Power BI Data Visualization Mastery with the book „Teach Yourself VISUALLY Power BI“
If you’ve been on the lookout for a comprehensive guide to unlock the potential of data visualization using Microsoft’s Power BI, you’ve come to the right place. Our latest pick for the #DataMustRead book club is a special one – Teach Yourself VISUALLY Power BI (Amazon), which recently hit Amazon’s #1 New Release in Information Management. Authored by myself, this book is your pathway to understand and implement Power BI, regardless of whether you’re a beginner or a seasoned professional.
Why Choose „Teach Yourself VISUALLY Power BI“ for Your Power BI Journey?
Microsoft’s Power BI is a dynamic tool, breathing life into your company’s data through rich visuals and interactive dashboards. As powerful as it is, though, it can also present a daunting learning curve, especially if you’re new to data visualization. „Teach Yourself VISUALLY Power BI“ is designed to help you conquer this curve and emerge as a Power BI maestro.
This book is more than just a typical guide. It’s a visually-rich journey that transports you from Power BI basics to advanced features, equipping you with a strong foundation. Here’s a peek into what you can expect:
Connect with Various Data Sources: Learn to prepare your data for visualization and connect seamlessly to multiple data sources.
Transform and Process Data: Understand the transformation of raw data into valuable, decision-driving information.
Create Customizable Charts and Graphs: Design visually striking, easy-to-understand charts and graphs with hands-on guidance.
Apply Analytics and Machine Learning: Uncover the realm of analytics and machine learning, and learn how to apply these concepts in Power BI.
Craft Interactive Dashboards: Master the creation of interactive dashboards that effectively narrate your data’s story.
Each topic is presented using full-color screenshots, step-by-step instructions, and practical tips, ensuring that you’ll be able to follow along no matter your current skill level.
The Data Visualization Guide for Any Power BI Project
The reviews for „Teach Yourself VISUALLY Power BI“ speak for themselves. Many readers have found the book to be an excellent resource, praising its unique approach to teaching both, data visualization and Power BI. From the detailed explanation of requirements gathering – a crucial step in any Power BI project – to providing insightful exploration of the current BI job market, this book aims to equip readers with a comprehensive understanding of Power BI and its practical applications.
Your Next Step in Power BI Mastery
Whether you’re a data rookie or a seasoned expert seeking to upskill, „Teach Yourself VISUALLY Power BI“ is a must-read. It doesn’t just enable you to understand Power BI, it inspires you to craft your own data visualizations and drive impactful decisions.
Are you ready to dive deep into Power BI? Order your copy here to support my future book projects. Happy reading, data enthusiasts!
I’m eager to hear your thoughts as you delve into this comprehensive guide to Power BI. Don’t forget to use the hashtag #datamustread to share your insights and experiences on LinkedIn or Twitter!
Datenkompetenz: es gibt viele Möglichkeiten Daten zu visualisieren (Grafik von Dilyana Bossenz)
In unserer neuesten Folge von „Die Digitalisierung und Wir“ haben wir Dilyana Bossenz zum Thema Datenkompetenz interviewt. Dilyana ist Dozentin für Data Visualization & Communication an der Digital Business University of Applied Sciences (DBU) in Berlin und Gründerin von Datenkompetenz-Online, einer Schulungsplattform für Unternehmen, die ihre Mitarbeiter in die Welt der Daten einführen wollen. Dilyana hat mit ihren Reviews einen wertvollen Beitrag zu den Büchern Datenvisualisierung mit Tableau (Amazon) und Datenvisualisierung mit Power BI (Amazon) geliefert.
Wir haben uns zunächst über Dilyanas beruflichen Hintergrund unterhalten und ihren Weg in die Welt der Daten nachgezeichnet. Mit ihrer langjährigen Erfahrung als BI-Beraterin und Enablement Managerin in verschiedenen Unternehmen hat sie eine Menge Wissen und Einblicke zu teilen, insbesondere im Bereich der Daten und Datenanalyse.
Effektive Kommunikation von Daten
Ein Gespräch mit Dilyana Bossenz – Neue Folge von „Die Digitalisierung und Wir“
Datenkompetenz, erklärt Dilyana, ist mehr als nur Toolkompetenz. Es geht darum, Daten nicht nur zu verstehen und zu analysieren, sondern sie auch effektiv zu kommunizieren und für fundierte Entscheidungen zu nutzen. Das Schöne ist, dass Datenkompetenz erlernbar ist und alle, unabhängig von der bisherigen Erfahrung, diese Fähigkeit verbessern kann.
