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Power BI Einstieg: Lernen am Praxisfall

Ein Power BI Einstieg fühlt sich oft schnell an und bleibt trotzdem wacklig. Du importierst Daten, baust ein paar Visuals, klickst dich durch Filter und am Ende stellst du fest: Die Zahlen wirken plausibel, aber du kannst sie nicht sauber erklären. Genau hier trennt sich Tool bedienen von Fähigkeit aufbauen.


Dieser Beitrag zeigt dir einen Power BI Einstieg über einen Praxisfall. Du lernst nicht jede Funktion, sondern den Ablauf, der dich zuverlässig macht: Fragen klären, Daten verstehen, Modell aufbauen, Measures definieren, Ergebnisse prüfen und als Report kommunizieren. Am Ende hast du ein vorzeigbares Ergebnis: einen kleinen Report, der Entscheidungen unterstützt, plus ein Measure Pack und eine Mini-Doku, die Diskussionen über die richtige Zahl reduziert.


Power BI Einstieg

Der Praxisfall: Monatsreport Umsatz und Marge ohne Excel Chaos

Ausgangslage

  • Das Monatsreporting dauert lange, weil Daten aus mehreren Dateien zusammenkopiert werden.

  • Es gibt mehrere Versionen der Wahrheit, weil Definitionen und Filterlogik uneinheitlich sind.

  • Diskussionen drehen sich um die Zahl statt um die Handlung.


Zielbild

  • Ein Report beantwortet drei Kernfragen: Wie läuft es, warum läuft es so, wo müssen wir hinschauen.

  • Ein Modell, das erweiterbar bleibt, ohne jedes Mal neu zu bauen.

  • Kennzahlen, die bei Filtern stabil bleiben.

  • Eine kurze Dokumentation, damit klar ist, was Umsatz und Marge in diesem Kontext bedeuten.


Ergebnis, das du anstrebst

  • Drei Reportseiten: Überblick, Treiberanalyse, Detail

  • Measure Pack: Umsatz, Kosten, Marge, Marge Prozent, plus ein Zeitvergleich wie YoY oder YTD

  • Sichtbarer Datenstand und klare KPI Definitionen


Schritt 1: Drei Steuerungsfragen statt sofort Visuals bauen

Der schnellste Weg, deinen Power BI Einstieg zu beschleunigen, ist paradoxerweise: erst denken, dann klicken. Die meisten Probleme entstehen, weil Reports gebaut werden, bevor klar ist, welche Fragen beantwortet werden sollen.


Die drei Fragen im Beispiel

  1. Wie entwickeln sich Umsatz und Marge über die Zeit und im Vergleich zum Vorjahr

  2. Welche Produkte und Regionen treiben die Abweichung

  3. Wo sind die stärksten Ausreißer in Marge Prozent


Das Mini Template für jede Frage

  • KPI: Welche Kennzahl genau

  • Zeitraum: Welche Zeitlogik, Monat, Quartal, Rolling

  • Granularität: Auf welcher Ebene wird entschieden

  • Dimensionen: Wodurch darf geschnitten werden

  • Entscheidung: Welche Handlung folgt daraus


Warum das so wichtig ist: Jede Tabelle, jede Beziehung und jedes Measure muss am Ende mindestens eine dieser Fragen besser beantworten. Alles andere ist Ballast.


Schritt 2: Datenaufnahme und die wichtigste Frage überhaupt

Bevor Power Query oder DAX eine Rolle spielen, klärst du etwas Grundlegendes.


Was bedeutet eine Zeile in deiner Faktentabelle

Im Praxisfall ist eine Zeile häufig eine Bestellposition. Damit sind Menge, Umsatz, Kosten und Marge sauber aggregierbar.

Wenn du das nicht klärst, bekommst du Klassiker wie doppelte Umsätze, merkwürdige Margen oder Filter, die scheinbar zufällig wirken.


Schnellchecks, die dir später Stunden sparen

  • Gibt es eindeutige Schlüssel für Kunde und Produkt, zum Beispiel CustomerID und ProductID

  • Ist das Datum wirklich ein Datum und kein Text

  • Gibt es Duplikate, die inhaltlich nicht existieren dürfen

  • Gibt es gemischte Granularität, zum Beispiel Tagesumsatz in einer Tabelle und Einzelpositionen in einer anderen, die du später zusammenwirfst


Ergebnis dieses Schritts

Du kannst in wenigen Sätzen erklären:

  • Was eine Zeile bedeutet

  • Welche Spalten die Eindeutigkeit sicherstellen

  • Welche Dimensionen später filtern dürfen

Das ist der Kern eines soliden Power BI Einstiegs.


Schritt 3: Power Query minimal, sauber, nachvollziehbar

Power Query ist der Ort für Struktur und Hygiene. Nicht der Ort, um die gesamte Business Logik zu verstreuen.


Was du in Power Query machst

  • Datentypen setzen: Datum, Zahl, Text

  • Spalten bereinigen: trim, clean, replace, split

  • Offensichtliche Datenfehler behandeln: leere IDs, ungültige Werte

  • Nur relevante Spalten behalten, damit dein Modell schlank bleibt

  • Optional: kleine Hilfstabellen erzeugen, wenn sie wirklich strukturell sind


Was du bewusst nicht tust

  • KPI Logik in berechnete Spalten pressen, nur weil es gerade bequem ist

  • Mehrdeutige Regeln in zehn Schritten verstecken

  • Alles zu einer flachen Tabelle zusammenziehen, nur weil es sich wie Excel anfühlt


Ergebnis dieses Schritts

Du hast einen Importprozess, den du nachvollziehen und wiederholen kannst. Das ist wichtig, weil Lernen in Power BI dann nachhaltig wird, wenn du reproduzierbar arbeitest.


Schritt 4: Modellierung als Lernhebel statt als Pflichtübung

Modellierung ist nicht nur Technik. Sie ist die Übersetzung deiner Fragen in ein System, das verlässlich filtert.


Modell im Praxisfall

  • Fakt: Sales oder OrderLines

  • Dimensionen: Date, Product, Customer, Region


Leitregeln, die du dir merken solltest

  • Dimensionen beschreiben, Fakten messen

  • Beziehungen sind bewusst gesetzt: Kardinalität und Filterfluss müssen Sinn ergeben

  • Eine Datumstabelle ist Pflicht, wenn du Zeitlogik willst

  • Lieber klein und klar als groß und unübersichtlich


Warum das deinen Power BI Einstieg beschleunigt

Ein sauberes Sternschema macht vieles einfacher:

  • Measures werden kürzer und stabiler

  • Visuals verhalten sich erwartbar

  • Du kannst neue KPIs ergänzen, ohne das Fundament umzubauen


Ergebnis dieses Schritts

Du kannst dein Modell skizzieren und begründen. Wenn du das kannst, bist du nicht mehr im Modus Try and Error.


Schritt 5: Measures bauen, hier entsteht echte Sicherheit

Viele lernen Power BI und bleiben beim Bauen von Visuals hängen. Die echte Power steckt in Measures als Definitionen. Das ist der Punkt, an dem dein Power BI Einstieg vom Basteln zum Können wird.


Das Measure Pack im Beispiel

  • Umsatz

  • Kosten

  • Marge

  • Marge Prozent

  • Anzahl Bestellungen oder Anzahl Kunden

  • Zeitvergleich: YoY oder YTD, je nach Ziel


Prinzipien, die dich vor Chaos schützen

  • Measures sind die amtliche Definition der Kennzahl

  • Prozentwerte müssen robust berechnet werden, damit Nullwerte und leere Daten nicht alles zerstören

  • Jedes Measure muss in einem Satz erklärbar sein, ohne auf das Visual zu zeigen


Plausibilitätschecks als Routine

Diese Checks sind nicht optional. Sie sind Teil von Data Literacy im Alltag.

  • Summencheck gegen Quelle oder Kontrollsumme

  • Extremwerte prüfen: Top und Flop, Nullwerte, Ausreißer

  • Stichprobe auf Einzelebene: passt eine einzelne Bestellung zur Aggregation

  • Filtertest: ändern sich KPIs so, wie du es erwartest, wenn du Region oder Produktgruppe wählst


Ergebnis dieses Schritts

Du hast KPIs, die du verteidigen kannst. Genau das macht deinen Power BI Einstieg wertvoll für andere.


Schritt 6: Report bauen als Kommunikation, nicht als Dekoration

Erst jetzt kommen Visuals. Und sie folgen der Frage.

Seite 1: Überblick

Ziel: In 10 Sekunden verstehen, ob es gut läuft und wo man hinschauen muss.

  • KPI Kacheln für Umsatz, Marge, Marge Prozent

  • Trend über Zeit

  • Ein Vergleich: Top Produkte oder Top Regionen nach Beitrag

Seite 2: Treiberanalyse

Ziel: Warum ist es so.

  • Zerlegung nach Produktgruppe, Region, Kunde

  • Drilldown nur dort, wo er die Ursache sichtbar macht

  • Visuals, die Vergleiche erleichtern, nicht verwirren

Seite 3: Detail

Ziel: Nachvollziehbarkeit und operative Klärung.

  • Tabelle oder Detailliste, die Ausreißer erklärbar macht

  • Slicer so setzen, dass konkrete Fragen schnell beantwortet werden

Mini Standards, die sofort Professionalität bringen

  • Einheitliche Einheiten und Skalierung

  • Titel, die sagen, was man sieht, nicht nur den Namen des Diagramms

  • Tooltips, die Definitionen und Kontext liefern

  • Sparsamer Farbeinsatz, der Bedeutung trägt


Ergebnis dieses Schritts

Du hast einen Report, der Entscheidungen unterstützt. Nicht nur ein Dashboard, das nett aussieht.


Schritt 7: Veröffentlichen und Vertrauen absichern

Ein Power BI Einstieg endet nicht bei Desktop. Sobald andere Nutzer im Spiel sind, zählen Aktualität, Rechte und Klarheit.


Service Basics, die du kennen solltest

  • Veröffentlichung in einen Workspace

  • Refresh Grundidee: Quelle, Aktualität, Zeitplan

  • Rechte grob verstehen: wer sehen darf, wer bearbeiten darf


Trust Layer einbauen

  • Datenstand sichtbar machen, zum Beispiel als Datum der letzten Aktualisierung

  • KPI Definitionen kurz dokumentieren

  • Annahmen und Grenzen nennen, damit niemand falsche Schlüsse zieht


Ergebnis dieses Schritts

Du reduzierst Diskussionen über Zahlen und erhöhst Vertrauen in den Report. Das ist oft der Unterschied zwischen Nutzung und Ignorieren.


Der Baukasten für deinen Power BI Einstieg

Wenn du diesen Praxisfall einmal sauber durchlaufen hast, kannst du ihn auf fast jedes Thema übertragen.


Checkliste

  • Fragen klar: KPI, Zeitraum, Granularität, Dimensionen, Entscheidung

  • Daten klar: eine Zeile bedeutet, Schlüssel sind sauber, Datentypen stimmen

  • Modell klar: Fakt plus Dimensionen, Beziehungen stimmen, Datumstabelle steht

  • Measures klar: Definitionen stehen, Prozentwerte robust, Plausibilität geprüft

  • Report klar: Überblick, Treiber, Detail, Standards konsequent

  • Betrieb klar: Publish, Refresh, Rechte, Doku


Häufige Fehler im Power BI Einstieg und wie du sie vermeidest

Fehler 1: Zu früh Visuals bauen

Gegenmaßnahme: Erst Fragen, dann Modell, dann Measures, danach Visuals.

Fehler 2: Alles flach machen wie in Excel

Gegenmaßnahme: Sternschema als Standard, auch wenn es klein ist.

Fehler 3: KPI Logik in Spalten verstecken

Gegenmaßnahme: Measures als Quelle der Wahrheit.

Fehler 4: Zahlen nicht validieren

Gegenmaßnahme: Summencheck, Stichprobe, Extremwerte als feste Routine.

Fehler 5: Zeitvergleiche ohne saubere Datumstabelle

Gegenmaßnahme: Datumstabelle früh einbauen, Beziehungen prüfen, dann YoY oder YTD.

Fazit: Power BI Einstieg gelingt, indem du Zahlen verstehst

Power BI kannst du schnell installieren. Wirkliche Sicherheit entsteht, wenn du einen klaren Ablauf beherrschst: Fragen präzisieren, Daten verstehen, Modell sauber bauen, Measures definieren, Ergebnisse validieren und als Report kommunizieren.


Wenn du diesen Praxisfall einmal sauber durchziehst, hast du nicht nur einen Report. Du hast einen wiederholbaren Baukasten für dein nächstes Power BI Einstiegsprojekt. Und genau das bringt dich von gehört zu kann ich.

Der nächste sinnvolle Schritt

Power BI entfaltet seinen Nutzen erst dann vollständig, wenn Dashboards sauber aufgebaut, Datenmodelle durchdacht und Kennzahlen klar definiert sind.Genau diese Grundlagen entscheiden darüber, ob Berichte genutzt oder ignoriert werden.


Wenn du Power BI strukturiert aufsetzen oder bestehende Lösungen verbessern willst, unterstützen wir dich mit:


So wird aus einem funktionierenden Bericht eine belastbare Analytics-Lösung.

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