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Was sind Measures und DAX-Formeln in
Power BI und Excel Power Pivot?

veröffentlicht am 21.05.2024
überprüft/ aktualisiert am 25.06.2024

Was sind DAX-Formeln?

DAX-Formeln funktionieren gleich wie Formeln in Microsoft Excel und ähneln diesen auch zum Verwechseln, unterscheiden sich aber leicht in der Syntax und den Formeln. Denn sie bedienen sich einer eigenen Formelsprache, die auch für die Namensgebung verantwortlich ist – der Data Analysis Expressions.

Sie finden Verwendung in Excel Power Pivot und in Microsoft Power BI. Genau wie Excelformeln verwenden auch sie Funktionen, Operatoren und Werte, mit denen berechnete Spalten oder Measures erstellt werden können. Ebenso werden, wie bei der Pivot Tabelle, Felder aus den vorhandenen Tabellen zur Berechnung verwendet.

Was sind Measures?

Im Alltags-Sprachgebrauch werden DAX-Formeln und Measures oft als ein Ausdruck verwendet, tatsächlich sind Measures aber nur eine Form von DAX-Formeln. Measures werden in der Literatur aber auch immer wieder als „Berechnete Felder“ bezeichnet.

Bild: Measure zur Bestimmung eines “Rollierenden Umsatzes”

Während DAX-Formeln auch einfach dazu verwendet werden können, simple Operationen durchzuführen wie Summierungen mithilfe der Formel =SUM() oder etwa das Übertragen von Spalteninhalten von einer Tabelle in eine verbundene Tabelle mithilfe der Funktion =RELATED(), so wird bei Measures eine Operation durchgeführt, die eine Kennzahl ergibt, z.B. einen KPI (Key Performance Indicator). Also ein dynamisches Ergebnis, das mit der Messung von veränderlichen Größen zu tun hat. Daher auch der Name Measures.

Diese so erstellten Measures können wiederum als Felder in anderen DAX-Funktionen zur Berechnung von Kennzahlen verwendet werden. Measures teilen sich auf in implizite und explizite Measures, dazu gleich mehr im nächsten Absatz nach dem Download-Hinweis.

Downloaden Sie jetzt Ihre Dateien, um den Erklärungen zu folgen

Den Unterschied zwischen einem impliziten und einem expliziten Measure erklären wir anhand zweier Beispieldateien, die zum Download für Sie bereits stehen, damit Sie die nachfolgenden Erklärungen direkt im jeweiligen Programm nachvollziehen können:


Power BI Datei downloaden


Excel Datei downloaden

Was sind implizite und explizite Measures?

Bereits beim Arbeiten mit der klassischen Pivot-Tabellen hat man es mit impliziten Measures zu tun. Denn die Daten-Aggregationen, die in Pivot-Tabellen stattfinden – zum Beispiel Jahres-Gesamtsummen, Quartalssummen und Monatssummen in einem Umsatzbericht – werden in der Pivot-Tabelle automatisch erzeugt, ohne dass hierfür eine Formel geschrieben werden muss oder vielmehr geschrieben werden kann.

Weil die Aggregation von Daten die grundlegende Arbeitsweise und Aufgabe der Pivot-Tabelle ist, „nimmt“ sie „an“, impliziert also, dass diese Summen gebildet werden sollen und stellt intern die entsprechende Formel her. Bei expliziten Measures, die wir in Power Pivot und in Power BI mittels DAX Formeln selbst erstellen, bestimmen wir Anwender:innen ausdrücklich, eben explizit, was genau berechnet werden soll.

