In der Welt von Power BI spielen Datumstabellen eine zentrale Rolle bei der Analyse von Daten. Sie ermöglichen es, verschiedene Zeitdimensionen wie Bestelldatum, Fälligkeitsdatum oder Versanddatum innerhalb eines einzigen Datenmodells zu verwalten. In diesem Blogartikel zeige ich dir, wie du eine Datumstabelle in Power BI nutzen kannst, um mehrere Beziehungen zu einer Faktentabelle zu definieren und diese in deinen Analysen anzuwenden.
Das Szenario: Ein Sternschema mit einer Datumstabelle
Nehmen wir an, du hast ein Datenmodell im Sternschema-Design, in dem eine zentrale SalesOrders Tabelle existiert. Diese Tabelle enthält verschiedene Datumsspalten wie OrderDate (Bestelldatum), DueDate (Fälligkeitsdatum) und ShipDate (Versanddatum). Anstatt für jede dieser Spalten eine separate Datumstabelle zu verwenden, kannst du eine einzige Datumstabelle definieren, die mit allen diesen Spalten verbunden ist. Das ist nicht nur effizient, sondern auch äußerst flexibel.
Beziehungen definieren
In Power BI kannst du Beziehungen zwischen Tabellen in der Modellansicht definieren. In unserem Beispiel haben wir bereits eine aktive Beziehung zwischen der Datumstabelle und der SalesOrders Tabelle über die Spalte OrderDate hergestellt. Zusätzlich existieren zwei inaktive Beziehungen: eine zwischen dem Datum und dem DueDate sowie eine zwischen dem Datum und dem ShipDate.
Analyse mit der aktiven Beziehung
Standardmäßig wird die aktive Beziehung in Power BI für Berechnungen verwendet. Wenn du beispielsweise die Bestellmengen (OrderQty) analysieren möchtest, basiert diese Analyse zunächst auf dem OrderDate, da dies die aktive Beziehung ist. Diese Standardbeziehung ist jedoch nur der Anfang.
Inaktive Beziehungen aktivieren
Was ist, wenn du deine Analyse auf das DueDate oder das ShipDate stützen möchtest? Hier kommt die USERELATIONSHIP Funktion ins Spiel. Mit ihr kannst du eine inaktive Beziehung aktivieren und diese in einer spezifischen Berechnung verwenden.
Angenommen, du möchtest die Bestellmengen nach dem Fälligkeitsdatum (DueDate) analysieren. Dazu erstellst du ein neues Measure, indem du die CALCULATE Funktion in Kombination mit USERELATIONSHIP verwendest:
DueDate OrderQty = CALCULATE([Sum OrderQty], USERELATIONSHIP('Date'[Date], SalesOrders[DueDate]))Mit dieser Formel aktivierst du die Beziehung zwischen der Datumstabelle und der DueDate Spalte in der SalesOrders Tabelle. Das Ergebnis ist eine Berechnung, die speziell auf das Fälligkeitsdatum ausgerichtet ist.
Weitere Beziehungen nutzen
Das gleiche Prinzip kannst du auf andere Beziehungen anwenden. Möchtest du beispielsweise die Bestellmengen nach dem Versanddatum (ShipDate) analysieren, erstellst du ein weiteres Measure:
ShipDate OrderQty = CALCULATE([Sum OrderQty], USERELATIONSHIP('Date'[Date], SalesOrders[ShipDate]))Durch das Hinzufügen dieser Measures zu deinen Visualisierungen kannst du unterschiedliche Aspekte deiner Daten beleuchten, ohne das Grundgerüst deines Modells zu verändern.
Fazit
Mit einer clever genutzten Datumstabelle und der USERELATIONSHIP Funktion kannst du in Power BI auf einfache Weise verschiedene Zeitdimensionen in deinen Datenanalysen berücksichtigen. Diese Technik erlaubt es dir, flexibel und effizient mit unterschiedlichen Datumsperspektiven zu arbeiten, ohne das Datenmodell unnötig zu verkomplizieren.
Wenn du Fragen zu dieser Methode hast oder mehr darüber erfahren möchtest, wie du Datumstabellen in Power BI effektiv einsetzen kannst, hinterlasse gerne einen Kommentar. Ich freue mich auf den Austausch und helfe dir gerne weiter!
Bis zum nächsten Mal!
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