{"id":176335,"date":"2023-05-17T05:08:20","date_gmt":"2023-05-17T04:08:20","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=176335"},"modified":"2026-02-06T06:47:50","modified_gmt":"2026-02-06T05:47:50","slug":"time-intelligence-power-bi-alles-ueber-diese-funktion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/time-intelligence-power-bi-alles-ueber-diese-funktion","title":{"rendered":"Time Intelligence Power BI: Alles \u00fcber diese Funktion"},"content":{"rendered":"

Power BI ist sehr n\u00fctzlich, wenn du zwei Zeitr\u00e4ume miteinander vergleichen willst. Mit den DAX-Funktionen und Quick Measures kannst du Daten f\u00fcr denselben Zeitraum ganz einfach von einem Jahr zum anderen oder vom Jahresanfang bis zum aktuellen Datum vergleichen. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du \u00fcber die Power BI Time Intelligence Funktion.<\/strong><\/p>\nInnerhalb eines Unternehmens ist es sehr oft notwendig, mehrere Zeitr\u00e4ume miteinander zu vergleichen. Dies erm\u00f6glicht z. B. die Analyse von Trends oder den Vergleich von Verkaufszahlen und finanzieller Performance.\n\nDiese Art der Berechnung kann jedoch ein Albtraum sein, wenn man die Formeln und Tabellen von Microsoft Excel<\/a> verwendet. Gl\u00fccklicherweise bietet die Business-Intelligence-Plattform Power BI<\/a> von Microsoft Funktionen, die diese Art von Vergleich erm\u00f6glichen.\n\nDie Time Intelligence-Funktionen helfen Power BI-Benutzern dabei, Berechnungen durchzuf\u00fchren, um die Leistung des Unternehmens zu bewerten, ohne dass diese Berechnungen explizit auf einem separaten Blatt gespeichert werden m\u00fcssen, um darauf Bezug nehmen zu k\u00f6nnen.\n\nPower BI Time Intelligence-Berechnungen \u00fcber DAX-Funktionen<\/a> und Quick Measures geh\u00f6ren \u00fcbrigens zu den am h\u00e4ufigsten genutzten Funktionen in Power BI, vor allem, wenn es darum geht, den aktuellen Zeitraum mit dem Vorjahr zu vergleichen.\n\n?Auch interessant:\n\n\n\n\n\n\n\n
Power BI Direct Query<\/a><\/u><\/td>\n<\/tr>\n
Power BI Slicers<\/a><\/u><\/td>\n<\/tr>\n
Power BI Beispiele<\/a><\/u><\/td>\n<\/tr>\n
Power Pivot<\/a><\/u><\/td>\n<\/tr>\n
Power BI Lizenz<\/a><\/u><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Wozu dient Power BI Time Intelligence ?<\/h3>\nUnternehmen m\u00fcssen ihre Leistung \u00fcber mehrere Zeitr\u00e4ume hinweg bewerten, um Trends vergleichen zu k\u00f6nnen. Entscheidungstr\u00e4ger m\u00f6chten h\u00e4ufig die Key Performance Indicators<\/strong> mit ihren Jahreszielen vergleichen.\n\nDas Ziel kann z. B. sein, den „Year-to-Date“-Gewinn (YTD) zu bewerten und die Strategie anzupassen, um m\u00f6gliche L\u00fccken zu kompensieren.\n\nDer Vergleich desselben Zeitraums von einem Jahr zum anderen kann auch bei der Analyse der Leistungsentwicklung helfen.\n\nDie Funktionen von Power BI<\/strong> erm\u00f6glichen es, diese Vergleiche durch einfache Berechnungen effizient zu implementieren. Dadurch entf\u00e4llt die Notwendigkeit, auf die Pivot-Tabellen von Excel zur\u00fcckzugreifen.\n
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"
<\/figcaption><\/figure>\n

