PL-300: Microsoft Power BI-Datenanalyst-Leitfaden

Prüfungsüberblick

• Zertifizierung: Microsoft Power BI-Datenanalyst-Assoziat
• Prüfungscode: PL-300
• Zielgruppe: Datenanalysten, die mit Power BI Erkenntnisse liefern
• Erforderliche Erfahrung: Vertrautheit mit Power Query und DAX

Gemessene Fähigkeiten (Stand: 21. April 2025)

1. Vorbereiten der Daten (25-30 %)

Abrufen oder Verbinden von Daten

• Identifizieren und Verbinden von Datenquellen oder gemeinsam genutzten semantischen Modellen
• Ändern der Datenquelleinstellungen (Anmeldeinformationen, Datenschutzebenen)
• Auswahl zwischen DirectQuery und Importieren
• Erstellen und Ändern von Parametern

Profile und Bereinigung der Daten

• Auswerten von Daten (Statistiken, Spalteneigenschaften)
• Beheben von Inkonsistenzen, unerwarteten oder Nullwerten
• Beheben von Datenproblemen
• Beheben von Importfehlern

Transformieren und Laden der Daten

• Auswählen geeigneter Spalten-Datentypen
• Erstellen und Transformieren von Spalten
• Gruppieren und Aggregieren von Zeilen
• Schwenken, Entrunden und Transponieren von Daten
• Konvertieren von halbstrukturierten Daten in Tabellen
• Erstellen von Fakten- und Dimensionstabellen
• Identifizieren und Erstellen von Schlüsseln für Beziehungen
• Konfigurieren des Datenladevorgangs für Abfragen

2. Modellieren der Daten (25-30 %)

Entwerfen und Implementieren eines Datenmodells

• Konfigurieren von Tabellen- und Spalteneigenschaften
• Implementieren von rollenspezifischen Dimensionen
• Definieren von Beziehungskadinaltität und Querschnittsfilterrichtung
• Erstellen einer gemeinsamen Datumstabelle
• Identifizieren von Anwendungsfällen für berechnete Spalten und Tabellen

Erstellen von Modellberechnungen mit DAX

• Erstellen von Einzelaggregationsmaßen
• Verwenden der CALCULATE-Funktion
• Implementieren von zeitabhängigen Maßen
• Verwenden grundlegender statistischer Funktionen
• Erstellen von halbadditiven Maßen
• Erstellen von Maßen mit Quick Measures
• Erstellen berechneter Tabellen oder Spalten
• Erstellen von Berechnungsgruppen

Optimieren der Modellleistung

• Leistungssteigerung durch Entfernen unnötiger Zeilen/Spalten
• Identifizieren schlecht performanter Maße, Beziehungen und Visualisierungen
• Verwenden des Performance Analyzers und der DAX-Abfrageansicht
• Verbesserung der Leistung durch Reduzierung der Granularität

3. Visualisieren und Analysieren der Daten (25-30 %)

Erstellen von Berichten

• Auswählen geeigneter Visualisierungen
• Formatieren und Konfigurieren von Visualisierungen
• Anwenden und Anpassen von Designs
• Anwenden bedingter Formatierung
• Anwenden von Slicing und Filtern
• Konfigurieren der Berichtsseite
• Entscheiden, wann paginierte Berichte verwendet werden sollten

Erstellen visueller Berechnungen mit DAX

• Implementieren visualisierungsspezifischer Berechnungen
• Verwenden von Funktionen für visuelle Berechnungen
• Optimieren visueller Berechnungen

Verbessern von Berichten für Benutzerfreundlichkeit und Storytelling

• Konfigurieren von Lesezeichen
• Erstellen benutzerdefinierter Tooltips
• Bearbeiten und Konfigurieren von Visualinteraktionen
• Konfigurieren der Berichtsnavigation
• Anwenden von Sortierung auf Visualisierungen
• Konfigurieren synchroner Slicer
• Gruppieren und Schichten von Visualisierungen mit der Auswahlleiste
• Konfigurieren der Drill-Through-Navigation
• Konfigurieren der Exporteinstellungen
• Entwerfen von Berichten für mobile Geräte
• Aktivieren personalisierter Visualisierungen
• Entwerfen für Barrierefreiheit
• Konfigurieren der automatischen Seitenaktualisierung

