#082 Wie viele Daten passen in ein Power BI-Modell?

In dieser Podcast-Episode geht es um die Bedeutung von
Datenmodellen in Power BI und ihre Auswirkungen auf die Performance
und die Datenanalyse. Wir werfen einen genauen Blick auf die Rolle
von Dimensionen und Granularität und erläutern, wie du diese
effektiv einsetzt, um aussagekräftige Berichte zu erstellen und
gleichzeitig die Performance deines Modells zu optimieren. Ein
wichtiger Punkt ist die Trennung von Datum und Zeit. Es ist
entscheidend, diese beiden Elemente klar zu differenzieren, um
präzise Zeitreihenanalysen und effiziente Aggregationen zu
ermöglichen. Doch bei all dem spielt auch die Datenmenge eine
wichtige Rolle: Wie viele Felder und Zeilen können in Power BI
verarbeitet werden, ohne dass die Performance leidet? Und wie
beeinflusst die Datasetgröße die Ladegeschwindigkeit und
Verarbeitung? Ein zusätzlicher Faktor: Alles, was du an Daten
mitnimmst, kostet Performance. Der Italiener in mir sagt dazu: "It
depends!" Es kommt darauf an, welche Daten du tatsächlich benötigst
und wie gut du sie komprimierst. Gute Komprimierungsverfahren in
Power BI können hierbei helfen, die Performance trotz großer
Datenmengen auf einem hohen Niveau zu halten. Im Gespräch gehen wir
auch auf die Bedeutung der Datenqualität und -güte ein. Denn ein
solides Datenmodell ist nicht nur eine Frage der Struktur, sondern
auch der Qualität der Daten, die du darin abbildest. Nur wenn deine
Daten konsistent und vertrauenswürdig sind, kannst du daraus
wertvolle, zuverlässige Analysen ableiten. Natürlich werfen wir
auch einen Blick auf die unterschiedlichen Lizenzen in Power BI,
die entscheidend dafür sind, welche Datenmengen und
Verarbeitungsressourcen dir zur Verfügung stehen. Power BI Pro und
Power BI Premium bieten unterschiedliche Kapazitäten, die je nach
Umfang und Anforderungen deines Projekts eine Rolle spielen. Wie
sehen es Andreas und Marcus? Können die eigenen Erfahrungen mit der
Wahl des richtigen Modells und deren Anwendung helfen bei der
Fragestellung? Haben wir unterschiedliche Herangehensweisen, die
besonders gut funktionieren und was hat die Granularität und
Qualität der Daten für eine Auswirkung? Macht es einen Unterschied
in der Analyse wie man das Modell konzipiert? Und wie immer gibt es
die drei Dinge für den Nachhauseweg! Möchtet Ihr mit uns ins
Gespräch kommen sind hier ein paar Fragen zur Diskussion • Was ist
eure bevorzugte Methode zur Datenmodellierung in Power BI? • Wie
geht ihr mit der Trennung von Datum und Zeit um und welche
Granularität verwendet ihr in euren Modellen? • Welche Erfahrungen
habt ihr mit der Handhabung von großen Datenmengen und der Wahl der
passenden Lizenz gemacht? Wir freuen uns auf eure Meinungen und
eine spannende Diskussion!