Schluss mit hart codierten Werten: So nutzen Sie Parameter in Power BI-Datenflüssen

Von Mirko Peters · 2026-08-12

Willkommen zurück zum Podcast und zu unserer laufenden Tiefenbetrachtung moderner Datentechnik! Im heutigen Blogbeitrag gehen wir einem Thema nach, über das auch erfahrene Entwickler oft stolpern: Weg von spröden, fest codierten Werten, hin zu Parametrisierung in Ihren Datenaufbereitungs-Pipelines. Wenn Sie schon einmal versucht haben, einen Datenfluss von der Entwicklung in die Produktion zu über

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Willkommen zurück zum Podcast und zu unserer laufenden Tiefenbetrachtung moderner Datentechnik! Im heutigen Blogbeitrag gehen wir einem Thema nach, über das auch erfahrene Entwickler oft stolpern: Weg von spröden, fest codierten Werten, hin zu Parametrisierung in Ihren Datenaufbereitungs-Pipelines. Wenn Sie schon einmal versucht haben, einen Datenfluss von der Entwicklung in die Produktion zu überführen, ohne dabei jede einzelne Datenquellenverbindung zu beschädigen, ist dieser Leitfaden genau richtig für Sie. Wir zeigen, wie Sie Ihre Datenflüsse wirklich flexibel, wiederverwendbar und unternehmenstauglich gestalten.

Grundprinzipien wiederverwendbarer Datenflüsse in Power BI

Modularer Entwurf

Sie können Ihren Datenfluss mit einem modularen Entwurf wiederverwendbar machen. Wenn Sie den Datenfluss in kleine Teile zerlegen, lässt sich jeder Teil leicht ändern. Dataflows Gen2 in Microsoft Fabric unterstützt Sie dabei. Mit Datenflüssen bereiten Sie Daten vor, bevor Sie Berichte erstellen. Sie müssen einen Datenfluss nur einmal erstellen und können ihn dann an vielen Stellen verwenden. Das spart Zeit und sorgt dafür, dass Ihre Logik überall gleich bleibt.

• Sie können Datasets mit anderen Arbeitsbereichen teilen. Das bedeutet, dass Sie aus verschiedenen Arbeitsbereichen auf ein zentrales Dataset zugreifen können. Das Datenmodell müssen Sie nicht immer wieder neu erstellen.
• Mit Dataflows Gen2 können Sie Änderungen über mehrere Berichte hinweg teilen. So bleibt Ihr Datenfluss wiederverwendbar und Ihre Daten bleiben konsistent.

Parametrisierung

Parametrisierung ist entscheidend, damit Ihr Datenfluss wiederverwendbar ist. Mit Parametern steuern Sie, wie Ihr Datenfluss in unterschiedlichen Fällen arbeitet. Sie können beispielsweise Parameter für verschiedene Datenquellen oder Speicherorte festlegen. Dadurch benötigen Sie nicht für jeden Fall einen eigenen Datenfluss.

• Mit Parametrisierung verwenden Sie dieselbe Logik zum Testen, Erstellen und Ausführen Ihres Datenflusses.
• Sie können Verbindungen und Einstellungen für jede Umgebung getrennt verwalten.
• Sie müssen Arbeit nicht doppelt erledigen, und Ihr Datenfluss lässt sich im gesamten Unternehmen wiederverwenden.

Vermeidung fest codierter Logik

Ohne fest codierte Logik ist Ihr Datenfluss flexibler. Fest codierte Werte binden Ihren Datenfluss an eine Quelle oder einen bestimmten Fall. Verwenden Sie stattdessen Parameter und kleine Schritte. Dataflows Gen2 unterstützt Sie dabei. Sie können sich mit vielen Datenquellen verbinden und Einstellungen nutzen, die sich ändern lassen. So bleibt Ihr Datenfluss auch dann wiederverwendbar, wenn sich Ihre Anforderungen ändern.

