Power BI RELATED DAX-Funktion: Einführung und Anwendungsfälle

Lerne, wie du die DAX-Funktion RELATED in Power BI nutzt, um die Datenmodellierung zu vereinfachen und aussagekräftige Berichte zu erstellen.

Aktualisiert 18. Sept. 2026 · 9 Min. lesen

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ChatGPT Claude Perplexity

Datenmodellierung ist die Grundlage für aussagekräftige Power BI-Berichte. Sie hilft dir, klare Tabellenbeziehungen zu definieren und Daten effizient zu organisieren, zu bereinigen und abzurufen. In diesem Tutorial lernst du die Funktion RELATED in Power BI kennen.

Anhand praxisnaher Beispiele siehst du, wie die Funktion RELATED deine Datenmodellierung und dein Reporting verbessert.

Wenn du noch neu bei Power BI bist, kannst du dich mit unserem Lernpfad Power BI Fundamentals mit dem Thema vertraut machen.

Außerdem kannst du dir das DAX-Cheatsheet herunterladen und griffbereit behalten, während du mehr über Power BI und DAX lernst.

DataCamp DAX-Cheatsheet

RELATED ist eine Power BI DAX-Funktion, mit der du einen Wert aus einer Spalte in einer verknüpften Tabelle abrufen kannst. Wichtig: Diese Funktion funktioniert nur, wenn zwischen der aktuellen Tabelle und der Tabelle mit der gewünschten Spalte eine Beziehung besteht.

Die Funktion RELATED vereinfacht die Datenmodellierung, indem sie relevante Daten aus verschiedenen Tabellen einbindet, ohne dass du Tabellen manuell zusammenführen oder joinen musst.

So sieht die Syntax der Funktion RELATED aus:

RELATED(ColumnToFetch)

Als einfaches Beispiel nehmen wir eine Sales-Tabelle und eine separate Products-Tabelle an:

InvoiceID	ProductID	Quantity	Price
1000	123	2	21
1001	456	1	19.99
1002	123	3	31.5
1003	789	1	24.95

Tabelle 1. Sales

ProductID	ProductName	UnitPrice
123	Widget	10.5
456	Gear	19.99
789	Gizmo	24.95

Tabelle 2. Products

Die Sales-Tabelle protokolliert Verkaufsvorgänge, einschließlich einer Product ID für jeden Verkauf, aber ohne Produktnamen oder -details. Die Products-Tabelle enthält diese Namen und Details, verknüpft über die jeweilige Product ID.

Ohne RELATED müsstest du die beiden Tabellen zusammenführen, wenn du eine berechnete Spalte in Sales erstellen willst, die den Produktnamen verwendet.

Mit RELATED kannst du in der Sales-Tabelle eine neue Spalte anlegen, die den Product Name für jeden Verkauf direkt aus der Products-Tabelle holt. Du kannst die Funktion RELATED auch in einer Measure verwenden, um diese Information dynamisch abzurufen.

InvoiceID	ProductID	Quantity	Price	Product Name
1000	123	2	21	Widget
1001	456	1	19.99	Gear
1002	123	3	31.5	Widget
1003	789	1	24.95	Gizmo

Tabelle 3. Verwendung von RELATED

Beziehungen in Power BI verstehen

In Power BI verknüpfst du Tabellen über gemeinsame Spalten. Diese Beziehungen sind zentral, um Daten aus mehreren Quellen zu integrieren und in deinen Datenmodellen einen relationalen Ansatz umzusetzen.

Beziehungstypen in Power BI

In Power BI gibt es folgende Beziehungstypen:

One-to-one (1:1): Jede Zeile in einer Tabelle ist genau einer Zeile in einer anderen Tabelle zugeordnet. Diese Art ist eher selten.
One-to-many (1:n): Eine einzelne Zeile in einer Tabelle kann sich auf viele Zeilen in einer anderen Tabelle beziehen. Das ist der am häufigsten vorkommende Typ in Power BI.
Many-to-many (n:m): Zeilen in einer Tabelle können sich auf mehrere Zeilen in einer anderen Tabelle beziehen und umgekehrt. Wegen der Komplexität und möglicher Performanceauswirkungen solltest du n:m-Beziehungen mit Bedacht einsetzen.

