In diesem Kurs lernst Du, wie Du Power BI effektiv mit SQL-Datenbanken wie Microsoft SQL Server, MySQL und PostgreSQL verbindest und SQL-Abfragen direkt in Power BI erstellst. Du erlernst grundlegende SQL-Techniken wie Abfragen, Filter und Joins sowie erweiterte Methoden wie CTEs, CASE und Subqueries für komplexe Berichte. Der Kurs zeigt Dir, wie Du Datenmodelle in Power BI mit SQL-Datenquellen erstellst und SQL-basierte Datenvorverarbeitung für die Visualisierung nutzt. Du arbeitest mit Views, gespeicherten Prozeduren und optimierst Abfragen für bessere Performance. Du bekommst praktische Tipps zur Fehlerbehebung und lernst, Echtzeitdatenanalysen zu integrieren. Ideal für alle, die SQL und Power BI in einem datengetriebenen Umfeld kombinieren möchten.
Power BI & SQL- Grundlagen von SQL: Abfragen, Filter, Aggregationen und Joins
- Verbindung von Power BI mit SQL-Datenbanken (z. B. Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL)
- Direkte SQL-Abfragen in Power BI erstellen und nutzen
- Erweiterte SQL-Techniken für datengetriebene Berichte (CTEs, CASE, Subqueries)
- Optimierung von Abfragen für Performance und Datenmenge
- Datenmodellierung in Power BI mit SQL-basierten Datenquellen
- Kombination von SQL- und Power Query-Funktionalitäten
- Arbeiten mit Views, gespeicherten Prozeduren und benutzerdefinierten SQL-Abfragen
- Erstellen performanter und stabiler Datenquellen für Power BI-Reports
- Best Practices zur Trennung von Rohdaten und Auswertungslogik
- Erstellen von Dashboards auf Basis komplexer SQL-Datenmodelle
- Nutzung von SQL für datenbankseitige Vorverarbeitung und Power BI für Visualisierung
- Vergleich von DirectQuery vs. Import-Modus bei SQL-Verbindungen
- Verwendung von parametrisierten SQL-Abfragen für dynamische Reports
- Zugriffssteuerung und Berechtigungen in SQL-Datenbanken berücksichtigen
- Fehlerquellen und Troubleshooting bei SQL-Verbindungen in Power BI
- Echtzeitdatenanalysen mit SQL und Power BI (Streaming & Live Connections)
- Praxisbeispiele aus Controlling, Logistik, Vertrieb und Produktion
- Grundlagen zur Kombination mit Azure SQL, Synapse Analytics oder Data Warehouses