Herzlich willkommen zu diesem Blogbeitrag  über den „Tabular Model Ansatz in der Microsoft Business Intelligence-Plattform“. In der heutigen Unternehmenswelt spielen Daten eine zentrale Rolle für fundierte Geschäftsentscheidungen. Der Tabular Model Ansatz, der Teil der SQL Server Analysis Services (SSAS) ist, bietet dabei eine leistungsstarke Möglichkeit, Daten schnell und effizient zu analysieren. Mit seiner In-Memory-Technologie und einfachen Modellierungsmethoden stellt das Tabular Model eine flexible Lösung für moderne BI-Anforderungen dar​​.

Bevor Sie weiterlesen stelle ich Ihnen gerne eine Präsentation zu dem Thema bereit:

Welches Problem hat zu dem Modell geführt

Die Einführung des Tabular Model Ansatzes in der Microsoft Business Intelligence (BI) Plattform resultierte aus verschiedenen Herausforderungen, die mit den bestehenden mehrdimensionalen Modellen und traditionellen OLAP-Technologien (Online Analytical Processing) verbunden waren.

Multidimensionale Modelle und traditionelle OLAP-Technologien hatten mehrere Schwächen, die zur Entwicklung des Tabular Models führten. Sie waren komplex und schwer zu implementieren, was spezielle Fachkenntnisse erforderte. Diese Komplexität erschwerte die Handhabung und Pflege der Modelle erheblich​.

Ein weiteres Problem war die Performance. Multidimensionale Modelle stießen bei der Verarbeitung großer Datenmengen oft an ihre Grenzen. Sie konnten nicht die nötige Geschwindigkeit liefern, die für moderne Echtzeitanalysen erforderlich ist. Die In-Memory-Technologie des Tabular Models löste dieses Problem, indem sie Daten im Arbeitsspeicher speichert und so die Abfragegeschwindigkeit deutlich verbessert​​.

Zudem waren traditionelle OLAP-Modelle in ihrer Flexibilität eingeschränkt. Sie unterstützten nur eine begrenzte Anzahl von Datenquellen und boten nicht die gleiche einfache Integration mit modernen Tools wie Power BI und Excel, die das Tabular Model ermöglicht​.

Zielsetzung des Blogbeitrages

Das Tabular Model ist besonders relevant für moderne BI-Lösungen, da es eine schnelle, speicherbasierte Analyse von großen Datenmengen ermöglicht. Dank fortschrittlicher Komprimierungsalgorithmen und der xVelocity In-Memory-Technologie sind Abfragen im Tabular Model erheblich schneller als bei traditionellen, festplattengestützten Ansätzen. Diese Performance-Vorteile machen das Tabular Model zur bevorzugten Wahl in Szenarien, in denen Echtzeitanalysen und umfangreiche Berichte gefragt sind​​.

Das Ziel dieses Blogbeitrages ist es, ein grundlegendes Verständnis des Tabular Model Ansatzes zu vermitteln. Sie werden lernen, wie dieses Modell in der Microsoft BI-Plattform verwendet wird, welche Vorteile es bietet und wie es in Kombination mit Tools wie Power BI und Excel eine flexible und effiziente Analyse ermöglicht​​.

Überblick über die Microsoft BI-Plattform

Die Microsoft Business Intelligence (BI)-Plattform bietet eine umfassende Palette an Tools und Technologien, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Daten effizient zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren. Diese Plattform integriert sowohl On-Premises- als auch Cloud-Lösungen, um den Anforderungen moderner datengetriebener Geschäftsentscheidungen gerecht zu werden. Ein zentraler Aspekt der Microsoft BI-Plattform ist die enge Integration ihrer verschiedenen Tools, die zusammen eine flexible und leistungsstarke Umgebung für Datenanalysen bieten.

