Stellen Sie sich ein typisches Szenario in der Business Intelligence-Abteilung eines Unternehmens vor: Mehrere Power BI-Berichte müssen erstellt werden, die alle auf ähnlichen, wenn nicht sogar denselben Datenquellen basieren. Ein Bericht analysiert die Vertriebsleistung nach Regionen, ein anderer die Produktrentabilität und ein dritter das Kundenverhalten. In der klassischen Vorgehensweise würde jeder Analyst oder Entwickler für seinen Bericht eine eigene Verbindung zur Datenquelle herstellen. Sie würden die Rohdaten laden und dann in Power BI Desktop mithilfe von Power Query die notwendigen Transformations- und Bereinigungsschritte durchführen. Das Ergebnis: Dieselben ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) werden mehrfach für jede einzelne PBIX-Datei entwickelt, getestet und gewartet. Dieser redundante Aufwand ist nicht nur ineffizient und zeitraubend, sondern auch extrem fehleranfällig. Was passiert, wenn sich eine Geschäftsregel ändert, zum Beispiel die Berechnung einer Marge? Dann muss jeder einzelne Bericht manuell angepasst werden. Die Konsistenz der Daten über die Berichte hinweg wird zur Glückssache und die Datenhoheit geht verloren. Genau hier setzen Power BI Dataflows an. Sie sind die elegante und leistungsstarke Antwort auf diese Herausforderungen. Dataflows verlagern den ETL-Prozess aus den einzelnen Power BI Desktop-Dateien in den Power BI Service und schaffen so eine zentrale, wiederverwendbare und skalierbare Schicht für die Datenaufbereitung. Anstatt dass jeder Bericht seine eigene Daten-Pipeline hat, greifen alle auf eine einzige, zentral verwaltete „Source of Truth“ zu. Dies revolutioniert nicht nur die Effizienz und Governance, sondern demokratisiert auch den Zugang zu aufbereiteten Daten für Self-Service-BI-Anwender im gesamten Unternehmen.
TL;DR – Power BI Dataflows: Wiederverwendbare ETL-Prozesse
- Dataflow Stärken: ETL-Logik zentralisieren & wiederverwenden, Konsistenz über alle Berichte (Single Source of Truth), Entlastung der Datenquellen, klare Trennung von Datenaufbereitung & Modellierung
- Der große Unterschied: Dataflows sind die reine ETL-Schicht (Power Query in der Cloud). Datasets sind die Modellierungs-Schicht (Beziehungen, DAX-Measures)
- Hauptanwendungsfall: Schluss mit dem Kopieren von Power Query-Skripten! Einmal die Datenaufbereitung in einem Dataflow definieren und in beliebig vielen Datasets als saubere Datenquelle nutzen
- Architektur: Verlagert die rechenintensive Daten-Transformation aus den PBIX-Dateien in den Power BI Service, was zu schlankeren Berichten und schnelleren Aktualisierungen führt
⏱️ Lesezeit: 9 Minuten 💡 Level: Anfänger bis Fortgeschritten
Was genau sind Power BI Dataflows?
Im Kern sind Power BI Dataflows eine Sammlung von Tabellen (auch als Entitäten bezeichnet), die im Power BI Service erstellt und verwaltet werden. Der entscheidende Punkt ist, wie diese Tabellen entstehen: Sie werden mithilfe von Power Query Online definiert, demselben intuitiven Werkzeug, das Power BI-Nutzer bereits aus Power BI Desktop kennen und schätzen. Der gesamte Prozess der Datenanbindung, -transformation und -bereinigung findet also direkt in der Cloud statt. Sobald ein Dataflow erstellt und die Daten aktualisiert wurden, werden die Ergebnisse im Azure Data Lake Storage Gen2 gespeichert, der nahtlos in den Power BI Service integriert ist. Man kann sich einen Dataflow als einen zentralen Datenaufbereitungs-Hub vorstellen. Er extrahiert Rohdaten aus diversen Quellen – seien es On-Premise-Datenbanken wie SQL Server, Cloud-Dienste wie Salesforce oder einfache Excel- und CSV-Dateien – führt alle notwendigen Transformationsschritte aus und stellt die sauberen, aufbereiteten Daten dann als standardisierte Tabellen zur Verfügung. Andere Power BI-Benutzer können diese Tabellen dann einfach als Quelle in ihren Power BI Desktop-Berichten verwenden, ohne sich selbst um die komplexen ETL-Prozesse kümmern zu müssen. Sie erhalten bereits vorverarbeitete, geschäftslogisch korrekte Daten und können sich voll und ganz auf die Analyse und Visualisierung konzentrieren. Dies entkoppelt den komplexen und oft technischen Prozess der Datenaufbereitung von der eigentlichen Berichterstellung.
Die unschlagbaren Vorteile von Power BI Dataflows
Die Einführung von Dataflows in eine Power BI-Architektur bringt eine Fülle von Vorteilen mit sich, die weit über die reine Zeitersparnis hinausgehen. Sie adressieren fundamentale Herausforderungen in den Bereichen Governance, Konsistenz und Skalierbarkeit.
Wiederverwendbarkeit: Das „Einmal erstellen, überall nutzen“-Prinzip
Der offensichtlichste und zugleich wirkungsvollste Vorteil ist die Wiederverwendbarkeit der ETL-Logik. Komplexe Transformationen, wie das Bereinigen von Kundenadressen, das Berechnen von Geschäftsjahren oder das Zusammenführen von Tabellen aus unterschiedlichen Systemen, müssen nur ein einziges Mal in einem Dataflow definiert werden. Sobald dieser Dataflow existiert, kann jede andere Person im Unternehmen, die berechtigt ist, auf diesen Arbeitsbereich zuzugreifen, die sauberen Entitäten in ihren eigenen Berichten und Datasets nutzen. Dies reduziert den Entwicklungsaufwand drastisch und beschleunigt die Time-to-Insight erheblich. Statt Wochen für die Datenaufbereitung zu benötigen, können Analysten oft innerhalb von Stunden neue Berichte erstellen.
Konsistenz und eine „Single Source of Truth“
Wenn jeder Analyst seine eigenen Transformationen durchführt, kommt es unweigerlich zu Abweichungen. Die Definition von „aktiver Kunde“ oder die Berechnung des „Nettoumsatzes“ kann von Bericht zu Bericht variieren, was zu Verwirrung und Misstrauen in die Daten führt. Dataflows etablieren eine zentrale, verbindliche Geschäftslogik. Die IT-Abteilung oder ein dediziertes BI-Team kann die Dataflows als „goldenen Standard“ bereitstellen. Alle Berichte, die auf diesen Dataflows basieren, verwenden exakt dieselben Berechnungen und Definitionen. Dies schafft eine verlässliche und konsistente Datenbasis im gesamten Unternehmen – eine „Single Source of Truth“ für Kennzahlen und Dimensionen.
Entkopplung und Arbeitsteilung
Dataflows ermöglichen eine klare Trennung der Aufgaben. Spezialisierte Daten-Ingenieure oder BI-Entwickler können sich auf die Erstellung und Optimierung der Dataflows konzentrieren. Sie sind die Experten für Datenquellen, komplexe Power Query-Transformationen und Performance-Tuning. Auf der anderen Seite können sich die Fachanwender und Analysten – die Experten für ihr jeweiliges Geschäftsfeld – voll auf die Analyse und Visualisierung der Daten konzentrieren. Sie müssen kein tiefes technisches Wissen über die zugrunde liegenden ETL-Prozesse haben. Sie vertrauen darauf, dass die Daten aus dem Dataflow bereits sauber, korrekt und aktuell sind. Diese Arbeitsteilung fördert eine echte Self-Service-BI-Kultur, ohne die Kontrolle über die Datenqualität zu verlieren.
Skalierbarkeit und Performance
Da die rechenintensiven ETL-Operationen im Power BI Service und nicht auf den lokalen Rechnern der Analysten ausgeführt werden, entlastet dies die einzelnen Power BI Desktop-Anwendungen erheblich. Noch wichtiger ist, dass Dataflows in Verbindung mit einer Power BI Premium-Kapazität ihre volle Stärke ausspielen. Die Enhanced Compute Engine in Premium kann die Performance von Dataflow-Aktualisierungen und -Abfragen dramatisch steigern, insbesondere bei großen Datenmengen. Zudem entlasten Dataflows die ursprünglichen Datenquellsysteme. Statt dass Dutzende von Berichten gleichzeitig und wiederholt auf eine operative Datenbank zugreifen, greift nur der Dataflow in einem festgelegten Aktualisierungsintervall darauf zu. Die Berichte selbst laden ihre Daten dann aus dem effizienten Speicher im Azure Data Lake.
Dataflows vs. Datasets: Ein entscheidender Unterschied
Für Einsteiger in die Power BI-Welt kann die Abgrenzung zwischen Dataflows und Datasets (früher als Semantische Modelle bekannt) verwirrend sein. Beide sind zentrale Komponenten, dienen aber unterschiedlichen Zwecken und befinden sich an unterschiedlichen Stellen in der BI-Architektur.
Ein Dataflow ist reine Datenaufbereitung. Seine einzige Aufgabe ist es, Rohdaten zu nehmen und sie in saubere, wiederverwendbare Tabellen (Entitäten) zu transformieren. Ein Dataflow enthält keine Beziehungen zwischen den Tabellen, keine DAX-Berechnungen (wie Measures oder Calculated Columns) und kein Datenmodell im eigentlichen Sinne. Er ist die ETL-Schicht.
Ein Dataset hingegen ist die semantische Modellierungsschicht. Es nimmt die Daten (entweder direkt aus den Quellen oder, idealerweise, aus einem Dataflow) und baut darauf ein logisches Datenmodell auf. Hier werden Beziehungen zwischen Tabellen definiert (z.B. zwischen einer Faktentabelle „Umsätze“ und einer Dimensionstabelle „Kunden“), Hierarchien erstellt und die eigentliche Business Intelligence in Form von DAX-Measures hinzugefügt. Das Dataset ist die Grundlage, auf der die Visualisierungen in einem Power BI-Bericht aufbauen.
Die ideale Architektur sieht also so aus:
- Datenquellen: Die Rohdaten (z.B. SQL-Datenbank, APIs, Dateien).
- Dataflows: Verbinden sich mit den Datenquellen, führen alle Reinigungs- und Transformationsschritte mit Power Query Online durch und speichern die sauberen Tabellen.
- Datasets: Verbinden sich mit den Dataflows, laden die vorbereiteten Tabellen, definieren das Datenmodell (Beziehungen) und fügen die Geschäftslogik (DAX-Measures) hinzu.
- Berichte: Verbinden sich mit den zentralen Datasets und visualisieren die Daten.
Diese mehrschichtige Architektur ist robust, wartbar und skalierbar.
🧮 Von Daten zu Insights: Lernen Sie, wie Sie auf den sauberen Daten aus Ihren Dataflows aufbauen und mit den grundlegenden DAX-Formeln die Geschäftslogik in Ihren Datasets erstellen.
Ihr erster Power BI Dataflow: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
Die Erstellung eines Dataflows ist überraschend unkompliziert und erfolgt vollständig im Browser innerhalb des Power BI Service.
Schritt 1: Der Start im Power BI Service
Navigieren Sie zu einem beliebigen Arbeitsbereich (Workspace) im Power BI Service (idealerweise ein dedizierter Workspace für die Datenaufbereitung). Klicken Sie auf die Schaltfläche + Neu und wählen Sie im Dropdown-Menü die Option Dataflow. Damit starten Sie den Erstellungsprozess.
Schritt 2: Datenquellen anbinden
Im nächsten Dialogfeld haben Sie mehrere Möglichkeiten. Die gängigste ist „Neue Tabellen definieren“. Daraufhin wird Ihnen eine vertraute Ansicht mit einer Vielzahl von Datenquellen-Konnektoren angezeigt, ähnlich wie in Power BI Desktop. Wählen Sie Ihre gewünschte Quelle aus, sei es eine Web-API, eine SharePoint-Liste oder eine Azure SQL-Datenbank. Geben Sie die erforderlichen Verbindungsinformationen und Anmeldeinformationen ein. Falls Sie sich mit einer On-Premise-Quelle verbinden, müssen Sie ein zuvor konfiguriertes On-Premise Data Gateway auswählen.
Schritt 3: Die Macht von Power Query Online nutzen
Nach erfolgreicher Verbindung zur Datenquelle landen Sie im Herzstück des Dataflow-Editors: der Power Query Online-Benutzeroberfläche. Diese sollte jedem, der schon einmal mit Power Query in Power BI Desktop oder Excel gearbeitet hat, sofort vertraut vorkommen. Hier können Sie die volle Bandbreite an Transformationsmöglichkeiten nutzen:
- Spalten auswählen und entfernen: Reduzieren Sie die Daten auf das Notwendigste.