Tipp: Trennen Sie Ihre Datentransformationslogik stets von Ihrer Berichtslogik. Das vereinfacht Aktualisierungen und hält Ihren Datenfluss für neue Projekte wiederverwendbar.

Power BI-Datenflüsse: Warum Wiederverwendbarkeit wichtig ist

Definition und Vorteile

Es ist wichtig zu verstehen, warum Wiederverwendbarkeit in Datenprojekten zählt. Mit wiederverwendbaren Datenflüssen schaffen Sie eine solide Grundlage für Analysen. Power BI-Datenflüsse ermöglichen es Ihnen, Transformationslogik einmal zu definieren und vielfach einzusetzen. Das hält Ihre Daten übersichtlich und leicht auffindbar.

Wiederverwendbare Datenflüsse bieten zahlreiche Vorteile:

• Sie können dieselbe Transformationslogik für jeden Bericht verwenden. So folgen alle Berichte denselben Regeln.
• Sie müssen weniger Geschäftslogik pflegen. Das macht Aktualisierungen schnell und unkompliziert.
• Sie haben einen zentralen Ort für Ihre Daten. Alle im Team können den Ergebnissen vertrauen.
• Sie sparen Zeit, weil Sie Schritte nicht für jeden Bericht wiederholen.
• Sie machen weniger Fehler. Wenn die Daten immer gleich sind, gibt es weniger Fehler.

Mit Dataflows Gen2 erhalten Sie noch mehr Funktionen. Sie können sich mit vielen Quellen verbinden und Ihre Daten an einer Stelle aufbereiten. Ausgewählte Datasets lassen sich außerdem für Berichte und Dashboards freigeben. Das unterstützt die Zusammenarbeit im Team und stärkt Ihre Analysen.

Hinweis: Wenn Sie Daten an einer zentralen Stelle aufbereiten, helfen Ihnen diese dabei, Rohdaten in nützliche Erkenntnisse zu verwandeln.

Häufige Fallstricke

Wenn Sie Wiederverwendbarkeit nicht berücksichtigen, können Probleme entstehen. Logik wird womöglich in verschiedene Berichte kopiert und eingefügt. Das führt zu Fehlern und kostet Zeit. Außerdem wird es schwierig, die Daten konsistent zu halten.

Zu den typischen Problemen gehören:

• Für jedes Projekt wird ein neuer Datenfluss erstellt, anstatt einen bestehenden wiederzuverwenden.
• Werte werden fest eingetragen, obwohl sie sich bei Bedarf ändern sollten.
• Die Transformationsschritte werden nicht dokumentiert.
• Die Daten werden nicht an einem zentralen Ort aufbereitet.

Dataflows Gen2 hilft Ihnen, diese Probleme zu vermeiden. Das Tool bietet eine Cloud-Lösung zum Abrufen, Ändern und Speichern von Daten. Sie verwalten Ihre Daten an einer Stelle und teilen sie mit Ihrer gesamten Organisation. So läuft Ihre Analysearbeit reibungslos und die Ergebnisse sind verlässlich.

Wiederverwendbare Datenflüsse erstellen

Entwurf für Wiederverwendung

Sie können wiederverwendbare Dataflows mit wenigen einfachen Schritten erstellen. Öffnen Sie zuerst den Power BI-Dienst und wechseln Sie in Ihren Arbeitsbereich. Klicken Sie auf „Neues Element“ und wählen Sie „Dataflow“. Fügen Sie eine Tabelle hinzu und wählen Sie „Power BI-Dataflow (Legacy)“. Prüfen Sie Ihre Anmeldung und klicken Sie auf „Weiter“. Wählen Sie die gewünschten Tabellen aus und beginnen Sie, Ihre Daten zu transformieren. Wenn Sie jeden Schritt in der richtigen Reihenfolge ausführen, erstellen Sie stabile Datenpipelines.

Power Query Online ermöglicht es Ihnen, den ETL-Prozess selbstständig durchzuführen. Sie können Daten abrufen, transformieren und laden, ohne auf die IT warten zu müssen. Dieses Werkzeug hilft Ihnen, eigenständig zu arbeiten, und macht Dataflows leichter wiederverwendbar. Sie können Dataflows erstellen, die jeweils eine Aufgabe gut erledigen. Beispielsweise können Sie einen Staging-Dataflow aufbauen, der nur Rohdaten einliest. Andere Dataflows können diesen Staging-Dataflow nutzen, um weitere Transformationen durchzuführen.

Wenn Sie Dataflows wiederverwenden möchten, sollten Sie an Modularität denken. Zerlegen Sie Ihre Dataflows in kleine Bausteine. Jeder Baustein sollte nur eine Aufgabe erfüllen. So lässt sich ein Teil leicht korrigieren oder aktualisieren, ohne alles andere zu verändern. Mit Dataflows Gen2 können Sie diese Bausteine verwalten. Auf diese Weise arbeiten Sie schneller, und Ihr Team kann sich selbst helfen.

Tipp: Laden Sie nur die Daten, die Sie benötigen. Laden Sie nicht alles vorsorglich. So bleiben Ihre Dataflows schnell und einfach zu handhaben.

Parameter und Vorlagen nutzen

Parameter und Vorlagen helfen Ihnen, Dataflows in vielen Arbeitsbereichen einzusetzen. Sie können Power Query-Parameter oder Fabric-Variablen einrichten, um Element-IDs zu verwalten. So lassen sich Ihre Dataflows problemlos in neue Arbeitsbereiche übertragen. Sie müssen Ihre Logik nicht jedes Mal anpassen.

In Power BI Desktop können Sie Parameter verwenden, um festzulegen, wohin Ihr Dataflow gesendet wird. Speichern Sie Ihre Datei als Vorlage. Danach können Sie Ihren Dataflow mit wenigen Klicks an verschiedenen Stellen verwenden. So arbeiten Sie eigenständig und machen weniger Fehler. Sie können problemlos zwischen Test- und Echtbetrieb wechseln.

• Power Query-Parameter und Fabric-Variablen helfen Ihnen, jeden Arbeitsbereich einzurichten.
• Vorlagen ermöglichen es Ihnen, dieselbe Konfiguration für neue Dataflows zu verwenden.
• Sie können Ihre Dataflows mit geringerem Aufwand von der Entwicklung über das Testen bis in den Produktivbetrieb überführen.

Parameter und Vorlagen machen Ihre Dataflows flexibel. Sie können viele Teams und Projekte unterstützen, ohne bei null anzufangen. Das ist für Self-Service-Data-Engineering wichtig.

Single Source of Truth

Single Source of Truth bedeutet, dass Sie einen zentralen Datenbestand pflegen. So können alle den Ergebnissen vertrauen. Mit Dataflows Gen2 erstellen Sie ein einziges semantisches Modell. Alle Ihre Berichte und Dashboards greifen auf dieses Modell zu. Das reduziert Fehler und sorgt dafür, dass Ihre Daten konsistent bleiben.

Wenn Sie Ihre Daten an einer Stelle bündeln, verbessern Sie die Governance. Sie können erkennen, wer die Daten verwendet und wie. Das hilft Ihnen, Regeln einzuhalten und Daten korrekt zu verwalten. Mit Dataflows Gen2 lassen sich Datenklassifizierung und Zusammenführung einfach umsetzen. Sie können Regeln für sensible Daten festlegen und sicherstellen, dass alle sie einhalten.

Hinweis: Eine Single Source of Truth unterstützt Ihr Team bei guten Entscheidungen. Alle verwenden dieselben Zahlen und Begriffe.

Dokumentationspraktiken

Gute Dokumentation sorgt dafür, dass Ihre Dataflows langfristig leicht nutzbar bleiben. Halten Sie jeden Schritt fest, mit dem Sie Ihre Daten vorbereiten. So wissen andere, was Sie getan haben. Geben Sie jedem Schritt einen eindeutigen Namen. Ergänzen Sie Notizen, die erklären, warum Sie bestimmte Entscheidungen getroffen haben.

• Legen Sie fest, wer jeden Dataflow besitzt und aktualisiert.
• Ergänzen Sie Ihren Dataflow und jede Tabelle um eine Beschreibung.
• Behalten Sie im Blick, welche Berichte und Dashboards Ihren Dataflow verwenden.
• Verwenden Sie eindeutige Namen für jeden Schritt, den Sie erstellen.

Hier finden Sie eine Übersicht der besten Methoden zur Dokumentation und Organisation:

Auch Namenskonventionen sind wichtig. Verwenden Sie Namen wie DF_HubSpot_Contacts_Daily. Stellen Sie für Dataflows das Präfix DF_ voran. Zeigen Sie die Umgebung an, etwa DEV_, TEST_ oder PROD_. Legen Sie einen Schreibstil für Namen fest und wenden Sie ihn überall an. So finden und verstehen Sie Ihre Dataflows leichter.

Wie Sie Ihren Arbeitsbereich einrichten, ist für die Wiederverwendbarkeit entscheidend. Verteilen Sie Ihre Dataflows auf verschiedene Arbeitsbereiche. So können Personen eigenständig arbeiten, und Sie können die Sicherheit für jedes Team steuern. Legen Sie nicht alle Dataflows in einen einzigen Arbeitsbereich. Nutzen Sie unterschiedliche Arbeitsbereiche für unterschiedliche Aufgaben. So skalieren Sie Ihr Data Engineering und unterstützen mehr Benutzer.

Tipp: Self-Service funktioniert am besten, wenn alle die Dataflows, die sie brauchen, finden, nutzen und ihnen vertrauen können.

Beispiele und Stolperfallen bei Power BI-Dataflows

Einmalige Dataflows umstrukturieren

Manchmal beginnt man mit einem Dataflow für nur einen Bericht. Das kann später zu Verwirrung und zusätzlichem Aufwand führen. Refactoring bedeutet, unübersichtliche Pipelines in einfache Bausteine umzuwandeln. Zum Beispiel hatte Trident Advisory Group viele Pipelines für unterschiedliche Berichte. Diese fasste das Unternehmen zu einem einzigen Dataflow zusammen, der die rohen Ereignisprotokolle erfasst. Jetzt können Fachanalysten neue Berichte erstellen, ohne auf die IT zu warten. Diese Umstellung hat alles schneller und einfacher gemacht. Berichte, für die früher drei Stunden nötig waren, sind jetzt in fünfzehn Minuten fertig. Ihr Team verwendet außerdem für jeden Bericht dieselbe Logik.

Eine Tabelle zeigt die wichtigsten Vorteile:

Wenn Sie refaktorisieren, prüfen Sie, wie sich die Änderungen auf andere Apps auswirken. Achten Sie außerdem darauf, Daten ohne eindeutigen Eigentümer zusammenzuführen. So bleiben Ihre Daten sicher und strukturiert.

Typische Fehler, die Sie vermeiden sollten

Beim Wiederverwenden von Dataflows können Fehler passieren. Ein häufiger Fehler ist, die Logik in jeden Bericht zu kopieren, statt einen einzigen Dataflow zu verwenden. Das führt zu Fehlern und erschwert Aktualisierungen. Ein weiterer Fehler ist, Werte festzuschreiben, die sich ändern können, was die Lösung unflexibel macht. Wenn Sie Ihre Schritte nicht dokumentieren, kann das Ihr Team verwirren.

Dataflows Gen2 hilft Ihnen, diese Probleme zu vermeiden. Mit einem visuellen Werkzeug erstellen Sie Pipelines mit wenig Code. Power Query ist einfach zu bedienen, und bei Bedarf sind auch komplexe Änderungen möglich. Denken Sie außerdem immer daran, Aktualisierungszeiten für Ihre Berichte festzulegen. Wenn Sie Inhalte zwischen Umgebungen verschieben, lassen sich Dataflows Gen2 dank der Bereitstellung einfach übertragen.

Tipp: Bewahren Sie die Logik für die Datentransformation an einem zentralen Ort auf. So vertraut Ihr Team den Daten, und alles bleibt übersichtlich.

Power Query in Power BI und Power Query Online zum Erstellen von Dataflows

Was ist ein Power BI Dataflow und welche Rolle spielt Power Query dabei?

Ein Power BI Dataflow ist eine Sammlung von Tabellen, die im Power BI-Dienst erstellt und verwaltet werden. Er nutzt Power Query, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und zu laden. Dadurch wird die Datenaufbereitung zentralisiert, sodass Datasets in Power BI und nachgelagerte Berichte dieselben transformierten Daten wiederverwenden können. Das reduziert Doppelarbeit und unterstützt Daten in großen Datenlösungen.

Wie erstelle ich einen Dataflow im Power BI-Dienst?

Um einen Dataflow zu erstellen, öffnen Sie im Power BI-Dienst einen Arbeitsbereich und wählen „Erstellen“ und dann „Dataflow“. Verwenden Sie den Power Query-Editor im Web, um sich mit Daten aus verschiedenen Quellen zu verbinden (lokal, Azure oder Cloud), definieren Sie Entitäten und Transformationen und speichern Sie den Dataflow. Sie können auch mehrere Dataflows erstellen, um ETL für ein Data Warehouse oder große Datenmengen zu modularisieren.

Kann ich Dataflows in Power BI Desktop verwenden und wie sind sie mit Datasets verbunden?

Ja, Sie können Dataflows in Power BI Desktop verwenden, indem Sie sich mit Power BI-Dataflows als Datenquelle verbinden. Sobald die Verbindung besteht, verwendet Ihr Power BI-Bericht die Daten des Dataflows als Quelle. Sie können diese mit anderen Datenquellen kombinieren, um Datasets in Power BI zu erstellen, und Berichte zurück in den Power BI-Dienst veröffentlichen.

Was sind typische Anwendungsfälle für Power BI Dataflows und wie erstelle ich Dataflow-Szenarien?

Typische Anwendungsfälle sind die zentrale Bereitstellung gemeinsamer Datenaufbereitungslogik für mehrere Berichte, die Schaffung einer einzigen Quelle der Wahrheit für das Unternehmen, die Vorbereitung von Daten für ein Data Warehouse oder Azure Data Lake Storage Gen2, die Verarbeitung großer Datenmengen mit geplanter Aktualisierung sowie die Wiederverwendung über mehrere Power BI-Datasets und Power Platform-Apps hinweg.

Wie funktioniert die Aktualisierung eines Dataflows und wie plane ich sie?

Bei der Aktualisierung eines Dataflows werden die in ihm definierten Power Query-Transformationen ausgeführt, um die Entitäten mit den neuesten Daten zu aktualisieren. Sie können die Einstellungen für den Aktualisierungsplan im Power BI-Dienst so konfigurieren, dass die Aktualisierung nach einem Zeitplan läuft. Alternativ können Sie Power Automate für ereignisgesteuerte Aktualisierungen nutzen. Beachten Sie, dass Aktualisierungshäufigkeit und Parallelität von Ihrem Power BI Premium-Abonnement oder Ihrer Kapazität abhängen können.

Worin unterscheiden sich Dataflows und Datasets in Power BI?

Dataflows konzentrieren sich auf die vorgelagerte ETL-Verarbeitung mit Power Query Online. Sie erstellen wiederverwendbare Tabellen, die als Dataflow-Daten gespeichert werden. Datasets sind dagegen für Analysen und Modellierung in Power BI optimiert (Tabellen, Beziehungen, Measures). Datasets greifen in der Regel auf Dataflows als Quellen zu, sodass mehrere Datasets und Berichte dieselben aufbereiteten Daten gemeinsam nutzen können.