SQL Server Analysis Services (SSAS)

SQL Server Analysis Services (SSAS) ist eine der Kerntechnologien in der Microsoft BI-Plattform und wird für die Erstellung und Verwaltung von Datenmodellen verwendet. SSAS unterstützt sowohl tabellarische als auch multidimensionale Modelle, die es ermöglichen, Daten aus verschiedenen Quellen zu modellieren und zu analysieren.

• Tabellarische Modelle basieren auf relationalen Datenbanken und verwenden In-Memory-Technologien wie die VertiPaq-Engine, die durch ihre hohe Datenkompression und schnelle Abfrageverarbeitung besticht. Diese Modelle sind ideal für Benutzer, die eine schnelle und intuitive Entwicklung und Verwaltung von Datenmodellen benötigen.
• Multidimensionale Modelle hingegen sind komplexer und basieren auf OLAP (Online Analytical Processing), wobei sie sich durch ihre Fähigkeit auszeichnen, große und komplexe Datenstrukturen wie Cubes und Dimensionen zu verarbeiten. Diese Modelle bieten tiefere analytische Funktionen und sind besonders nützlich für komplexe Analyseanforderungen.

SSAS wird in Szenarien eingesetzt, in denen es um die Erstellung semantischer Modelle geht, die als Grundlage für BI-Tools wie Power BI und Excel dienen. Diese Modelle können in einer SQL Server-Umgebung oder in der Cloud über Azure Analysis Services bereitgestellt werden, wodurch Unternehmen eine flexible und skalierbare Lösung für ihre Datenverarbeitung haben​.

Power BI

Power BI ist ein modernes und benutzerfreundliches Tool für Datenvisualisierung und -analyse, das es Benutzern ermöglicht, interaktive Berichte und Dashboards zu erstellen. Power BI bietet eine Vielzahl von Funktionen, die sowohl für Einsteiger als auch für fortgeschrittene Benutzer nützlich sind, und hat sich schnell zu einem der führenden BI-Tools auf dem Markt entwickelt.

Power BI besteht aus mehreren Schlüsselkomponenten:

• Power BI Desktop: Dies ist die Anwendung, die auf dem Computer eines Benutzers installiert wird und zur Erstellung von Berichten verwendet wird. Mit Power BI Desktop können Benutzer Daten aus einer Vielzahl von Quellen importieren, DAX (Data Analysis Expressions)-Formeln verwenden, um komplexe Berechnungen durchzuführen, und interaktive Visualisierungen erstellen. DAX bietet leistungsfähige Funktionen zur Berechnung und Analyse, die es ermöglichen, tiefere Einblicke in Daten zu gewinnen und komplexe Geschäftsfragen zu beantworten​.
• Power BI Service: Dies ist der Cloud-basierte Teil von Power BI, der es Benutzern ermöglicht, erstellte Berichte zu veröffentlichen und mit anderen zu teilen. In dieser Umgebung können Berichte online gespeichert, verteilt und mit verschiedenen Teams in Echtzeit geteilt werden. Der Power BI Service unterstützt darüber hinaus Data Governance und Sicherheitsfunktionen, um sicherzustellen, dass die richtigen Benutzer Zugriff auf die richtigen Daten haben.
• Power BI Mobile: Diese Komponente ermöglicht den Zugriff auf Berichte und Dashboards von mobilen Geräten aus, wodurch Entscheidungsträger auch unterwegs die neuesten Daten einsehen können.

Power BI zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, darunter SQL Server, Excel, Azure Data Services und viele weitere. Dies macht Power BI zu einem äußerst flexiblen Tool, das sowohl für kleine Unternehmen als auch für große Unternehmen geeignet ist​​.