Die meisten deutschen Unternehmen stehen noch vor großen Herausforderungen, wenn es um die Datenkompetenz ihrer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter geht. Dilyana hat jedoch einige konkrete Vorschläge, wie sich Unternehmen hier noch deutlich besser aufstellen können. Eine starke Datenkompetenz kann sich positiv auf die Entscheidungsfindung in Unternehmen auswirken und spezifische Bereiche wie Marketing, Vertrieb und Produktentwicklung deutlich voranbringen.
Datenkompetenz ist entscheident für Digitalisierung
Datenkompetenz spielt neben Sicherheit und Stabilität bei der Digitalisierung von Unternehmen eine entscheidende Rolle. In einer Welt, in der Data Driven Companies die neue Norm sind, ist es unerlässlich, die Datenkompetenz der Mitarbeiter zu fördern. Doch wie können Unternehmen dies sicherstellen? Und welche Auswirkungen kann eine starke Datenkompetenz auf die Unternehmenskultur haben? Auf all diese Fragen gibt Dilyana in unserer Podcast-Episode detaillierte Antworten.
Dilyana erzählt uns auch von ihrer Motivation ein Unternehmen zu gründen und wie die Entscheidung, alles online anzubieten, die Ausrichtung des Unternehmens beeinflusst hat. Wenn du darüber nachdenkst, dich selbstständig zu machen, wirst du ihre Erfahrungen und Ratschläge sicher sehr wertvoll finden. Passend zum Thema Datenanalyse und Statistiken hat Dilyana auch eine spannende Buchempfehlung: Money Ball: The Art of Winning an Unfair Game von Michael Lewis.
Wenn du dich in der Welt der Daten zurechtfinden willst oder einfach nur neugierig bist, was Datenkompetenz bedeutet, solltest du diese Episode nicht verpassen! Hör dir die ganze Geschichte in unserer neuesten Podcast-Episode an. Und wenn du die vorherige Episode über Alex‘ Reise in die USA und die neuesten Entwicklungen in der Technologiebranche verpasst hast, kannst du sie hier nachhören.
Bleibt dran für weitere spannende Themen rund um die Digitalisierung und ihre Auswirkungen auf unsere Gesellschaft. Kommentare sind immer willkommen! 👇
Noch mehr Power BI Tricks in diesen Büchern: „Datenvisualisierung mit Power BI“ und „Teach Yourself Visually Power BI“
Heute möchte ich mit euch einige meiner Lieblings-DAX-Tricks für Power BI teilen. Diese Power BI Tricks werden euch dabei helfen, eure Berichte — sei es in Power BI Desktop oder in Microsoft Fabric — auf das nächste Level zu heben!
20 ultimative DAX-Tricks — einfach erklärt
CALCULATE für Kontextänderungen 🛠️ CALCULATE ist eine super Funktion, die den Kontext ändert, in dem Daten analysiert werden. Zum Beispiel: CALCULATE(SUM('Umsatz'[Umsatzbetrag]), 'Umsatz'[Region] = "West") berechnet die Summe der Verkäufe in der Westregion. Ziemlich cool, oder?
RELATED für den Zugriff auf Daten aus verwandten Tabellen 🔄 Mit RELATED könnt ihr auf Daten aus einer Tabelle zugreifen, die mit der aktuellen Tabelle verwandt ist. Zum Beispiel: RELATED('Product'[Product Name]) holt den Produktnamen, der zur aktuellen Zeile gehört. Einfach und effektiv!
EARLIER für Zeilenkontext 🕰️ EARLIER ist super nützlich, wenn ihr auf Daten aus einem früheren Zeilenkontext zugreifen wollt. Zum Beispiel: CALCULATE(SUM('Sales'[Sales Amount]), FILTER('Sales', 'Sales'[Sales ID] = EARLIER('Sales'[Sales ID]))) – ein bisschen kompliziert, aber unglaublich mächtig!
RANKX für Ranking 🏅 Mit RANKX könnt ihr Werte in einer Spalte ranken. Zum Beispiel: RANKX(ALL('Sales'), 'Sales'[Sales Amount], , DESC) rankt Verkaufsbeträge in absteigender Reihenfolge. Wer ist der Beste? Jetzt könnt ihr es herausfinden!
