Tabellen formen

Datenmodellierung in Power BI

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

Datenbanknormalisierung

Eine Reihe logischer Regeln und Prozesse für die Datenmodellierung
Organisation einer Datenbank
Ziele der Normalisierung
- Entfernen redundanter Daten
- Ein Design, das die reale Welt gut repräsentiert
Tabellen sind in Power BI über Beziehungen miteinander verbunden

normalization

Power Query bietet mehrere Transformationsschritte, ein ein normalisiertes Datenmodell zu ermöglichen

Wichtige Techniken:
1. Spalten Aufteilen
2. Spaltenextraktion
3. Zusammenführen von Abfragen
4. Abfragen anfügen

Spaltenteilung

Spalten aus einer Tabelle in eine andere Tabelle auslagern
Beibehalten eines Schlüssels auf der ursprünglichen Tabelle, um zu wissen, welche Werte zusammenpassen
Ergebnis: separate Zeilen beibehalten, die Gesamtgröße des Datenmodells verringern und Redundanz reduzieren

Spaltenextraktion

Kombiniert den Inhalt von zwei oder mehr Tabellen in einer einzigen Tabelle
Abgleich von Zeilen anhand von Spaltennamen und Ergänzung fehlender Spalten mit NULL
Entspricht einer UNION ALL-Anweisung in SQL

Abfrageanhang

Fügt zwei Tabellen mittels eines Joins zusammen, basierend auf Werten aus einer oder mehreren Spalten$^1$

Arten von Joins:
- Inner join
- Left outer join
- Right outer join
- Full outer join

Abfragezusammenführung und Join-Typen

¹ Dies wird in den Übungen nicht behandelt; schau dir andere DataCamp-Kurse zum Verknüpfen von Tabellen an für weitere Details

Datenmodellierung in Power BI