Microsoft Excel

Microsoft Excel ist seit Jahrzehnten eines der meistgenutzten Tools für Datenanalyse und bleibt auch in der modernen BI-Welt von großer Bedeutung. Excel bietet eine intuitive Benutzeroberfläche und leistungsstarke Funktionen, die es Benutzern ermöglichen, Daten zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren. Besonders wichtig in der BI-Welt sind dabei Funktionen wie Pivot-Tabellen und Power Pivot:

• Pivot-Tabellen bieten die Möglichkeit, Daten schnell zu aggregieren und dynamische Berichte zu erstellen. Dies ist besonders nützlich, wenn es darum geht, große Datenmengen zu verarbeiten und diese in eine leicht verständliche Form zu bringen.
• Power Pivot erweitert die Funktionalität von Excel um die Möglichkeit, große Datenmengen aus externen Datenquellen zu importieren und komplexe Datenmodelle direkt in Excel zu erstellen. Dies ermöglicht es Benutzern, leistungsstarke BI-Funktionen zu nutzen, ohne die vertraute Excel-Umgebung verlassen zu müssen​​.

Excel integriert sich nahtlos mit anderen Microsoft BI-Tools wie SSAS und Power BI und ermöglicht so eine durchgängige Datenanalyse über mehrere Plattformen hinweg. Dies macht Excel zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Benutzer, die sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Datenanalysen durchführen möchten.

Microsoft Azure

Microsoft Azure spielt eine zentrale Rolle in der Cloud-Strategie der Microsoft BI-Plattform und ermöglicht es Unternehmen, ihre BI-Lösungen in der Cloud zu skalieren. Azure bietet zahlreiche Dienste, die speziell auf die Bedürfnisse von BI-Workloads zugeschnitten sind, darunter Azure Analysis Services, das eine skalierbare Umgebung für die Erstellung und Bereitstellung von Datenmodellen bietet. Unternehmen können ihre BI-Lösungen auf Azure hosten und dadurch von den Vorteilen einer Cloud-Infrastruktur profitieren, wie z. B. Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz​. Azure unterstützt eine Vielzahl von BI- und Datenverarbeitungsdiensten, die Unternehmen helfen, ihre Daten sicher und effizient zu verwalten. Zu diesen Diensten gehören Data Storage, Datenbankdienste, Machine Learning und viele weitere.

Grundlagen des Tabular Models

Das Tabular Model ist eine moderne Datenbankmodellierungsmethode, die von SQL Server Analysis Services (SSAS) und anderen Microsoft BI-Plattformen wie Power BI und Azure Analysis Services unterstützt wird. Im Gegensatz zu herkömmlichen multidimensionalen Modellen basiert das Tabular Model auf einer relationalen Struktur und bietet Entwicklern und Analysten eine intuitive und flexible Möglichkeit, große Datenmengen effizient zu modellieren, zu analysieren und zu visualisieren. Es eignet sich besonders für Szenarien, in denen die Geschwindigkeit und Einfachheit der Datenmodellierung im Vordergrund stehen.

Tabellarische Struktur und Datenmodellierung

Das Tabular Model verwendet eine tabellenbasierte Struktur, die eng mit relationalen Datenbanken verknüpft ist. Es basiert auf Tabellen, Spalten und Beziehungen, die aus der relationalen Datenbankwelt stammen. Im Kern des Modells stehen Tabellen, die durch Beziehungen miteinander verknüpft werden, ähnlich wie in einem klassischen relationalen Datenbanksystem. Diese Struktur ermöglicht eine einfache und leicht verständliche Darstellung der Daten.

Im Gegensatz zum multidimensionalen Ansatz, bei dem Cubes und Dimensionen verwendet werden, arbeitet das Tabular Model mit Daten, die in Tabellenform organisiert sind. Diese Tabellen enthalten nicht nur die Rohdaten, sondern können auch berechnete Spalten und Measures umfassen, die durch DAX (Data Analysis Expressions) erstellt werden. Mit DAX können Benutzer komplexe Berechnungen und Analysen auf den bestehenden Daten durchführen und dynamische Metriken erstellen, die in Berichten und Dashboards verwendet werden können.

Ein wichtiger Vorteil dieser Struktur ist die interaktive Modellierung. Entwickler können während der Modellierung jederzeit Änderungen an den Tabellen, Beziehungen oder Berechnungen vornehmen und sofort die Auswirkungen auf die Analyse sehen. Diese Flexibilität macht das Tabular Model zu einer beliebten Wahl für Business Intelligence (BI)-Projekte, bei denen schnelle Iterationen und eine enge Verbindung zwischen Modellierung und Visualisierung erforderlich sind​​.

