Einleitung: Die Welt der Datenanalyse mit DAX erschließen
In der heutigen datengesteuerten Welt ist die Fähigkeit, Daten effektiv zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, unerlässlich. Hier kommt DAX (Data Analysis Expressions) ins Spiel. DAX ist eine leistungsstarke Formelsprache, die in verschiedenen Microsoft-Produkten wie Analysis Services, Power BI und Power Pivot in Excel verwendet wird. Sie ermöglicht es Ihnen, komplexe Berechnungen und Abfragen auf Datenmodellen durchzuführen und so tiefere Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen. Dieser Artikel bietet eine umfassende Einführung in die Kernkonzepte von DAX und beleuchtet, wie diese Formelsprache Ihre Datenanalysen revolutionieren kann. Von der Erstellung dynamischer Kennzahlen bis hin zur Implementierung robuster Zeilensicherheit – DAX ist ein unverzichtbares Werkzeug für jeden Datenanalysten.
Die Säulen von DAX: Berechnungen und ihre Anwendungen
DAX-Formeln sind das Herzstück von berechneten Elementen in Datenmodellen. Sie finden hauptsächlich Anwendung in vier Schlüsselbereichen: Kennzahlen (Measures), berechneten Spalten (Calculated Columns), berechneten Tabellen (Calculated Tables) und Zeilenebene-Sicherheit (Row-Level Security). Jedes dieser Elemente spielt eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung und Analyse von Daten.
Kennzahlen (Measures): Dynamische Berechnungen für Berichte
Kennzahlen sind dynamische DAX-Formeln, deren Ergebnisse sich je nach Kontext ändern, in dem sie verwendet werden. Sie sind besonders wertvoll in interaktiven Berichten und Dashboards, wo Daten durch verschiedene Attribute gefiltert und aggregiert werden. Ob in Power BI-Berichten oder Excel PivotTables und PivotCharts – Kennzahlen passen sich nahtlos an die vorgenommenen Filterungen an.
Die Erstellung von Kennzahlen erfolgt über die DAX-Bearbeitungsleiste. Sie können entweder auf vordefinierte Aggregationsfunktionen wie COUNT oder SUM zurückgreifen oder eigene komplexe Formeln definieren. Ein wichtiger Aspekt von Kennzahlen ist, dass ihre Ergebnisse nicht sofort sichtbar sind, da sie erst im Kontext der Berichtsumgebung ausgewertet werden können. Jede Zelle in einer PivotTable oder jeder Filter in einem Power BI-Bericht generiert eine spezifische Datenabfrage, auf deren Basis das Measure berechnet wird.
Ein einfaches Beispiel ist die Kennzahl Total Sales = SUM([Sales Amount]). Wird diese Kennzahl in einem Bericht verwendet und nach Produktkategorie gefiltert, berechnet sie automatisch die Summe der Verkaufsbeträge für jede einzelne Kategorie. Im Gegensatz zu berechneten Spalten wird bei Kennzahlen der Name der Kennzahl der Formel vorangestellt, wie im Beispiel TotalSales.
Weitere Informationen zu Kennzahlen finden Sie in den spezifischen Dokumentationen für Power BI Desktop, Analysis Services und Power Pivot.
Berechnete Spalten (Calculated Columns): Datenanreicherung auf Zeilenebene
Berechnete Spalten erweitern bestehende Tabellen in Ihrem Datenmodell um neue Spalten, deren Werte durch DAX-Formeln definiert werden. Sobald eine Formel eingegeben ist, werden die Werte für jede Zeile sofort berechnet und im Datenmodell gespeichert.
Ein praktisches Beispiel ist die Erstellung einer Spalte, die das Kalenderjahr und -quartal kombiniert. Mit der Formel = [Calendar Year] & " Q" & [Calendar Quarter] in einer Datumstabelle würde für jede Zeile ein Wert wie “2017 Q1” generiert. Diese Werte werden erst neu berechnet, wenn die Tabelle aktualisiert oder das Modell neu geladen wird.
Detaillierte Anleitungen zu berechneten Spalten finden Sie für Power BI Desktop, Analysis Services und Power Pivot.
Berechnete Tabellen (Calculated Tables): Dedizierte Datensätze für spezifische Analysen
Berechnete Tabellen sind Objekte, die auf DAX-Ausdrücken basieren und Daten aus anderen Tabellen im Modell ableiten. Anstatt Daten aus einer externen Quelle zu laden, definiert eine DAX-Formel die Inhalte der Tabelle.
Diese Funktion ist besonders nützlich für die Erstellung von Rollenspiel-Dimensionen, wie beispielsweise einer separaten Datumstabelle für Versanddaten (ShipDate), die unabhängig von anderen Datumsangaben wie Bestelldaten (OrderDate) funktioniert. Ebenso können berechnete Tabellen verwendet werden, um gefilterte Teilmengen von Daten oder abgeleitete Datensätze für spezielle Analysen zu erstellen. Berechnete Tabellen unterstützen Beziehungen zu anderen Tabellen und können wie jede andere Tabelle benannt, angezeigt oder ausgeblendet werden.
Erfahren Sie mehr über berechnete Tabellen in Power BI Desktop und Analysis Services.
Sicherheit auf Zeilenebene (Row-Level Security – RLS): Datenzugriff präzise steuern
Die Sicherheit auf Zeilenebene ermöglicht es Ihnen, den Datenzugriff für verschiedene Benutzerrollen fein zu steuern. Hierfür werden DAX-Formeln verwendet, die zu einer TRUE/FALSE-Bedingung ausgewertet werden und definieren, welche Zeilen von einer Abfrage zurückgegeben werden dürfen.
Wenn beispielsweise Mitglieder der Vertriebsrolle nur Daten für Kunden in den USA sehen sollen, könnte die DAX-Formel lauten: = Customers[Country] = "USA". Nur die Zeilen, die dieser Bedingung entsprechen, sind für diese Benutzer sichtbar. Die Sicherheit auf Zeilenebene ist in Power Pivot in Excel nicht verfügbar.
Die Implementierung von RLS über DAX-Formeln definiert einen zulässigen Zeilensatz. Es werden keine Zeilen verweigert, sie werden einfach nicht zurückgegeben. Andere Rollen können den Zugriff auf diese Zeilen ermöglichen. Weitere Informationen finden Sie unter Sicherheit auf Zeilenebene (RLS) mit Power BI-Rollen und in Analysis Services.
DAX-Abfragen: Direkte Dateninteraktion
DAX-Abfragen ermöglichen die direkte Abfrage von Datenmodellen, ähnlich wie SQL-Anweisungen. Sie können in Werkzeugen wie SQL Server Management Studio (SSMS) oder dem Open-Source-Tool DAX Studio ausgeführt werden. Während DAX-Berechnungsformeln auf tabellarische Datenmodelle beschränkt sind, können DAX-Abfragen auch auf multidimensionale Analysis Services-Modelle angewendet werden.
Die grundlegendste Form einer DAX-Abfrage ist die EVALUATE-Anweisung. Ein Beispiel hierfür ist: