Power BI: Fortgeschrittene DAX-Analysen – Kurs

Dieser Kurs vermittelt fortgeschrittene Kenntnisse zur Durchführung komplexer DAX-Analysen in Microsoft Power BI und setzt dabei bewusst auf der Datenbank- und Performance-Seite an, statt Grundlagenwissen zu wiederholen. Teilnehmende lernen, wie sich Daten mit Stored Procedures und optimierten SQL-Abfragen für DAX-Berechnungen vorbereiten lassen, wie sich große DAX-Modelle durch gezieltes Performance-Tuning beschleunigen lassen und wie dynamische Measures und Advanced-Time-Intelligence-Funktionen komplexe zeitbasierte Analysen ermöglichen. Im Zentrum steht damit nicht die Gestaltung von Dashboards, sondern die technische Tiefe hinter leistungsfähigen, performanten DAX-Berechnungen.

Datenbankprogrammierung für DAX-Vorbereitung Der erste Block setzt auf der Datenbankseite an: Bevor komplexe DAX-Berechnungen überhaupt sinnvoll sind, müssen die zugrunde liegenden Daten zuverlässig und konsistent bereitstehen.

• Nutzung von Stored Procedures zur effizienten Vorbereitung von Daten für DAX-Berechnungen
• Implementierung von Transaktionssteuerung für konsistente Analysemodule
• Kapselung wiederkehrender Datenbankoperationen in wiederverwendbaren Prozeduren
• Zusammenspiel von Datenbankprogrammierung und nachgelagerten Power-BI-Modellen
• Fehlerbehandlung bei mehrstufigen Datenbankoperationen
• Abgrenzung, welche Vorbereitungsschritte in der Datenbank und welche in Power BI sinnvoll sind

SQL-Optimierung für Datenmodelle Der zweite Block vertieft die SQL-Seite mit Blick auf Performance: Datenbankabfragen werden so formuliert, dass sie relevante Geschäftsdaten möglichst effizient für DAX-Analysen bereitstellen.

• Optimierung von Datenbankabfragen zur Bereitstellung relevanter Geschäftsdaten
• Einsatz von Joins zur strukturierten Zusammenführung mehrerer Datenquellen
• Nutzung von Aggregationen zur Reduktion der zu verarbeitenden Datenmenge
• Einsatz von Filtern zur zielgerichteten Datenaufbereitung für DAX-Berechnungen
• Vermeidung typischer Performance-Fallen bei umfangreichen SQL-Abfragen
• Zusammenspiel von SQL-Optimierung und Modellstruktur in Power BI

Performance-Tuning für große DAX-Modelle Der dritte Block behandelt gezielt die Frage, wie sich DAX-Modelle auch bei großen Datenmengen performant halten lassen.

• Effiziente Gestaltung von Datenmodellen zur Minimierung von Berechnungszeiten
• Einsatz von Datenaufbereitungstechniken für performante und fehlerfreie Metriken
• Optimierungstechniken wie Speicherverwaltung zur Beschleunigung von Berechnungen
• Einsatz von Query Folding zur Verlagerung von Berechnungen in die Datenquelle
• Anpassung bestehender Formeln und Modellstrukturen auf Skalierbarkeit und Effizienz
• Identifikation von Engpässen in umfangreichen DAX-Modellen

Dynamische DAX-Berechnungen und Advanced Time Intelligence Der vierte Block widmet sich komplexen, dynamischen Berechnungen, die über einfache Kennzahlen hinausgehen.

• Entwicklung berechneter Spalten und Measures für komplexe Business-Intelligence-Analysen
• Einsatz von Advanced-Time-Intelligence-Funktionen für zeitbasierte Berechnungen
• Aufbau dynamischer Vergleichskennzahlen über unterschiedliche Zeiträume hinweg
• Kombination mehrerer Measures zu zusammengesetzten, kontextabhängigen Kennzahlen
• Umgang mit Filterkontext bei komplexen, verschachtelten DAX-Formeln
• Best Practices für performante DAX-Berechnungen und effiziente Berichterstellung

Praxisteil – Performance und Tiefe an einem umfangreichen Datenmodell Alle Themenblöcke werden an einem umfangreichen, realitätsnahen Datenmodell zusammengeführt, das bewusst groß genug angelegt ist, um Performance-Fragen sichtbar zu machen.

• Aufbau von Stored Procedures zur Vorbereitung eines umfangreichen Beispieldatensatzes
• Implementierung von Transaktionssteuerung für ein mehrstufiges Datenbankszenario
• Optimierung einer bestehenden, langsam laufenden SQL-Abfrage
• Messung und Vergleich der Ladezeiten vor und nach einer Modelloptimierung
• Einsatz von Query Folding zur Verlagerung von Berechnungsschritten in die Datenquelle
• Entwicklung komplexer Measures für ein mehrdimensionales Beispielmodell
• Aufbau zeitbasierter Vergleichskennzahlen mit Advanced-Time-Intelligence-Funktionen
• Anpassung eines bestehenden Modells zur Reduktion von Speicherverbrauch
• Identifikation und Behebung von Performance-Engpässen in einem vorgegebenen Modell
• Refactoring bestehender DAX-Formeln nach Best-Practice-Kriterien
• Dokumentation der vorgenommenen Optimierungsschritte für die Teamarbeit
• Übertragung der Performance-Techniken auf ein eigenes, umfangreicheres Datenmodell