Vergleich zwischen tabellarischem und multidimensionalem Ansatz

Ein zentraler Aspekt beim Verständnis des Tabular Models ist der Vergleich mit dem mehrdimensionalen Ansatz. Das mehrdimensionale Modell, das auf OLAP (Online Analytical Processing) basiert, war lange Zeit der Standardansatz für komplexe Analysen großer Datenmengen. Es verwendet Cubes, Dimensionen und Measures, um große, hierarchisch organisierte Datenstrukturen zu verwalten. Dieser Ansatz bietet tiefgreifende analytische Möglichkeiten und wird häufig in Szenarien verwendet, in denen komplexe hierarchische Strukturen und Zeitreihenanalysen erforderlich sind.

Das tabellarische Modell hingegen bietet eine einfachere und flexiblere Alternative. Anstatt auf vordefinierte Datenwürfel und Dimensionen zu setzen, arbeitet das Tabular Model direkt mit relationalen Datenquellen. Dies macht es für viele Benutzer einfacher, die bereits Erfahrung mit relationalen Datenbanken haben, da sie nicht die zusätzliche Komplexität der multidimensionalen Modellierung erlernen müssen​.

Während mehrdimensionale Modelle tiefere analytische Fähigkeiten bieten, wie zum Beispiel hierarchische Abfragen oder die Verwendung von MDX (Multidimensional Expressions), ist der tabellarische Ansatz oft einfacher zu entwickeln, zu verwalten und zu skalieren. Durch den Einsatz von DAX bietet das Tabular Model dennoch eine starke Grundlage für erweiterte Berechnungen und Analysen, ähnlich wie MDX im multidimensionalen Modell. Ein weiterer wesentlicher Unterschied ist die Verarbeitungsgeschwindigkeit. Das Tabular Model verwendet die In-Memory-Technologie, die durch die xVelocity-Engine unterstützt wird, was zu einer signifikanten Reduzierung der Abfragezeiten führt. Multidimensionale Modelle hingegen sind oft auf festplattenbasierte Datenzugriffe angewiesen, was in einigen Fällen zu längeren Abfragezeiten führen kann​​.

Vorteile der tabellarischen Struktur: Einfachheit und Flexibilität

Einfachheit

Einer der größten Vorteile des Tabular Models ist seine einfache Struktur. Entwickler und Analysten, die mit relationalen Datenbanken vertraut sind, können das Modell schnell verstehen und anwenden. Im Gegensatz zu multidimensionalen Modellen entfällt die Notwendigkeit, sich in komplexe Strukturen wie Cubes und Dimensionen einzuarbeiten. Dies erleichtert die Implementierung und reduziert den Lernaufwand erheblich​.

Skalierbarkeit

Das Tabular Model ist äußerst skalierbar. Es unterstützt den In-Memory-Modus, bei dem Daten vollständig im Arbeitsspeicher gespeichert werden. Dies führt zu extrem schnellen Abfragezeiten. Alternativ bietet das Tabular Model auch den DirectQuery-Modus, bei dem Daten direkt aus der Quelle abgerufen werden, ohne sie in den Arbeitsspeicher laden zu müssen. Dies ist besonders vorteilhaft bei der Arbeit mit sehr großen Datensätzen, die für den In-Memory-Modus zu groß wären​.

Performance

Dank der xVelocity In-Memory-Engine erreicht das Tabular Model eine herausragende Leistung. Durch die Spaltenkomprimierung können Milliarden von Datenzeilen in Echtzeit verarbeitet werden. Diese effiziente Nutzung des Arbeitsspeichers ermöglicht extrem schnelle Abfragen, selbst bei großen Datensätzen. Dies macht das Modell besonders nützlich für Echtzeitanalysen und komplexe BI-Szenarien​.

