Eine 8-Schritte-Anleitung, um 2024 Power BI-Entwickler zu werden

Schritt 1: Verstehe die Grundlagen von Business Intelligence

Um deine Reise in Power BI zu beginnen, ist es wichtig zu verstehen, was BI ist, warum es wichtig ist und wie es Unternehmen helfen kann, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Wenn du verstehst, welche Rolle BI in einem Unternehmen spielt und welchen Wert es für Unternehmen und Einzelpersonen haben kann, kannst du dein Lernen von einem praktischen Standpunkt aus angehen.

Sobald du ein besseres Verständnis für den Bereich Business Intelligence hast, solltest du dich mit den verfügbaren BI-Tools, einschließlich Power BI, beschäftigen. Eine häufige Frage im Vorstellungsgespräch ist, ob du andere BI-Plattformen kennst und wie Power BI im Vergleich dazu abschneidet. Nutze also die Zeit, um dich mit der BI-Landschaft vertraut zu machen.

Schau dir für den Anfang unseren Vergleich von Power BI und Tableau in unserem vollständigen Leitfaden an.

Schritt 2: Erste Schritte mit Power BI

Bevor du weitermachst, lade Power BI Desktop herunter und installiere es. Es ist kostenlos, funktioniert aber nur unter Windows, also bedenke das.

Der beste Weg, Power BI zu lernen, ist, einzutauchen und praktisch damit zu arbeiten. Bevor du einen Kurs beginnst, öffne Power BI Desktop und erkunde die Oberfläche. Lies die Tooltips, die erscheinen, wenn du den Mauszeiger über ein Symbol oder eine Schaltfläche bewegst. Gehe durch das Menüband und erkunde die Visualisierungsoptionen. Wenn du das zuerst tust, kannst du später neue Konzepte und Erklärungen besser verstehen. Wenn ein Kursleiter oder ein Tutorium den Filterbereich oder die Registerkarte Modellierung im Menüband erwähnt, weißt du, worauf sie sich beziehen.

Du kannst damit beginnen, die offizielle Dokumentation von Microsoft und das Power BI-Tutorial für Anfänger von Datacamp zu lesen, um die grundlegenden Funktionen von Power BI kennenzulernen und dich mit der Terminologie vertraut zu machen. Je eher du bestimmte Schlüsselwörter mit ihrem Platz in Power BI Desktop in Verbindung bringen kannst, desto schneller wirst du die Grundlagen hinter dir lassen und zu den eigentlichen Anwendungen von Power BI übergehen können - der Analyse und Visualisierung von Daten.

Schritt 3: Grundlegende Datenoperationen und Visualisierung lernen

Im nächsten Schritt musst du lernen, Daten aus verschiedenen Quellen wie Excel, Datenbanken und Cloud-Diensten zu importieren. Suche nach bereits bereinigten und analysierbaren Datensätzen, damit du dich nicht mit den technischen Aspekten der Datenbereinigung und -umwandlung mit dem Power Query Editor verzettelst. Das kommt später.

In dieser Phase solltest du dich auf die Erkundung und Visualisierung von Daten konzentrieren. Beginne mit einfachen Diagrammen und mache dich damit vertraut, wie du deine Daten visuell darstellen kannst. Du lernst, wann du welche Art der Visualisierung einsetzen kannst. Liniendiagramme eignen sich zum Beispiel gut, um Trends im Zeitverlauf darzustellen, und Balkendiagramme sind gut für kategorische Daten. Wir haben einen Artikel über die Gestaltung ansprechender Power BI-Berichte mit Richtlinien für die Auswahl der richtigen Visualisierung und einigen wichtigen Designfunktionen in Power BI.

Bild vom Autor(Power BI Design Example)

Schritt 4: Datenumwandlung und -modellierung lernen

Hier wird deine Reise in Power BI etwas technischer. Du solltest mit der Erkundung und Visualisierung deiner Daten vertraut sein und jetzt die Grundlagen für die weitere Analyse schaffen.

Eine korrekte Datenumwandlung und -modellierung ist die Grundlage für eine genaue und effiziente Datenanalyse. Wenn deine Daten sauber und gut modelliert sind, kannst du den Erkenntnissen, die du daraus ableitest, vertrauen. Dieses Vertrauen ist wichtig, um solide Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Zunächst solltest du dich mit der Datenumwandlung mit Power Query vertraut machen. Hier wirst du die meiste Zeit damit verbringen, deine Daten aufzuräumen und nützlich zu machen. Hier sind ein paar wichtige Konzepte, die du in dieser Phase lernen solltest:

• Zusammenführen - Verbinde dich mit verschiedenen Datenquellen und führe deine Datentabellen zusammen.
• Bereinigung - Entfernen von Duplikaten, Umgang mit fehlenden Werten und Korrektur von Ungenauigkeiten.
• Shaping - Spalten aufteilen, neue Spalten erstellen und die Gruppierung der Daten ändern.

