Microsoft Power BI E-Book

Alexander Loth

• Herausgeber: MITP
• Kategorie: Wissenschaft und neue Technologien
• Serie: mitp Professional
• Sprache: Deutsch

Seitenzahl: 196

Veröffentlichungsjahr: 2025

Beschreibung

• Visuelle Datenanalyse leicht gemacht: Von den ersten Balkendiagrammen über Cluster und Trendlinien zu geografischen Analysen auf Landkarten
• Erhalten Sie aussagefähige Prognosen durch vorausschauende Zukunftsanalysen
• Erstellen und teilen Sie interaktive Dashboards und übersichtliche Infografiken

Visualisieren Sie Ihre Daten schnell, intelligent und ausdrucksstark mit Power BI, um praktisch umsetzbare Ergebnisse zu erhalten.

Alexander Loth und Peter Vogel zeigen Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie ganz einfach visuelle Analysen erstellen und so selbst komplexe Datenstrukturen verstehen sowie gewonnene Erkenntnisse effektiv kommunizieren können.

Das Buch richtet sich an die folgenden Zielgruppen:

• Alle, die Zugang zu Daten haben und diese verstehen möchten
• Führungskräfte, die Entscheidungen auf Grundlage von Daten treffen
• Analysten und Entwickler, die Visualisierungen und Dashboards erstellen
• angehende Data Scientists

Zum Verständnis dieses Buches und dem Erwerb von Power BI-Kenntnissen sind weder besondere mathematische Fähigkeiten noch Programmiererfahrung nötig. Durch die Integration von Copilot wird der Einstieg sogar noch einfacher, da Sie viele Aufgaben durch einfache Anweisungen in natürlicher Sprache erledigen können. Es eignet sich daher auch für Einsteiger und Anwender, die sich dem Thema Datenvisualisierung und -analyse praxisbezogen nähern möchten, ohne ausschweifende theoretische Abhandlungen.

Die grundlegenden Funktionen von Power BI werden Schritt für Schritt erläutert und Sie lernen, welche Visualisierungsmöglichkeiten wann sinnvoll sind. Die Autoren zeigen Fallbeispiele auf, die weit über eine »Standardanalyse« hinausreichen und gehen auf Funktionen ein, die selbst erfahrenen Nutzern oft nicht hinlänglich bekannt sind. Sie geben Ihnen außerdem wertvolle Hinweise und Tipps, die das Arbeiten mit Power BI merklich erleichtern. So können Sie zukünftig Ihre eigenen Daten bestmöglich visualisieren und analysieren.

Aus dem Inhalt:

• Einführung und erste Schritte in Power BI
• Datenquellen in Power BI anlegen
• Visualisierungen erstellen
• Aggregationen, Berechnungen und Parameter
• Dimensionsübergreifende Berechnungen mit DAX-Ausdrücken
• Mit Karten zu weitreichenden Erkenntnissen
• Tiefgehende Analysen mit Trends, Prognosen, Clustern und Verteilung
• Analyse auf Autopilot: Berichte und DAX-Formeln mit Copilot erstellen
• Interaktive Dashboards
• Power BI als Teil von Microsoft Fabric: das große Ganze verstehen
• Teilen und Zusammenarbeiten in der Cloud

Leseprobe

Inhalt

Impressum

Vorwort von Volker Leitzgen

Einleitung

An wen richtet sich dieses Buch?

Am Puls der Zeit: Die Zukunft mit Fabric und Copilot

Unsere gemeinsame Reise durch Power BI

Teil 1: Das Fundament – Die Werkzeuge des Datenhandwerks (Kapitel 1–3)

Teil 2: Die Architektur – Daten modellieren mit Power Query und DAX (Kapitel 4–5)

Teil 3: Die Anwendung – Fortgeschrittene Analysen und Data Storytelling (Kapitel 6–9)