Integration

Das Tabular Model integriert sich nahtlos in die Microsoft BI-Plattform, insbesondere in Power BI und Excel. Diese Integration ermöglicht eine durchgängige Datenverarbeitung und -visualisierung. Benutzer können Datenmodelle direkt in Power BI verwenden, um interaktive Berichte zu erstellen, oder in Excel, um detaillierte Analysen durchzuführen. Diese enge Verzahnung macht das Tabular Model ideal für Unternehmen, die auf Microsoft-Tools setzen​.

Sicherheit und Flexibilität

Das Tabular Model bietet Sicherheitsfunktionen auf Zeilenebene, mit denen der Datenzugriff granular gesteuert werden kann. Diese Funktion ist besonders für große Unternehmen relevant, die komplexe Sicherheitsanforderungen haben. Darüber hinaus bietet das Modell Flexibilität in der Bereitstellung, da es sowohl On-Premises als auch in der Cloud über Azure Analysis Services genutzt werden kann​.[1]

In-Memory-Technologie: xVelocity In-Memory-Engine

Die xVelocity In-Memory-Engine ist ein essenzieller Bestandteil der Leistungsfähigkeit des Tabular Models und zeichnet sich durch ihre Fähigkeit aus, große Datenmengen äußerst schnell zu verarbeiten. Im Gegensatz zu traditionellen, festplattenbasierten Datenbanken werden bei der xVelocity-Engine die Daten vollständig im Arbeitsspeicher (RAM) gehalten. Diese Architektur minimiert die Zugriffszeiten, da die Daten nicht von langsamen Speichermedien wie Festplatten oder SSDs abgerufen werden müssen. Stattdessen erfolgt der Zugriff auf die Daten direkt im RAM, was eine dramatische Reduzierung der Latenzzeiten ermöglicht.

Spaltenbasierte Speicherung und Komprimierung

Ein zentrales Merkmal der xVelocity-Engine ist ihre spaltenbasierte Speicherung. Anstatt die Daten zeilenweise, wie in herkömmlichen relationalen Datenbanken, zu speichern, werden alle Werte einer Spalte zusammenhängend gespeichert. Diese spaltenbasierte Struktur ermöglicht eine hochgradig effiziente Komprimierung, da ähnliche Werte in einer Spalte häufig wiederholt auftreten und sich somit deutlich besser komprimieren lassen als in einer zeilenorientierten Speicherung.

Durch den Einsatz von Komprimierungsalgorithmen wie dem VertiPaq-Kompressionsschema kann die xVelocity-Engine die Datenmenge, die im Speicher gehalten werden muss, drastisch reduzieren. Typischerweise erreicht VertiPaq eine Komprimierungsrate von 10:1 oder höher, abhängig von der Datenstruktur und der Redundanz der gespeicherten Informationen. Diese hochkomprimierten Datenblöcke können im Arbeitsspeicher gehalten werden, was eine enorm effiziente Speicherausnutzung gewährleistet. Bei der Verarbeitung von Abfragen werden die komprimierten Datenblöcke selektiv dekomprimiert, um nur die benötigten Daten für die Berechnung zu verarbeiten, was die Rechenleistung weiter optimiert.

Vorteile der In-Memory-Verarbeitung

Die In-Memory-Technologie von xVelocity bringt entscheidende Performance-Vorteile für datenintensive Anwendungen, insbesondere im Business Intelligence (BI)-Umfeld. Die Kombination aus spaltenbasierter Speicherung und Komprimierung führt dazu, dass auch sehr große Datensätze effizient im Arbeitsspeicher gehalten werden können. Dies hat mehrere Vorteile:

• Reduzierte Abfragezeiten: Durch den Verzicht auf Festplattenzugriffe und die effiziente Nutzung des Arbeitsspeichers können Milliarden von Datensätzen in Bruchteilen von Sekunden abgefragt werden. Insbesondere bei komplexen Aggregationen oder Berechnungen über große Datensätze wird die Leistung erheblich gesteigert.
• Hohe Parallelität: Die xVelocity-Engine ist darauf optimiert, parallelisierte Berechnungen auf modernen Mehrkernprozessoren durchzuführen. Dadurch können mehrere Abfragen gleichzeitig mit minimalen Leistungsverlusten verarbeitet werden, was die Engine ideal für Multi-User-Umgebungen macht, in denen viele gleichzeitige Zugriffe auf die Datenmodelle stattfinden.
• Effizientes Caching: Die In-Memory-Architektur erlaubt auch ein intelligentes Caching von Berechnungsergebnissen. Dadurch können häufig verwendete Abfragen noch schneller verarbeitet werden, da die Ergebnisse direkt aus dem Cache geliefert werden.

Performance-Boost durch xVelocity

Die Einführung der xVelocity-Technologie mit SQL Server 2012 stellte einen Wendepunkt in der Datenverarbeitung dar. Durch den Wechsel zu einem In-Memory-Modell, kombiniert mit spaltenbasierter Speicherung, konnte in vielen Anwendungsfällen eine Leistungssteigerung von bis zu 100-fach erreicht werden. Dies gilt insbesondere für große, datenintensive Anwendungen, bei denen die klassischen, festplattenbasierten Systeme an ihre Grenzen stoßen.

Die Fähigkeit, Milliarden von Datensätzen in Echtzeit zu analysieren, ist von entscheidender Bedeutung für Anwendungen, die auf Echtzeitanalysen angewiesen sind. Beispielsweise können Finanzdienstleister durch den Einsatz der xVelocity-Engine Marktdaten in Sekundenbruchteilen analysieren und Entscheidungen basierend auf den aktuellsten Informationen treffen. Auch in der Produktion und im Einzelhandel kann die xVelocity-Engine genutzt werden, um riesige Mengen an Transaktions- oder Sensordaten in nahezu Echtzeit zu verarbeiten und so bessere und schnellere Entscheidungen zu ermöglichen.

Technologische Innovationen hinter der Engine

Die Architektur der xVelocity-Engine nutzt fortschrittliche Techniken wie Datenpartitionierung, um die Lasten auf den Arbeitsspeicher und die Prozessoren gleichmäßig zu verteilen. Bei der Abfrageverarbeitung werden Partitionsprädikate verwendet, um nur die relevanten Datenbereiche zu laden und abzufragen, wodurch der Speicherbedarf weiter optimiert wird.

Zusätzlich verwendet xVelocity Bitmaps und Dictionary-Encoding, um wiederholte Werte in Spalten effizient zu speichern. Das Dictionary-Encoding reduziert die Redundanz, indem es häufig vorkommende Werte in einem Wörterbuch speichert und nur kurze Referenzen auf diese Werte in den Datenzeilen selbst hinterlegt. Diese Techniken sorgen dafür, dass nicht nur weniger Speicherplatz benötigt wird, sondern auch die Dekompression bei der Abfrage extrem schnell abläuft​.[2]

DAX (Data Analysis Expressions) im Tabular Model

DAX (Data Analysis Expressions) ist eine Ausdruckssprache, die speziell für die Verwendung in tabellarischen Modellen in SQL Server Analysis Services (SSAS), Power BI und Power Pivot in Excel entwickelt wurde. Sie bietet erweiterte Berechnungs- und Abfragefunktionen, mit denen sich aus den vorhandenen Daten neue Erkenntnisse gewinnen lassen. DAX wird sowohl für Measures, berechnete Spalten als auch berechnete Tabellen verwendet und ist daher ein zentrales Werkzeug in der Arbeit mit dem Tabular Model.

Was ist DAX?

DAX ist eine Sammlung von Funktionen, Operatoren und Konstanten, die Berechnungen auf Daten durchführen. Obwohl DAX an vielen Stellen Excel-Formeln ähnelt, ist es speziell auf tabellarische Datenmodelle ausgerichtet und unterstützt analytische Aufgaben, die in Excel nicht möglich sind. DAX kann auf Tabellen oder Spalten angewendet werden und erlaubt die Erstellung dynamischer Berechnungen basierend auf dem Kontext der Abfrage.