DIVIDE für sichere Division 🧮 DIVIDE führt eine Division durch und behandelt Divisionen durch Null. Zum Beispiel: DIVIDE([Total Sales], [Total Units]) teilt den Gesamtverkauf durch die Gesamteinheiten und gibt BLANK() für Divisionen durch Null zurück. Keine Fehlermeldungen mehr wegen Division durch Null!
SWITCH für mehrere Bedingungen 🔄 SWITCH ist eine bessere Alternative zu verschachtelten IFs. Zum Beispiel: SWITCH([Rating], 1, "Schlecht", 2, "Durchschnittlich", 3, "Gut", "Unbekannt") weist ein Label basierend auf der Bewertung zu. Schluss mit endlosen IFs!
ALL zum Entfernen von Filtern 🚫 ALL entfernt Filter von einer Spalte oder Tabelle. Zum Beispiel: CALCULATE(SUM('Sales'[Sales Amount]), ALL('Sales')) berechnet den Gesamtverkauf, ohne Rücksicht auf irgendwelche Filter. Freiheit für eure Daten!
CONCATENATEX für String-Aggregation 🧵 CONCATENATEX verknüpft eine Spalte von Strings. Zum Beispiel: CONCATENATEX('Sales', 'Sales'[Product], ", ") verknüpft Produktnamen mit einem Komma als Trennzeichen. Wer braucht schon eine Liste, wenn man alles in einem String haben kann?
USERELATIONSHIP für inaktive Beziehungen 🔄 USERELATIONSHIP ermöglicht es euch, inaktive Beziehungen zu nutzen. Zum Beispiel: CALCULATE(SUM('Sales'[Sales Amount]), USERELATIONSHIP('Sales'[Date], 'Calendar'[Date])) berechnet den Verkauf unter Verwendung einer inaktiven Beziehung. Keine Beziehung ist jemals wirklich inaktiv!
SAMEPERIODLASTYEAR für Vergleiche mit dem Vorjahr 📆 SAMEPERIODLASTYEAR berechnet den gleichen Zeitraum im Vorjahr. Zum Beispiel: CALCULATE(SUM('Sales'[Sales Amount]), SAMEPERIODLASTYEAR('Calendar'[Date])) berechnet den Verkauf für den gleichen Zeitraum im letzten Jahr. Perfekt für Jahresvergleiche!
BLANK für fehlende Daten 🕳️ BLANK gibt ein Leerfeld zurück. Zum Beispiel: IF('Sales'[Sales Amount] = 0, BLANK(), 'Sales'[Sales Amount]) gibt ein Leerfeld zurück, wenn der Verkaufsbetrag null ist. Keine Daten? Kein Problem!
FORMAT für benutzerdefinierte Formatierung 🎨 FORMAT formatiert einen Wert basierend auf einer benutzerdefinierten Formatzeichenfolge. Zum Beispiel: FORMAT('Sales'[Sales Date], "MMM-YYYY") formatiert das Verkaufsdatum als „MMM-YYYY“. Schön und ordentlich!
HASONEVALUE für die Validierung von Einzelwerten 🎯 HASONEVALUE überprüft, ob eine Spalte nur einen eindeutigen Wert hat. Zum Beispiel: IF(HASONEVALUE('Sales'[Region]), VALUES('Sales'[Region]), "Mehrere Regionen") überprüft, ob es nur eine Region gibt. Eindeutigkeit ist wichtig!
ISFILTERED zur Filtererkennung 🕵️♀️ ISFILTERED überprüft, ob eine Spalte gefiltert ist. Zum Beispiel: IF(ISFILTERED('Sales'[Region]), "Gefiltert", "Nicht gefiltert") überprüft, ob die Spalte Region gefiltert ist. Wer hat hier gefiltert?
MAXX für maximale Werte in einer Tabelle 📈 MAXX gibt den maximalen Wert in einer Tabelle zurück. Zum Beispiel: MAXX('Sales', 'Sales'[Sales Amount]) gibt den maximalen Verkaufsbetrag zurück. Wer ist der Größte?
MINX für minimale Werte in einer Tabelle 📉 MINX gibt den minimalen Wert in einer Tabelle zurück. Zum Beispiel: MINX('Sales', 'Sales'[Sales Amount]) gibt den minimalen Verkaufsbetrag zurück. Wer ist der Kleinste?
