Power BI & Power Query Datenmodellierung (NEU)

Datum

Nov 08 2021

Seminarzeit

9:00 - 17:00

Seminarort

Online

Power BI & Power Query Datenmodellierung (NEU)

Optimale Performance und Flexibilität für die Microsoft Power Tools

Mit seinen Power Tools (Power Query, Power Pivot, Power BI & Co. ) stellt Microsoft Business Analytics-Lösungen zur Verfügung, mit denen Sie Daten aus unterschiedlichsten Datenquellen extrahieren und in einem Modell zusammenführen, dann verdichten, analysieren und visualisieren können.
Entscheidend für eine performante und flexible Analyse und Darstellung ist hier ein gut aufgebautes Datenmodell.

In diesem Seminar lernen Sie, wie Sie ein optimales Datenmodell in Power Query und Power Bi planen und erstellen können, ohne gleich zum Datenbankspezialisten werden zu müssen.

Wir vermitteln wir Ihnen einen tieferen Einblick in Datenstrukturen und demonstrieren die Vorteile guter Modellierung am Beispiel eines Stern-Schemas.
Sie erwerben fundierte Kompetenz für die schnelle und flexible Analyse großer Datenmengen.

Geeignet für EXCEL ab Version 2016 oder Office365 und Power BI Desktop.

Seminarinhalt

Microsoft entwickelt immer leistungsfähigere Power Tools: Power Query erlaubt das Extrahieren und Aufbereiten von Daten, Power Pivot wiederum verdichtet selbst größte Datenmengen zu den Informationen, die dem Benutzer eine einfache Interpretation erlauben. Beide Tools agieren in Excel und Power BI. In Power BI können die Informationen – ganz ohne Excel – visualisiert und in der Cloud verteilt werden. Erforderlich für alle Analysen ist ein optimal gestaltetes Datenmodell, dessen Erstellung Sie in diesem Seminar lernen. Inhalte

Überblick über die verschiedenen PowerTools

  • Power Query, Power Pivot, Power BI, Power View, Power Maps

Daten mit Power Query importieren und zu einem Modell verbinden

  • Daten aus Vorsystemen importieren
  • Daten bereinigen, selektieren und aufbereiten

Datenmodellierung

  • Warum Datenmodellierung für Performance und Flexibilität der Auswertung so wichtig ist
  • Verschiedene Ansätze für ein Datenmodell (Stern-Schema, Snowflake-Schema)
  • Vor- und Nachteile der Ansätze
  • Erforderliche Detaillierung der Daten (Datengranularität)

Das eigene Datenmodell erstellen

  • Datenaufbereitung für das Modell
  • Ent-Pivotieren von Rohdaten
  • Normalisierung (Aufteilen in verschiedene Tabellen)
  • Beziehungen zwischen den Tabellen des Modells
  • Vorverdichtungen zur Performance-Optimierung
  • Exkurs: Performanceoptimierung durch Power Pivot bzw. Measures in Power BI

Informationen zum Seminar

Mitarbeiter aus dem Finanzwesen / Controlling mit Grundlagenwissen und praktischen Erfahrungen in Power Query. Dies ist kein Anfängerseminar!

Sie sollten seit mindestens einem halben Jahr häufig mit Power Query (Excel oder Power BI) arbeiten.

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