Grundlegende Syntax und Konzepte

Die grundlegenden Konzepte von DAX lassen sich in Syntax, Funktionen und Kontext unterteilen:

1. Syntax: Eine DAX-Formel beginnt immer mit einem Gleichheitszeichen (=) und kann verschiedene Elemente enthalten, wie z. B. Spaltennamen, Operatoren und Funktionen. Ein Beispiel für eine einfache DAX-Formel könnte die Summierung einer Spalte sein:

In diesem Beispiel wird die Funktion SUM verwendet, um die Werte in der Spalte Amount der Tabelle Sales zu summieren.

• Funktionen: DAX bietet eine breite Palette an Funktionen, die in verschiedene Kategorien unterteilt sind, darunter mathematische, logische, statistische, Text– und Zeitintelligenzfunktionen. Eine der Besonderheiten von DAX ist die Fähigkeit, mit Tabellen als Rückgabewerten zu arbeiten. Das bedeutet, dass einige Funktionen wie FILTER oder SUMMARIZE ganze Tabellen als Eingabe oder Ausgabe verwenden, die dann für weitere Berechnungen genutzt werden können.
• Kontext: In DAX gibt es zwei Haupttypen von Kontext: Zeilenkontext und Filterkontext. Der Zeilenkontext bezieht sich auf die aktuelle Zeile, in der eine Berechnung durchgeführt wird. Der Filterkontext bezieht sich auf die aktiven Filter, die auf die Daten angewendet werden, z. B. durch Slicer oder Pivot-Tabellen. Die Kombination dieser Kontexte ermöglicht es, Berechnungen dynamisch an den aktuellen Datenkontext anzupassen, was DAX besonders für das Tabular Model leistungsfähig macht​.

Wichtige Funktionen und Anwendungsfälle im Tabular Model

1. Aggregationsfunktionen: DAX bietet eine Vielzahl von Aggregationsfunktionen wie SUM, AVERAGE und COUNT, die es ermöglichen, Berechnungen über ganze Spalten oder gefilterte Datensätze durchzuführen. Diese Funktionen sind besonders hilfreich, um zusammenfassende Statistiken aus großen Datensätzen zu erzeugen, die im Tabular Model häufig verwendet werden.
2. Zeitintelligenzfunktionen: Zeitintelligenzfunktionen wie TOTALYTD oder DATEADD sind leistungsstarke Werkzeuge, um Berechnungen in Bezug auf Zeitperioden durchzuführen. Sie ermöglichen es, Werte aus verschiedenen Zeiträumen zu vergleichen oder kumulative Summen über Jahre oder Quartale zu berechnen. Diese Funktionen sind entscheidend für die Analyse von Zeitreihen im Tabular Model​.
3. Filterfunktionen: Funktionen wie FILTER und ALL erlauben es, Daten dynamisch zu filtern und zu gruppieren. Diese Filterfunktionen sind besonders nützlich in Power BI und anderen Anwendungen, die auf dem Tabular Model basieren, um spezifische Datensätze für detaillierte Analysen zu selektieren​.

Fazit

Der Tabular Model Ansatz hat sich als leistungsstarke und flexible Lösung in der Microsoft Business Intelligence-Plattform etabliert. Dank seiner In-Memory-Technologie und der nahtlosen Integration mit Tools wie Power BI und Excel, ermöglicht das Tabular Model eine schnelle und effiziente Analyse großer Datenmengen. Es adressiert die Herausforderungen traditioneller OLAP-Modelle und bietet Unternehmen eine einfache, skalierbare und performante Alternative zur Datenmodellierung. In einer datengetriebenen Welt bietet dieser Ansatz den nötigen Rahmen, um fundierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen und die BI-Prozesse insgesamt zu optimieren.

Noah Meißner & Nick Trögel