{"id":178177,"date":"2023-06-11T22:59:20","date_gmt":"2023-06-11T21:59:20","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=178177"},"modified":"2023-10-30T11:32:51","modified_gmt":"2023-10-30T10:32:51","slug":"inkrementelle-aktualisierung-power-bi-alles-was-du-wissen-musst","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/inkrementelle-aktualisierung-power-bi-alles-was-du-wissen-musst","title":{"rendered":"Inkrementelle Aktualisierung Power BI: Alles was du wissen musst"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"178177\" class=\"elementor elementor-178177\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-da187c4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"da187c4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2e86d548 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2e86d548\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die inkrementelle Aktualisierung von Power BI erm\u00f6glicht es, nur die \u00c4nderungen an den Daten zu laden, anstatt bei jeder Aktualisierung alle Daten zu ersetzen. Dies spart Zeit und Ressourcen. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du \u00fcber diese Funktion wissen musst!<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-22ba610e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"22ba610e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Es gibt zwei M\u00f6glichkeiten, um <strong>Daten von Ort A zu Ort B zu \u00fcbertragen.<\/strong> Die erste besteht darin, alle Daten von Speicherort B zu l\u00f6schen, um alle Daten von Speicherort A dorthin zu laden.<\/p><p>Die zweite Methode ist das inkrementelle Laden. Nachdem du alle Daten von Ort A nach Ort B \u00fcbertragen hast, werden bei dieser Methode nur die \u00c4nderungen an den Daten von A nach B geladen.<\/p><p>Die Daten an Ort B werden also nie gel\u00f6scht oder \u00fcberschrieben. Es werden nur die Daten \u00fcbertragen, die noch nicht von A nach B geladen wurden.<\/p><p>Standardm\u00e4\u00dfig wird bei der Aktualisierung von Daten in <strong>Power BI<\/strong> die erste Methode verwendet. Um die inkrementelle Aktualisierung zu verwenden, muss sie zun\u00e4chst eingerichtet werden.<\/p><p>Dieser Ansatz war fr\u00fcher nur im &#8222;Import&#8220;- oder &#8222;Dual&#8220;-Modus verf\u00fcgbar, aber die im Dezember 2021 eingef\u00fchrten &#8222;Hybridtabellen&#8220; haben alles ver\u00e4ndert.<\/p><p>Bei diesem neuen Typ von Tabellen ist nun das inkrementelle Laden f\u00fcr einen Teil der Tabelle verf\u00fcgbar, wenn sich eine bestimmte Partition im &#8222;Direct Query&#8220;-Modus befindet, w\u00e4hrend sich die anderen Partitionen im &#8222;Import&#8220;-Speichermodus befinden.<\/p><p>Au\u00dferdem war die inkrementelle Aktualisierung fr\u00fcher nur f\u00fcr Premiumkonten von Power BI verf\u00fcgbar. Seit Februar 2020 ist diese Option mit gewissen Einschr\u00e4nkungen auch f\u00fcr Power BI Pro-Konten verf\u00fcgbar.<\/p><p>Hybridtabellen sind derzeit jedoch nur f\u00fcr <a href=\"https:\/\/powerbi.microsoft.com\/de-at\/power-bi-premium\/\">Power BI Premium<\/a>&#8211; und Premium Pro User (PPU)-Konten verf\u00fcgbar. Power BI Pro-Konten k\u00f6nnen diese Funktion nicht nutzen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2c8df70 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2c8df70\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"640\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/power-bi-logo.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-178180\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/power-bi-logo.jpg 1200w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/power-bi-logo-300x160.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/power-bi-logo-1024x546.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/power-bi-logo-768x410.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0b70c78 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"0b70c78\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a70eb52 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a70eb52\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Vorteile der inkrementellen Aktualisierung: Welche sind das?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17ae7bd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"17ae7bd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die inkrementelle Aktualisierung bietet mehrere Vorteile, insbesondere bei gro\u00dfen Tabellen mit mehreren hundert Millionen Zeilen. Zun\u00e4chst einmal werden die Daten viel schneller aktualisiert als bei der Trunkierungs- und Lademethode, da nur die Daten des inkrementellen Bereichs aktualisiert werden.<\/p><p>Ebenso verbraucht der Prozess der inkrementellen Datenaktualisierung viel weniger Ressourcen als die Aktualisierung aller Daten. Diese Aktualisierung ist weniger kostspielig und einfacher zu pflegen.