{"id":177588,"date":"2026-01-28T03:47:09","date_gmt":"2026-01-28T02:47:09","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=177588"},"modified":"2026-02-18T16:37:41","modified_gmt":"2026-02-18T15:37:41","slug":"power-bi-direct-query-vs-import-was-ist-besser","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-direct-query-vs-import-was-ist-besser","title":{"rendered":"Power BI Direct Query vs. Import: Was ist besser ?"},"content":{"rendered":"\n

Beim Verbinden von Daten in stehen dir zwei M\u00f6glichkeiten zur Verf\u00fcgung: Power BI Direct Query vs. Import. Um die ideale Strategie zu w\u00e4hlen, ist es wichtig, beide Methoden, ihre Vor- und Nachteile zu kennen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Jede Methode kann je nach Art des Berichts eingesetzt werden, aber deine Organisation sollte f\u00fcr 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.<\/p>\n\n\n\n

Was ist Power BI Import ?<\/h2>\n\n\n\n

Die Verbindungsmethode von Import Power BI<\/strong> speichert die Daten, mit denen du dich verbindest, im Cache.<\/p>\n\n\n\n

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 urspr\u00fcnglichen Quelle.<\/p>\n\n\n\n

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Was ist Direct Query ?<\/h2>\n\n\n\n

Wenn du eine Datenquelle mithilfe von Direct Query<\/strong> anschlie\u00dft, wird deine Tabelle zur Laufzeit direkt nach den Daten suchen. Jeder Filter und jede Interaktion mit dem Bericht l\u00f6st weitere Abfragen aus. Es werden keine Daten direkt in Power BI<\/strong> importiert. Du sendest also Abfragen an die Daten in der Datenquelle selbst und diese Abfrage bringt die Daten zu Power BI.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Nachdem du nun verstanden hast, wie die einzelnen Methoden funktionieren, wollen wir uns nun ihren Vor- und Nachteilen zuwenden.<\/p>\n\n\n\n

Power BI Direct Query vs. Import: Die Vorteile des Power BI-Imports<\/h2>\n\n\n\n

Zun\u00e4chst einmal verspricht Import Power BI eine optimale Leistung. Denn wenn du durch den Datencache gehst, nutzt du den vollen Vorteil der Vertipaq-Engine<\/strong> (Datenzugriffs-Engine). Die Leistung deines Berichts ist dann ideal.<\/p>\n\n\n\n

Au\u00dferdem kannst du mit Import Power BI die DAX-<\/a> und M-Funktionen und die verschiedenen Datenformate so nutzen, wie du es m\u00f6chtest. Mit mehr Funktionen bist du freier bei der Modellierung deiner Daten. Schlie\u00dflich kannst du mit dieser Methode auch Daten aus verschiedenen Datenquellen wie Datenbanken, CSV-Dateien oder einem Dataflow kombinieren.<\/p>\n\n\n\n

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Power BI Import lernen<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Power BI Direct Query vs. Import: Die Nachteile von Power BI Import<\/h2>\n\n\n\n

Import Power BI<\/strong> hat auch eine Reihe von M\u00e4ngeln. Du hast es vielleicht schon bei der Beschreibung der einzelnen Methoden erraten, aber Import bedeutet eine Verz\u00f6gerung bei der Datenaktualisierung.<\/p>\n\n\n\n

Du kannst nur bis zu 8 Aktualisierungen pro Tag einplanen (au\u00dfer 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 ber\u00fccksichtigen. Schedule Refresh ist nicht die St\u00e4rke von Import Power BI.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Auch die Gr\u00f6\u00dfe der zu importierenden Datens\u00e4tze ist auf 1 GB beschr\u00e4nkt (auch hier wieder, au\u00dfer bei der Verwendung von Premium).<\/p>\n\n\n\n

Auch wenn die Vertipaq-Engine eine tadellose Komprimierung erm\u00f6glicht, solltest du diese Begrenzung bei der Auswahl deiner Verbindungsmethode im Hinterkopf behalten.<\/p>\n\n\n\n

Wenn du Import ausw\u00e4hlst, gibt es kein Zur\u00fcck mehr! Bevor du diese Verbindungsmethode ausw\u00e4hlst, stelle sicher, dass du sie auch wirklich verwenden willst. Andernfalls wird dir dadurch zus\u00e4tzliche Arbeit aufgeb\u00fcrdet.<\/p>\n\n\n\n

Die Vorteile von Direct Query<\/h2>\n\n\n\n

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 n\u00e4mlich st\u00e4ndig Anfragen von Direct Query, um m\u00f6glichst aktuelle Daten zu erhalten. Die Aktualisierung findet alle 15 Minuten statt.<\/p>\n\n\n\n

Au\u00dferdem ist das Volumen deiner Dateien viel kleiner. Da du Direct Query<\/strong> verwendest, anstatt deine Dateien im Cache zu speichern, sind Power BI Desktop-Tabellen kleiner und einfacher zu verwenden, da sie schneller gespeichert und ver\u00f6ffentlicht werden k\u00f6nnen. Das bedeutet auch, dass du keine komprimierten Daten auf dem Power BI Service speichern musst. Weniger Speicherkapazit\u00e4t auf dem Service sind notwendig, um deine Daten zu verbinden.<\/p>\n\n\n\n

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Die Nachteile von Direct Query<\/h2>\n\n\n\n

Der erste Nachteil von Power BI Direct Query<\/strong> ist die geringere Leistung als Import Power BI. Denn die Abfrage von Datenquellen zur Laufzeit f\u00fchrt zu einem Wettbewerb mit anderen Nutzern um die Bandbreite. Hier profitierst du nicht von der Leistung der Nutzung der Vertipaq-Engine.<\/p>\n\n\n\n

Zweitens kannst du nicht alle Transformationsfunktionen von Power Query nutzen, wenn du die Verbindungsmethode Direct Query verwendest. Einige DAX-Funktionen<\/a> sind z. B. nicht verf\u00fcgbar. Wenn deine Daten schlecht strukturiert sind oder viele \u00c4nderungen erfordern, ist Direct Query sicherlich nicht die beste Option f\u00fcr dich.<\/p>\n\n\n\n

Schlie\u00dflich erzwingt die Direct Query-Methode<\/strong> die Verwendung einer einzigen Datenquelle. Diese Technik unterst\u00fctzt nur das Filtern in eine Richtung: bidirektionales Filtern ist nicht verf\u00fcgbar.<\/p>\n\n\n\n

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Power BI Direct Query vs. Import – Wie soll ich mich entscheiden ?<\/h2>\n\n\n\n

Nachdem du nun alle Vor- und Nachteile zwischen Power BI Direct Query vs. Import<\/strong> kennst, lass uns einen Blick auf die anderen Faktoren werfen, die du bei der Wahl der f\u00fcr deine Organisation am besten geeigneten Methode ber\u00fccksichtigen solltest.<\/p>\n\n\n\n

Abgesehen von den Vor- und Nachteilen<\/strong> gibt es noch weitere Faktoren, die bei der Wahl der Methode ber\u00fccksichtigt werden sollten. Es gibt n\u00e4mlich viele Dienste, die auf der Cloud<\/a> basieren. Diese berechnen dir je nach Nutzung eine Geb\u00fchr. Wenn du Direct Query mit einer gro\u00dfen Anzahl von Nutzern verwendest, kann es sein, dass du deren Dienste h\u00e4ufiger in Anspruch nimmst. Wenn du dann noch die Vielzahl an Berichten und Teams innerhalb deiner Organisation hinzurechnest, kommen die Kosten f\u00fcr den Dienst wieder auf einen hohen Preis. Dies h\u00e4ngt von den intern verwendeten Tools ab: Ber\u00fccksichtige sie.<\/p>\n\n\n\n

In einem zweiten Schritt berechnet Microsft die Kapazit\u00e4t, die du auf ihrem Power BI Service<\/strong> hast. Wenn du also Import f\u00fcr jeden Bericht und jedes Team nutzt, bedeutet das, dass du mehr Daten auf dem Power BI Service<\/strong> speichern musst. Abh\u00e4ngig von der Anzahl der Berichte kann dein Speicherbedarf die Kosten erh\u00f6hen. Nichtsdestotrotz wirst du nicht nach Nutzung abgerechnet.<\/p>\n\n\n\n

Mit der Ber\u00fccksichtigung 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.<\/p>\n\n\n\n

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