Wenn du gelernt hast, wie du deine Daten für die Analyse vorbereitest, kannst du mit der Datenmodellierung beginnen. Schau dir unser Tutorial zur Datenmodellierung in Power BI an. Hier lernst du, wie du Beziehungen zwischen deinen Datentabellen erstellen kannst. Du lernst auch etwas über die Kardinalität und wie du die Richtung des Kreuzfilters einstellst.

Wenn es um die Datenmodellierung im Allgemeinen geht, hörst du am häufigsten den Begriff Sternschema. Dies ist ein weit verbreiteter Ansatz für die Gestaltung von Data Warehouses und relationalen Datenbanken und der empfohlene Ansatz in Power BI. Hier erfährst du, warum das so ist, wie das Sternschema im Vergleich zum Schneeflockenschema aussieht und welches Schema du je nach Situation wählen solltest.

Bild vom Autor(Power BI Star Schema)

Schritt 5: Eintauchen in DAX

DAX oder Data Analysis Expressions steuern alle Berechnungen, die du in Power BI durchführen kannst. DAX-Formeln sind vielseitig, dynamisch und sehr leistungsfähig - mit ihnen kannst du Kennzahlen, Spalten und Tabellen in deinem Modell erstellen. In dieser Phase solltest du die Grundlagen von DAX lernen, einschließlich Syntax, Funktionen und Kontext. Unser DAX-Tutorial gibt dir eine schnelle Einführung - übe dich erst einmal im Schreiben einfacher zusammenfassender Kennzahlen und berechneter Spalten.

Bevor du weitermachst, solltest du sicherstellen, dass du auch die Zusammenhänge in DAX-Formeln verstehst. DAX-Formeln in Power BI sind dynamisch und ändern sich je nach dem Kontext, in dem sie erstellt wurden. Wenn du verstehst, wie Kontexte in DAX funktionieren, kannst du verwirrende Formelfehler vermeiden.

In unserem DAX-Spickzettel findest du einen schnellen Überblick über DAX-Formeln und Anweisungen in Power BI.

Schritt 6: Weiter zu fortgeschrittener Datenanalyse und -visualisierung

Die fortschrittlichen Funktionen von Power BI können die analytischen Fähigkeiten deiner Berichte erheblich verbessern. Wir haben ein kurzes Tutorial, das dich durch einige der erweiterten Visualisierungs- und Analyseoptionen in Power BI führt. Dazu gehören benutzerdefinierte Grafiken, bedingte Formatierungen, dynamische Linien, Trendlinien, Prognosen und Clustering.

In dieser Phase kannst du auch dein Wissen über DAX vertiefen, indem du fortgeschrittenere DAX-Konzepte und Formeln lernst, um komplexe Berechnungen durchzuführen.

Du kannst noch weiter gehen, indem du lernst, wie du Power BI für prädiktive Analysen nutzen kannst. Hier kannst du in die Programmierung einsteigen und lernen, R- oder Python-Skripte direkt in Power BI zu schreiben, um leistungsstarke Predictive-Analytics-Modelle zu erstellen. Unser Tutorial über die Beherrschung von Predictive Analytics mit Power BI bringt dich schnell auf den neuesten Stand.

Schritt 7: Mit realen Projekten üben und ein Portfolio aufbauen

Du solltest jetzt bereit sein, über das isolierte Lernen und Üben von Fertigkeiten hinauszugehen. Du solltest deine neuen Fähigkeiten auf reale Daten anwenden, indem du konkrete Probleme löst und deine Fähigkeit unter Beweis stellst, Daten in Erkenntnisse umzuwandeln. Durch die Arbeit an realen Projekten erhältst du praktische Erfahrung und ein besseres Verständnis dafür, wie du Power BI in geschäftlichen Zusammenhängen einsetzen kannst. Wir haben einen interaktiven Kurs zur Analyse von Arbeitsmarktdaten mit Power BI, der dich von Anfang bis Ende durch einen realen Datensatz führt.

Mit einem professionellen Portfolio kannst du die Aufmerksamkeit potenzieller Arbeitgeber auf dich ziehen und zeigen, dass du über die nötigen Fähigkeiten verfügst, um den Job zu erledigen.

Beginne mit Datensätzen, die dich interessieren oder die für deine gewünschte Branche relevant sind. Jedes Projekt sollte einen klaren Anwendungsfall oder eine geschäftliche Frage haben, die es beantwortet. Auf diese Weise werden deine Portfolio-Projekte für potenzielle Arbeitgeber aussagekräftiger und glaubwürdiger.

Dokumentiere für jedes Projekt in deinem Portfolio deinen Prozess von Anfang bis Ende. Erkläre, wie du die Daten umgewandelt und modelliert hast, welche Erkenntnisse du entdeckt hast und warum du bestimmte Visualisierungen gewählt hast. Erkläre, mit welchen Herausforderungen du konfrontiert warst und wie du sie gelöst hast, um deine Problemlösungskompetenz und Anpassungsfähigkeit zu beweisen.

