Die Bedeutung der Datums-Tabelle in Power BI – und der Vergleich mit dem Konzept des „Scaffoldings“

1. Einleitung

Zeit spielt in fast allen Analysen eine große Rolle: Verkaufszahlen nach Monaten, Gewinn nach Quartalen, Wachstum im Vergleich zum Vorjahr.
Ohne eine saubere Zeitstruktur entstehen schnell Probleme: Monate fehlen, Jahresvergleiche stimmen nicht oder Trends wirken unvollständig.

In Power BI gibt es dafür eine wichtige Lösung: die Datums-Tabelle.
Ein ähnliches Konzept aus der Datenmodellierung nennt sich Scaffolding. In diesem Blog zeige ich dir, was beides bedeutet, wie es zusammenhängt und warum die Datums-Tabelle so wichtig ist.

2. Was ist eine Datums-Tabelle in Power BI?

Eine Datums-Tabelle ist eine spezielle Tabelle, die alle Tage in deinem Analysezeitraum enthält – vom ersten bis zum letzten Datum.

Sie hat oft zusätzliche Spalten, zum Beispiel:

• Jahr
• Monat
• Quartal
• Monatsname (kurz und lang)
• Jahr-Monat (zum Sortieren von Jan–Dez)

Warum ist sie so wichtig?

• Sie macht Zeitfunktionen (Year-to-Date, Month-to-Date, Vorjahr usw.) überhaupt erst möglich.
• Sie sorgt dafür, dass alle Monate angezeigt werden, auch wenn es in einem Monat keine Verkäufe gab.
• Sie verhindert, dass Power BI viele kleine versteckte Datumstabellen erstellt, die unübersichtlich sind.

3. Was bedeutet „Scaffolding“?

„Scaffolding“ (auf Deutsch: Gerüst) ist ein allgemeines Konzept in der Datenmodellierung.
Es bedeutet, dass man ein vollständiges Gerüst aller Kategorien oder Werte baut – auch wenn es in den Rohdaten keine Werte dafür gibt.

Beispiel:
Du willst Verkäufe nach Monat sehen.

• Ohne Scaffolding fehlt z. B. der März, wenn dort nichts verkauft wurde.
• Mit Scaffolding erscheint der März trotzdem, nur mit „0“.

Die Datums-Tabelle ist also eine spezielle Form von Scaffolding für Zeit.

4. Vergleich: Datums-Tabelle vs. Scaffolding

5. Wie erstellt man eine Datums-Tabelle in Power BI?

In Power BI nutzt man dafür die DAX-Funktion CALENDAR.

Ein Beispiel:

DateTable =
ADDCOLUMNS (
    CALENDAR (DATE(2020, 7, 29), DATE(2023, 8, 29)),   -- von min bis max
    "Jahr", YEAR([Date]),
    "Monat", MONTH([Date]),
    "Tag", DAY([Date]),
    "Quartal", QUARTER([Date]),
    "Monatsname", FORMAT([Date], "MMMM"),
    "MonatKurz", FORMAT([Date], "MMM"),
    "JahrMonatNr", YEAR([Date]) * 100 + MONTH([Date])
)

👉 Tipp: Mit CALENDARAUTO() kannst du den Zeitraum auch automatisch bestimmen.

6. Wie löst Power BI das Datums-Problem?

Standardmäßig erstellt Power BI für jede Datumsspalte eine automatische Datumshierarchie (eine versteckte Tabelle).
Das führt schnell zu Chaos: viele kleine Tabellen, doppelte Berechnungen, unnötige Komplexität.

Die bessere Lösung ist:

1. Eine eigene DateTable bauen.
2. Diese Tabelle im Menü Modellierung → Als Datums-Tabelle markieren.
3. Beziehungen herstellen, z. B. DateTable[Date] → Orders[Order Date].

Ab jetzt funktionieren Zeitfunktionen wie DATESYTD, SAMEPERIODLASTYEAR oder PARALLELPERIOD korrekt.

7. Fazit

Die Datums-Tabelle ist das Herzstück jeder Zeit-Analyse in Power BI.
Sie ist eine Form von Scaffolding für Zeit, weil sie alle Tage enthält – auch wenn im Faktentisch keine Werte stehen.

📌 Merke: Eine gute Datums-Tabelle zu bauen und korrekt zu markieren ist kein Extra – es ist ein Muss, wenn du in Power BI mit Zeit arbeitest.