Hinweis zur Verwendung des Buches

Begleitmaterialien

Einsatz in der Lehre zur Förderung der Datenkompetenz

Danksagungen

Über die Autoren

Kapitel 1: Einführung und erste Schritte in Power BI

1.1 Die Vorzüge einer modernen Analyse-Plattform

1.2 Von Excel zu Power BI: Warum den Sprung wagen?

1.3 Die Power-BI-Produktpalette und -Lizenzierung

1.4 Power BI in der Ära von Microsoft Fabric: Eine strategische Einordnung

1.4.1 Was ist Microsoft Fabric?

1.4.2 OneLake: Das Fundament, das alles verbindet

1.4.3 Von der Technik zur Strategie: Die Medallion-Architektur

1.4.4 Was bedeutet das für Sie als Power-BI-Entwickler?

1.5 Power BI im Kontext als Bestandteil der Microsoft Power Platform

1.5.1 Einsatzmöglichkeiten innerhalb der Power Platform

1.6 Der Copilot in Power BI

1.6.1 Die KI-Prinzipien hinter Copilot

1.6.2 Bewusster Umgang mit KI

1.7 Power BI Desktop installieren

1.7.1 Systemvoraussetzungen für Power BI Desktop

1.7.2 Herunterladen und installieren von Power BI Desktop

1.7.3 Copilot in Power BI Desktop nutzen

1.8 Daten für Power BI vorbereiten

1.8.1 Berichte mit »weiter« Kreuztabelle

1.8.2 Vorschläge zur Vorbereitung Ihrer Daten

1.8.3 Zur Analyse geeignete »lange« Tabelle

1.8.4 Zur »langen« Tabelle mit Power Query

1.9 Der Beispieldatensatz

1.9.1 Datensatz finden

1.9.2 Datenstruktur verstehen

1.10 Die Arbeitsoberfläche von Power BI

1.10.1 Die Menüleiste

1.10.2 Die Daten-Leiste

1.11 Speichern, Öffnen und Weitergeben Ihrer Arbeitsmappen

1.11.1 Speichern

1.11.2 Öffnen

1.11.3 Weitergeben von Dateien

1.12 Vertiefende Links zu häufig gestellten Fragen

Kapitel 2: Daten anbinden und aufbereiten: Das Fundament jeder Analyse

2.1 Vielseitigkeit der Datenverbindungen in Power BI

2.2 Eine Datenverbindung einrichten

2.2.1 Mit einer Datei verbinden

2.2.2 Mit einer Datenbank verbinden

2.2.3 Mit einem Cloud-Dienst, Data Warehouse oder Microsoft Fabric verbinden

2.3 Tabellen auswählen

2.3.1 Eine Tabelle zum Datenmodell hinzufügen

2.3.2 Tabellen über Beziehungen verknüpfen

2.4 DirectQuery und die Import-Funktion

2.4.1 Immer aktuell mit DirectQuery

2.4.2 Unabhängig mit importierten Daten

2.5 Achten Sie auf Datenschutz und Data Governance

2.6 Metadaten des Datenmodells anpassen

2.7 Daten für Copilot vorbereiten

2.7.1 Synonyme für relevantere Antworten

2.8 Fortgeschrittene Strategien zur Datenakquisition

2.8.1 Daten sammeln mit der Web-Automatisierung IFTTT und Google Tabellen

2.8.2 Website-Traffic mit Google Analytics auswerten

2.9 Performance-Engpässe identifizieren mit dem Performance Analyzer

2.9.1 Allgemeine Hinweise zur Performance-Optimierung

2.9.2 Performance-Optimierung bei Dateien und Cloud-Diensten

2.9.3 Performance-Optimierung bei Datenbank-Servern

2.9.4 Vertiefende Links zu häufig gestellten Fragen

Kapitel 3: Visualisierungen erstellen: Daten in Erkenntnisse verwandeln

3.1 Welcher Visualisierungstyp passt zu welcher Frage?

3.2 Arbeitsweise in Power BI Desktop

3.3 Kennzahlen vergleichen mit Balken, Legenden, Filtern und Hierarchien

3.3.1 Balkendiagramme erstellen

3.3.2 Eine weitere Information durch eine Farblegende darstellen

3.3.3 Anpassen der Farblegende

3.3.4 Filter anlegen

3.4 Zeitliche Betrachtung mit Liniendiagrammen

3.4.1 Verlauf mit geraden Linien zeigen

3.4.2 Hierarchien für detaillierte Analysen nutzen

3.4.3 Veränderungen zeigen mit Schrittlinien

3.4.4 Eine zweite Kennzahl darstellen

3.5 Tabellarische Darstellung mit einer Matrix

3.6 Kumulationen zeigen mit einem Wasserfalldiagramm

3.7 Automatisiertes Data Storytelling mit dem Copilot-Narrativ

3.8 Eine verifizierte Antwort für Copilot aus einer Visualisierung erstellen

3.9 Reflexion: Visualisierungen in Power BI erstellen

Kapitel 4: Aggregationen, Berechnungen und Parameter: Berichten Geschäftslogik hinzufügen