<\/p><p>Bei gro\u00dfen Datenbest\u00e4nden mit mehreren Milliarden Zeilen ist die inkrementelle Aktualisierung einfach unerl\u00e4sslich. Power BI Desktop nutzt den Speicher des lokalen Rechners, um die Daten zu verarbeiten, und es ist unwahrscheinlich, dass ein einzelner Computer genug Speicher hat, um eine solche Datenmenge zu importieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-78c496f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"78c496f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2bea59f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2bea59f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie funktioniert die inkrementelle Aktualisierung?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a498483 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a498483\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Nachdem das Modell auf <strong>Power BI Service<\/strong> ver\u00f6ffentlicht wurde, erstellt der Service mehrere Partitionen auf der Tabelle mit inkrementellen Richtlinien, die auf dem Jahr, dem Monat oder dem Tag basieren.<\/p><p>Abh\u00e4ngig von der festgelegten inkrementellen Strategie werden die Partitionen automatisch aktualisiert, sofern du die automatische Aktualisierung einplanst. Im Laufe der Zeit werden einige dieser Partitionen aufgegeben und andere werden miteinander verschmolzen.<\/p><p>Nachdem du die inkrementelle Aktualisierung in Power BI eingerichtet hast, erh\u00e4ltst du zwei Datenbereiche: den historischen Bereich und den inkrementellen Bereich. Der historische Bereich umfasst alle Daten, die in der Vergangenheit verarbeitet wurden, w\u00e4hrend der inkrementelle Bereich die Daten umfasst, die aktuell verarbeitet werden sollen.<\/p><p>Nur die Daten des inkrementellen Bereichs sind von der inkrementellen Aktualisierung betroffen. Historische Daten werden nicht unterst\u00fctzt. Neue Zeilen k\u00f6nnen eingef\u00fcgt, aktualisiert oder aus der Tabelle entfernt werden.<\/p><p>Bei der Festlegung einer inkrementellen Strategie wird ein Datumsbereich definiert. Dabei handelt es sich um den historischen Bereich. Daten, die zwischen diesen beiden Daten liegen, werden nicht ver\u00e4ndert. Im Laufe der Zeit werden einige alte Partitionen aufgegeben und andere Partitionen werden in den historischen Bereich verschoben.<\/p><p>Umgekehrt werden die Daten zwischen den Daten des inkrementellen Bereichs h\u00e4ufig aktualisiert. Wenn neue Partitionen erstellt werden, werden die alten Partitionen, die nicht mehr Teil der inkrementellen Reihe sind, zu den historischen Partitionen hinzugef\u00fcgt.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-27c6fa6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"27c6fa6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-faf86ed elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"faf86ed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie implementiert man die inkrementelle Aktualisierung?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e0503a6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e0503a6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die inkrementelle Aktualisierung kann auf <strong>Power BI Destkop<\/strong> und in den Dataflows, die in einem Premium-Arbeitsbereich enthalten sind, eingerichtet werden. Nach der Implementierung auf Power BI Destkop wird die Vorlage auf Power BI Service ver\u00f6ffentlicht.<\/p><p>Die erste Aktualisierung dauert l\u00e4nger, da alle Daten zum ersten Mal von ihren Quellen auf Power BI Service \u00fcbertragen werden. Sp\u00e4ter, nach diesem ersten Hochladen, werden alle zuk\u00fcnftigen Aktualisierungen inkrementell sein.<\/p><p>Die Implementierung der inkrementellen Aktualisierung besteht aus zwei Teilen. Im ersten Schritt m\u00fcssen die Voraussetzungen auf <strong>Power Query<\/strong> vorbereitet und die Regeln im Datenmodell definiert werden. Der n\u00e4chste Schritt ist die Ver\u00f6ffentlichung des Modells auf <strong>Power BI Service<\/strong> und die Aktualisierung des Datasets.<\/p><p>Um die Voraussetzungen f\u00fcr Power Query zu schaffen, beginnst du damit, zwei Parameter mit dem <strong>DateTime-Datentyp<\/strong> im Power Query Editor zu definieren. Die Namen dieser beiden Parameter sind RangeStart und RangeEnd. Sie werden verwendet, um die Regeln f\u00fcr die inkrementelle Aktualisierung festzulegen.<\/p><p>Sp\u00e4ter wird die Tabelle nach einer DateTime-Spalte gefiltert, indem die Parameter RangeStart und RangeEnd verwendet werden, wenn der Wert der DateTime-Spalte zwischen RangeStart und RangeEnd liegt.