(1) Hier beginnt das Praxisbeispiel zum Mitmachen

Schauen wir uns zuerst einmal die Summenformel im Datenmodell an. Wir wollen den „Gesamtumsatz“ ermitteln, also die Spalte [Umsatz] im Datenmodell summieren. Als Basis dient uns in unserem Beispiel in beiden Fällen eine Umsatztabelle mit dem Namen ‘Umsätze 2021-2023‘, die in das jeweilige Datenmodell geladen wurde und die folgendermaßen strukturiert ist (Abb. 2):

Screenshot einer Excel Datei mit Tabellenspalten

Die Summenformel im Datenmodell sowohl in Power Pivot als auch Power BI
hat grundsätzlich folgende Syntax:

=SUM(<column>)

(2) Das explizite Measure mit Namen „Gesamtumsatz“ erstellen

Die Formel für unser Beispiel sieht daher so aus:

Gesamtumsatz
=SUM(‘Umsätze 2021-2023‘[Umsatz])

Wichtiger Hinweis zum Aufbau des Measures: Der Name eines Measures steht immer vor dem „=“ und es gilt zu berücksichtigen, dass bei der Erstellung von Measures in Excel Power Pivot zusätzlich ein „:“ vor dem „=“ eingefügt werden muss.

In unserem nachfolgenden Beispiel haben wir den Measures noch die verwendeten Formeln in Anführungszeichen vorangestellt (z.B. „Sum“ Gesamtumsatz = …), um die Formeln  unterscheidbar zu machen und Ihnen das Experimentieren zu erleichtern. Sie sehen dann sofort in der Spaltenüberschrift im jeweiligen Diagramm, welche Version einer Formel Sie gerade verwenden, ohne umständlich nachschauen zu müssen.

Ebenfalls möchten wir anmerken, wenn eine Tabelle in das Datenmodell von Power BI geladen wird, die eine Datumsspalte enthält, so wird standardmäßig eine Datumshierarchie erstellt, deren Felder in den Visualisierungen verwendet werden können. In Power Pivot entsteht eine ähnliche Datumshierarchie, sobald man aus der in das Datenmodell geladenen Tabelle eine Pivot Tabelle erstellt.

Verwenden wir die Felder dieser Datumshierarchien gemeinsam mit unserem „Gesamtumsatz“-Measure in der Berichtsansicht, erhalten wir folgendes Ergebnis. In Abb. 3 sehen Sie die Power Pivot-Tabelle in Excel und in Abb. 4 ein Matrix-Visual in Power BI Desktop (die Diagramme in Power Bi werden Visuals genannt).

Screenshot einer Power Pivot Tabelle in Microsoft Excel

Screenshot eines Matrix Visuals in Power BI Desktop

(3) Das implizite Measure „Summe von Umsatz“ in den Bericht einfügen

In Abb. 5 und 6 haben wir der Pivot Tabelle und dem Matrix-Visual zusätzlich zu unserem Measure „Gesamtumsatz“ noch das Feld „Umsatz“ aus unserer Tabelle hinzugefügt. Sie sehen, die Summen sind identisch, wir haben also mit der Formel =SUM() ein explizites Measure hergestellt, dessen Ergebnis mit dem Feld „Umsatz“ in der Tabelle schon implizit vorhanden war, ganz ohne Formel.

Screenshot einer Power Pivot Tabelle in Microsoft Excel

Screenshot eines Matrix Visuals in Power BI Desktop

Warum brauchen wir explizite Measures?

Wenn wir zusätzlich den Umsatz für 2021 berechnen wollen, können wir zwar weiterhin die automatisch erstellten Datumshierarchien verwenden, allerdings findet sich dazu kein implizites Measure mehr in unserer Tabelle, sondern wir müssen ein explizites Measure erstellen, in dem unsere Berechnung an eine Bedingung geknüpft ist, in unserem Fall die Jahreszahl.

Die geläufigste DAX-Funktion, die mit Bedingungen arbeitet, ist die Funktion =CALCULATE().

In Worten würde die Formel lauten:

„Summiere alle Umsätze, bei denen in der Datumsspalte das Jahr 2021 steht.“

(4) Das explizite Measure mit Namen „Umsatz 2021″ erstellen

Die Formel in Power BI selbst sieht dann folgendermaßen aus:

Umsatz 2021
=CALCULATE(SUM(‚Umsätze 2021-2023′[Umsatz]), ‚Umsätze 2021-2023′[Datum].[Jahr]=2021)

Oder in unserem Fall:

Umsatz 2021
=CALCULATE([Gesamtumsatz], ‚Umsätze 2021-2023′[Datum].[Jahr]=2021)

Denn wir haben ja schon das Measure Gesamtumsatz erstellt, das die Summenformel bereits beinhaltet und unser Measure kürzer und lesbarer macht.