4.1 Arbeiten mit Aggregationen

4.2 Erstellen von berechneten Feldern

4.2.1 Berechnete Spalten und Measures

4.2.2 Berechnungen mit Quickmeasures erstellen

4.2.3 Weitere Anwendungen für Quickmeasures

4.3 Berechnungen mit DAX-Formeln erstellen

4.4 Warum Aggregationen wichtig sind

4.5 Zeichenketten mit Textfunktionen untersuchen

4.6 Zeichenkette in Klein- bzw. Großbuchstaben setzen

4.6.1 Bestimmte Zeichenfolge in Zeichenkette ersetzen

4.6.2 Überflüssige Leerzeichen abschneiden

4.7 Berechnete Felder mit Anwendungslogik

4.7.1 Fallunterscheidung mit IF-Logik

4.7.2 Fallunterscheidung mit SWITCH-Logik implementieren

4.8 Flexibilität mit Parametern

4.8.1 Parameter erstellen und im Arbeitsblatt anzeigen

4.9 Best Practices für Berechnungen: Robuste und wartbare Formeln erstellen

4.9.1 Explizite anstelle von impliziten Berechnungen verwenden

4.9.2 Sichere Division mit der DIVIDE()-Funktion

4.9.3 Lesbarkeit und Performance durch Variablen (VAR) verbessern

Kapitel 5: Dimensionsübergreifende Berechnungen mit DAX: Den Kontext meistern

5.1 Die Aggregationsstufe von Kennzahlen

5.2 Festsetzten des Berechnungskontexts mit der CALCULATE-Funktion

5.3 Berechnung von Anteilen mit der CALCULATE-Funktion

5.4 Richtige Auswahl des Kontexts und Zulassen von Filtern mit ALL

5.5 Den Kontext mit richtigen Argumenten gezielt einschränken

5.6 Filter mit ALLEXCEPT gezielt zulassen

5.7 Zusammenfassung zur CALCULATE-Funktion

5.8 Fensterfunktionen: WINDOW, OFFSET und INDEX

5.8.1 Die Kernkonzepte: ORDERBY und PARTITIONBY

5.8.2 WINDOW: Berechnungen über einen relativen Zeilenbereich

5.8.3 OFFSET: Werte aus einer benachbarten Zeile abrufen

5.8.4 INDEX: Auf eine absolute Position innerhalb einer Partition zugreifen

Kapitel 6: Mit Karten visualisieren: Die räumliche Dimension Ihrer Daten entdecken

