Beim Verbinden von Daten in stehen dir zwei Möglichkeiten zur Verfügung: Power BI Direct Query vs. Import. Um die ideale Strategie zu wählen, ist es wichtig, beide Methoden, ihre Vor- und Nachteile zu kennen.
Jede Methode kann je nach Art des Berichts eingesetzt werden, aber deine Organisation sollte für jede dieser Techniken eine konkrete Methode haben. Also, wie funktionieren Direct Query und Import Power BI? Was sind die Vor- und Nachteile der einzelnen Methoden? Antworten in diesem Artikel.
Was ist Power BI Import ?
Die Verbindungsmethode von Import Power BI speichert die Daten, mit denen du dich verbindest, im Cache.
Dadurch wird eine Erfassung der Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt erstellt. Alle Interaktionen mit deinen Daten und Filter werden in der Quelle dieses komprimierten Caches angewendet, anstatt in der ursprünglichen Quelle.
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Was ist Direct Query ?
Wenn du eine Datenquelle mithilfe von Direct Query anschließt, wird deine Tabelle zur Laufzeit direkt nach den Daten suchen. Jeder Filter und jede Interaktion mit dem Bericht löst weitere Abfragen aus. Es werden keine Daten direkt in Power BI importiert. Du sendest also Abfragen an die Daten in der Datenquelle selbst und diese Abfrage bringt die Daten zu Power BI.
Nachdem du nun verstanden hast, wie die einzelnen Methoden funktionieren, wollen wir uns nun ihren Vor- und Nachteilen zuwenden.
Power BI Direct Query vs. Import: Die Vorteile des Power BI-Imports
Zunächst einmal verspricht Import Power BI eine optimale Leistung. Denn wenn du durch den Datencache gehst, nutzt du den vollen Vorteil der Vertipaq-Engine (Datenzugriffs-Engine). Die Leistung deines Berichts ist dann ideal.
Außerdem kannst du mit Import Power BI die DAX- und M-Funktionen und die verschiedenen Datenformate so nutzen, wie du es möchtest. Mit mehr Funktionen bist du freier bei der Modellierung deiner Daten. Schließlich kannst du mit dieser Methode auch Daten aus verschiedenen Datenquellen wie Datenbanken, CSV-Dateien oder einem Dataflow kombinieren.
Power BI Direct Query vs. Import: Die Nachteile von Power BI Import
Import Power BI hat auch eine Reihe von Mängeln. Du hast es vielleicht schon bei der Beschreibung der einzelnen Methoden erraten, aber Import bedeutet eine Verzögerung bei der Datenaktualisierung.
Du kannst nur bis zu 8 Aktualisierungen pro Tag einplanen (außer bei der Verwendung von Premium SKUs). Abgesehen davon musst du auch die Anzahl der Berichte unter deiner Kontrolle und die Menge der zu aktualisierenden Daten berücksichtigen. Schedule Refresh ist nicht die Stärke von Import Power BI.
Auch die Größe der zu importierenden Datensätze ist auf 1 GB beschränkt (auch hier wieder, außer bei der Verwendung von Premium).
Auch wenn die Vertipaq-Engine eine tadellose Komprimierung ermöglicht, solltest du diese Begrenzung bei der Auswahl deiner Verbindungsmethode im Hinterkopf behalten.
Wenn du Import auswählst, gibt es kein Zurück mehr! Bevor du diese Verbindungsmethode auswählst, stelle sicher, dass du sie auch wirklich verwenden willst. Andernfalls wird dir dadurch zusätzliche Arbeit aufgebürdet.
Die Vorteile von Direct Query
Du wirst schnell verstehen: Die Vorteile des einen sind die Nachteile des anderen und umgekehrt. Der erste konkrete Vorteil von Direct Query ist die sofortige Auffrischung der Daten. Die Daten erhalten nämlich ständig Anfragen von Direct Query, um möglichst aktuelle Daten zu erhalten. Die Aktualisierung findet alle 15 Minuten statt.
Außerdem ist das Volumen deiner Dateien viel kleiner. Da du Direct Query verwendest, anstatt deine Dateien im Cache zu speichern, sind Power BI Desktop-Tabellen kleiner und einfacher zu verwenden, da sie schneller gespeichert und veröffentlicht werden können. Das bedeutet auch, dass du keine komprimierten Daten auf dem Power BI Service speichern musst. Weniger Speicherkapazität auf dem Service sind notwendig, um deine Daten zu verbinden.
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Die Nachteile von Direct Query
Der erste Nachteil von Power BI Direct Query ist die geringere Leistung als Import Power BI. Denn die Abfrage von Datenquellen zur Laufzeit führt zu einem Wettbewerb mit anderen Nutzern um die Bandbreite. Hier profitierst du nicht von der Leistung der Nutzung der Vertipaq-Engine.
Zweitens kannst du nicht alle Transformationsfunktionen von Power Query nutzen, wenn du die Verbindungsmethode Direct Query verwendest. Einige DAX-Funktionen sind z. B. nicht verfügbar. Wenn deine Daten schlecht strukturiert sind oder viele Änderungen erfordern, ist Direct Query sicherlich nicht die beste Option für dich.
Schließlich erzwingt die Direct Query-Methode die Verwendung einer einzigen Datenquelle. Diese Technik unterstützt nur das Filtern in eine Richtung: bidirektionales Filtern ist nicht verfügbar.
Power BI Direct Query vs. Import - Wie soll ich mich entscheiden ?
Nachdem du nun alle Vor- und Nachteile zwischen Power BI Direct Query vs. Import kennst, lass uns einen Blick auf die anderen Faktoren werfen, die du bei der Wahl der für deine Organisation am besten geeigneten Methode berücksichtigen solltest.
Abgesehen von den Vor- und Nachteilen gibt es noch weitere Faktoren, die bei der Wahl der Methode berücksichtigt werden sollten. Es gibt nämlich viele Dienste, die auf der Cloud basieren. Diese berechnen dir je nach Nutzung eine Gebühr. Wenn du Direct Query mit einer großen Anzahl von Nutzern verwendest, kann es sein, dass du deren Dienste häufiger in Anspruch nimmst. Wenn du dann noch die Vielzahl an Berichten und Teams innerhalb deiner Organisation hinzurechnest, kommen die Kosten für den Dienst wieder auf einen hohen Preis. Dies hängt von den intern verwendeten Tools ab: Berücksichtige sie.
In einem zweiten Schritt berechnet Microsft die Kapazität, die du auf ihrem Power BI Service hast. Wenn du also Import für jeden Bericht und jedes Team nutzt, bedeutet das, dass du mehr Daten auf dem Power BI Service speichern musst. Abhängig von der Anzahl der Berichte kann dein Speicherbedarf die Kosten erhöhen. Nichtsdestotrotz wirst du nicht nach Nutzung abgerechnet.
Mit der Berücksichtigung der Vor- und Nachteile jeder Methode, der Kosten und der Anforderungen, die sie mit sich bringen, bist du nun in der Lage, eine fundierte Entscheidung zu treffen, um deine Daten mit Power BI zu verbinden.
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