<\/p><p>Nachdem du die anf\u00e4ngliche Vorbereitung auf Power Query abgeschlossen hast, musst du in <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/power-bi-desktop-anleitung\">Power BI Desktop<\/a> die Strategie f\u00fcr die inkrementelle Aktualisierung auf das Datenmodell einstellen. Anschlie\u00dfend muss das Modell nur noch auf Power BI Service ver\u00f6ffentlicht werden, um mit der inkrementellen Aktualisierung des Datasets beginnen zu k\u00f6nnen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c012e5b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"c012e5b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Power-BI-Service-Premium.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dda07a9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"dda07a9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-61b1905 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"61b1905\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die optionalen Einstellungen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ec06171 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ec06171\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Das Konfigurationsfenster f\u00fcr die<strong> inkrementelle Aktualisierung<\/strong> enth\u00e4lt einen Abschnitt, der den optionalen Einstellungen gewidmet ist. Hier ist ein \u00dcberblick \u00fcber die verf\u00fcgbaren Funktionen.<\/p><p>Bei einem Premium-Konto kannst du mit DirectQuery die neuesten Daten in Echtzeit abrufen. Diese Funktion erm\u00f6glicht es der neuesten Datenpartition, sich \u00fcber Direct Query mit dem Quellsystem zu verbinden.<\/p><p>Eine weitere optionale Einstellung erm\u00f6glicht es, ganze Zeitr\u00e4ume in die Aktualisierung einzubeziehen. Diese Zeitr\u00e4ume k\u00f6nnen Jahre, Monate oder Tage sein, je nachdem, welcher Aktualisierungsbereich in den vorherigen Einstellungen gew\u00e4hlt wurde. Bei der Aktualisierung werden nur die Daten der abgeschlossenen Zeitr\u00e4ume einbezogen.<\/p><p>Die letzte optionale Einstellung erm\u00f6glicht es, Daten\u00e4nderungen zu erkennen. In vielen Datenintegrations- oder <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-warehouse\">Data Warehousing-Prozessen<\/a> werden den Tabellen n\u00e4mlich Audit-Spalten f\u00fcr n\u00fctzliche Metadaten hinzugef\u00fcgt, wie z. B. das Datum der letzten \u00c4nderung oder den verursachenden Benutzer.<\/p><p>Die Datenerkennung in Power BI ist sehr n\u00fctzlich, wenn deine Tabelle eine DateTime-Spalte enth\u00e4lt, die Daten\u00e4nderungen anzeigt.<\/p><p>Mit dieser Option kannst du die gew\u00fcnschte Audit-Spalte ausw\u00e4hlen, die nicht dieselbe Spalte sein darf, die zum Erstellen von Partitionen mit den Einstellungen RangeStart und<strong> RangeEnd<\/strong> verwendet wird. F\u00fcr jeden geplanten Aktualisierungszeitraum betrachtet Power BI den Maximalwert der Spalte mit dem inkrementellen Bereich, um \u00c4nderungen in diesem Zeitraum zu erkennen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7742a6c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7742a6c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e3464f1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e3464f1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Vorlage auf Power BI Service ver\u00f6ffentlichen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c5a51fe elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c5a51fe\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Das Modell auf Power BI Service zu ver\u00f6ffentlichen bedeutet, die <strong>Power BI Desktop (PBIX)<\/strong>-Berichtsdatei mit dem Datenmodell und einem m\u00f6glichen Bericht auf Power BI Service zu ver\u00f6ffentlichen.<\/p><p>Es gibt verschiedene Methoden, dies zu tun. Die beliebteste ist, auf dem Start-Tab auf die Schaltfl\u00e4che &#8222;Ver\u00f6ffentlichen&#8220; zu klicken, den Arbeitsbereich auszuw\u00e4hlen, auf dem das Modell ver\u00f6ffentlicht werden soll, und dann auf die Schaltfl\u00e4che &#8222;Ausw\u00e4hlen&#8220; zu klicken.<\/p><p>Normalerweise werden automatische Datenaktualisierungen vom Power BI Service aus geplant. Eine inkrementelle Aktualisierung ist n\u00e4mlich nur dann sinnvoll, wenn die Daten h\u00e4ufig aktualisiert werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-178857f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"178857f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-71c14b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"71c14b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Aktualisieren des Datasets auf Power BI Service<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-239b7eb8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"239b7eb8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Da die Vorlage nun ver\u00f6ffentlicht ist, musst du nur noch zu Power BI Service gehen, um das Dataset zu aktualisieren. Wenn du eine On-Premise-Datenquelle verwendet hast, musst du den On-Premise Data Gateway einrichten.<\/p><p>\u00d6ffne dann Power BI Service und gehe zum gew\u00fcnschten Arbeitsbereich. W\u00e4hle das Dataset aus und klicke auf die Schaltfl\u00e4che &#8222;Aktualisieren&#8220;.<\/p><p>Nach der ersten Aktualisierung des Datasets in Power BI Service ist es nicht mehr m\u00f6glich, den Bericht herunterzuladen. Diese Einschr\u00e4nkung ist logisch, da ein lokaler Rechner nicht in der Lage w\u00e4re, die Milliarden von Datenzeilen, die inkrementell in die Tabelle geladen werden, herunterzuladen. Dazu w\u00e4ren mehrere hundert Gigabyte RAM erforderlich.<\/p><p>Um <strong>sp\u00e4tere \u00c4nderungen am Datenmodell<\/strong> vorzunehmen, ist es daher zwingend erforderlich, andere Werkzeuge als Power BI Desktop zu verwenden, um die \u00c4nderungen auf das bestehende <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dataset-definition\">Dataset<\/a> zu verteilen.<\/p><p>Beispiele hierf\u00fcr sind Tabular Editor, ALM Toolkit oder <strong>SQL Server Management Studio (SSMS)<\/strong>. Diese Tools m\u00fcssen mithilfe von XMLA-Endpunkten, die nur in Power BI Premium und PPU verf\u00fcgbar sind, mit dem Dataset verbunden werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-76b5f1fa elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"76b5f1fa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"640\" height=\"424\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/pexels-lukas-669609.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-178182\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/pexels-lukas-669609.jpg 640w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/pexels-lukas-669609-300x199.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f7e7d37 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f7e7d37\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-58f1830 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"58f1830\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Hybride Arrays<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9c0bf1d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9c0bf1d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wenn du aktuelle Daten in Echtzeit oder fast in Echtzeit auf einem gro\u00dfen<strong> Array<\/strong> ben\u00f6tigst, kannst du hybride Arrays verwenden. Eine solche Tabelle kann sowohl die importierten Daten als auch DirectQuery aufnehmen.<\/p><p>Dies erm\u00f6glicht eine Aktualisierung der Daten in Echtzeit, w\u00e4hrend gleichzeitig die maximale Leistung von Power BI genutzt werden kann.<\/p><p>Hybride Tabellen sind partitioniert. Ihre neueste Partition ist ein DirectQuery aus der Datenquelle, und ihre historischen Daten werden aus einer anderen Partition importiert.<\/p><p>Dies ist kein doppelter Speichermodus, sondern eine Tabelle, bei der ein Teil importiert wird und der andere Teil eine DirectQuery ist. Die Hybrid-Array-Option kann nur auf ein Array angewendet werden, f\u00fcr das die inkrementelle Aktualisierung aktiviert ist.<\/p><p>Um sie zu aktivieren, ist eine <strong>Power BI Premium- oder PPU-Lizenz<\/strong> erforderlich und das Dataset muss auf einem Premium- oder PPU-Arbeitsbereich ver\u00f6ffentlicht werden. W\u00e4hle die Option &#8222;Mit DirectQuery die neuesten Daten in Echtzeit erhalten&#8220;. Anschlie\u00dfend siehst du den Zeitraum der Echtzeitdaten und ein Diagramm, das den zeitlichen Ablauf anzeigt.<\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"268\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Power Query - Was ist das ?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/power-query-was-ist-das-wozu-dient-es-2\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/power-query-was-ist-das-wozu-dient-es-2\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power Query &#8211; Was ist das ?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Power BI auf dem Mac&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/power-bi-auf-dem-mac\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/power-bi-auf-dem-mac\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power BI auf dem Mac<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Power BI Allexcept&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/power-bi-allexcept-so-funktionierts\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/power-bi-allexcept-so-funktionierts\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power BI Allexcept<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Power BI Auto Refresh&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/auto-refresh-power-bi-unser-tutorial\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/auto-refresh-power-bi-unser-tutorial\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power BI Auto Refresh<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-24e0ca6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"24e0ca6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-05f1ce5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"05f1ce5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie lerne ich, Power BI zu beherrschen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-31f9636 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"31f9636\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die <strong>inkrementelle Aktualisierung<\/strong> ist eine der vielen unbekannten Funktionen von <strong>Power BI<\/strong>. Um zu lernen, diese Software und all ihre Feinheiten zu beherrschen, kannst du dich f\u00fcr DataScientest entscheiden.