6.1 Eine Symbolkarte erstellen

6.2 Karten mit Ortsbezeichnungen erstellen

6.3 Karten mit Längen- und Breitengraden erstellen

6.4 Eine gefüllte Karte erstellen

6.5 Kartenformat mit Hintergrund anpassen

6.6 Visualisierung innerhalb einer QuickInfo darstellen

6.7 Einzubettende Visualisierung anlegen

6.8 Berichtsseite in QuickInfo einbetten

6.9 Skyscraper Map mit Azure Maps erstellen

6.10 Eigenes Kartenmaterial mit ArcGIS oder Shape-Dateien einbinden

6.10.1 ArcGIS-Karten in Power BI

6.10.2 Karten mit Shape- und TopoJSON-Dateien

Kapitel 7: Tiefgehende Analysen: Von der Beschreibung zur Vorhersage

7.1 Überblick über den Analyse-Bereich

7.2 Bezugslinien

7.3 Mittelwert- und Medianlinien, Mindest- und Maximalwert

7.4 Mit Trendlinien langfristige Entwicklungen zeigen

7.5 Mit Vorhersagen die Fortsetzung von Zeitreihen prognostizieren

7.6 Die Grenzen erweitern: Python und R in Power BI integrieren

7.6.1 Python installieren und einrichten

7.6.2 Python-Pakete installieren

7.6.3 Power BI für Python konfigurieren

7.6.4 Ein Python-Visual erstellen

Kapitel 8: Interaktive Berichte: Vom Konzept zum fertigen Dashboard

8.1 Der Designprozess: Von der Anforderung zum Konzept

8.1.1 Phase 1: Das »Warum« – Ziel und Zweck definieren

8.1.2 Phase 2: Das »Für wen« – Die Zielgruppe verstehen

8.1.3 Phase 3: Das »Was« – Die Kernbotschaft und die richtigen Kennzahlen

8.2 Formatierung

8.3 Visualisierungen im Dashboard anordnen

8.3.1 Optionen und Hilfsmittel für das Layout

8.3.2 Einer Seite Visualisierungen hinzufügen

8.3.3 Slicer hinzufügen

8.3.4 Weitere Elemente hinzufügen und eine Struktur schaffen

8.4 Interaktionen bearbeiten

8.5 Zustand einer Berichtsseite mit Lesezeichen speichern

8.6 Interaktivität mit Schaltflächen

8.7 KI-gestützte Berichterstellung mit Copilot

8.8 Von guten Diagrammen zu exzellenten Dashboards: Gestaltungsprinzipien

8.8.1 Eine klare visuelle Hierarchie schaffen

8.8.2 Das Signal-Rausch-Verhältnis maximieren

8.8.3 Farbe gezielt und konsistent einsetzen

8.8.4 Barrierefreiheit (Accessibility) sicherstellen

Kapitel 9: Teilen und Sichern: Analysen im Unternehmen bereitstellen

9.1 Die Pre-Flight-Checkliste: Qualitätssicherung vor der Veröffentlichung

9.2 Arbeitsmappen auf Power BI Online veröffentlichen

9.3 Inhalte strategisch bereitstellen und mit anderen Nutzern teilen

9.4 Die Nutzung Ihrer Dashboards auswerten

9.5 Berichte mit Power BI Online erstellen und bearbeiten

9.6 Berichte nach Zeitplan abonnieren

9.7 Data Governance mit Vertraulichkeits­bezeichnungen aus Microsoft Purview

9.7.1 Was sind Vertraulichkeitsbezeichnungen?

9.7.2 Wie funktioniert die Integration?

9.7.3 Was bedeutet das für die Praxis?

Alexander Loth, Peter Vogel

MicrosoftPower BI

Das Praxisbuch für Datenvisualisierung und -analyse

Impressum

Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek

Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen National­bibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über https://portal.dnb.de/opac.htm abrufbar.

ISBN 978-3-7475-1104-61. Auflage 2026

www.mitp.de

E-Mail: [email protected]: +49 7953 / 7189 - 079Telefax: +49 7953 / 7189 - 082

© 2026 mitp Verlags GmbH & Co. KG, Augustinusstr. 9a, DE 50226 Frechen

Dieses Werk, einschließlich aller seiner Teile, ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlages unzulässig und strafbar. Dies gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen.

Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften.

Lektorat: Sabine SchulzSprachkorrektorat: Petra Heubach-ErdmannCovergestaltung: Christian KalkerCoverbild: Anyket / stock.adobe.comElectronic Publishing: Petra Kleinwegen

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Vorwort von Volker Leitzgen

Wenn ich auf meine fast drei Jahrzehnte bei Microsoft zurückblicke, dann sehe ich vor allem eine Konstante: die fortschreitende Demokratisierung von Technologie und Daten. Was einst hochspezialisierten Experten in abgeriegelten Rechenzen­tren vorbehalten war, liegt heute als leistungsstarker Werkzeugkasten in den Händen von Millionen von Menschen.

Ich erinnere mich gut an eine Ära, in der »Business Intelligence« bedeutete, wochenlang auf statische, von der IT-Abteilung erstellte Berichte zu warten. Die Datenanalyse war ein langsamer (ETL), rigider Prozess, der Neugier eher bremste als förderte. Hinzu kamen verbreitete Datenschutzbedenken als echter Blocker: Daten lagen in Silos, Berechtigungen waren intransparent, Teilen wirkte riskant. Die Einführung von Werkzeugen wie Power BI markierte hier einen fundamentalen Wendepunkt. Erstmals wurde es Fachanwendern in den Abteilungen ermöglicht, selbstständig auf Daten zuzugreifen, Fragen zu stellen und eigene Erkenntnisse zu visualisieren. Diese Demokratisierung macht Datenschutz handhabbar, weil sie Transparenz, klare Verantwortlichkeiten und kontrollierte Zugriffe mitdenkt. Der Schritt vom passiven Berichtsempfänger zum aktiven DatenEntdecker war die Geburtsstunde der SelfServiceBIKultur, die heute so entscheidend für den Erfolg agiler Organisationen ist.

Doch die Entwicklung bleibt nicht stehen. Heute geht es nicht mehr nur darum, einzelnen Personen den Zugang zu Daten zu ermöglichen, sondern die Zusammenarbeit aller datenbezogenen Disziplinen auf einer gemeinsamen Grundlage zu orchestrieren – unabhängig von Struktur und Herkunft der Daten. Die logische Konsequenz dieser Anforderung ist Microsoft Fabric. Es beseitigt die letzten Silos zwischen Dateningenieuren, Data Scientists und den Business-Analysten, die Power BI nutzen. Power BI ist damit nicht länger nur ein Visualisierungswerkzeug am Ende der Kette, sondern eine integral eingebettete Erfahrung auf einer zentralen, verlässlichen Datenplattform.

Mit der Integration von künstlicher Intelligenz durch Copilot erleben wir nun den nächsten Quantensprung. Wir bewegen uns von der Interaktion mit Daten per Mausklick hin zur Konversation mit Daten in natürlicher Sprache. Diese Entwicklung wird die Hürden für eine datengestützte Arbeitsweise nochmals drastisch senken und eine Kultur der datengestützten Neugier in allen Teilen eines Unternehmens verankern.

Genau in dieser spannenden Zeit erscheint das vorliegende Buch von Alexander Loth und Peter Vogel. Es ist weit mehr als nur eine technische Anleitung. Es ist ein praxisorientierter Leitfaden für die moderne Datenarbeit, der die strategische Relevanz von Fabric ebenso beleuchtet wie die revolutionären Möglichkeiten von Copilot. Die Autoren schaffen es meisterhaft, diese komplexen und leistungsstarken Technologien greifbar zu machen und den Lesern die Fähigkeiten zu vermitteln, die heute und in Zukunft den Unterschied machen werden.

