{
 "id": "tool:power-query",
 "name": "Power Query",
 "typ": "tool",
 "slug": "power-query",
 "stand": "2026-09-07",
 "build": "20260907-1949",
 "zitieren_als": "Daten-WG, <Dokumenttitel>, <mm:ss>, <url>",
 "url": "https://datenwgknowledgekitchen.com/wissensgraph/thema/power-query.html",
 "canonical": "https://datenwgknowledgekitchen.com/wissensgraph/thema/power-query.html",
 "markdown": "https://datenwgknowledgekitchen.com/wissensgraph/library/power-query.md",
 "json": "https://datenwgknowledgekitchen.com/wissensgraph/library/power-query.json",
 "dokumente_gesamt": 45,
 "kernaussagen_gesamt": 33,
 "mit_kernaussagen": 15,
 "aliase": [
  "M-Code",
  "Power Query M",
  "Query Editor",
  "Abfrage-Editor"
 ],
 "einordnung": "Qlik bietet eine eingebaute Funktion, um automatisch eine eindeutige laufende Nummer je unterschiedlicher Feldauspraegung zu erzeugen, ohne dafuer manuell eine separate Join-Tabelle aufbauen zu muessen. (Stand 2025-10) Über den XML-Endpoint lässt sich in TMDL kein Power Query laden, weshalb ein in Power Query gebauter Arbeitstage-Offset wie der von Lars Schreiber nicht einfach eins zu eins in TMDL nachgebaut werden kann. (Stand 2025-04) Viele Fachanwender kennen Power Query nicht und bleiben deshalb bei breiten Tabellen, obwohl Power Query die Ein-Millionen-Zeilen-Grenze von Power Pivot umgeht. (Stand 2026-01)",
 "nachbarn": [
  {
   "id": "tool:tmdl",
   "name": "TMDL",
   "kantentyp": "gegensatz",
   "belastbarkeit": "automatisch extrahiert, Quellenstelle vorhanden",
   "gemeinsame_segmente": 3,
   "beleg": "weil du ja in Tindel keine Power Query laden kannst",
   "datei": "tmdl.md"
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  {
   "id": "tool:dax",
   "name": "DAX",
   "kantentyp": "gegensatz",
   "belastbarkeit": "automatisch extrahiert, Quellenstelle vorhanden",
   "gemeinsame_segmente": 22,
   "beleg": "sagen hier zu viel DAX Magic vorne rum. Macht das dann nur intransparent",
   "datei": "dax.md"
  },
  {
   "id": "tool:excel",
   "name": "Excel",
   "kantentyp": "teil-von",
   "belastbarkeit": "automatisch extrahiert, Quellenstelle vorhanden",
   "gemeinsame_segmente": 23,
   "beleg": "dann unterstützt ja Excel mittlerweile Power Query",
   "datei": "excel.md"
  },
  {
   "id": "tool:power-bi",
   "name": "Power BI",
   "kantentyp": "teil-von",
   "belastbarkeit": "automatisch extrahiert, Quellenstelle vorhanden",
   "gemeinsame_segmente": 53,
   "beleg": "Bei Power BI ist das Power Query, was dann dabei ist und dann das Datenmodell.",
   "datei": "power-bi.md"
  },
  {
   "id": "tool:tmdl",
   "name": "TMDL",
   "kantentyp": "teil-von",
   "belastbarkeit": "automatisch extrahiert, Quellenstelle vorhanden",
   "gemeinsame_segmente": 3,
   "beleg": "alles im was Power Query, Datenmodell, Beziehung, DAX Measures, alles das, was darin embettet ist",
   "datei": "tmdl.md"
  },
  {
   "id": "tool:qlik",
   "name": "Qlik",
   "kantentyp": "gegensatz",
   "belastbarkeit": "automatisch extrahiert, Quellenstelle vorhanden",
   "gemeinsame_segmente": 0,
   "beleg": "Das fand ich tatsächlich cool, dass du so eine Art explorative Suche in Klick hast",
   "datei": "qlik.md"
  },
  {
   "id": "topic:performance",
   "name": "Performance",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
   "belastbarkeit": "Heuristik, gezählt",
   "gemeinsame_segmente": 36,
   "beleg": "",
   "datei": "performance.md"
  },
  {
   "id": "tool:dataflow",
