Power BI ist ein leistungsstarkes Tool für Datenvisualisierung und -analyse. Zwei wesentliche Funktionen, die Ihnen helfen, Ihre Daten zu analysieren und zu berechnen, sind berechnete Spalten und DAX Measures. Aber was unterscheidet diese beiden Funktionen und wann sollten Sie welche verwenden? In diesem Blogbeitrag werden wir die wichtigsten Unterschiede zwischen berechneten Spalten und DAX Measures in Power BI beleuchten und Ihnen zeigen, wie Sie diese effektiv einsetzen können.
Was sind berechnete Spalten?
Berechnete Spalten werden auf der Ebene des Datenmodells erstellt und in der zugrunde liegenden Datentabelle gespeichert. Diese Spalten berechnen statische Werte für jede Zeile in der Tabelle und sind besonders nützlich, um neue Attribute zu erstellen oder zusätzliche Informationen aus bestehenden Daten abzuleiten.
Wichtige Merkmale berechneter Spalten:
- Datenmodell-Ebene: Berechnete Spalten werden direkt im Datenmodell erstellt und gespeichert.
- Zeilenebene: Die Berechnungen beziehen sich auf jede einzelne Zeile in der Tabelle.
- Statische Berechnungen: Die Werte werden einmal berechnet und bleiben unverändert, es sei denn, die Datenquelle wird aktualisiert.
- Nützlich für zusätzliche Attribute: Ideal, um neue Felder zu erstellen, die auf bestehenden Daten basieren.
- Speicherplatz: Berechnete Spalten benötigen Speicherplatz im Datenmodell, was die Dateigröße erhöhen kann.
Was sind DAX Measures?
DAX Measures sind dynamische Berechnungen, die zur Laufzeit auf Basis des aktuellen Kontextes des Berichts ausgeführt werden. Sie sind nicht in der Datentabelle gespeichert, sondern berechnen sich basierend auf den Filtern und Aggregationsfunktionen, die im Bericht verwendet werden.
Wichtige Merkmale von DAX Measures:
- Dynamische Berechnungen: Measures werden zur Abfragezeit berechnet und passen sich an den aktuellen Berichtskontext an.
- Dataset-Ebene: Measures können Daten über mehrere Tabellen oder Zeilen aggregieren, je nach Visualisierungskontext.
- Aggregationsfunktionen: Measures verwenden Funktionen wie SUM, AVERAGE, MIN, MAX und andere, um Daten dynamisch zu aggregieren.
- Analytische Berechnungen: Geeignet für komplexe Berechnungen, KPIs und andere analytische Funktionen.
- Kein zusätzlicher Speicherplatz: Measures beanspruchen keinen zusätzlichen Speicherplatz im Datenmodell, da sie zur Laufzeit berechnet werden.
Wann sollten Sie berechnete Spalten verwenden?
Berechnete Spalten sind ideal, wenn Sie:
- Statische Werte benötigen, die sich nicht ändern.
- Neue Attribute oder Dimensionen basierend auf bestehenden Daten erstellen möchten.
- Berechnungen auf Zeilenebene durchführen müssen.
Wann sollten Sie DAX Measures verwenden?
DAX Measures sind ideal, wenn Sie:
- Dynamische Berechnungen benötigen, die sich basierend auf dem Berichtskontext ändern.
- Daten aggregieren müssen, z. B. Summe, Durchschnitt oder andere Aggregationen.
- Komplexe Berechnungen und KPIs erstellen möchten, die sich je nach Filter und Segmentierung ändern.
Beispiele zur Veranschaulichung
Beispiel für eine berechnete Spalte:
Angenommen, Sie haben eine Tabelle mit Verkaufsdaten und möchten eine Spalte erstellen, die den Gesamtumsatz pro Produkt anzeigt.
Gesamtumsatz = [Verkaufspreis] * [Menge]
Beispiel für ein DAX Measure:
Angenommen, Sie möchten den durchschnittlichen Umsatz pro Produktkategorie berechnen, der sich dynamisch basierend auf den im Bericht angewendeten Filtern ändert.
Durchschnittlicher Umsatz = AVERAGE(Sales[Gesamtumsatz]) Fazit
Zusammengefasst sind berechnete Spalten und DAX Measures beide unverzichtbare Werkzeuge in Power BI, aber sie dienen unterschiedlichen Zwecken. Berechnete Spalten bieten statische, zeilenbasierte Berechnungen, die im Datenmodell gespeichert werden, während DAX Measures dynamische, kontextabhängige Berechnungen ermöglichen, die zur Laufzeit ausgeführt werden.
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Hi, ich bin Kevin - Power BI Berater
Power BI ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln. Durch die richtige Implementierung von berechneten Spalten und DAX Measures können Sie tiefere Einblicke gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen.
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