Beobachtetes Signal · 5. Apr. 2026 · Technical Guide · Quelle: DEV Community · Relevanz: 1/5 · Sentiment: Neutral
Power BI Projekt: End-to-End Analytics mit dem Global Superstore Datensatz
Ein umfassender Leitfaden für ein Power BI Projekt demonstriert den gesamten Analytics-Workflow anhand des Global Superstore Datensatzes in neun Schritten. Das Tutorial umfasst die Datenintegration von CSV- und Excel-Dateien in relationale Datenbanken wie SQL Server, MySQL oder PostgreSQL sowie die Datenbereinigung mit Power Query. Im Fokus stehen der Aufbau eines Star-Schema-Datenmodells mit Faktentabellen (Orders) und Dimensionstabellen (Customers, Products, Geography, Date) sowie fortgeschrittene DAX-Berechnungen für Zeitintelligenz, Gewinnspannen und Segmentierungen. Ergänzt wird dies durch interaktive Dashboards für Executive-, Kunden-, Produkt- und Operations-Analysen sowie Business Storytelling. Zu den zentralen KPIs gehören Total Sales, Total Profit und Total Orders, unterstützt durch abgeleitete Spalten wie Lieferzeiten.
Bildungsorientiertes Tutorial zu Power BI und Datenmodellierung; wertvoll für Datenanalysten, jedoch ohne direkten Einfluss auf die AdTech- oder MarTech-Infrastruktur.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Das Tutorial nutzt den Global Superstore Datensatz für ein vollständiges Power BI Analytics-Projekt.
- Strukturierung in neun Phasen: Data Engineering, Transformation, Datenmodellierung (Star Schema), KPI-Analysen, DAX, Dashboarding und Business Storytelling.
- Empfohlen wird der Import von CSV- und Excel-Daten in SQL Server, MySQL oder PostgreSQL als Datenquelle für Power BI.
- Das Datenmodell basiert auf Orders als Faktentabelle sowie Customers, Products, Geography und Date als Dimensionstabellen.
- Kern-KPIs und DAX-Deliverables umfassen Total Sales, Total Profit, Profit Margins sowie YTD- und YoY-Zeitserien.
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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.
Power BI-Datenmodellierung: Schemas, Beziehungen und Joins meistern
Dieses technische Tutorial erläutert zentrale Konzepte der Power BI-Datenmodellierung für performante und präzise Reports. Es definiert Tabellen, Beziehungen sowie DAX-Measures und vergleicht transaktionale Faktentabellen mit deskriptiven Dimensionstabellen. Dabei wird das Star Schema als Best Practice empfohlen und gegen die Kompromisse des Snowflake Schema abgewogen. Der Leitfaden behandelt Beziehungs-Grundlagen inklusive Primär- und Fremdschlüsseln, Kardinalitätstypen von Eins-zu-vielen bis zu n:m-Beziehungen über Brückentabellen, verschiedene Join-Typen sowie Kreuzfilterrichtungen. Zudem werden aktive versus inaktive Beziehungen mithilfe der DAX-Funktion USERELATIONSHIP() analysiert. Das Kompendium enthält ein vollständiges Sternschema-Beispiel, eine Spickzettel-Übersicht goldener Regeln sowie praxisnahe Tipps zur Performance-Optimierung und Wartung von Reporting-Architekturen.
Leitfaden zur Datenmodellierung in Power BI
Dieser Artikel erläutert die Kernkonzepte der Datenmodellierung in Power BI, dem Business-Intelligence- und Visualisierungstool von Microsoft. Er definiert Faktentabellen als zentrale Transaktions- und Messwertspeicher mit Fremdschlüsseln sowie Dimensionstabellen als deskriptive Tabellen zum Filtern und Gruppieren. Zudem werden Schematypen wie Stern- und Schneeflockenschema behandelt. Der Beitrag beleuchtet Beziehungen zwischen Tabellen, Primär- und Fremdschlüssel sowie Kardinalitätstypen wie Eins-zu-viele, Eins-zu-eins und Viele-zu-viele. Anhand eines hypothetischen Studentendatensatzes werden deskriptive Spalten, numerische Kennzahlen, wiederholte Werte und Schlüsselzuordnungen veranschaulicht. Der Fokus liegt praxisorientiert darauf, wie Tabellen strukturiert und verknüpft werden, um effiziente BI-Modelle in Power BI aufzubauen.
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