   "name": "Dataflow",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
   "belastbarkeit": "Heuristik, gezählt",
   "gemeinsame_segmente": 28,
   "beleg": "",
   "datei": "dataflow.md"
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  {
   "id": "topic:sternschema",
   "name": "Sternschema",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
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   "beleg": "",
   "datei": "sternschema.md"
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  {
   "id": "topic:datenmodellierung",
   "name": "Datenmodellierung",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
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   "id": "topic:refresh",
   "name": "Refresh",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
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  {
   "id": "tool:microsoft-fabric",
   "name": "Microsoft Fabric",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
   "belastbarkeit": "Heuristik, gezählt",
   "gemeinsame_segmente": 19,
   "beleg": "",
   "datei": "microsoft-fabric.md"
  },
  {
   "id": "tool:power-bi-desktop",
   "name": "Power BI Desktop",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
   "belastbarkeit": "Heuristik, gezählt",
   "gemeinsame_segmente": 19,
   "beleg": "",
   "datei": "power-bi-desktop.md"
  },
  {
   "id": "topic:reporting",
   "name": "Reporting",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
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   "datei": "reporting.md"
  },
  {
   "id": "tool:sql",
   "name": "SQL",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
   "belastbarkeit": "Heuristik, gezählt",
   "gemeinsame_segmente": 17,
   "beleg": "",
   "datei": "sql.md"
  }
 ],
 "kernaussagen": [
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "BI Thinkers Talk n.74",
   "dokument_id": "yt:rWE0gMx7v7I",
   "sekunde": 2366,
   "zeit": "39:26",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=rWE0gMx7v7I&t=2366s",
   "aussage": "Aus einem Fabric-Notebook lässt sich per API ein Dataflow ansteuern und darüber Power-Query-Code (M-Code) ausführen."
  },
  {
   "typ": "Empfehlung",
   "dokument": "BI Thinkers Talk n.74",
   "dokument_id": "yt:rWE0gMx7v7I",
   "sekunde": 2511,
   "zeit": "41:51",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=rWE0gMx7v7I&t=2511s",
   "aussage": "Für kleinere Datenmengen und einfache Transformationen wie Entpivotieren eignet sich ein Dataflow, während stark verschachteltes JSON, etwa aus der Scanner API, eher in einem Notebook verarbeitet werden sollte."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "BI Thinkers Talk n.74",
   "dokument_id": "yt:rWE0gMx7v7I",
   "sekunde": 4385,
   "zeit": "1:13:05",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=rWE0gMx7v7I&t=4385s",
   "aussage": "Beim Versuch, verschachtelte Power-Query-Objekte wie Record oder List aus einem Notebook heraus in ein Lakehouse zu schreiben, werden diese aktuell nur als Text gespeichert statt strukturiert aufgelöst."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Power BI vs. Qlik",
   "dokument_id": "yt:vd1r02bj9Qk",
   "sekunde": 333,
   "zeit": "05:33",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=vd1r02bj9Qk&t=333s",
   "aussage": "Sowohl Qlik als auch Power BI lassen sich von der Quelle bis zum Modell als vollständige Datenplattform nutzen, Qlik über Skripte und Power BI über Power Query und das Datenmodell."