Können Dataflows Daten in Azure speichern und was bedeutet die Unterstützung für ADLS Gen2?

Ja, Power BI-Dataflows können Entitäten in Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) speichern, wenn Sie die Option „Enhanced compute engine“ verwenden oder mit einem Arbeitsbereich verknüpfen, der auf ADLS Gen2 basiert. Dadurch werden Big-Data-Szenarien möglich. Azure Data Factory oder andere Tools können die Daten direkt nutzen, und die Lösung lässt sich in eine umfassendere Data-Warehouse-Architektur integrieren.

Benötige ich Power BI Premium, um Dataflows zu verwenden, und welche Funktionen setzen Premium voraus?

Dataflows sind im Power BI-Dienst für Pro-Benutzer mit grundlegenden Funktionen verfügbar. Funktionen wie größerer Speicher, höhere Aktualisierungsfrequenz, verknüpfte Entitäten über Arbeitsbereiche hinweg und Computeisolation für große Datenmengen erfordern jedoch häufig Power BI Premium oder Premium Per User. Nur so lassen sich eine skalierbare Leistung und unternehmenstaugliche Aktualisierungspläne sicherstellen.

Wie verarbeiten Dataflows lokale Daten und Konnektoren im Power BI-Dienst?

Um von einem Dataflow aus auf lokale Datenquellen zuzugreifen, konfigurieren Sie das lokale Datengateway im Power BI-Dienst, wählen in Power Query Online den passenden Konnektor aus und geben die Anmeldeinformationen an. So können Dataflows Daten aus lokalen Datenbanken extrahieren und in die Cloud aktualisieren, damit Datasets und Berichte sie nutzen können.

Worin unterscheidet sich ein Dataflow von Azure Data Factory für ETL?

Dataflows dienen einem geschäftsorientierten Self-Service-ETL mit Power Query-Transformationen, die in Power BI und die Power Platform integriert sind. Sie eignen sich ideal zur Wiederverwendung über Datasets und Berichte hinweg. Azure Data Factory zielt dagegen auf unternehmensweite Orchestrierung und komplexe Pipelines für ein Data Warehouse, die Verarbeitung großer Datenmengen und anspruchsvolle Transformationen über viele Systeme hinweg. Beide lassen sich jedoch kombinieren, wenn Daten in ADLS Gen2 integriert werden sollen.

Wie verwalte ich mehrere Dataflows und verwende Transformationen über Arbeitsbereiche hinweg wieder?

Sie können Dataflows innerhalb von Arbeitsbereichen im Power BI-Dienst organisieren, mit Linked Entities Tabellen aus einem anderen Dataflow wiederverwenden und einen neuen Dataflow erstellen, der auf bestehende verweist. Den Zugriff steuern Sie über die Berechtigungen des Arbeitsbereichs. So können mehrere Power BI-Lösungen und Power BI-Berichte einheitlich auf gemeinsam genutzte Daten zugreifen, die in den Dataflows in Power BI aufbereitet wurden.

Fazit

Zum Abschluss: Sich von fest codierten Werten zu lösen, ist einer der wirkungsvollsten architektonischen Schritte auf Ihrem Weg mit Power BI. Durch modularen Entwurf, Parametrisierung und Dataflows Gen2 machen Sie Ihre Lösungen robust, wartbar und gut vorbereitet auf reibungslose Umgebungswechsel. Wenn Sie tiefer in den Aufbau moderner Datenpipelines einsteigen und Ihre Fabric-Umgebungen für den Erfolg strukturieren möchten, sehen Sie sich unbedingt die zugehörige Podcast-Episode an: Build Reusable Dataflows Gen2 in Microsoft Fabric. Vielen Dank fürs Lesen und viel Freude beim Berichten!