Power BI-Datenmodellierung: Entwurf von Sternschemata und Beziehungen

Rohdaten sind selten direkt für die Analyse geeignet, und ein schlecht strukturiertes Datenmodell führt zu langsamen Berichten und fehlerhaften Berechnungen. Eine solide Grundlage in der Datenmodellierung ist der Schlüssel zu schnellen, präzisen und skalierbaren Power BI-Berichten. In diesem textbasierten Kurs lernen Sie, von der Arbeit mit unstrukturierten, flachen Dateien zur Entwicklung sauberer, professioneller semantischer Modelle überzugehen. Sie erlernen die Kernprinzipien der Datentransformation und des relationalen Datenbankdesigns, um intuitive Berichtsstrukturen zu erstellen, die Berechnungen einfach und effizient gestalten. Lerninhalte: - Grundlegende Terminologie der Datenmodellierung verstehen, einschließlich Fakten, Dimensionen und Schlüssel. - Rohdatensätze mit Power Query bereinigen und strukturieren, um sie für die Modellierung vorzubereiten. - Effiziente Stern- und Schneeflockenschemata entwerfen, die die Berichtsleistung optimieren. - Aktive und inaktive Beziehungen, Kardinalität und Filterrichtungen konfigurieren. Moderne Best Practices für die Organisation von Kennzahlen, berechneten Spalten und semantischen Modellen anwenden. - Häufige Modellierungsprobleme wie zirkuläre Abhängigkeiten und n:m-Beziehungen beheben. Sie beginnen mit den Grundlagen relationaler Datenbanken und lernen anschließend Schritt für Schritt Datenerfassung, -transformation und Schemaentwicklung kennen. Anhand schriftlicher Erklärungen, praktischer Szenarien und strukturierter Übungen erfahren Sie, wie Sie Daten für reale Analysen strukturieren. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger, die Power BI noch nicht kennen oder von einfachen Tabellenkalkulationen auf strukturierte Datenmodellierung umsteigen möchten. Vorkenntnisse im Datenbankdesign sind nicht erforderlich. Starten Sie noch heute und erstellen Sie robustere, schnellere und zuverlässigere Datenmodelle.