Schritt 8: Zertifiziert werden

Die Zertifizierung ist ein wichtiger Meilenstein auf dem Weg zum Power BI-Entwickler. Zertifizierungen zeigen und bestätigen deine Fähigkeiten und eröffnen dir mehr Karrierechancen.

Die Microsoft Certified: Die Zertifizierung Power BI Data Analyst Associate ist sehr bekannt und hat einen hohen Stellenwert in deinem Lebenslauf. Daher ist sie eine der am meisten empfohlenen Zertifizierungen, wenn du Power BI-Entwickler/in werden willst.

Unser Karrierepfad Data Analyst in Power BI bereitet dich optimal auf diese Zertifizierung vor. Du kannst dir auch dieses Webinar ansehen, in dem wir einen ausführlichen Überblick über diese Laufbahn geben und was du erwarten kannst.

Du musst die Zertifizierungsprüfung Prüfung PL-300 bestehen: Microsoft Power BI Data Analyst, der verschiedene Aspekte von Power BI abdeckt, darunter Datenaufbereitung, Modellierung, Visualisierung und Pflege von Datensätzen in Power BI. Du kannst auch 50% Rabatt auf die PL-300 Prüfung bei DataCamp bekommen!

Karriereweg und Aussichten für Power BI-Entwickler

Im Laufe deiner Karriere wirst du verschiedene Phasen durchlaufen, die jeweils einzigartige Aufgaben und Verantwortlichkeiten mit sich bringen, die wesentlich zu deinem beruflichen Wachstum und dem Wert, den du für Unternehmen bringst, beitragen. In jeder Phase ist die Rolle eines Power BI-Entwicklers/einer Power BI-Entwicklerin von ständigem Lernen, der Anpassung an neue Technologien und dem Schritthalten mit den neuesten Trends in der Datenanalytik geprägt.

Einstiegspositionen

Auf der Einstiegsebene beginnst du in Positionen wie Junior Power BI Developer oder Data Analyst. Hier lernst du die grundlegenden Anwendungen von Power BI in einem Unternehmen kennen, verbesserst deine Fähigkeiten in der Datenvisualisierung und verstehst, wie man Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse umwandelt. Es geht darum, eine solide Grundlage für den Umgang mit Daten und die Erstellung von Berichten zu schaffen.

Rollen auf mittlerer Ebene

Wenn du auf die mittlere Ebene aufsteigst, nehmen deine Verantwortung und die Komplexität der Aufgaben zu. Du wirst auf dieser Ebene Rollen wie Power BI-Entwickler oder Business Intelligence-Analyst sehen. Du wirst nicht nur einfache Berichte erstellen, sondern dich mit fortgeschrittener Datenmodellierung befassen, kompliziertere DAX-Berechnungen durchführen und eng mit den Stakeholdern zusammenarbeiten, um Geschäftsanforderungen in umsetzbare Dateneinblicke zu verwandeln.

Fortgeschrittene/Führungsrollen

Wenn du in deiner Power BI-Karriere fortgeschrittene Stufen erreichst, bist du bereit, dich zu spezialisieren oder eine Führungsrolle zu übernehmen. Positionen wie Senior Power BI Developer, Power BI Consultant oder Business Intelligence Manager sind hier üblich. Dein Schwerpunkt liegt auf dem Management komplexer Projekte, der Leitung von Teams, der Entwicklung strategischer BI-Initiativen und möglicherweise der Beratung von Kunden. Diese Stufe zeichnet sich durch eine stärkere Einbindung in die Gestaltung von Geschäftsstrategien und die Förderung einer datengesteuerten Kultur in Unternehmen aus.

Schlussgedanken

Die Ausbildung zum/zur Power BI-Entwickler/in beginnt mit dem Aufbau einer soliden Grundlage in den Power BI-Grundlagen, einschließlich Datenmodellierung und -visualisierung. Im Laufe der Ausbildung kannst du an realen Projekten arbeiten, um dein Wissen zu vertiefen und deine Fähigkeiten zu verbessern. Nimm Feedback und Zusammenarbeit an, denn sie sind von unschätzbarem Wert für Wachstum und Lernen.

Denke daran, dass die Rolle eines Power BI-Entwicklers über technische Fähigkeiten hinausgeht. Das Verständnis des geschäftlichen Kontextes, die effektive Vermittlung von Erkenntnissen und die Wahrung des Datenschutzes und der Datensicherheit sind wichtige Komponenten für den Erfolg. Achte auf die Details und behalte gleichzeitig das große Ganze und die übergeordneten Ziele deiner Projekte im Auge.

Wenn du bereit bist, loszulegen, dann schau dir unseren Karrierepfad "Datenanalyst/in in Power BI" an, der alles bietet, was du auf deinem Weg brauchst.