- Datentypen ändern: Stellen Sie sicher, dass Zahlen als Zahlen und Daten als Daten erkannt werden.
- Filtern und sortieren: Entfernen Sie unerwünschte Zeilen oder bringen Sie Ordnung in die Daten.
- Zusammenführen (Merge) und Anfügen (Append): Kombinieren Sie Daten aus mehreren Abfragen oder Quellen.
- Spalten teilen oder hinzufügen: Erstellen Sie neue Spalten basierend auf bestehenden Daten, z.B. durch Extrahieren von Text oder durch bedingte Logik.
- Gruppieren und Aggregieren: Fassen Sie Daten zusammen, um zum Beispiel Gesamtumsätze pro Tag zu berechnen.
🔎 Power Query meistern: Entdecken Sie Tricks, um häufige Fehler zu vermeiden und Ihre Datentransformation in Dataflows mit fortgeschrittenen Power Query-Techniken zu beschleunigen.
Jeder Schritt, den Sie ausführen, wird in der Leiste „Angewendete Schritte“ auf der rechten Seite aufgezeichnet. Sie können die Tabellen (Abfragen) umbenennen, um ihnen aussagekräftige Namen wie „DimKunden“ oder „FaktVerkaeufe“ zu geben. Wenn Sie mit den Transformationen zufrieden sind, klicken Sie auf „Speichern & schließen“. Geben Sie Ihrem Dataflow einen Namen und eine Beschreibung. Nach dem Speichern müssen Sie den Dataflow aktualisieren (entweder manuell oder durch Einrichten einer geplanten Aktualisierung), damit die Daten aus den Quellen geladen und verarbeitet werden.
Für Fortgeschrittene: Linked und Computed Entities
Wenn Ihre Dataflow-Architektur wächst, bietet Power BI (insbesondere mit Premium) zwei leistungsstarke Konzepte, um Modularität und Effizienz weiter zu steigern: Linked Entities und Computed Entities.
Linked Entities: Referenzieren statt Duplizieren
Stellen Sie sich vor, Sie haben einen zentralen Dataflow namens „Stammdaten“, der eine perfekt aufbereitete Kundentabelle („DimKunden“) enthält. Nun benötigen Sie diese Kundentabelle in einem anderen Dataflow, der sich auf Vertriebsdaten konzentriert. Anstatt die gesamte ETL-Logik für die Kundentabelle in Ihrem neuen Dataflow zu kopieren, können Sie eine Linked Entity (verknüpfte Entität) erstellen. Diese verweist einfach auf die „DimKunden“-Tabelle im „Stammdaten“-Dataflow. Die Daten und die Logik werden nicht dupliziert. Die Daten werden nur einmal im ursprünglichen Dataflow aktualisiert und gespeichert. Der neue Dataflow liest die Daten direkt aus dem Speicher des Stammdaten-Dataflows. Dies ist extrem effizient und stellt sicher, dass alle Downstream-Prozesse immer auf exakt derselben Kundenliste basieren.
Computed Entities: Transformationen auf der nächsten Stufe
Eine Computed Entity (berechnete Entität) ist eine Entität innerhalb eines Dataflows, die ihre Daten nicht von einer externen Quelle bezieht, sondern von anderen Entitäten im selben oder einem anderen Dataflow (typischerweise über eine Linked Entity). Sie führen also In-Storage-Transformationen durch. Ein klassischer Anwendungsfall ist das Zusammenführen von Tabellen. Sie könnten eine Linked Entity zu Ihrer „FaktVerkaeufe“-Tabelle und eine weitere zu Ihrer „DimKunden“-Tabelle erstellen. Dann erstellen Sie eine Computed Entity, die diese beiden Tabellen zusammenführt (merged), um eine de-normalisierte Tabelle für eine spezielle Analyse zu erzeugen. Der Vorteil: Diese rechenintensive Merge-Operation wird von der Enhanced Compute Engine in Power BI Premium direkt auf den im Azure Data Lake gespeicherten Daten ausgeführt, was wesentlich performanter ist, als wenn die Daten erst aus den Originalquellen geladen werden müssten. Computed Entities sind ein Schlüsselkonzept für den Aufbau mehrschichtiger Dataflow-Architekturen (Staging -> Transformation -> Serving).