Mein Wunsch für die Leserschaft: Denken Sie Daten offen, nutzen Sie sie souverän – sicher, compliant und verantwortungsvoll. So gestalten Sie nicht nur bessere Entscheidungen, sondern eine Zukunft, in der Transparenz und Vertrauen zusammengehören.

Volker LeitzgenSenior IT-Strategie Berater (CTO) für Non-ProfitsGemeinsam digitale Wege gestalten – mit Respekt vor Tradition und ­Verantwortung für morgenMicrosoft Elevate

Einleitung

In einer Welt, die von Daten angetrieben wird, ist die Fähigkeit, diese zu interpretieren und zu visualisieren, keine Nischenkompetenz mehr – sie ist eine entscheidende Qualifikation für den beruflichen Erfolg. Genau hier setzt dieses Buch an: Herzlich willkommen zu »Microsoft Power BI: Das Praxisbuch für Datenvisualisierung und -analyse«, Ihrem umfassenden Leitfaden, um die Macht der datengesteuerten Entscheidungsfindung in die eigenen Hände zu nehmen.

Unser Ziel ist es, Sie Schritt für Schritt zu befähigen, selbst komplexe Datenstrukturen nicht nur zu verstehen, sondern Ihre Erkenntnisse in aussagekräftige, interaktive Berichte zu verwandeln, die zum Handeln anregen.

An wen richtet sich dieses Buch?

Dieses Buch wurde für ein breites Spektrum an Anwendern konzipiert, denn die Fähigkeit, Daten zu interpretieren, ist längst keine reine IT-Disziplin mehr, sondern eine Kernkompetenz in nahezu jeder modernen Berufsrolle. Unabhängig von Ihrem Ausgangspunkt holen wir Sie dort ab, wo Sie stehen:

Für Fachanwender und Daten-Einsteiger: Sie arbeiten täglich mit Daten in Excel oder anderen Systemen und möchten den nächsten Schritt gehen? Wir zeigen Ihnen, wie Sie ohne Vorkenntnisse aussagekräftige Berichte erstellen und so zum Datenexperten in Ihrem eigenen Fachbereich werden.Für Entscheidungsträger und Führungskräfte: Sie müssen strategische Entscheidungen auf einer soliden Faktenbasis treffen? Dieses Buch gibt Ihnen die Werkzeuge an die Hand, um die richtigen Fragen an Ihre Daten zu stellen und die Performance Ihres Verantwortungsbereichs jederzeit im Blick zu behalten.Für Analysten und BI-Entwickler: Sie arbeiten bereits mit Power BI oder anderen Analysewerkzeugen? Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in der Datenmodellierung, meistern Sie die DAX-Formelsprache und lernen Sie Best Practices für die Erstellung robuster, skalierbarer und performanter Unternehmensberichte kennen.Für angehende Data Scientists: Sie stehen am Anfang Ihrer Karriere im Datenbereich? Bauen Sie hier ein unverzichtbares Fundament in einem der weltweit führenden Business-Intelligence-Werkzeuge auf und lernen Sie die Prinzipien kennen, die für jede weiterführende Analyse gelten.

Wir haben bewusst einen praxisnahen Ansatz gewählt. Sie benötigen weder besondere mathematische Vorkenntnisse noch Programmiererfahrung, um mit diesem Buch erfolgreich zu sein. Wir führen Sie ohne ausschweifende theoretische Abhandlungen direkt in die Anwendung.

Am Puls der Zeit: Die Zukunft mit Fabric und Copilot

Die Technologiewelt, insbesondere das Microsoft-Datenökosystem, entwickelt sich rasant weiter. Ein modernes Praxisbuch zu Power BI muss diesen Wandel widerspiegeln und Sie auf die Zukunft der Datenanalyse vorbereiten. Daher haben wir die drei wichtigsten Entwicklungen der letzten Jahre in den Kern dieses Buches integriert:

Microsoft Fabric-Integration: Wir positionieren Power BI in seinem neuen, strategischen Kontext als integralen Bestandteil von Microsofts einheitlicher Datenplattform Fabric. Sie lernen nicht nur, wie Sie Berichte erstellen, sondern verstehen auch, wie Power BI in eine moderne, unternehmensweite Datenarchitektur eingebettet ist.KI mit Copilot: Die generative KI verändert die Art, wie wir mit Software interagieren, fundamental. Wir zeigen Ihnen praxisnah, wie Sie Copilot als Ihren persönlichen Assistenten nutzen, um die Erstellung von Berichten zu beschleunigen, komplexe DAX-Formeln in Sekundenschnelle zu generieren und textliche Zusammenfassungen Ihrer Daten zu erstellen.Moderne DAX-Funktionen: Profitieren Sie von Beispielen, die neue und leistungsfähigere DAX-Funktionen nutzen. Diese Werkzeuge ermöglichen es Ihnen, komplexe analytische Probleme wie gleitende Durchschnitte oder Periodenvergleiche mit einer Eleganz und Effizienz zu lösen, die bisher undenkbar war.

Diese Schwerpunkte, kombiniert mit dem wertvollen Feedback von Hunderten Lesern, Dozenten und Kunden, machen diese Auflage zum umfassenden Praxishandbuch für Power BI im deutschsprachigen Raum.

Unsere gemeinsame Reise durch Power BI

Dieses Buch ist als eine logische Lernreise konzipiert, die Sie schrittweise vom ersten Klick bis zum fertigen, interaktiven Bericht führt. Wir haben die Kapitel in drei aufeinander aufbauende Teile gegliedert, die Ihre Fähigkeiten systematisch erweitern:

Teil 1: Das Fundament – Die Werkzeuge des Datenhandwerks (Kapitel 1–3)

Hier legen wir die unverzichtbare Grundlage. In Kapitel 1 installieren wir Power BI und schaffen ein strategisches Verständnis für das gesamte Ökosystem. Kapitel 2 macht Sie mit dem Power Query Editor vertraut, dem Herzstück der Datenaufbereitung. In Kapitel 3 erlernen Sie das visuelle Vokabular und erstellen Ihre ersten aussagekräftigen Diagramme.

Teil 2: Die Architektur – Daten modellieren mit Power Query und DAX (Kapitel 4–5)

Viele Anwender schrecken vor Berechnungen zurück – unbegründet! In diesem Teil werden Sie vom reinen Anwender zum Architekten Ihres Datenmodells. Kapitel 4 führt Sie tief in die Transformationsmöglichkeiten von Power Query und die Erstellung erster Berechnungen ein. Kapitel 5 macht Sie mit DAX vertraut, der leistungsstarken Formelsprache von Power BI, mit der Sie komplexe, dimensionsübergreifende Analysen erstellen, die weit über Standardberichte hinausgehen.

Teil 3: Die Anwendung – Fortgeschrittene Analysen und Data Storytelling (Kapitel 6–9)

Hier entfalten Sie das volle Potenzial von Power BI und verwandeln Daten in überzeugende Geschichten. Kapitel 6 widmet sich den beeindruckenden geografischen Analysen. In Kapitel 7 tauchen wir in fortgeschrittene Methoden wie Prognosen und Clustering ein. Kapitel 8 zeigt Ihnen, wie Sie aus einzelnen Visualisierungen einen interaktiven, benutzerfreundlichen Bericht komponieren. Schließlich lernen Sie in s, wie Sie Ihre Ergebnisse effektiv und sicher im Unternehmen teilen.

Hinweis zur Verwendung des Buches

Hinweis

Hinweise zur Verwendung von Power BI und den entsprechenden Datenstrukturen werden in grün markierten Kästen (wie diesem hier) gegeben.

Tipp

Tipps, die Ihnen das Arbeiten mit Power BI merklich erleichtern, finden Sie in blau markierten Kästen (wie diesem hier).

Begleitmaterialien

Um den Transfer von der Theorie in die Praxis zu erleichtern, wird dieses Buch durch ein Online-Repository auf der Plattform GitHub ergänzt. Es enthält alle notwendigen Ressourcen, um die Übungen nachzuvollziehen und die Konzepte zu vertiefen.

Dort finden Sie:

Alle im Buch verwendeten DatensätzeDie fertigen PBIX-Beispieldateien als Referenz und VorlageVertiefende Erklärungen und weiterführende Links in den README.md-Dateien der jeweiligen Kapitelverzeichnisse.

Darüber hinaus bieten wir Ihnen exklusive Angebote von Partnern. Ein Beispiel hierfür ist die Möglichkeit, über die Mindful Coffee App eine Pro-Version freizuschalten. Dies erlaubt Ihnen, Ihren persönlichen Kaffeekonsum als Datensatz zu exportieren und die in diesem Buch erlernten Techniken direkt auf Ihre eigenen, realen Daten anzuwenden.

Alle Materialien sind öffentlich zugänglich unter:

https://github.com/aloth/Power-BI-Fabric-Copilot-Buch-Begleitmaterialien

Einsatz in der Lehre zur Förderung der Datenkompetenz

Das Buch »Microsoft Power BI: Das Praxisbuch für Datenvisualisierung und -analyse« hat seinen Ursprung als praxisnahes Lehrbuch und ist daher hervorragend für den akademischen Kontext geeignet. In einer Zeit, in der Datenkompetenz – oder Data Literacy – immer wichtiger wird, stellt dieses Buch ein wertvolles Werkzeug für Hochschulen und Universitäten dar.

