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Business Intelligence mit Excel Datenanalyse und Reporting mit Power Query, Power Pivot und Power BI Desktop. Für Microsoft 365 von Schels, Ignatz (eBook)

  • Erscheinungsdatum: 07.09.2020
  • Verlag: Carl Hanser Fachbuchverlag
eBook (PDF)
31,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.
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Business Intelligence mit Excel

BI-Werkzeuge und Methoden (ETL, OLAP, ODBC u. a.)
Externe Daten abrufen und analysieren mit Power Query
Power Pivot im Datenmodell - Import, Verknüpfungen, Berechnungen
Mit DAX-Funktionen kalkulieren und KPIs berechnen
Excel-Daten mit Power BI visualisieren, Berichte und Dashboards in der Cloud veröffentlichen
Der Zuwachs an Daten in allen Geschäftsprozessen stellt viele Anwender in der Praxis vor neue Herausforderungen. Unternehmensdaten müssen aufbereitet werden verbunden mit intelligentem Reporting und Visualisierung. Analysen sollen zukünftig ständig, sofort und auf allen Medien verfügbar sein. Die benutzerfreundlichen BI-Tools von Microsoft Excel sind hier die erste Wahl für Manager und Controller. Sie helfen Ihnen, Trends und Risiken zu erkennen, Zusammenhänge zu begreifen und die Grundla-gen für Ihre Entscheidungen zu verbessern.
Dieses Praxisbuch vermittelt die Grundlagen für den Einstieg in Business Intelligence. Es erklärt Begriffe und Methoden und zeigt, wie Daten aus unterschiedlichen Quellen mit Microsoft Excel importiert, transformiert und visualisiert werden. Lernen Sie, mit Power Query und der Skriptsprache M Daten aufzubereiten und üben Sie den Aufbau von Datenmodellen mit Power Pivot und DAX. Anschauliche Visualisierungen, Berichte und Dashboards erstellen Sie mit PivotTables, PivotCharts und Power BI.
Für Excel 2019 und Microsoft 365

Ignatz Schels ist als Excel-Experte bekannt und mit über 50 Büchern einer von Deutschlands meistgelesenen Fachbuchautoren. In seinen Spezialseminaren vermittelt er Controllern, Projektmanagern sowie Personal- und Finanzfachkräften fundierte Spezial-kenntnisse zu den Microsoft Office-Programmen. Er programmiert Praxislösungen mit VBA, erstellt Access-Datenbanken und begleitet BI-Projekte vom Konzept bis zum Dashboard (www.schels.de).

Produktinformationen

    Format: PDF
    Kopierschutz: watermark
    Seitenzahl: 517
    Erscheinungsdatum: 07.09.2020
    Sprache: Deutsch
    ISBN: 9783446457560
    Verlag: Carl Hanser Fachbuchverlag
    Größe: 193565 kBytes
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Business Intelligence mit Excel

2 Grundlagen, Verfahren und Konzepte

Business Intelligence mit Excel ist mehr als Excel. Neue Verfahren, neue Werkzeuge und neue Konzepte halten Einzug in die altehrwürdige Tabellenkalkulation. Wer sich noch auf dem Wissensstand von vor 10 Jahren ausruht und seinen Horizont auf Zellen, Tabellenblättern und Arbeitsmappen mit Formatierungen und einigen Funktionen begrenzt, sollte umdenken. Das Wissen um grundlegende Datenbankkonzepte und -formate wird für Business Intelligence ebenso gebraucht wie der sichere Umgang mit den BI-Tools.

2.1 Relationale und multidimensionale Datenbanken

Die relationale Datenbank ist eine Erfindung aus den 70er-Jahren. Dr. Edgar F. Codd, ein Programmierer bei IBM, erfand das Modell der relationalen Datenbank. Er verwendete die Abfragesprache SEQUEL, aus der SQL hervorging, die Sprache, die heute noch Kern und Basis aller Datenbanksysteme ist. Edgar F. Codd entwickelte auch die Normalformen und die 12 Evaluierungsregeln als Anforderung für ein OLAP-System (Online Analytic Processing). Oracle kam als erstes Unternehmen im Jahr 1979 mit einem relationalen Datenbankmanagementsystem auf den Markt.

Mitte der 90er-Jahre nutzte jedes größere Unternehmen relationale Datenbanken. Aber mit der Zeit tauchte ein Problem auf: Die Datenbanken mit relationalen Verknüpfungen waren zwar ideal geeignet, um Daten auch in größeren Mengen zu speichern. Für die Erstellung von Berichten aus Transaktionsdaten erwiesen sich die Datenbanken jedoch als zu schwerfällig. Musste zum Beispiel ein Bericht über monatliche Umsätze erstellt werden, suchte das System in Millionen von Transaktionen, um eine einzelne Summe zu ermitteln. Nicht selten ging dabei die gesamte Serverwelt "in die Knie", und an schnelle, Just-in-time-Informationen war gar nicht zu denken.

2.2 Das Entity-Relationship-Modell (ERM)

Das Entity-Relationship-Modell (ERM) ist die Grundlage für einen Datenbankentwurf. Die Grundelemente sind Entitäten, Beziehungen und Attribute. Im ERM-Modell werden die grundlegenden Beziehungen einer relationalen Datenbank aufgestellt.

Bild 2.1 Das Entity-Relationship-Modell

2.3 Normalisierung und Faktentabellen

Normalisierung ist die Aufteilung der Attribute (Tabellenspalten) in mehrere Relationen unter Berücksichtigung der Normalisierungsregeln und Normalformen mit dem Ziel, eine Form zu erhalten, die keine vermeidbaren Redundanzen aufweist.

Erste Normalform

In der ersten Normalform sind alle Werte atomar, d. h. nicht mehr teilbar.

Zweite Normalform

In der 2. Normalform sind die Daten in Tabellen aufgeteilt, die Beziehungen zwischen den Daten werden über Schlüssel definiert.

Beziehungsarten

1 : 1

Jeder Datensatz in Tabelle A ist genau mit einem Datensatz in Tabelle B verbunden (nicht zu empfehlen).

1 : n

Jeder Datensatz in Tabelle A kann mit beliebig vielen Datensätzen in Tabelle B verbunden sein, einem Datensatz in Tabelle B ist aber nie mehr als ein Datensatz aus Tabelle A zugewiesen (häufigste Beziehungsart).

n : m

Jeder Datensatz in Tabelle A kann mit mehreren Datensätzen in Tabelle B und umgekehrt verbunden sein. Dazu wird eine dritte Tabelle benötigt, in der die Schlüssel aus Tabelle A und Tabelle B enthalten sind.

2.4 OLAP - die multidimensionale Datenbank

Die multidimensionale Datenbank ist eine Weiterentwicklung des relationale

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