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!