Das didaktische Konzept von »Microsoft Power BI: Das Praxisbuch für Datenvisualisierung und -analyse« entspricht dem Konzept von »Datenvisualisierung mit Tableau« (Loth, Alexander. »Datenvisualisierung mit Tableau: Inklusive Datenaufbereitung mit Tableau Prep Builder«, 2021, MITP-Verlags GmbH & Co. KG.), das sich seit seiner Erstveröffentlichung als ein maßgebliches Referenzwerk in der Datenvisualisierung etabliert hat. Das Konzept hat sich in einer Vielzahl von Studiengängen, von Betriebswirtschaft über Sozialwissenschaften bis hin zu Ingenieurwissenschaften, bewährt und bereits Tausenden Studierenden den Zugang in die Welt der Daten erleichtert.

Dadurch eignet es sich sowohl für technische als auch für nicht-technische Fachrichtungen, um den Studierenden grundlegende bis fortgeschrittene Kenntnisse in der Datenvisualisierung und -analyse zu vermitteln.

Das Buch ist modular aufgebaut, sodass Lehrende einzelne Kapitel oder Abschnitte je nach Bedarf in ihre Kurse integrieren können. Diese Flexibilität ermöglicht eine gezielte Förderung der Datenkompetenz, die sich an die jeweiligen Kursziele anpassen lässt.

Danksagungen

Ein Buch wie dieses ist niemals das Werk von Einzelnen. Wir möchten allen danken, die zu dieser umfassenden zweiten Auflage beigetragen haben: den engagierten Kollegen bei Microsoft, den kritischen Testlesern, die unschätzbares Feedback gaben, und unseren Familien für ihre unendliche Geduld.

Wir schätzen die Menschen, die sich die Zeit genommen haben, die Entwürfe dieses Buches durchzusehen und konstruktives Feedback zu liefern. Eure Anmerkungen und Ideen haben wesentlich zur Verbesserung des Endprodukts beigetragen. Insbesondere möchten wir dabei folgende Personen namentlich erwähnen:

Sophia Cullen, Ben Ferry, Gunnar Franken, Daniel Kompe, Kerstin Kremer, Schimon Mosessohn, Bhagat Singh Ransi, Benedikt Ruske, Andreas Schulz, Sabine Schulz, Michael Tenner, Thomas Treml

Ein besonderer Dank gilt Ihnen, den Leserinnen und Lesern. Ihr Interesse und Ihre Neugier sind die treibende Kraft hinter diesem Projekt. Wir hoffen, dass dieses Buch Ihnen die Werkzeuge an die Hand gibt, um in der Welt der Daten erfolgreich zu sein.

Viel Erfolg auf Ihrer Reise!

Alexander Loth und Peter Vogel

Über die Autoren

Alexander Loth ist als Field CTO bei Microsoft tätig. In dieser Funktion begleitet er Führungskräfte von Partnerorganisationen bei der Konzeption und Umsetzung weitreichender KI- und Cloud-Strategien, die darauf abzielen, technologische Innovationen in Unternehmen voranzutreiben.

Sein Weg in die Schaltzentralen der IT-Industrie begann in der datenintensiven Grundlagenforschung. Bei der Europäischen Organisation für Kernforschung (CERN) befasste er sich mit der Verarbeitung von Datenmengen im Petabyte-­Bereich – eine Erfahrung, die sein Verständnis für die Architektur komplexer Systeme nachhaltig prägte. Weitere Stationen bei Technologieführern wie SAP und Tableau vertieften seine Expertise an der Schnittstelle von Datenanalyse, Beratung und Unternehmenssoftware.

Die akademische Fundierung für seine Tätigkeit liefert ein MBA-Studium an der Frankfurt School of Finance & Management, an der er heute selbst als Dozent die strategischen Implikationen der digitalen Transformation und künstlicher Intelligenz lehrt. Studienaufenthalte an der China Europe International Business School (CEIBS) in Shanghai erweiterten seine internationale Perspektive. Seine wissenschaftliche Forschung widmete er den Algorithmen des maschinellen Lernens für die Verarbeitung geoverteilter Daten.

Als Autor mehrerer Fachbücher, darunter Decisively Digital, Datenvisualisierung mit Tableau, und KI für Content Creation, sowie als regelmäßiger Sprecher auf Konferenzen macht er komplexe technologische Zusammenhänge einem breiteren Publikum zugänglich.

Peter Vogel ist als Berater für Daten und Analytics seit 2017 für führende Beratungsunternehmen tätig. In seiner Rolle unterstützt er Konzerne aus verschiedenen Branchen bei dem Aufbau ihrer Datenstrategie und der Nutzung moderner Analyse-Plattformen für Big Data und Visualisierung.

Als Trainer und Coach für Datenvisualisierung arbeitet er eng mit Fachanwendern und IT-Experten zusammen, um Data Literacy zu fördern und Hürden im Umgang mit Daten zu überwinden.

