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 Microsoft 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

2.4 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

79

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

91

2.7 Mit Power Query erstellte Abfragen im Team nutzen

93

2.7.1 In Excel erstellte Power-Query-Abfragen über den Power BI Service veröffentlichen

95

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

95

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

97

2.8.1 Ausschließen von Dateien mit unbrauchbarem Dateiformat

99

2.8.2 Bereinigen der Daten nach dem Ordnerimport

100

2.8.3 Alle Tabellenblätter aller Dateien importieren

101

2.9 SharePoint-Listen mit Power Query abfragen und bereinigen

103

2.10 Zugriff mit Power Query auf Internetseiten

106

3 Daten mit Power Query transformieren und kombinieren

111

3.1 Zugriff auf Textdateien

112

3.2 Spalten und Zeilen entfernen

113

3.2.1 Zeilen auf Basis des Inhalts oder der Position entfernen

116

3.2.2 Filtern von Zeiträumen

119

3.2.3 Automatische Zusammenfassung kombinierter Filterkriterien

121

3.3 Spalten teilen und neue Spalten erzeugen

123

3.4 Basisbereinigung und Zellbereiche füllen

129

3.5 Datumsformate anpassen und zusätzliche Datumsspalten erzeugen

134

3.5.1 Datumsformate in Power Query anpassen

134

3.5.2 Datumsanalyse und regionale Standardeinstellungen von Power Query

136

3.5.3 Datumswerte zu Gruppen zusammenfassen

144

3.6 Berechnete Spalten erstellen

148

3.6.1 Textfunktionen in Power Query

150

3.6.2 Bedingte berechnete Spalten mit »if«

154

3.6.3 Alternative zur Vereinfachung der Funktion »if«

157

3.6.4 Exkurs: Eine Referenztabelle für die Zuordnung der »RegionID« verwenden

158

3.6.5 Zwei Tabellen mithilfe von Joins vergleichen

162

3.6.6 Weitere Berechnungen in Power Query

164

4 Tabellenstrukturen mit Power Query anpassen

169

4.1 Daten gruppieren

170

4.1.1 Hinzufügen von Untergruppierungen

172

4.1.2 Hinzufügen von Aggregierungen

173

4.1.3 Gruppierungen ohne Aggregierung einfügen

174

4.1.4 Sortieren der gruppierten Tabelle

175

4.2 Transformation von gestapelten, kategorisierten und pivotierten Daten

177

4.2.1 Entpivotieren von Daten

178

4.2.2 Daten in pivotierten Kategorien entpivotieren

180

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

194

4.2.7 Entpivotieren von gestapelten und pivotierten Daten

197

4.2.8 Spalteninhalte in Zeilen umwandeln

201

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

293

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

330

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

335

6.15.6 Measures umbenennen

339

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

341

7.1 Basisaggregierungen für eine Kundenanalyse erstellen

342

7.1.1 Alternativen bei der Eingabe von Measures

345

7.2 Überprüfung der Datenqualität mithilfe von Basisaggregierungen

346

7.2.1 Multivariable Ergebnisse

349

7.2.2 Lageparameter zur ersten Bewertung der Datenqualität

350

7.3 Vergleich zweier Werte und Ratio-Berechnung

352

7.3.1 Ein Fallbeispiel: Der Soll-Ist-Vergleich

354

7.3.2 Soll- und Ist-Tabellen mit der Produktliste verbinden

355

7.3.3 Measures des Soll-Ist-Vergleichs erstellen

357

7.4 Bedingte Kalkulationen mit CALCULATE() erstellen

359

7.4.1 Veränderung des Filterkontextes mit CALCULATE()

359

7.4.2 Text- und Zahlenfilter in CALCULATE()

362

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

363

7.4.4 Kombinierte Filterkriterien mit dem IN-Operator erstellen

365

7.4.5 Vergleichsoperatoren in CALCULATE()

366

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

369

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

375

7.5.1 Einfache Projektion der Ergebnisse für die kommende Periode

378

7.5.2 Rollierende Planung mithilfe von verknüpften Tabellen

379

7.6 Die ALL-Varianten ALLEXCEPT() und ALLSELECTED()

379

7.6.1 Teilergebnisse mit Datenschnitt und ALLSELECTED() steuern

382

7.6.2 Der Aufhebung von Filterkriterien mit ALLEXCEPT() Ausnahmen hinzufügen

384

7.6.3 Erste Anpassung der Kalendertabelle

386

8 Variable Werte in DAX-Measures einbinden

389

8.1 Datenmodell und Basisaggregierungen der Budgetvarianten

390

8.1.1 Tabelle mit den Auswahloptionen des Datenschnitts anlegen

391

8.2 Measures für die variable Auswahl des Budgets erstellen

392

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

394

8.2.2 Erweiterung der Variablen um weitere Berechnungen

397

8.2.3 Texte statt Zahlen in Variablen einsetzen

398

8.3 Sortieren von Power-Pivot-Tabellen per Datenschnitt

401

8.3.1 Hinzufügen der Tabellen und Measures zur Steuerung des Reports

402

8.3.2 Einbindung des Hilfs-Measures und automatische Sortierung des Reports

406

9 Zeitliche Analyse von Daten (Time Intelligence)

407

9.1 Anforderungen an eine Kalendertabelle

409

9.1.1 Erstellen und Einbinden einer Kalendertabelle

411

9.1.2 Datumsfunktionen im Zusammenspiel mit der Kalendertabelle

414

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

419

9.2.1 Berechnungen bei abweichendem Geschäftsjahr

422

9.2.2 Fortlaufende Tagesnummerierung mit EARLIER()

423

9.2.3 Kurzprofile ausgewählter Datumsfunktionen

425

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

428

9.3.1 Laden des ISO-8601-Kalenders

429

9.3.2 Erstellen der ersten Measures für den ISO-Kalender

431

9.3.3 Anpassung des Basis-Patterns an den ISO-Kalender

432

9.3.4 Weitere kumulierte Berechnungen mit dem ISO-Kalender

434

9.3.5 Anwendung weiterer Measures im 445-Kalender

436

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

438

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

440

9.3.8 Fazit zum Thema Time-Intelligence-Funktionen

442

9.4 Glättung von Zeitreihen auf Basis des gleitenden Mittelwertes

443

9.4.1 Gleitender Mittelwert auf Basis einer Perioden-ID

447

9.5 Manuell erfasste Schätzwerte in den Forecast einbinden

450

9.5.1 Interaktive Auswahl berechneter und manueller Plandaten

451

9.5.2 Auswahl der Budgettypen mit VAR ab Excel 2016

452

9.5.3 Automatische Verwendung der manuellen anstelle der berechneten Planwerte

453

9.6 Einbindung einer saisonalen Kurve in den Forecast

455

9.6.1 Measures zur Einbindung saisonaler Daten

457

9.6.2 Kumulierte historische Umsätze

461

9.6.3 Monatliche Planung auf Basis der Jahresvorgabe und der saisonalen Kurve

464

10 Rangfolgen und Top-N-Darstellungen

467

10.1 Bedingte Kalkulation mit SUMX()

468

10.2 Iteratoren in virtuellen Tabellen

470

10.3 Produkte des aktuellen Produktkatalogs mit COUNTX() zählen

471

10.4 Gesamtmarge und prozentualen Anteil der Produktionskosten ermitteln

473

10.5 Vermeidung fehlerhafter Ergebnisanzeigen mit SUMX()

475

10.6 Rangfolgen mithilfe von RANKX() berechnen

478

10.6.1 Vergleich der Rangfolgen in verschiedenen Ländern

479

10.6.2 Weiterverwendung berechneter Rankings

481

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

483

10.7.1 Steuerung der Top-N-Auswertung mit einem Datenschnitt

484

10.7.2 Fehlerunterdrückung für die Auswahl im Datenschnitt

486

10.7.3 Fehlerunterdrückung bei Verwendung von VAR

487

10.7.4 Anteil der Top N am Gesamtergebnis darstellen

488

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

489

10.8.1 Auswertung der höchsten Kundenumsätze

490

10.9 Kunden- und Umsatzanteil der letzten Bestellungen ermitteln

493

11 Klassifizierungen und ABC-Analyse

497

11.1 Bildung der Preisklassen mit einer berechneten Spalte

500

11.2 Berechnung klassifizierter Produkte mit einem Measure

502

11.3 Kundenklassifizierung al italiano

503

11.4 ABC-Analyse auf Basis berechneter Spalten

511

11.4.1 ABC-Analyse mit VAR berechnen

514

11.5 ABC-Analyse mit berechnetem Feld

516

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

519

12.1 Korrelationskoeffizienten mit DAX-Funktionen berechnen

519

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

521

12.1.2 Berechnete Spalten für die Berechnung des Korrelationskoeffizienten