Die Funktion RELATED nutzt diese Beziehungen, um Daten aus einer verknüpften Tabelle in den Kontext der aktuellen Tabelle zu holen. Ohne korrekt definierte Beziehungen funktioniert RELATED nicht.

Beziehungen liefern RELATED einen klaren Pfad, damit die Funktion weiß, woher sie die Daten holen soll.

Gute Datenmodellierung und sauber definierte Beziehungen sorgen dafür, dass RELATED effizient auf verknüpfte Daten zugreift. So vermeidest du komplexe Lookup-Operationen und verbesserst Performance und Nutzerfreundlichkeit deiner Power BI-Berichte.

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Schauen wir uns nun Beispiele an, um zu verstehen, wie RELATED in der Praxis funktioniert.

Angenommen, wir haben eine Tabelle mit monatlichen Produktverkäufen, aber ohne Produktnamen oder -kategorien, nur die ProductID. Außerdem gibt es eine Products-Tabelle mit ProductID, ProductName und Category. Wir erstellen eine Beziehung zwischen diesen beiden Tabellen über die ProductID.

Wir möchten Verkäufe nach Produktkategorie analysieren. Dazu erstellen wir in der Sales-Tabelle eine berechnete Spalte mit folgender DAX-Formel, die wir dann in einem Visual unseres Power BI-Berichts verwenden können:

ProductCategory = RELATED(Products[ProductCategory])

RELATED ist hierfür ideal, weil es eine direkte 1:n-Beziehung zwischen Products und Sales gibt. So lassen sich ProductName oder Category einfach abrufen.

Fortgeschrittenes Szenario

RELATED ist besonders mächtig, wenn du Daten aus einer verknüpften Tabelle in den Kontext der aktuellen Tabelle holen musst.

Die Verwendung von RELATED in einer Measure erlaubt dynamische Berechnungen, die sich je nach aktuellem Filterkontext im Bericht ändern. Measures dienen der Aggregation und können über zeilenkontextbezogene Funktionen wie SUMX verknüpfte Daten einbeziehen.

Wenn du mit der Funktion SUMX noch nicht vertraut bist, findest du in diesem umfassenden SUMX-Tutorial weitere Informationen.

Betrachten wir eine komplexere Variante unseres vorherigen Beispiels. Angenommen, du hast Tabellen mit mehreren Produkten zu unterschiedlichen Preisen und einem dynamischen Verkaufsziel, das je Produkt monatlich variiert. Dein Ziel ist es, die monatliche Verkaufsleistung gegenüber diesen Zielen über verschiedene Produktkategorien hinweg zu verfolgen.

Unser Datenmodell mit einer Sales- und einer Products-Tabelle enthält nun zusätzlich eine SalesTargets-Tabelle mit monatlichen Verkaufszielen für jedes Produkt, darunter die Spalten ProductID, Month und TargetAmount.

Damit die Funktion RELATED korrekt arbeitet, erstellen wir eine Beziehung auf Basis eines zusammengesetzten Schlüssels aus der Kombination von Product ID und Month in sowohl der Sales- als auch der SalesTargets-Tabelle.

Das Ziel ist, den prozentualen Zielerreichungsgrad je Produktkategorie und Monat zu berechnen.

Monthly Target Achievement =
VAR TotalSalesRevenue =
    SUMX(
        Sales,
        Sales[QuantitySold] * RELATED(Products[Price])
    )
VAR MonthlyTarget =
    SUMX(
        Sales,
        RELATED(SalesTargets[TargetAmount])
    )
RETURN
IF(
    MonthlyTarget > 0,
    TotalSalesRevenue / MonthlyTarget,
    BLANK()
)

Diese Measure berechnet TotalSalesRevenue, indem sie über die Sales-Tabelle iteriert und per RELATED den Preis pro Produkt holt. Anschließend wird MonthlyTarget berechnet, indem die Zielbeträge für den jeweiligen Monat und das Produkt aus der SalesTargets-Tabelle aufsummiert werden.

Zum Schluss wird der Gesamtumsatz durch das Monatsziel geteilt, um den Zielerreichungsgrad zu erhalten. Ein Wert wird nur ausgegeben, wenn ein Ziel gesetzt ist (um Division durch Null zu vermeiden).

Mehr zur Finanzdatenanalyse lernst du im Lernpfad Financial Reporting in Power BI mit praxisnahen Beispielen, die dich Schritt für Schritt durch Analyse und Visualisierung in Power BI führen.

