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Power BI und ChatGPT: Schulung für DAX und Power Query

Power BI und ChatGPT: DAX, Power Query und Datenmodell mit KI-Hilfe

Dauer: ab 1 Tag | Preis: ab 900 EUR (Netto) | Termin: Ganztägig + halbtägig

Sie nutzen ChatGPT als Helfer neben Power BI Desktop: DAX-Measures und Power-Query-Schritte entwerfen und erklären lassen, Datenmodelle planen, Berichtsseiten skizzieren – und dabei keine vertraulichen Daten preisgeben.

DAX verstehen statt kopieren: ChatGPT als zweiter Kopf für Power BI

Power BI und ChatGPT ergänzen sich dort, wo Power BI am meisten Lernaufwand verlangt: beim Filterkontext in DAX, bei Power Query M und beim Entwurf eines tragfähigen Datenmodells. Sie beschreiben Tabellen, Beziehungen und die gewünschte Kennzahl, ChatGPT schlägt ein Measure vor und erklärt, warum CALCULATE hier den Filter ersetzt und dort nur erweitert. Gerechnet und geprüft wird in Power BI Desktop. Das Seminar richtet sich an Berichtsersteller:innen, deren Arbeitsbereich keine Copilot-Kapazität hat oder die einen Assistenten außerhalb des Modells bevorzugen.

Der Kurs folgt dem Weg eines Berichts: Datenquellen anbinden und Verbindungsfehler deuten, Daten in Power Query umformen, ein Sternschema mit Datumstabelle planen, Measures schreiben und testen, Berichtsseiten und Visuals entwerfen, Aktualisierung und Zusammenarbeit im Power-BI-Dienst einrichten. An jeder Station sehen Sie, welche Frage an ChatGPT weiterhilft und welche Angaben dafür nötig sind – meist sind es Spaltennamen, Datentypen und ein erwartetes Ergebnis für eine bekannte Zeile.

Geübt wird an einem vorbereiteten Modell, in dem typische Fehler stecken: eine Beziehung mit falscher Filterrichtung, ein Measure, das in der Gesamtzeile Unsinn liefert, ein Datum, das als Text importiert wurde. Sie lassen ChatGPT jeweils Diagnose und Korrektur vorschlagen und prüfen das Ergebnis in der DAX-Abfrageansicht gegen bekannte Summen.

Ein Abschnitt widmet sich dem, was beim Teilen von Modellen mit einem externen Assistenten schiefgehen kann: Kundendaten in Beispielzeilen, Verbindungszeichenfolgen mit Servernamen, interne Kennzahlen in Screenshots. Sie lernen, ein Modell über seine Metadaten zu beschreiben statt über seine Daten. Copilot innerhalb von Power BI und Fabric ist Thema des Seminars „Power BI und Copilot“.

Fast alle DAX-Fehler aus meinen Beratungsprojekten sind keine Syntaxfehler, sondern Denkfehler im Filterkontext: Die Zahl erscheint, sie ist nur falsch. ChatGPT schreibt ein Measure in Sekunden – aber nur, wenn Sie ihm sagen, wie Ihr Modell aufgebaut ist, und nur, wenn Sie das Ergebnis an einer Zahl prüfen, die Sie kennen. Die beste Frage an ChatGPT ist deshalb oft nicht „Schreib mir das Measure“, sondern „Erklär mir, warum mein Measure in der Gesamtzeile etwas anderes zeigt“. Daraus lernt man DAX.
Themen und Inhalte für Ihre Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung:

Power BI und ChatGPT: DAX, Power Query und Datenmodell mit KI-Hilfe

Power BI und ChatGPT: Aufgaben sinnvoll verteilen
  • Bausteine von Power BI: Power Query, semantisches Modell, DAX, Berichte und Power-BI-Dienst
  • ChatGPT als externer Helfer: Es kennt Ihr Modell nur aus Ihrer Beschreibung
  • Aufgabenteilung: ChatGPT entwirft und erklärt, Power BI rechnet und visualisiert
  • Modell für die Frage beschreiben: Tabellen, Spalten, Datentypen und Beziehungen als Text
  • Externer Assistent oder Copilot in Power BI: Kapazität, Modellzugriff, Datenschutz
Datenquellen anbinden mit ChatGPT als Anleitung
  • Verbindungsfehler deuten: Anmeldeinformationen, Datenschutzebenen, geänderte Pfade
  • Speichermodi vergleichen: Import, DirectQuery, zusammengesetztes Modell und Direct Lake
  • Daten abrufen aus Excel, CSV, SharePoint-Ordner, SQL Server und Dataverse
  • Anleitung durch ChatGPT: Excel-Datei verbinden, Tabellen statt Blätter wählen, Pfad als Parameter
  • Lokale Quellen über das Datengateway für die Aktualisierung im Dienst bereitstellen
Daten umformen mit Power Query und M
  • Warum Transformationen in Power Query gehören: wiederholbare, benannte Abfrageschritte
  • Datentypen ändern und Gebietsschema für Datum und Dezimalzahlen berücksichtigen
  • Zeilen filtern und Abfragefaltung prüfen: wird der Filter an die Quelle weitergegeben?
  • Spalten zusammenführen sowie Abfragen zusammenführen und anfügen
  • Teile eines Feldes extrahieren: Text vor oder nach Trennzeichen, Spalte nach Positionen teilen
  • Benutzerdefinierte Spalte in M oder berechnete Spalte in DAX: Entscheidungskriterien
  • M-Code aus dem erweiterten Editor von ChatGPT kommentieren und Schritte sprechend benennen lassen
  • Anleitung durch ChatGPT: Format eines Datumsfelds ändern und in der Vorschau kontrollieren
Datenmodell planen
  • Sternschema mit Fakten- und Dimensionstabellen aus einer fachlichen Beschreibung entwerfen lassen
  • Datumstabelle per DAX oder Power Query erstellen und als Datumstabelle markieren
  • Beziehungen: Kardinalität, Kreuzfilterrichtung, inaktive Beziehungen mit USERELATIONSHIP
  • Benennungsregeln, Anzeigeordner und ausgeblendete Schlüsselspalten festlegen
DAX-Measures mit ChatGPT entwickeln
  • Warum sich ChatGPT für DAX lohnt: Filterkontext erklären lassen statt Formeln abzuschreiben
  • Basis-Measures für Summe, Anteil und Vorjahr mit CALCULATE und SAMEPERIODLASTYEAR
  • Lesbare Measures mit VAR/RETURN und sichere Division mit DIVIDE
  • Zeitintelligenz: kumulierte Jahreswerte mit TOTALYTD, gleitende Durchschnitte
  • Fehlerhafte Measures diagnostizieren: Kontextübergang, leere Werte, falsche Gesamtzeile
  • Measures in der DAX-Abfrageansicht testen und gegen bekannte Summen abgleichen
Berichtsseiten und Visualisierungen entwerfen
  • Visual zur Frage passend wählen: Linie, Balken, Matrix, Karte, Wasserfall
  • Berichtsseiten als Gliederung skizzieren lassen: Kennzahlen, Filter, Drillthrough, QuickInfos
  • Anleitung durch ChatGPT: Azure-Maps-Visual mit Orts- oder Koordinatenfeldern aufbauen
  • Dynamische Berichte mit Feldparametern, Berechnungsgruppen und Titeln per DAX
  • Geplante und inkrementelle Aktualisierung im Power-BI-Dienst einrichten
  • Abweichungen, Ausreißer und Trends im Bericht mit Analysefunktionen sichtbar machen
  • Dashboard-Layout: Raster, Farben, Barrierefreiheit, Berichtsdesign als JSON-Datei entwerfen lassen
Fallbeispiele, Texte und Zusammenarbeit
  • Fallbeispiele: Vertriebsbericht, Personalkennzahlen, Projektcontrolling mit ChatGPT-Unterstützung
  • Fallstudien durchgehen: Fragestellung, Modell, Kennzahlen, Erkenntnis für das Geschäft
  • Modell dokumentieren: Beschreibungen für Measures und Datenwörterbuch entwerfen lassen
  • Gemeinsam entwickeln: Arbeitsbereiche, Power-BI-Apps, PBIP-Projektdateien und Git
  • Begleittexte, Änderungsnotizen und Erläuterungen für Berichtsempfänger:innen formulieren
  • Rückfragen bündeln: Kommentare und Abonnements im Power-BI-Dienst
Best Practices, Datenschutz und Ethik
  • Gute Anfragen: Modellbeschreibung, Measure-Name, erwartetes Ergebnis für eine bekannte Zeile
  • Was nicht in den Chat gehört: Echtdaten, Kundennamen, Verbindungszeichenfolgen, Zugangsdaten
  • Metadaten statt Daten teilen: Tabellen- und Spaltenliste per INFO.VIEW.TABLES() und INFO.VIEW.COLUMNS() abfragen
  • ChatGPT Business: Inhalte standardmäßig nicht zum Modelltraining, Richtlinien im Unternehmen
  • Ethik im Reporting: Kennzahlen nicht schönrechnen, KI-entworfene Measures kennzeichnen und prüfen
Praxisprojekt: Energieverbrauch von Bürogebäuden
  • Zählerstände, Gebäudestammdaten und Wetterdaten anbinden und in Power Query bereinigen
  • Sternschema mit Datumstabelle planen und von ChatGPT gegen die Fachanforderung prüfen lassen
  • Measures für Verbrauch je Quadratmeter, Vorjahresvergleich und witterungsbereinigten Wert entwickeln
  • Berichtsseite für das Gebäudemanagement mit Begleittext und dokumentierten Measures veröffentlichen
Lernziele
  • Sie beschreiben ein Power-BI-Modell so, dass ChatGPT brauchbare DAX- und M-Vorschläge liefert
  • Sie formen Daten in Power Query um und verstehen den erzeugten M-Code
  • Sie planen ein Sternschema mit Datumstabelle und passenden Beziehungen
  • Sie entwickeln DAX-Measures, erklären deren Filterkontext und kontrollieren sie an Zahlen, die Sie kennen
  • Sie teilen Modellinformationen mit ChatGPT, ohne vertrauliche Daten preiszugeben
Zielgruppe
  • Power-BI-Anwender:innen und Berichtsersteller:innen ohne Copilot-Kapazität
  • Datenanalyst:innen und Controlling, die DAX und Power Query schneller sicher beherrschen wollen
  • Fachbereiche, die eigene Berichte aufbauen und pflegen

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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