Diese Formel liefert grundsätzlich das richtige Ergebnis, das in weiterer Folge verwendet werden kann, um z. B. Zeiträume zu vergleichen. Aber für eine Darstellung in einer Tabelle oder Matrix ist es eher ungeeignet und kann zu einer Falschinterpretation führen, wie wir in  Abb. 7 und 8 sehen können.

Screenshot einer Power Pivot Tabelle in Excel

Screenshot eines Power BI Matrix Visuals in Power BI Desktop

Die Umsätze werden tatsächlich für alle Jahre berechnet, allerdings werden aufgrund unserer Bedingung für alle angezeigten Jahre nur jeweils die Werte für das Jahr 2021 angezeigt. Wenn wir möchten, dass die Werte des ausgewählten Jahres tatsächlich nur im entsprechenden Tabellenbereich (in unserem Fall im Jahr 2021) angezeigt werden, müssen wir unserer Formel noch einen Schritt hinzufügen, also eine verschachtelte Funktion erzeugen. Und zwar mit der FILTER-Funktion.

(5) Das explizite Measure mit Namen „Umsatz 2021″ inkl. FILTER-Funktion erstellen

Die Formel sieht dann folgendermaßen aus:

Umsatz 2021
=CALCULATE([Gesamtumsatz], FILTER(‚Umsätze 2021-2023‘,’Umsätze 2021-2023′[Datum].[Jahr]=2021))

Die interne Tabelle, die durch diese Berechnung erstellt wird, enthält im Gegensatz zu vorher jetzt nur noch die Werte des entsprechenden Jahres, kann also keine anderen Jahre mehr anzeigen.

In Abb. 9 und 10 sehen wir die Auswirkung der Filterfunktion. Zusätzlich haben wir noch die Jahre 2022 und 2023 berechnet. Dafür haben wir die Formel einfach kopiert und dann im Titel wie in der Formel einfach nur das Jahr geändert.

Screenshot einer Power Pivot Tabelle in Excel

Screenshot eines Power BI Matrix Visuals in Power BI Desktop

Icon: Zielscheibe

Fazit

Um mit Power Pivot in Excel oder in der Softwarelandschaft Power BI Daten professionell analysieren zu können, ist es wichtig, eigene Measures erstellen zu können und den Unterschied zwischen impliziten und expliziten Measures zu kennen. Immer wenn Sie eigene Measures erstellen, dann erstellen Sie „automatisch“ explizite Measures. Andere bereits erstellte Measures werden häufig in neue Measures integriert. Ebenso werden für leichtere Bearbeitung und bessere Lesbarkeit die gängigsten impliziten Measures häufig als explizite Measures erstellt.  In unserem Beispiel treffen die obigen Aussagen auf das Measure „Gesamtumsatz“ zu.

Es gibt eine Vielzahl an DAX-Funktionen für alle denkbaren Berechnungen. Desto mehr Funktionen Sie kennen und anwenden können, desto einfacher fällt Ihnen die Erstellung von Measures und komplexere Analysen werden möglich. Den Umgang mit häufig eingesetzten DAX-Funktionen erlernen Sie in unseren beiden Lernpfaden:

Zuletzt möchten wir anmerken, dass es nicht nur entscheidend ist, dass Ihre Berechnungen korrekt sind, sondern auch, in welchem Kontext Sie Ihre Ergebnisse präsentieren. Hätten sie in unserem Beispiel eine andere Form der Darstellung gewählt, dann wäre Ihnen der Unterschied bei einigen Formeln im Berichtskontext eventuell gar nicht aufgefallen. Beachten Sie zum Beispiel die Darstellungsunterschiede beim CALCULATE-Measure in der Power Pivot Tabelle und in der Matrix bei Power BI Desktop.

Laden Sie die beiden Dateien herunter ( hier klicken ) und experimentieren Sie damit!

Wir wünschen viel Erfolg bei der Anwendung!

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