Jetzt, da wir ein gutes Verständnis von RELATED haben, schauen wir uns einige Best Practices an.

Setze RELATED ein, wenn du wirklich Daten aus einer anderen Tabelle für Berechnungen in den Kontext deiner aktuellen Tabelle holen musst. Das ist besonders hilfreich für berechnete Spalten, die den Berichtsbau vereinfachen.

Übermäßiger Einsatz von RELATED kann zu unnötig komplexen Datenmodellen führen und die Performance beeinträchtigen. Wenn du deine Analyse direkt über Beziehungen in Visuals erreichen kannst, ohne Daten physisch in deine Tabelle zu holen, ist das oft effizienter.

Verstehe dein Datenmodell

Bevor du RELATED nutzt, solltest du dein Datenmodell kennen, insbesondere die Beziehungen zwischen den Tabellen. RELATED erfordert eine bestehende aktive Beziehung — typischerweise eine 1:n-Beziehung, bei der die Funktion auf der „n“-Seite verwendet wird, um Daten von der „1“-Seite zu holen.

Die Funktion RELATED funktioniert nicht mit n:m-Beziehungen.

Wenn du RELATED ohne korrekt definierte Beziehungen oder mit missverstandener Richtung der Beziehung verwendest, kann das zu Fehlern oder unerwarteten Ergebnissen führen.

Beachte die Richtung der Beziehung

Nutze RELATED, um Daten aus einer Primärtabelle (1-Seite) in eine verknüpfte Tabelle (n-Seite) zu holen. Das ist besonders nützlich, wenn du Lookup-Daten aus anderen Tabellen in Berechnungen oder Analysen einbeziehen willst.

Die Verwendung von RELATED in die umgekehrte Richtung (von n nach 1) ohne genaues Verständnis kann verwirren. Für die Gegenrichtung ist RELATEDTABLE oft geeigneter, erfordert aber weitere Aggregationsfunktionen, da es eine Tabelle zurückgibt.

Wenn die Funktion RELATED in Power BI nicht passt, gibt es Alternativen. Zwei davon sind die Funktion LOOKUPVALUE und das Zusammenführen von Daten mit Power Query.

LOOKUPVALUE

LOOKUPVALUE ist äußerst flexibel, kann aber langsamer sein als RELATED. Der Grund: Es durchsucht die Tabelle Zeile für Zeile nach Übereinstimmungen. In unserem Beispiel könnten tausende oder Millionen von Verkaufszeilen die Berichtsleistung deutlich ausbremsen.

LOOKUPVALUE ist für einfache Fälle mit direkter Beziehung oft überdimensioniert. Brauchst du jedoch komplexere Abgleichslogiken, hast keine Beziehungen definiert oder dir ist Performance weniger wichtig, bietet LOOKUPVALUE mehr Flexibilität.

Wenn du mehr erfahren möchtest, lies diese umfassende Anleitung zu DAX LOOKUPVALUE.

Daten mit Power Query zusammenführen

Das Zusammenführen von Tabellen in Power Query erstellt effektiv eine statische Momentaufnahme deiner Daten zum Zeitpunkt des Merges.

Wenn jedoch deine Products-Tabelle häufig aktualisiert wird (neue Produkte oder geänderte Kategorien), spiegelt die zusammengeführte Tabelle diese Updates nicht automatisch wider, ohne beide Tabellen (Products und Sales) zu aktualisieren.

Zusammengeführte Tabellen können sehr groß werden und die Berichtperformance bremsen, besonders wenn du nur einen kleinen Ausschnitt der Daten aus der verknüpften Tabelle benötigst (z. B. eine Produktkategorie).

Fazit

Die Funktion RELATED vereinfacht die Datenmodellierung, indem sie Daten aus verknüpften Tabellen über Beziehungen abruft und manuelle Merges überflüssig macht. So kannst du berechnete Spalten und Measures erstellen, die Daten aus anderen Tabellen dynamisch einbeziehen.

Setze RELATED gezielt ein und hole Daten nur dann in den Kontext der aktuellen Tabelle, wenn es wirklich nötig ist. Ein klares Verständnis des Datenmodells und sauber definierte Beziehungen sind dafür entscheidend.

Wenn du mit Power BI weitermachen willst, probiere diese Ressourcen aus: