In der Welt von Power BI gibt es zwei wichtige Konzepte, die jeder, der mit Datenvisualisierungen arbeitet, verstehen sollte: implizite und explizite Measures. Diese Begriffe beziehen sich darauf, wie Berechnungen in Power BI definiert und verwendet werden. In diesem Blogartikel werde ich diese beiden Konzepte anhand eines Beispiels erläutern und zeigen, wann welches Measure sinnvoll eingesetzt wird.
Was sind implizite Measures?
Implizite Measures werden automatisch von Power BI erstellt, wenn eine numerische Spalte in eine Visualisierung gezogen wird. Diese Art von Measure entsteht, ohne dass der Benutzer eine explizite Formel oder Berechnung definiert. Stattdessen übernimmt Power BI die Standardaggregation für die gewählte Spalte, zum Beispiel die Summe, den Durchschnitt, das Minimum oder Maximum.
Nehmen wir als Beispiel eine Produkttabelle und eine Verkaufsaufträge-Tabelle in Power BI. Wenn wir die Spalte „OrderQty“ (Bestellmenge) aus der Verkaufsaufträge-Tabelle in eine Visualisierung ziehen und sie beispielsweise mit einer Kategorie wie „Product“ kombinieren, wird automatisch die Summe der Bestellmengen für jedes Produkt berechnet und angezeigt. Dies ist ein typisches Beispiel für ein implizites Measure.
Ein Vorteil dieser Methode ist die Benutzerfreundlichkeit. Power BI nimmt einem viele Entscheidungen ab und sorgt dafür, dass einfache Aggregationen schnell erstellt werden können, ohne dass tiefergehende DAX-Kenntnisse erforderlich sind. Das implizite Measure wird direkt in der Visualisierung definiert und ermöglicht es, verschiedene Aggregationsmethoden schnell auszuprobieren.
Was sind explizite Measures?
Im Gegensatz dazu stehen explizite Measures. Diese werden vom Benutzer bewusst erstellt und benannt, indem eine bestimmte Berechnung in der DAX-Sprache (Data Analysis Expressions) definiert wird. Hierfür wählt man in Power BI die Option „Neues Measure“ und gibt in der Formelleiste eine DAX-Formel ein, die die gewünschte Berechnung durchführt.
Ein einfaches Beispiel für ein explizites Measure wäre die Berechnung der Summe der Bestellmengen. Dazu könnte man in der DAX-Formelleiste Folgendes eingeben:
Sum OrderQty = SUM(SalesOrders[OrderQty])Nachdem dieses Measure erstellt wurde, erscheint es in der Feldliste mit einem speziellen Taschenrechner-Symbol.
Ein explizites Measure bietet den Vorteil, dass es fest definierte Berechnungen enthält, die von anderen Tools und Nutzern, die auf das Power BI-Datenmodell zugreifen, ebenfalls verwendet werden können. Dies ist besonders wichtig, wenn andere Anwendungen oder Drittsysteme, die DAX unterstützen, auf das Datenmodell zugreifen sollen.
Wann sollte man implizite und wann explizite Measures verwenden?
Die Entscheidung, ob man implizite oder explizite Measures verwendet, hängt von verschiedenen Faktoren ab. Implizite Measures sind hervorragend geeignet für schnelle, einfache Berichte und Visualisierungen, die keine komplexen Berechnungen erfordern. Sie sind besonders nützlich, wenn man schnell verschiedene Aggregationen ausprobieren möchte.
Explizite Measures sind hingegen die bessere Wahl, wenn:
Komplexe Berechnungen benötigt werden, die über einfache Aggregationen hinausgehen.
Standardisierte Berechnungen in einem Datenmodell erstellt werden sollen, die von anderen Tools oder Nutzern verwendet werden können.
Erweiterte Power BI-Funktionen wie Berechnungsgruppen genutzt werden sollen, die explizite Measures erfordern.
Die allgemeine Empfehlung in der Arbeit mit Power BI lautet daher, explizite Measures zu verwenden, wann immer es sinnvoll ist. Dadurch stellt man sicher, dass Berechnungen konsistent und wiederverwendbar sind und den vollen Funktionsumfang von Power BI und DAX nutzen können.
Fazit
Sowohl implizite als auch explizite Measures haben ihre Berechtigung in Power BI, und die Wahl des richtigen Typs hängt von den spezifischen Anforderungen ab. Während implizite Measures ideal für schnelle und einfache Analysen sind, bieten explizite Measures mehr Kontrolle und Flexibilität, besonders in komplexeren Szenarien. Indem man die Stärken beider Konzepte versteht und gezielt einsetzt, kann man das Potenzial von Power BI voll ausschöpfen und effiziente, leistungsfähige Berichte erstellen.
Ich hoffe, dieser Artikel hat die Unterschiede und Einsatzmöglichkeiten von impliziten und expliziten Measures in Power BI klar gemacht. Bis zum nächsten Mal!
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