Architektur und Best Practices für den Unternehmenseinsatz
Um das volle Potenzial von Dataflows auszuschöpfen, reicht es nicht, sie nur technisch zu erstellen. Eine durchdachte Architektur und die Einhaltung von Best Practices sind entscheidend.
Eigene Workspaces für Dataflows: Trennen Sie Ihre Dataflows von Berichten und Datasets, indem Sie sie in dedizierten Arbeitsbereichen ablegen. Eine gängige Praxis ist die Erstellung eines „Backend“- oder „Data Preparation“-Workspaces, auf den nur BI-Entwickler Schreibzugriff haben. Analysten erhalten lediglich Lesezugriff, um die Dataflows als Quelle nutzen zu können.
💰 Das richtige Fundament: Stellen Sie sicher, dass Ihre Dataflow-Architektur auf dem passenden Lizenzmodell (Pro vs. Premium) aufbaut, um fortgeschrittene Features optimal zu nutzen.
Mehrschichtige Architektur: Vermeiden Sie monolithische Dataflows, die alles auf einmal erledigen. Strukturieren Sie Ihre Dataflows in Schichten, ähnlich wie in einem traditionellen Data Warehouse:
- Staging/Ingestion Dataflows: Diese verbinden sich direkt mit den Quellsystemen und laden die Daten 1:1, mit nur minimalen Transformationen (z.B. Umbenennen von Spalten). Ihre einzige Aufgabe ist es, die Rohdaten in den Data Lake zu bekommen.
- Transformation/Integration Dataflows: Diese nutzen Linked Entities, um auf die Staging Dataflows zuzugreifen. Hier findet die eigentliche Magie statt: Datenbereinigung, Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, Anwendung von Geschäftsregeln und die Erstellung von sauberen Dimensions- und Faktentabellen.
Namenskonventionen: Etablieren Sie klare Namenskonventionen für Ihre Dataflows (z.B. DF_Staging_Salesforce, DF_Transform_Sales) und die Entitäten darin (z.B. DimProduct, FactOrders). Dies schafft Übersichtlichkeit und erleichtert die Wartung.
Dokumentation: Nutzen Sie die Beschreibungsfelder für Dataflows und Entitäten, um deren Zweck, Herkunft und die wichtigsten angewendeten Geschäftsregeln zu dokumentieren. Dies ist von unschätzbarem Wert, wenn neue Teammitglieder an Bord kommen oder Änderungen vorgenommen werden müssen.
Fazit: Dataflows als das Rückgrat Ihrer BI-Strategie
Power BI Dataflows sind weit mehr als nur ein technisches Feature; sie sind ein strategisches Werkzeug, um die Datenaufbereitung in Ihrem Unternehmen zu professionalisieren, zu zentralisieren und zu skalieren. Sie lösen das Problem der redundanten ETL-Arbeit, schaffen eine konsistente und vertrauenswürdige Datenbasis und fördern eine effiziente Arbeitsteilung zwischen Datenexperten und Fachanwendern. Durch die Verlagerung der Datenvorbereitung in eine wiederverwendbare, service-basierte Schicht legen Sie das Fundament für eine robuste und agile Self-Service-BI-Kultur. Wenn Sie heute noch damit kämpfen, dass in jeder PBIX-Datei die gleichen Power Query-Skripte kopiert und manuell gepflegt werden, dann ist es an der Zeit, den nächsten Schritt zu wagen. Beginnen Sie damit, Ihre wiederkehrenden ETL-Prozesse in Dataflows zu überführen. Sie werden nicht nur die Effizienz Ihrer BI-Entwicklung steigern, sondern auch die Qualität und das Vertrauen in Ihre Daten auf ein neues Level heben. Dataflows sind das solide Rückgrat, auf dem eine moderne und erfolgreiche Power BI-Implementierung aufbaut.
Ihre Strategie ist gefragt!
Wie haben Power BI Dataflows Ihre BI-Architektur verändert? Welche Anwendungsfälle haben bei Ihnen den größten Mehrwert geschaffen, oder stehen Sie gerade erst am Anfang und haben noch offene Fragen?
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