Anders als ein Einstiegskurs setzt dieser Kurs voraus, dass Grundbegriffe wie Tabellenbeziehungen und einfache DAX-Formeln bereits vertraut sind, und wendet sich konsequent der Frage zu, wie sich Modelle unter realen Lastbedingungen verhalten. Datenbankprogrammierung, SQL-Optimierung und Performance-Tuning werden dabei nicht als getrennte Themen behandelt, sondern durchgehend auf ihre Wirkung auf DAX-Berechnungen bezogen. Wer den Kurs abschließt, betrachtet ein langsames oder speicherintensives Power-BI-Modell nicht mehr als gegeben, sondern kann gezielt analysieren, ob die Ursache in der Datenbankvorbereitung, der SQL-Abfrage, der Modellstruktur oder der DAX-Formel selbst liegt.

Der Kurs baut auf einem grundlegenden Verständnis von Power BI auf und richtet sich laut Anbietern zugleich an Personen mit ersten Berührungspunkten sowie an Quereinsteiger:innen und Fachkräfte, die Kompetenzen in Datenanalyse, Reporting oder Business Intelligence gezielt vertiefen möchten. Angesprochen sind vor allem Personen, die bereits mit Daten, Kennzahlen und Auswertungen arbeiten und nun in die technische Tiefe von Datenbankvorbereitung und DAX-Performance einsteigen wollen.

• Power-BI-Entwickler:innen, die ihre Modelle performanter und wartbarer gestalten möchten
• Datenanalyst:innen mit dem Wunsch, komplexe, zeitbasierte Kennzahlen zuverlässig zu bauen
• Business-Intelligence-Analyst:innen, die Datenbankprogrammierung stärker in ihre Arbeit einbinden möchten
• Personen mit erster Power-BI- oder Excel-Erfahrung, die den Schritt zu fortgeschrittenen Analysen gehen möchten

Der Kurs arbeitet durchgehend an einem umfangreichen Beispieldatenmodell, an dem sich Performance-Effekte von Datenbankprogrammierung, SQL-Optimierung und DAX-Formeln unmittelbar beobachten lassen. Statt einzelne Techniken isoliert vorzustellen, werden Stored Procedures, SQL-Abfragen und DAX-Berechnungen jeweils im Hinblick auf ihre Wirkung auf Ladezeit und Speicherverbrauch behandelt. Dieser vergleichende Ansatz, bei dem Modelle vor und nach einer Optimierung gegenübergestellt werden, prägt den gesamten Kursverlauf.

Der Kurs gliedert sich in vier fortgeschrittene Themenblöcke von der Datenbankprogrammierung über SQL-Optimierung und Performance-Tuning bis zu dynamischen DAX-Berechnungen, ergänzt um einen umfangreichen Praxisteil an einem realitätsnahen Datenmodell. Konkrete Wochen- oder Stundenangaben liegen nicht einheitlich vor, da der zeitliche Umfang je nach Anbieter variiert. Der Aufbau ist darauf ausgelegt, jeden Themenblock mit ausreichend Tiefe zu behandeln, bevor die Inhalte im Praxisteil zusammengeführt werden.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das die Kursinhalte zu fortgeschrittenen DAX-Analysen dokumentiert; teils ist damit zusätzlich eine Abschlussprüfung verbunden. Eine offizielle Microsoft-Zertifizierungsprüfung ist mit diesem Kurs nicht verbunden. Das Zertifikat bescheinigt die Fähigkeit, Datenbankprogrammierung, SQL-Optimierung und Performance-Tuning gezielt für komplexe DAX-Analysen einzusetzen.

In vielen Power-BI-Schulungen kommt die Datenbank- und Performance-Seite zu kurz, während DAX isoliert als reine Formelsprache behandelt wird. Dieser Kurs verbindet beides konsequent. Wer nur Formeln kennt, aber nicht versteht, wie Datenbankvorbereitung und Modellstruktur die Rechenzeit beeinflussen, stößt bei wachsenden Datenmengen schnell an Grenzen. Für die berufliche Praxis als Power-BI-Entwickler:in oder Business-Intelligence-Analyst:in bedeutet das einen klaren Vorteil bei Modellen, die im laufenden Betrieb langsam werden oder zu viel Speicher beanspruchen: Statt Symptome wie lange Ladezeiten hinzunehmen, lassen sich Ursachen gezielt in der Datenbankvorbereitung, der SQL-Abfrage oder der DAX-Formel selbst identifizieren und beheben. Die Vertiefung in Advanced Time Intelligence und dynamische Measures erweitert zusätzlich die analytische Reichweite: Komplexe, zeitbasierte Vergleiche, die in vielen Unternehmen für Steuerungs- und Controlling-Fragen gebraucht werden, lassen sich damit robust und nachvollziehbar umsetzen, statt bei jeder neuen Anforderung eine unübersichtliche Sonderformel zu bauen.