Was sind Dataflows in Power BI? Dein Einstieg ohne Programmierstress
Zusammenfassung
Power BI Dataflows sind deine cloudbasierte Lösung für einfache Datenaufbereitung ohne Programmieraufwand. Du extrahierst, transformierst und speicherst Daten zentral in Azure Data Lake, erstellst wiederverwendbare Entitäten für Reports und Modelle und entlastest Quellen nachhaltig.
- Einmal vorbereiten, mehrmals nutzen – Single Source of Truth für Teams.
- Power Query Online im Service: Filter, bereinigen, refreshen automatisch.
- Perfekt mit Fabric und OneLake für nahtlose Integration in BI-Tools.
- Starte mit Staging- und Transformation-Dataflows für modulare Pipelines.
Nach diesem Blog verstehst du Power BI Dataflows und bereitest Daten zentral ohne Programmierstress vor.
Power BI Dataflows sind eine cloudbasierte Self-Service-Technologie zur Datenaufbereitung im Power BI Service. Sie ermöglichen die Extraktion, Transformation und Speicherung von Daten aus verschiedenen Quellen in einem zentralen Speicher wie Azure Data Lake, wodurch wiederverwendbare Tabellen (Entitäten) entstehen, die für Berichte und Modelle genutzt werden können. Dataflows sind keine vollständigen Datenmodelle mit Beziehungen oder DAX-Maßen, sondern rein die ETL-Schicht (Extract, Transform, Load) und eignen sich nicht für interaktive Visualisierungen.
Einleitung
Als BI-Anwender kennst du das: Du baust einen Report, bereinigst Daten stundenlang in Power Query, und plötzlich bittet ein Kollege um denselben Report mit leichten Anpassungen. Plötzlich duplizierst du Aufwand, und Inkonsistenzen schleichen sich ein. Power BI Dataflows lösen genau dieses Problem, indem du Daten einmal vorbereitest und alle danach nutzen können.
In unseren Projekten sehen wir, wie Dataflows den Alltag erleichtern: Statt jeder Report-Entwickler hackt auf die Originaldatenbank, greift nur der Dataflow zu, entlastet das System und liefert saubere Daten. Das spart Zeit und macht deine Analysen zuverlässiger – perfekt für dich als Anwender ohne Programmierkenntnisse.
Gerade mit Microsoft Fabric und OneLake gewinnt das Konzept an Power: Du baust auf zentralen, goldenen Daten auf, die direkt in Power BI, Excel oder anderen Tools verfügbar sind, ohne IT-Hürden.
Grundlagen von Power BI Dataflows
Dataflows Erklärung einfach: Du nutzt Power Query Online im Power BI Service, um Daten aus Quellen wie SQL, Excel oder Web zu laden, zu bereinigen und zu speichern. Die resultierenden Entitäten landen im Azure Data Lake und sind als Linked Tables in jedem Dataset verfügbar.
Der Praxisnutzen für dich: Einmal Umsatzdaten filtern, bereinigen und anreichern – dann refreshen sie sich automatisch. Kollegen bauen Reports darauf, ohne dass du alles neu erklären musst. In Fabric integriert sich das nahtlos in OneLake, sodass nicht-IT-Affiner auf saubere Daten zugreifen und direkt loslegen können.
Typische Herausforderungen ohne Dataflows
Ohne Dataflows transformierst du Daten in jedem Power BI Desktop-File separat. Das führt zu doppelter Arbeit, wenn Teams Reports teilen: Jeder kopiert Power Query-Schritte, Fehler schleichen sich ein, und Quellen werden überlastet.
Wir erleben das oft: Ein Controller bereitet Verkaufsdaten vor, der Analyst macht es anders – Ergebnisse stimmen nicht überein. Dataflows schaffen eine Single Source of Truth, die alle nutzen, und reduzieren Abfragen auf langsame Quellen.
Lösungsansätze und Best Practices
Starte mit Staging-Dataflows: Lade Rohdaten 1:1 in den Lake, minimal transformiert. Dann baue Transformation-Dataflows darauf auf: Bereinige, jointe Quellen und wende Geschäftsregeln an. So hast du modulare Pipelines.
Best Practice für dich: Plane regelmäßige Refreshes (täglich/stündlich) und teile den Workspace mit dem Team. Nutze Linked Entities, um Dataflows zu verknüpfen – das hält alles übersichtlich und performant, besonders mit Premiums Enhanced Compute Engine.
Schritt-für-Schritt: Dein erster Dataflow
- Gehe in einen Workspace im Power BI Service und klicke "Neuer Dataflow".
- Wähle Datenquelle (z.B. SQL-Server), transformiere mit Power Query: Filtere Duplikate, ändere Datentypen, füge berechnete Spalten hinzu.
- Speichere als Entität und plane Refresh (z.B. täglich).
- In deinem nächsten Dataset: Verbinde dich via "Dataflow"-Konnektor – fertig, saubere Daten sind da.
Das dauert Minuten, und du sparst Stunden pro Report.
Beispiel aus der Praxis
In vielen Projekten sehen wir: Ein BI-Anwender baut einen Dataflow für Verkaufsdaten aus CRM und ERP. Er bereinigt Kundendaten, aggregiert Umsätze nach Monat und speichert als Entitäten. Jetzt erstellen drei Teams Reports – vom Dashboard bis Excel-Pivot – alle auf denselben goldenen Daten. Statt Wochen Aufwand: Stunden bis Insights.
Nutzen für dich: Kein Warten auf IT, keine Versionskonflikte, und OneLake macht es sogar für Excel-Nutzer zugänglich.
Wann externe Unterstützung sinnvoll wird
Bereits bei ersten Dataflows lohnt professionelle Hilfe: Komplexe Joins oder große Volumen werden tricky, ohne Best Practices. Ohne Expertise riskierst du langsame Refreshes, falsche Daten oder Governance-Lücken, die Analysen unzuverlässig machen.
Wir unterstützen dich mit Workshops, Proof-of-Concepts oder vollständiger Einrichtung – schon für kleine Teams. Kontaktiere uns, um Power BI Dataflows stressfrei einzusetzen und deine Daten optimal vorzubereiten.
Fazit
Power BI Dataflows zentralisieren Datenaufbereitung, fördern Wiederverwendbarkeit und entlasten Quellen – ideal für dich als Anwender. Starte klein, skalier mit Fabric, und gewinne Zeit für echte Analysen.