Power BI Time Intelligence: Zwei Zeitr\u00e4ume mit Quick Measures vergleichen<\/h3>\nQuick Measures sind eine sehr n\u00fctzliche Funktion von Power BI, mit der du g\u00e4ngige Berechnungen schnell und einfach durchf\u00fchren kannst.\n\nJede Quick Measure enth\u00e4lt eine Reihe von DAX-Abfragen,<\/strong> die im Hintergrund ausgef\u00fchrt werden, und das Ergebnis wird direkt im Bericht angezeigt.a Es ist also nicht notwendig, selbst eine DAX-Abfrage zu schreiben. Nachdem die Quick Measure erstellt wurde, wird sie direkt zur Tabelle hinzugef\u00fcgt.\n\nEs gibt mehrere Quick Measures f\u00fcr sehr h\u00e4ufige Time Intelligence-Berechnungen wie Year-to-date, Quarter-to-date, Month-to-date, \u00c4nderungen von Jahr zu Jahr oder gleitende Durchschnitte.\n\nDamit die Quick Measures funktionieren, musst du jedoch vorher eine Date-Tabelle definieren. Um diese Tabelle zu erstellen, kannst du DAX, Power Query<\/a> oder SQL<\/a> verwenden.\n

Wie erstellt man eine Date-Tabelle f\u00fcr Power BI?<\/h3>\nIn den meisten F\u00e4llen, wenn eine Verbindung zu relationalen Datenquellen wie einem SQL-, Oracle- oder MySQL-Server<\/a> besteht, enth\u00e4lt das im Data Warehouse befindliche Datenmodell oft bereits eine Date-Dimension.\n\nEs gen\u00fcgt also, die vorhandene Datumsdimension in das Power BI-Datenmodell zu importieren. Dieser Ansatz hat den Vorteil, dass eine einzige vertrauensw\u00fcrdige Quelle f\u00fcr die Arbeit mit unternehmensweiten Datumsangaben gesichert ist.\n\nNachdem du Power BI mit einer Datenquelle<\/a> verbunden hast, w\u00e4hlst du einfach die Datumstabelle aus, um eine Datumsdimension innerhalb des Power BI-Datenmodells zu haben. Dies ist die einfachste und g\u00e4ngigste Art, in Power BI mit der Zeit zu arbeiten.\n\nWenn du keine bestehende Datumsdimension hast, die du in dein Datenmodell importieren kannst, kannst du eine Datumsdimension sehr einfach mithilfe von Power Query und seiner Sprache M erstellen. \u00d6ffne eine neue Power BI-Datei und w\u00e4hle die Option „Blank Query“ unter der Schaltfl\u00e4che „Get Data“ (Daten holen).<\/strong>\n\nDu kannst die Parameter verwenden, um eine flexible und benutzerdefinierte Datumsdimension zu erstellen, indem du im Abschnitt „Parameter verwalten“ die Option „Neuer Parameter“ ausw\u00e4hlst. Lege das Startjahr und das Endjahr deiner Datumsdimension fest.\n\nIm Internet findest du viele fertige Skripte in der Programmiersprache M<\/a>, mit denen du deine Datumsdimension erstellen und in das Datenmodell einbetten kannst. Kopiere das Skript einfach in den Erweiterten Editor und f\u00fcge es dort ein.\n\nDu kannst die Datei auch im .pbit-Format (Power BI Template File) speichern, damit du den Zeitraum, f\u00fcr den du das Datum generieren willst, \u00e4ndern kannst.\n\nDie dritte M\u00f6glichkeit, eine Datumsdimension zu erstellen, ist die Verwendung der DAX-Sprache. Die Funktionen CALENDAR() und CALENDARAUTO()<\/strong> legen den Grundstein f\u00fcr alle anderen ben\u00f6tigten Attribute wie Wochen oder Arbeitstage.\n
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\n\n
<\/figcaption><\/figure>\nUnabh\u00e4ngig davon, welche Methode du zur Erstellung einer Datumsdimension w\u00e4hlst, ist es zwingend erforderlich, die Tabelle als Datumstabelle zu kennzeichnen. Nur so kannst du die Power BI Time Intelligence<\/strong> Funktionen des DAX<\/a> voll aussch\u00f6pfen.\n\nUm als Datumstabelle markiert zu werden, muss die Tabelle oder Spalte mehrere Kriterien erf\u00fcllen. Es muss eindeutige Werte in jeder Zeile enthalten, zusammenh\u00e4ngende Werte und der Datentyp muss Date sein. NULL-Werte sind nicht erlaubt.\n\nKlicke mit der rechten Maustaste auf die Datumsdimension, gehe mit dem Mauszeiger auf die Option „Als Datumstabelle markieren“ und klicke darauf. Ein Dialogfeld \u00f6ffnet sich und Power BI bietet dir an, die Spalte auszuw\u00e4hlen, auf die die Markierung angewendet werden soll.\n\nDie Software erkennt automatisch die Spalten des richtigen Datentyps. Sobald du die Spalte ausgew\u00e4hlt hast, f\u00fchrt Power BI<\/strong> die Validierung durch. Danach erscheint ein kleines Symbol neben dem Namen der Datumsspalte.\n\nDie Datumsdimension wird erstellt und in dein Datenmodell eingebettet. Du kannst nun Daten aus verschiedenen Zeitr\u00e4umen manipulieren und vergleichen.\n\n?Auch interessant:\n\n\n\n\n\n\n\n
Power BI Report Server Leitfaden<\/a><\/u><\/td>\n<\/tr>\n
Power Query Excel aktivieren<\/a><\/u><\/td>\n<\/tr>\n
Power BI Datum<\/a><\/u><\/td>\n<\/tr>\n
DATEDIFF Power BI<\/a><\/u><\/td>\n<\/tr>\n
Power BI Related Funktion<\/a><\/u><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Mit Power BI Time Intelligence zwei Zeitr\u00e4ume \u00fcber die DAX-Funktionen vergleichen<\/h3>\nUm zwei Zeitr\u00e4ume in Power BI Time Intelligence<\/strong> zu vergleichen, ohne die Quick Measures zu verwenden, ist der erste Schritt, eine Basismessung zu erstellen. Man k\u00f6nnte z. B. eine Messung erstellen, um den Gesamtumsatz zu berechnen, und eine zweite Messung, um den Gesamtumsatz einen Monat zuvor zu berechnen.\n\nF\u00fcr die Berechnung gibt es verschiedene Methoden. Die Funktion DATEADD(), die h\u00e4ufig f\u00fcr die Arbeit mit Datumsangaben in SQL verwendet wird, bietet Flexibilit\u00e4t f\u00fcr verschobene Zeitr\u00e4ume.\n\nNachdem du diese grundlegenden Messungen erstellt hast, kannst du sehen, wie die Zahlen aus zwei Zeitr\u00e4umen miteinander korrelieren. Um den Vergleich zu vereinfachen, kann man auch eine Datenvisualisierung<\/a> wie ein Liniendiagramm oder eine Kartenvisualisierung verwenden.\n\nEs ist auch m\u00f6glich, zus\u00e4tzliche Messungen zu erstellen, um die Unterschiede zwischen den Perioden zu berechnen. Mithilfe eines Farbcodes k\u00f6nnen positive Ver\u00e4nderungen in einer Farbe und negative Ver\u00e4nderungen in einer anderen Farbe dargestellt werden.\n\nDie Funktion SAMEPERIODLASTYEAR() erm\u00f6glicht es auch, die Daten f\u00fcr denselben Zeitraum von einem Jahr zum anderen zu vergleichen. Diese verschiedenen DAX-Funktionen<\/strong> machen es sehr einfach, verschiedene Zeitr\u00e4ume zu vergleichen.\n\nAu\u00dferdem lassen sich mit der Funktion TOTALYTD ganz einfach „Year-To-Date“-Werte berechnen. Damit kann die Performance vom Jahresanfang bis zum gew\u00e4hlten Datum bewertet werden. Es ist einer der am h\u00e4ufigsten verwendeten Key Performance Indicators (KPIs) f\u00fcr Unternehmen.\n\nDie Funktionen TOTALMTD und TOTALQTD<\/strong> k\u00f6nnen auch die Werte „Mointh-to-Date“ und „Quarter-to-Date“ angeben, um die Entwicklung der Messungen vom Anfang des Monats oder des Quartals bis zum gew\u00e4hlten Datum zu beobachten.\n
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\n\n
<\/figcaption><\/figure>\n

Wie kann man Power BI und Power BI Time Intelligence lernen ?<\/h3>\nDie Power BI-Plattform ist sehr n\u00fctzlich f\u00fcr „Time Intelligence“-Berechnungen. Es ist sehr einfach, verschiedene Zeitr\u00e4ume zu vergleichen, oft sogar ohne eine Zeile in der DAX-Sprache schreiben zu m\u00fcssen.\n\nUm zu lernen, wie man mit Power BI und seinen verschiedenen Funktionen umgeht, kannst du Liora w\u00e4hlen. Unser Kurs erm\u00f6glicht es dir, die Software in nur 38 Stunden, verteilt auf f\u00fcnf Tage, zu beherrschen.\n\nAnf\u00e4nger k\u00f6nnen sich auch f\u00fcr den dreit\u00e4gigen Einf\u00fchrungskurs entscheiden, w\u00e4hrend bereits erfahrene Nutzer den zweit\u00e4gigen Aufbaukurs w\u00e4hlen k\u00f6nnen.\n\nAls Microsoft Learning Partner bereitet dich Liora auf die Zertifizierungspr\u00fcfung PL-300 vor und nimmt die Pr\u00fcfung ab. Am Ende des Kurses erh\u00e4ltst du die offizielle Microsoft Power BI Data Analyst Associate-Zertifizierung.\n\nDieser Kurs wird vollst\u00e4ndig als Fernkurs \u00fcber das Internet durchgef\u00fchrt, und unsere staatlich anerkannte Organisation kommt f\u00fcr die Finanzierung \u00fcber das Pers\u00f6nliche Lernkonto in Frage. Arbeitssuchende k\u00f6nnen ebenfalls von einer vollst\u00e4ndigen Kosten\u00fcbernahme durch Deinen Bildungsgutschein profitieren. Warte nicht l\u00e4nger und entdecke Liora!\n\nDu wei\u00dft jetzt einiges \u00fcber den Vergleich von Zeitr\u00e4umen mit Power BI.\n\n\n
Entdecke unsere Power BI Weiterbildung<\/a><\/div><\/div>\n\n\n… oder informiere dich weiter \u00fcber Power BI? :\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Power BI Microsoft<\/a><\/u><\/td>\n<\/tr>\n
Power BI f\u00fcr Dummies<\/a><\/u><\/td>\n<\/tr>\n
Power Query – Was ist das ?<\/a><\/u><\/td>\n<\/tr>\n
Power BI auf dem Mac<\/a><\/u><\/td>\n<\/tr>\n
Power BI Allexcept<\/a><\/u><\/td>\n<\/tr>\n
Power BI Auto Refresh<\/a><\/u><\/td>\n<\/tr>\n
Power BI Hubspot Integration<\/a><\/u><\/td>\n<\/tr>\n
Power BI Report Builder<\/a><\/u><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Power BI ist sehr n\u00fctzlich, wenn du zwei Zeitr\u00e4ume miteinander vergleichen willst. Mit den DAX-Funktionen und Quick Measures kannst du Daten f\u00fcr denselben Zeitraum ganz einfach von einem Jahr zum anderen oder vom Jahresanfang bis zum aktuellen Datum vergleichen. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du \u00fcber die Power BI Time Intelligence Funktion. Innerhalb eines Unternehmens […]<\/p>\n","protected":false},"author":76,"featured_media":176336,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-176335","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/176335","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/76"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=176335"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/176335\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":217537,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/176335\/revisions\/217537"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/176336"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=176335"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=176335"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}