524

12.1.3 Korrelationskoeffizient nur auf Basis von Measures erstellen

527

12.1.4 Desaisonalisieren der Datenreihe

530

12.2 Rollierende Summen und Mittelwerte berechnen

534

12.2.1 Deaktivierung von Fehlerwerten bei fehlenden Monatsergebnissen

537

12.3 Aufbrechen der tabellarischen Reportstruktur mit Cube-Funktionen

538

12.3.1 Power-Pivot-Tabelle in Cube-Funktionen umwandeln

539

12.3.2 Gestaltung der Ergebnisse aus Cube-Funktionen

543

12.4 Granularität und asynchrone Reportingstruktur

544

12.4.1 Daten unterschiedlicher Granularität in Tabellen darstellen

545

12.4.2 Asynchrone Reports erstellen

547

12.4.3 Reports und Diagramme mit variabler zeitlicher Skalierung

550

12.5 Arbeiten mit zwei Datumswerten in einer Tabelle

556

12.5.1 Erstellen einer virtuellen Beziehung mit USERRELATIONSHIP()

559

12.6 Verteilung eines Betrags auf einen Gesamtzeitraum

561

12.6.1 Nutzung eines Measures zur Berechnung des zu verteilenden Betrags

564

12.7 Virtuelle Tabellen und gewichteter Durchschnittspreis

565

13 Power BI Desktop - vom Datenmodell zum interaktiven Onlinereport

569

13.1 Die Benutzeroberfläche von Power BI Desktop

570

13.1.1 Power Query in Power BI Desktop benutzen

573

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

576

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

578

13.2.1 Zahlenformate von Measures

581

13.2.2 Speicherort von Measures ändern

582

13.2.3 Separate Tabelle zum Speichern von Measures erstellen

582

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

585

13.2.5 Schlussfolgerungen zur operativen Umsetzung der Arbeit mit Power BI Desktop

587

13.3 Visualisierungen auf Basis eines Datenmodells erstellen

588

13.3.1 Anpassung der Eigenschaften einer Visualisierung

590

13.3.2 Kopieren von Visualisierungen

595

13.3.3 Ausrichten von Visualisierungen

596

13.4 Das Prinzip der Interaktion

597

13.4.1 Bearbeitung von Interaktionen

597

13.5 Das Prinzip der Hierarchien

601

13.6 Das Prinzip der künstlichen Intelligenz

604

14 Gestaltungsregeln für Reports und Dashboards

611

14.1 Regeln der Wahrnehmung

611

14.2 Steuerung des Erscheinungsbildes von Reports durch Vorlagen

615

14.3 Aufbau von Reportseiten

617

14.4 Darstellung der sechs grundlegenden Datenrelationen

620

15 Fallbeispiele für Power-BI-Reports: Zeitliche und Performanceanalyse

623

15.1 Zeitliche Analyse von Unternehmensdaten

624

15.1.1 Mehrzeilige Zuordnung zur Darstellung mehrerer Kennzahlen

626

15.1.2 Datenschnitt zur Auswahl des Auswertungszeitraumes verwenden

628

15.1.3 Relative Zeitfilter verwenden

631

15.1.4 Datenschnitte und Hierarchien

632

15.1.5 Liniendiagramm verwenden und konfigurieren

633

15.1.6 Balkendiagramm zur Darstellung der Quartalsanteile verwenden

643

15.1.7 Year-to-date-Darstellung

645

15.1.8 Year-over-Year-Vergleich

647

15.1.9 Abweichung zum Vorjahr

650

15.1.10 Regionale Teilergebnisse mit Filter auf Seitenebene darstellen

653

15.2 Datenauswahl durch Parameterfelder flexibler gestalten

659

15.2.1 Mit Hierarchien die Auswahl im Datenschnitt vereinfachen

663

15.3 Mehrere Spalten mit einem Datenschnitt filtern

665

15.4 Analyse der Performance

670

15.4.1 Sparklines erstellen

672

15.4.2 Sparklines als Visual-Eigenschaft hinzufügen

676

15.4.3 Small Multiples erstellen

678

15.4.4 Small Multiples über die Visual-Eigenschaften erstellen

680

15.4.5 Abweichung zum Vorjahr mit einem Balkendiagramm visualisieren

682

15.4.6 Statusanzeigen in Visualisierungen einsetzen

685

15.4.7 KPI-Darstellung in Power BI Desktop

694

15.4.8 Vorgabe- und Vergleichswerte in Power BI Desktop manuell erfassen

696

15.4.9 Performance mit Bullet Charts veranschaulichen

698

15.4.10 Kommentare in Power-BI-Berichte einbinden

702

15.4.11 Storytelling mit dem Power-BI-Visual

706

15.5 Jährliche Wachstumsrate im Bericht darstellen

711

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

715

16.1 Geografische Auswertungen in Power BI Desktop

715

16.1.1 Geografische Datenbasis vorbereiten

716

16.1.2 Länder, Orte und Postleitzahlen im Flächenkartogramm verwenden

719

16.1.3 Steuerung des Berichts mithilfe der geografischen Karte

719

16.1.4 Anpassung der Eigenschaften des Flächenkartogramms

721

16.1.5 Daten in Karten mit Datenschnitten filtern

722

16.1.6 Der Visualisierungstyp »Landkarte«

723

16.1.7 Formenkartogramm für den Datenvergleich einsetzen

725

16.2 Statistische Auswertungen in Power BI Desktop

726

16.2.1 Lange Datenreihen brauchen eine flexible Steuerung

729

16.2.2 Nutzung von R in Power BI Desktop

730

16.2.3 R herunterladen und installieren

731

16.2.4 Power BI Desktop für die Nutzung von R konfigurieren

733

16.2.5 Laden und Verwenden einer R-geeigneten Visualisierung

733

16.2.6 Konfiguration des Forecasts

736

16.2.7 Einbindung von R-Skripten in Visualisierungen

737

16.2.8 Saisonalität und Trend von langen Datenreihen darstellen

742

16.2.9 Korrelationen mit Punktdiagrammen darstellen

744

16.2.10 Quickmeasure zur Berechnung des Korrelationskoeffizienten einsetzen

745

17 Datenvergleiche - Verbunddiagramme und Measures mit Variablen

749

17.1 Werte und Rangfolgen in einem Menübanddiagramm anzeigen

751

17.2 Verbunddiagramme aus Linien- und Säulendiagrammen

752

17.3 Pareto-Diagramm erstellen

755

17.4 Datenauswahl in Säulendiagramm mit Time Brush

757

17.5 Variablen in Power-BI-Desktop-Berichten

760

17.5.1 Erweiterung des Patterns um mehrere Variablen

763

17.6 Mit Kalkulationsgruppen die Anzahl der Measures reduzieren

765

17.6.1 Erstellen von Kalkulationsgruppen und Berechnungen (Claculation Items)

765

17.6.2 Nutzung von Kalkulationsgruppen beim Erstellen von Visualisierungen

767

17.6.3 Mit Kalkulationsgruppen in Datenschnitten Berechnungen steuern

768

17.7 Erweiterte Datenanalysefunktionen

770

17.7.1 Analysebaum

770

17.7.2 Einflussfaktoren für ein Measure analysieren

775

17.7.3 Analysieren im Kontextmenü

779

17.8 Weitere Standardvisualisierungen in Power BI Desktop

781

17.8.1 Wasserfalldiagramm

782

17.8.2 Tornadodiagramm

783

17.8.3 Funnel- oder Trichterdiagramm

784

17.8.4 Ring- und Sunburst-Diagramme

785

17.8.5 Treemap-Diagramm

787

17.8.6 Sankey-Diagramme

788

17.8.7 Word Clouds

789

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

791

18.1 Mit Drillthrough von Übersichts- zu Detailseiten wechseln

791

18.1.1 Drillthrough erstellen

793

18.1.2 Drillthrough online nutzen

794

18.2 Lesezeichen für eine Präsentation erstellen

795

18.2.1 Lesezeichen lokal und online verwenden

797

18.2.2 Lesezeichen als Bildschirmpräsentation verwenden

798

18.2.3 Inhalte von Lesezeichenseiten anpassen

798

18.2.4 Aufrufen von Lesezeicheninhalten über individuelle Schaltflächen im Bericht

800

18.3 Erstellen einer Navigation in einem Bericht

801

18.3.1 Nutzung von Textschaltflächen in der Navigation

805

18.4 Daten mit Q&A erkunden

809

18.5 Quickmeasures erstellen

815

19 Reports teilen, aktualisieren und Zugriffsrechte auf Daten organisieren

819

19.1 Datenhierarchie auf Power BI Service

819

19.2 Die Lizenztypen von Power BI

820

19.2.1 Power BI Desktop und Power BI (Free)

820

19.2.2 Power BI Pro

821

19.2.3 Power BI Premium

822

19.3 Freigabe von Daten und Hinzufügen von Mitgliedern zu Arbeitsbereichen

822

19.4 Die Sicherheitsarchitektur von Power BI

823

19.4.1 Row Level Security in Power BI

824

19.4.2 Überprüfung der Zugriffsrechte mit USERPRINCIPALNAME()

825

19.4.3 Vergabe der Zugriffsrechte im Power BI Service

826

19.4.4 Zugriffsmöglichkeiten auf einzelne Tabellen oder Spalten einschränken (Object Level Security)

829

19.5 Aktualisierung von Datasets

830

19.5.1 Inkrementelle Aktualisierung

831

19.6 Zusätzliche Funktionen der Onlinereports von Power BI

835

19.6.1 Papier, PowerPoint, PDF und mehr

837

19.7 Endgeräte für die Nutzung von Berichten und Dashboards

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