<\/p><p>Unsere Power BI-Schulung ist in zwei Teile gegliedert: Anf\u00e4nger und Fortgeschrittene. Der erste Teil richtet sich an Anf\u00e4nger, die das Tool kennenlernen m\u00f6chten und lernt, wie man Funktionen wie <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dax-studio-alles-ueber-das-tool-zur-analyse-von-anfragen-in-der-dax-sprache\">DAX<\/a> und Power Query verwendet. Er wird in 24 Stunden, verteilt auf drei Tage, abgeschlossen.<\/p><p>Der zweite Teil ist f\u00fcr fortgeschrittene Nutzer gedacht und vertieft den Umgang mit den einzelnen Power BI-Funktionen. Du wirst insbesondere die komplexeren Konzepte wie inkrementelle Aktualisierung und <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dataflow-power-bi-alles-ueber-das-self-service-etl-tool\">DataFlows<\/a> kennen lernen. Das Programm wird in 14 Stunden an zwei Tagen absolviert.<\/p><p>Wenn du ein Anf\u00e4nger bist und <strong>Power BI perfekt beherrschen<\/strong> m\u00f6chtest, kannst du den weiterf\u00fchrenden Kurs w\u00e4hlen, der beide Teile des Kurses umfasst. Der Kurs dauert 38 Stunden an 5 Tagen.<\/p><p>Als<strong> Microsoft Learning Partner<\/strong> bereitet dich DataScientest auf die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pl-300-wie-erhalte-ich-die-zertifizierung-power-bi-analyst-associate\">PL-300-Pr\u00fcfung<\/a> vor, die dich zum Power BI Data Analyst Associate zertifiziert.<\/p><p>F\u00fcr die Finanzierung ist unsere staatlich anerkannte Organisation im Rahmen des Bildungsgutscheins f\u00f6rderf\u00e4hig. Warte nicht l\u00e4nger und entdecke DataScientest!<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9c67018 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"9c67018\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/terminvereinbarung\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Informationen zur Power BI Weiterbildung<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6b5526e elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"6b5526e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Vorteile der inkrementellen Aktualisierung: Was sind das f\u00fcr Vorteile?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Die inkrementelle Aktualisierung bietet mehrere Vorteile, insbesondere bei gro\u00dfen Tabellen mit mehreren hundert Millionen Zeilen. Zun\u00e4chst einmal werden die Daten viel schneller aktualisiert als bei der Trunkierungs- und Lademethode, da nur die Daten im inkrementellen Bereich aktualisiert werden.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Wie funktioniert die inkrementelle Aktualisierung?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Nachdem du die Vorlage auf Power BI Service ver\u00f6ffentlicht hast, erstellt der Service mehrere Partitionen auf der Tabelle mit inkrementellen Strategien, die auf Jahr, Monat oder Tag basieren. Abh\u00e4ngig von der festgelegten inkrementellen Strategie werden die Partitionen automatisch aktualisiert, vorausgesetzt, du planst die automatische Aktualisierung. Im Laufe der Zeit werden einige dieser Partitionen aufgegeben und andere werden miteinander verschmolzen.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Wie implementiere ich die inkrementelle Aktualisierung?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Die Implementierung der inkrementellen Aktualisierung besteht aus zwei Teilen. Im ersten Schritt m\u00fcssen die Voraussetzungen f\u00fcr Power Query geschaffen und die Regeln im Datenmodell definiert werden. Der n\u00e4chste Schritt ist die Ver\u00f6ffentlichung des Modells auf Power BI Service und die Aktualisierung des Datasets. Um die Voraussetzungen f\u00fcr Power Query zu schaffen, beginnst du damit, zwei Parameter mit dem DateTime-Datentyp im Power Query Editor zu definieren. Die Namen dieser beiden Parameter sind RangeStart und RangeEnd. Sie werden verwendet, um die Regeln f\u00fcr die inkrementelle Aktualisierung zu definieren.\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die inkrementelle Aktualisierung von Power BI erm\u00f6glicht es, nur die \u00c4nderungen an den Daten zu laden, anstatt bei jeder Aktualisierung alle Daten zu ersetzen. Dies spart Zeit und Ressourcen. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du \u00fcber diese Funktion wissen musst! Es gibt zwei M\u00f6glichkeiten, um Daten von Ort A zu Ort B zu \u00fcbertragen. 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