COUNTROWS zum Zählen von Zeilen in einer Tabelle 🧮 COUNTROWS zählt die Anzahl der Zeilen in einer Tabelle. Zum Beispiel: COUNTROWS('Sales') zählt die Anzahl der Zeilen in der Verkaufstabelle. Wie viele sind es?
DISTINCTCOUNT zum Zählen eindeutiger Werte 🎲 DISTINCTCOUNT zählt die Anzahl der eindeutigen Werte in einer Spalte. Zum Beispiel: DISTINCTCOUNT('Sales'[Product]) zählt die Anzahl der eindeutigen Produkte. Wie viele verschiedene Produkte haben wir?
CONTAINS für Lookup-Szenarien 🔍 CONTAINS überprüft, ob eine Tabelle eine Zeile mit bestimmten Werten enthält. Zum Beispiel: CONTAINS('Sales', 'Sales'[Product], "Produkt A") überprüft, ob „Produkt A“ in der Verkaufstabelle existiert. Ist es drin oder nicht?
GENERATESERIES zur Erzeugung einer Zahlenreihe 📊 GENERATESERIES erzeugt eine Zahlenreihe. Zum Beispiel: GENERATESERIES(1, 10, 1) erzeugt eine Zahlenreihe von 1 bis 10 mit einem Schritt von 1. Zählen war noch nie so einfach!
What is Microsoft Fabric: The Data Platform for the Era of AI
In the complex world of data analytics, a data lake serves as a centralized repository where you can store all your structured and unstructured data at any scale. It offers immense flexibility, allowing you to run big data analytics and adapt to the needs of various types of applications. But imagine having more than just a data lake. Imagine having an entire suite of data management and analytics services that work seamlessly together. That’s where Microsoft Fabric comes in.
Microsoft Fabric is an all-in-one analytics solution designed for enterprises. It spans everything from data movement and data science to Real-Time Analytics and business intelligence. It offers a comprehensive suite of services, including a data lake, data engineering, and data integration, all conveniently located in one platform.
Use Cases of Microsoft Fabric in Data-Driven Companies
Microsoft Fabric covers all analytics requirements relevant to a Data-Driven Company. Every user group, from Data Engineers to Data Analysts to Data Scientists, can work with the data in a unified way and easily share the results with others. The areas of application at a glance:
Data Engineering: Data injected with the Data Factory can be transformed with high performance on a Spark platform and democratized via the Lakehouse. Models and key figures are created directly in Fabric.
Self-Service Analytics: Following the data mesh paradigm, a single data team can be provided with a decentralized self-service platform for building and distributing their own data products.
Data Science: Azure Machine Learning functionalities are available by default. Machine learning models for applied AI can be trained, deployed, and operationalized in the Fabric environment.
Real-Time Analytics: With Real-Time Analytics, Fabric includes an engine optimized for analyzing streaming data from a wide variety of sources – such as apps, IoT devices, or human interaction.
Data Governance: The OneLake as a unified repository enables IT teams to centrally manage and monitor governance and security standards for all components of the solution.
Users can also be supported at all levels by AI technologies. With Microsoft Copilot, Microsoft Fabric offers an intelligent chatbot that translates voice instructions into concrete actions. Developers have the opportunity, for example, to create their program codes, set up data pipelines, or build models for machine learning in this way. In the same way, business users can use the copilot to generate their reports and visualizations for data analysis using voice input alone.
Simplifying Data Analytics: How Microsoft Fabric Offers a Unified, End-to-End Solution
With Fabric, you don’t need to piece together different services from multiple vendors. Instead, you can enjoy a highly integrated, end-to-end, and easy-to-use product that is designed to simplify your analytics needs. One conceivable deployment scenario for the future is data mesh domains with Microsoft Fabric that are connected to an existing lakehouse based on Azure Data Lake Storage Gen2 and Databricks or Synapse. In this setup, the lakehouse continues to handle the core data preparation tasks.
Meanwhile, the decentralized domain teams can use the quality-assured Lakehouse data via Microsoft Fabric using shortcuts to create and deploy their own use cases and data products. Such an approach could prove to be an ideal option, as it optimally complements the advantages of both approaches. The platform is built on a foundation of Software as a Service (SaaS), which takes simplicity and integration to a whole new level.
Microsoft Fabric is not just another addition to the crowded data analytics landscape. Centered around Microsoft’s OneLake data lake, it boasts integrations with Amazon S3 and Google Cloud Platform. The platform consolidates data integration tools, a Spark-based data engineering platform, real-time analytics, and, thanks to upgrades in Power BI, visualization, and AI-based analytics into a single, unified experience.