Erkennen von Mustern und Trends

• Verwenden der Funktion "Analysieren" in Power BI
• Verwenden von Gruppierung, Binning und Clustering
• Verwenden von KI-Visualisierungen
• Verwenden von Referenzlinien, Fehlerbalken und Prognosen
• Erkennen von Ausreißern und Anomalien

4. Verwalten und Sichern von Power BI (15-20 %)

Erstellen und Verwalten von Arbeitsbereichen und Assets

• Erstellen und Konfigurieren von Arbeitsbereichen
• Konfigurieren und Aktualisieren von Arbeitsbereichs-Apps
• Veröffentlichen, Importieren oder Aktualisieren von Elementen im Arbeitsbereich
• Erstellen von Dashboards
• Auswählen von Verteilungsmethoden
• Konfigurieren von Abonnements und Datenwarnungen
• Befördern oder Zertifizieren von Power BI-Inhalten
• Identifizieren von Fällen, in denen ein Gateway erforderlich ist
• Konfigurieren der geplanten Aktualisierung des semantischen Modells

Sichern und Verwalten von Power BI-Elementen

• Zuweisen von Arbeitsbereichsrollen
• Konfigurieren der elementbasierten Zugriffssteuerung
• Konfigurieren des Zugriffs auf semantische Modelle
• Implementieren rollenbasierter Sicherheit auf Zeilenebene
• Konfigurieren der Gruppenmitgliedschaft für die zeilenbasierte Sicherheit
• Anwenden von Vertraulichkeitsbezeichnungen

Wichtige Power BI-Komponenten

Power Query

• M-Sprache: Transformationssprache
• Abfrage-Editor: Schnittstelle zur Datentransformation
• Datenquellen: über 100 Connectors
• Angewendete Schritte: Verfolgung von Transformationen

Datenmodellierung

• Star-Schema: Fakten- und Dimensionstabellen
• Beziehungen: Eins-zu-viele, Viele-zu-viele
• Hierarchien: Bohren-nach-unten-Funktionalität
• Berechnungsgruppen: Wiederverwendbare Berechnungen

DAX (Data Analysis Expressions)

• Berechnete Spalten: Zeilenkontext
• Maße: Dynamische Berechnungen
• Tabellen: Generierte Tabellen
• Variablen: Verbesserung der Lesbarkeit und Leistung

Visualisierungen

• Standardvisuals: Balken, Linien, Kreisdiagramme, Tabellen, Matrizen
• KI-Visualisierungen: Haupteinflussfaktoren, Dekompositionsbaum, Frage und Antwort
• Benutzerdefinierte Visualisierungen: AppSource-Marktplatz
• R/Python-Visualisierungen: Erweiterte Analytik

Wichtige DAX-Funktionen

Aggregationsfunktionen

SUM, AVERAGE, MIN, MAX, COUNT, DISTINCTCOUNT
SUMX, AVERAGEX (Iteratoren)

Filterfunktionen

CALCULATE - Ändern des Filtercontexts
FILTER - Tabellenfiltierung
ALL - Entfernen von Filtern
ALLEXCEPT - Entfernen aller außer den angegebenen
REMOVEFILTERS - Löschen von Filtern

Zeitintelligenz

DATEADD, DATESYTD, TOTALYTD
SAMEPERIODLASTYEAR
PARALLELPERIOD
PREVIOUSMONTH, PREVIOUSQUARTER

Logische Funktionen

IF, SWITCH
AND, OR, NOT
ISBLANK, ISEMPTY
IFERROR

Textfunktionen

CONCATENATE, CONCATENATEX
FORMAT
LEFT, RIGHT, MID
UPPER, LOWER

Tabellenfunktionen

VALUES, DISTINCT
SUMMARIZE, SUMMARIZECOLUMNS
CROSSJOIN, GENERATE
UNION, INTERSECT, EXCEPT

Datenanbindung

Importmodus

• Daten im Arbeitsspeicher gespeichert
• Beste Leistung
• Geplante Aktualisierung
• Größenbegrenzungen (1 GB/Datensatz)

DirectQuery

• Echtzeitdaten
• Keine lokale Datenspeicherung
• Leistung hängt von der Quelle ab
• Begrenzte DAX-Funktionen

Zusammengesetzte Modelle

• Mischung aus Import- und DirectQuery-Modus
• Aggregationen für Leistung
• Flexibilität im Design

Direktverbindung

• Verbindung mit Analysis Services
• Verbindung mit Power BI-Datensätzen
• Keine lokale Modellierung

Sicherheitsfeatures

Zeilenbasierte Sicherheit (RLS)

• Filtern von Daten auf Zeilenebene
• Dynamische Sicherheit mit USERNAME()
• Statische Rollen
• Testen mit "Als Rolle anzeigen"

Objektbasierte Sicherheit (OLS)

• Ausblenden von Tabellen und Spalten
• Einschränken des Zugriffs auf sensible Daten
• Erfordert Power BI Premium-Kapazität

Arbeitsbereichsrollen

• Admin: Volle Kontrolle
• Mitglied: Inhalte bearbeiten
• Mitwirkender: Inhalte erstellen
• Betrachter: Nur Lesezugriff

Leistungsoptimierung

Optimierung des Datenmodells

• Entfernen unnötiger Spalten
• Optimieren von Datentypen
• Reduzieren der Kardinalität
• Vermeiden bidirektionaler Filterung
• Verwenden von Aggregationen

DAX-Optimierung

• Verwenden von Variablen
• Vermeiden von FILTER in CALCULATE
• Minimieren des Einsatzes von Iteratoren
• Vermeiden möglichst berechneter Spalten
• Verwenden von DIVIDE anstelle des Divisionsoperators

Visuelle Optimierung

• Beschränkung der Visualisierungen pro Seite
• Reduzieren der Querfilterung
• Verwenden von Aggregationen
• Optimieren benutzerdefinierter Visualisierungen
• Berücksichtigen von Berichtsfiltern

Best Practices

Datenvorbereitung

• Möglichst Datenbereinigung an der Quelle
• Verwenden von Query Folding
• Dokumentieren von Transformationen
• Erstellen wiederverwendbarer Funktionen
• Implementieren inkrementeller Aktualisierung

Datenmodellierung

• Befolgen des Star-Schema-Entwurfs
• Erstellen einer Datumstabelle
• Ausblenden unnötiger Felder
• Verwenden konsistenter Namensgebung
• Dokumentieren des Modelldesigns

Berichtserstellung

• Einfach und übersichtlich halten
• Verwenden konsistenter Formatierung
• Entwerfen für die Zielgruppe
• Testen auf Zielgeräten
• Einbeziehen von Kontext und Titeln

Governance

• Implementieren von Benennungskonventionen
• Dokumentieren der Datenquellen
• Versionskontrolle von Berichten
• Regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen
• Überwachen von Nutzungsstatistiken

Funktionen des Power BI-Diensts

Arbeitsbereichverwaltung

• Apps für die Verteilung
• Deployment-Pipelines
• Dataflows für ETL
• Freigegebene Datensätze
• Herkunftsansicht

Freigabe und Zusammenarbeit

• Freigeben von Berichten und Dashboards
• Einbetten in Teams/SharePoint
• E-Mail-Abonnements
• Kommentare und Anmerkungen
• Exportfunktionen

Verwaltung

• Einstellungen des Admin-Portals
• Nutzungsstatistiken
• Überwachungsprotokolle
• Verwaltung von Kapazitäten
• Mandanteneinstellungen

Lernressourcen

Offizielle Microsoft Learn

• PL-300-Lernpfade
• Power BI-Dokumentation
• Power BI-Lernprogramme
• Übungsbewertungen

Praktische Übungen

• Power BI Desktop (kostenlos)
• Power BI-Dienst-Testversion
• Beispieldatensätze
• AdventureWorks-Datenbank

Community-Ressourcen

• Power BI Community-Foren
• Power Query-Foren
• Guy in a Cube YouTube-Kanal
• SQLBI-Artikel und -Videos

Prüfungsdetails

• Bestehensgrenze: 700
• Frageformat: Multiple Choice, Fallstudien, Drag & Drop
• Prüfungsdauer: 100 Minuten (130 Minuten für nicht-englische Muttersprachler)
• Verfügbare Sprachen: Mehrere Sprachen
• Prüfungskosten: $165 USD (je nach Region unterschiedlich)

Zertifizierungspfad

• Voraussetzungen: Keine erforderlich, aber Erfahrung in der Datenanalyse empfohlen
• Verlängerung: Alle 12 Monate über Microsoft Learn erforderlich
• Verwandte Zertifizierungen:
  • Power Platform Fundamentals (PL-900)
  • Power Platform Developer (PL-400)
  • Azure Data Engineer (DP-203/DP-600)