steuerung

705

16.2.2 Nutzung von R in Power BI Desktop

706

16.2.3 R herunterladen und installieren

707

16.2.4 Power BI Desktop für die Nutzung von R konfigurieren

709

16.2.5 Laden und Verwenden einer R-geeigneten Visualisierung

709

16.2.6 Konfiguration des Forecasts

712

16.2.7 Einbindung von R-Skripten in Visualisierungen

713

16.2.8 Saisonalität und Trend von langen Datenreihen darstellen

719

16.2.9 Korrelationen mit Punktdiagrammen darstellen

720

16.2.10 Quickmeasure zur Berechnung des Korrelationskoeffizienten einsetzen

721

17 Datenvergleiche - Verbunddiagramme und Measures mit Variablen

727

17.1 Werte und Rangfolgen in einem Menübanddiagramm anzeigen

729

17.2 Verbunddiagramme aus Linien- und Säulendiagrammen

731

17.3 Pareto-Diagramm erstellen

733

17.4 Datenauswahl in Säulendiagramm mit Time Brush

735

17.5 Variablen in Power BI Desktop-Berichten

737

17.5.1 Erweiterung des Patterns mit mehreren Variablen

741

17.6 Weitere Standardvisualisierungen in Power BI Desktop

742

17.6.1 Wasserfalldiagramm

743

17.6.2 Tornadodiagramm

745

17.6.3 Funnel- oder Trichterdiagramm

745

17.6.4 Ring- und Sunburst-Diagramme

746

17.6.5 Treemap-Diagramm

749

17.6.6 Sankey-Diagramme

750

17.6.7 Word Clouds

751

17.7 ArcGIS Maps for Power BI

752

18 Zielgruppenorientiertes Reporting - Drillthroughs, Bookmarks, Q&A und Seitennavigation

755

18.1 Mit Drillthrough von Übersichts- zu Detailseiten wechseln

755

18.1.1 Drillthrough erstellen

757

18.1.2 Drillthrough online nutzen

758

18.2 Lesezeichen für eine Präsentation erstellen

759

18.2.1 Lesezeichen lokal und online verwenden

761

18.2.2 Lesezeichen als Bildschirmpräsentation verwenden

762

18.2.3 Inhalte von Lesezeichenseiten anpassen

762

18.2.4 Aufrufen von Lesezeicheninhalten über individuelle Schaltflächen im Bericht

764

18.3 Erstellen einer Navigation in einem Bericht

765

18.3.1 Nutzung von Textschaltflächen in der Navigation

769

18.4 Daten mit Q&A erkunden

773

18.5 Quickmeasures erstellen

777

19 Reports teilen, aktualisieren und Zugriffsrechte auf Daten organisieren

781

19.1 Datenhierarchie auf Power BI Service

781

19.2 Die Lizenztypen von Power BI

782

19.2.1 Power BI Desktop und Power BI (Free)

782

19.2.2 Power BI Pro

783

19.2.3 Power BI Premium

784

19.3 Freigabe von Daten und Hinzufügen von Mitgliedern zu Arbeitsbereichen

784

19.4 Die Sicherheitsarchitektur von Power BI

785

19.4.1 Row Level Security in Power BI

786

19.4.2 Überprüfung der Zugriffsrechte mit USERPRINCIPALNAME()

787

19.5 Aktualisierung von Datasets

791

19.5.1 Inkrementelle Aktualisierung

791

19.6 Zusätzliche Funktionen der Onlinereports von Power BI

795

19.6.1 Papier und PowerPoint

798

19.7 Endgeräte für die Nutzung von Berichten und Dashboards

799