Microsoft Fabric Pricing Streamlines Your Data Stack for Optimal Cost Efficiency
The rapid innovation in data analytics technologies is a double-edged sword. On one hand, businesses have a plethora of tools at their disposal. On the other, the modern data stack has become increasingly fragmented, making it a daunting task to integrate various products and technologies. Microsoft Fabric aims to eliminate this „integration tax“ that companies have grown tired of paying.
Microsoft Fabric is built around a unified compute infrastructure and a single data lake. This uniformity extends to product experience, governance, and even the business model. The platform brings together all data analytics workloads—data integration, engineering, warehousing, data science, real-time analytics, and business intelligence—under one roof.
Microsoft Fabric introduces a simplified pricing model focused on a common Fabric compute unit. This virtualized, serverless computing allows businesses to optimize costs by reusing the capacity they purchase. The multi-cloud approach, with built-in support for Amazon S3 and upcoming support for Google Storage, ensures that businesses are not locked into a single cloud vendor.
Enhanced Data Governance with Microsoft Purview
Data governance is another area where Microsoft Fabric excels. Using Microsoft Purview, allows businesses to manage data access meticulously. For instance, confidential data exported to Power BI or Excel will automatically inherit the same confidentiality labels and encryption rules, ensuring security.
Microsoft Fabric also offers a no-code developer experience, enabling real-time data monitoring and action triggering. The platform will soon incorporate AI Copilot, designed to assist users in building data pipelines, generating code, and constructing machine learning models.
My Personal Experience so far
Having personally demoed Fabric to over 20 enterprises, the excitement is palpable. The platform simplifies data infrastructure while offering the flexibility of a multi-cloud approach. Most notably, it’s built around the open-source Apache Parquet format, allowing for easier data storage and retrieval.
Microsoft Fabric is currently in public preview and will be enabled for all Power BI tenants starting July 1. The platform promises to be more than just a tool; it aims to be a community where data professionals can collaborate, share knowledge, and grow. So, when someone asks you, „What is Microsoft Fabric?“ you’ll know it’s not just a product; it’s a revolution in data analytics.
Join our Microsoft Fabric & Power Platform LinkedIn Group!
Our LinkedIn group has changed its name to Microsoft Fabric & Power Platform to reflect the evolving ecosystem and the seamless integration between Power Platform technologies like Power BI, Power Apps, and Power Automate with Microsoft Fabric tools like OneLake and Synapse.
If you’re as excited as I am about the future of data analytics and business intelligence, then I’ll invite you to join our LinkedIn group, Microsoft Fabric & Power Platform, a community dedicated to professionals who are eager to stay ahead of industry trends.
Power BI book: Teach Yourself VISUALLY Power BI is an Amazon Hot New Release
I’m thrilled to announce that my latest book, Teach Yourself VISUALLY Power BI, has achieved the #1 spot in Amazon Hot New Releases in Information Management! This is an exciting milestone, and it’s all thanks to you!
Your ideal guide for Power BI
If you’re new to the world of data visualization and want to get started with Power BI — a tool widely adopted by businesses for its ease of use and powerful capabilities — this book is your ideal guide. It’s a comprehensive, fully visual guide to Microsoft Power BI, and it’s designed to make data visualization as accessible and fun as possible.
This Power BI book brings together all the resources you need to master the everyday use of this powerful data visualization software. Whether you’re looking to understand the basic functions of Power BI or dive into its more advanced features, this book has you covered.
Here’s what you’ll find inside:
Step-by-step instructions for working with, transforming, and processing data sources.
Tips for customizing data visualizations to create informative and presentation-ready charts and graphs.
Full-color, two-page tutorials on the more advanced features of Power BI.
I want to take a moment to extend a huge thank you to all of you. Your ideas, your feedback, your support – these are what truly make Teach Yourself VISUALLY Power BI something special. You’ve helped me realize this not just this project, but all my previous book projects as well, and I’m so grateful.
Get your copy today
Teach Yourself VISUALLY Power BI is available now at your local bookstore and on Amazon. Don’t miss out on the opportunity to enhance your data visualization skills and gain a new perspective on how to communicate information effectively.
Already got your copy of Teach Yourself VISUALLY Power BI? Feel free to drop me a comment on how you like it:
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