Ursprünglich aus der Experimentalphysik bringt er tiefgehendes technisches Wissen in seine Beratungsarbeit ein.

Kapitel 1Einführung und erste Schritte in Power BI

In einer Welt, die zunehmend von Daten angetrieben wird, ist die Fähigkeit, diese zu verstehen und in Entscheidungen umzuwandeln, keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit. Power BI revolutioniert die Art und Weise, wie wir mit Daten umgehen, indem es komplexe Analysen in einen zugänglichen und intuitiven Prozess verwandelt. Das ursprüngliche Schlüsselmerkmal dieser Plattform war ihre Bedienoberfläche, die Mausaktionen wie Drag & Drop in Datenabfragen umsetzt. Heute geht Power BI noch einen entscheidenden Schritt weiter: Mit der Integra­tion von künstlicher Intelligenz durch Microsoft Copilot können Anwender nun in natürlicher Sprache mit ihren Daten interagieren. Anstatt nur zu klicken, können Sie jetzt fragen.

So können selbst Nutzer ohne tiefgreifende technische Expertise oder Programmierkenntnisse innerhalb kürzester Zeit tiefgreifende Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen und diese effizient mit anderen teilen.

Das Akronym BI in Power BI steht für Business Intelligence, einen Begriff aus der Wirtschaftsinformatik, der Strategien und Technologien zur Analyse von Geschäftsinformationen umfasst. Power BI demokratisiert diesen Prozess, indem es die Komplexität der Datenanalyse drastisch vereinfacht und so einer breiteren Zielgruppe zugänglich macht.

Eine der größten Stärken von Power BI liegt in seiner Flexibilität. Sie müssen nicht von Anfang an wissen, welche Fragen Sie stellen oder welche Antworten Sie suchen. Power BI nimmt Sie vielmehr mit auf eine Entdeckungsreise durch Ihre Daten und ermöglicht es Ihnen, durch interaktive, visuelle Analysen neue Zusammenhänge zu erkennen. Dieser explorative Ansatz unterscheidet Power BI grundlegend von anderen Tools, die oft voraussetzen, dass Sie bereits zu Beginn Ihrer Analyse ein klares Ziel vor Augen haben.

Power BI bietet jedoch weit mehr als nur Visualisierungsmöglichkeiten. Bevor aus Daten eine überzeugende Grafik entstehen kann, müssen sie aufbereitet werden – und genau hier, im Kern des Werkzeugs, arbeitet Power Query. Betrachten Sie Power Query als Ihre Datenwerkstatt: eine mächtige Engine für die Datenbereinigung, -modellierung und -aufbereitung. In der Praxis liegen Daten selten in perfekter Form vor. Power Query gibt Ihnen eine grafische Benutzeroberfläche an die Hand, mit der Sie komplexe ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) durchführen können. Das bedeutet, Sie können Daten aus den unterschiedlichsten Quellen zusammenführen, Fehler bereinigen, Spalten umbenennen, Formate anpassen und die Daten in eine saubere, robuste und analysefähige Struktur überführen. Dieser Schritt ist die unsichtbare, aber entscheidende Grundlage für jede vertrauenswürdige Analyse.

Das Ziel dieses Einführungskapitels ist es, Ihnen einen Überblick über die verschiedenen Produkte und Dienste innerhalb des Power-BI-Ökosystems zu geben und die moderne Benutzeroberfläche im Detail vorzustellen. Sie werden die Grundlagen der Dateninteraktion in Power BI verstehen und anhand eines Beispieldatensatzes, der im Verlauf dieses Buches regelmäßig referenziert wird, erste praktische Erfahrungen sammeln.

Nach diesem Kapitel können Sie:

Power BI auf Ihrem Computer installierenDie Rolle von Power BI im Kontext von Microsoft Fabric und der Power Platform verstehenGeeignete Daten zur Analyse identifizierenEine erste Datenvisualisierung mit Power BI erstellen

Damit legen wir den Grundstein für die tiefgehenden Analysen und komplexen Visualisierungen, die in den folgenden Kapiteln behandelt werden. Machen Sie sich bereit, die Welt der Daten neu zu entdecken!

1.1 Die Vorzüge einer modernen Analyse-Plattform

Einer der Hauptvorteile von Power BI liegt in seiner Fähigkeit, sich mit einer breiten Palette von Datenquellen zu verbinden. Ob Ihre Daten in herkömmlichen Dateiformaten wie Excel oder Text (CSV), in Datenbanken wie MS SQL Server oder Oracle liegen, Power BI kann darauf zugreifen. Seine Stärken zeigt es aber vor allem bei modernen Datenlösungen wie Cloud-Diensten (z.B. Azure, Google Analytics, Salesforce) und insbesondere bei der nativen Anbindung an Artefakte in Microsoft Fabric, wie Lakehouses oder Data Warehouses.