Beobachtetes Signal · 11. Apr. 2026 · Technical Guide · Quelle: DEV Community · Relevanz: 1/5 · Sentiment: Positiv
Power BI: Beliebige Datenquellen verbinden, anzeigen und transformieren
Dieser technische Leitfaden führt Datenanalysten durch die Anbindung von neun gängigen Datenquellen an Power BI und deren Vorbereitung mittels Power Query. Er behandelt Verbindungsschritte für Excel, CSV, PDF, JSON, SharePoint-Ordner, SQL Server, MySQL, Web-Endpunkte sowie Azure Analysis Services und zeigt, wie Power Query gestartet, Daten in der Vorschau geprüft und profiliert (Spaltenqualität, -verteilung und -profil), hierarchische JSON-Strukturen erweitert, Authentifizierungen für SharePoint- und Azure-Quellen durchgeführt, Import- und DirectQuery-Modi für Datenbanken ausgewählt und Transformationen vor dem Laden in das Datenmodell angewendet werden. Der Artikel betont, wie wichtig die Profilierung der Datenqualität, die Dokumentation angewandter Transformationen sowie die Wahrung von Datenbeziehungen beim Zusammenführen mehrerer Quellen in einem einzigen Power-BI-Modell sind.
Praktischer und instruktiver Leitfaden für die Datenaufnahme und -transformation in Power BI; nützlich für Anwender, jedoch ohne branchenverändernde Wirkung.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Der Autor demonstriert die Anbindung von neun Datenquellen an Power BI: Excel, Text/CSV, PDF, JSON, SharePoint-Ordner, SQL Server, MySQL, Web und Azure Analysis Services.
- Der Power Query Editor wird für die Vorschau, die Datenprofilierung (Spaltenqualität, -verteilung und -profil), die Transformation und die Überwachung angewandter Schritte vor dem Laden der Daten empfohlen.
- Datenbankverbindungen erfordern die Angabe von Server- und Datenbanknamen, die Wahl zwischen Import oder DirectQuery sowie die Authentifizierung von Anmeldeinformationen.
- Hierarchische JSON-Strukturen erfordern unter Umständen eine manuelle Erweiterung (Erweitern auf neue Zeilen oder Auswählen von Werten und Deaktivieren von Präfixen) in Power Query.
- Hervorgehobene Best Practices: Daten vor dem Laden profilieren, Transformationen für die Auditierbarkeit dokumentieren und relationale Tabellen sorgfältig auswählen, um Beziehungen zu wahren und Duplikate zu vermeiden.
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Einsteiger-Guide: Datenintegration und ETL-Workflows in Power BI
Dieses Tutorial erläutert, wie Einsteiger verschiedene Datenquellen in Power BI importieren und verbinden können. Es stellt Power Query als zentrales ETL-Tool vor und beschreibt den Standard-Workflow: Startseite → Daten abrufen → Connector auswählen → Vorschau → Laden oder Daten transformieren. Der Beitrag liefert Schritt-für-Schritt-Beispiele für gängige Quellen wie Excel, CSV, PDF, JSON und Web-APIs, SharePoint-Ordner, MySQL, SQL Server sowie Azure Analysis Services. Zudem werden über 100 verfügbare Connectors, Authentifizierungsabfragen und die beiden Haupt-Verbindungsmodi – Import (Datenkopie) und DirectQuery (Live-Abfragen) – behandelt. Der Leitfaden betont, wie wichtig die Überprüfung von Datenquellen, die Wahl des korrekten Modmodus sowie die Nutzung von Power Query zur Bereinigung verstreuter Daten vor der eigentlichen Berichtserstellung sind.
Power BI Datenmodellierung: Joins, Beziehungen und Schemata
Ein technischer Leitfaden erläutert zentrale Datenmodellierungskonzepte in Microsoft Power BI. Der Artikel behandelt die Verwendung von Joins im Power Query Editor mit sechs Join-Typen, die Erstellung modellbiweiter Beziehungen in der Modellansicht wie Eins-zu-viele, Viele-zu-viele und Eins-zu-eins sowie die Richtwirkung von Kreuzfiltern zwischen einfach und bidirektional. Zudem werden die Auswirkungen von Schema-Entscheidungen, insbesondere Stern- versus Schneeflockenschema, auf Performance und Wartbarkeit analysiert. Der Autor betont, dass gezielte Joins, die Bevorzugung des Sternschemas für die meisten Projekte sowie saubere Beziehungen DAX-Formeln vereinfachen, die Performance steigern und präzise Reports sicherstellen.
Leitfaden: Verbindung von Microsoft Power BI mit PostgreSQL
Dieser technische Leitfaden erläutert die Anbindung von Microsoft Power BI an PostgreSQL-Datenbanken für Business Intelligence und deckt sowohl lokale als auch Cloud-Implementierungen ab. Er beschreibt die Schritte in Power BI Desktop – von Daten abrufen über die Auswahl der PostgreSQL-Datenbank bis hin zu Authentifizierung und Tabellenauswahl –, den Einsatz von Power Query zur Datentransformation sowie das Erstellen von Modellbeziehungen zwischen Tabellen wie Vertrieb, Kunden, Produkten und Inventar. Für Cloud-Setups wird Aiven for PostgreSQL genutzt, wobei Host, Port, Anmeldedaten und das CA-SSL-Zertifikat erforderlich sind, um eine sichere SSL-Verbindung in Power BI zu aktivieren. Der Artikel betont zudem die Bedeutung von SQL-Datenbanken und SSL für skalierbare Analysen und liefert eine SQL-Aggregationsabfrage zur Vorab-Aggregation vor der Visualisierung.
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