  },
  {
   "typ": "Warnung",
   "dokument": "Denken in Tabellen",
   "dokument_id": "yt:hbUYMyqb6r8",
   "sekunde": 460,
   "zeit": "07:40",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=hbUYMyqb6r8&t=460s",
   "aussage": "Breite, lange Tabellen sind in Power BI und Power Query aus Performance- und Speicherplatzgründen ungünstig."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Denken in Tabellen",
   "dokument_id": "yt:hbUYMyqb6r8",
   "sekunde": 636,
   "zeit": "10:36",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=hbUYMyqb6r8&t=636s",
   "aussage": "Viele Fachanwender kennen Power Query nicht und bleiben deshalb bei breiten Tabellen, obwohl Power Query die Ein-Millionen-Zeilen-Grenze von Power Pivot umgeht."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Unboxing MCP Server for Power BI Modelling",
   "dokument_id": "yt:iinfiHxznOU",
   "sekunde": 285,
   "zeit": "04:45",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=iinfiHxznOU&t=285s",
   "aussage": "Der MCP Modeling Server für Power BI kann momentan alles bearbeiten, was über TMDL abgebildet ist, also Power Query, Datenmodell, Beziehungen und DAX-Measures."
  },
  {
   "typ": "Warnung",
   "dokument": "Unboxing MCP Server for Power BI Modelling",
   "dokument_id": "yt:iinfiHxznOU",
   "sekunde": 931,
   "zeit": "15:31",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=iinfiHxznOU&t=931s",
   "aussage": "Der MCP Modeling Server kann Daten momentan nicht automatisch aus einem CSV-Repository per Link anbinden, das Laden muss manuell über den Power-Query-Webconnector erfolgen."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "BI Thinkers Talk nr.71",
   "dokument_id": "yt:LUrL8A5lNgI",
   "sekunde": 1443,
   "zeit": "24:03",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=LUrL8A5lNgI&t=1443s",
   "aussage": "Die Schaltfläche \"Zeilen behalten\" im Power Query Editor bietet fünf Optionen: erste Zeilen behalten, letzte Zeilen behalten, einen Bereich von Zeilen behalten, Duplikate behalten und Fehler behalten."
  },
  {
   "typ": "Warnung",
   "dokument": "Datenmodellierung ist Governance",
   "dokument_id": "yt:lH_-A8NAQ-k",
   "sekunde": 588,
   "zeit": "09:48",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=lH_-A8NAQ-k&t=588s",
   "aussage": "Die häufigste Fehlerquelle in Datenmodellen liegt beim Verjoinen mehrerer Tabellen in Power Query, etwa durch verdoppelte oder inkonsistente Datensätze."
  },
  {
   "typ": "Empfehlung",
   "dokument": "BI Thinkers Talk - Data Modelling - Fabric Data Days Edition",
   "dokument_id": "yt:mUALlPmGcEk",
   "sekunde": 598,
   "zeit": "09:58",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=mUALlPmGcEk&t=598s",
   "aussage": "Transformationsschritte sollen möglichst weit Richtung Quelle beziehungsweise in die dazwischenliegende Datenplattform verlagert werden, damit das Power-BI-Modell die Daten bereits aufbereitet erhält."
  },
  {
   "typ": "Meinung",
   "dokument": "Daten-WG Special: Power BI vs. Qlik",
   "dokument_id": "yt:aYHk_V8n_CE",
   "sekunde": 2180,
   "zeit": "36:20",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=aYHk_V8n_CE&t=2180s",
   "aussage": "Qlik bietet eine explorative Suche direkt im Aufbereitungs-Editor, die im Vergleich mit Power Query in Power BI als bisher nicht gefundenes Feature positiv auffiel."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Daten-WG Special: Power BI vs. Qlik",
   "dokument_id": "yt:aYHk_V8n_CE",
   "sekunde": 2961,
   "zeit": "49:21",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=aYHk_V8n_CE&t=2961s",
   "aussage": "Qlik bietet eine eingebaute Funktion, um automatisch eine eindeutige laufende Nummer je unterschiedlicher Feldauspraegung zu erzeugen, ohne dafuer manuell eine separate Join-Tabelle aufbauen zu muessen."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "BI Thinkers Talk nr.67",
   "dokument_id": "yt:G8s96sHUHac",
   "sekunde": 1123,
   "zeit": "18:43",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=G8s96sHUHac&t=1123s",
   "aussage": "Bei der Migration eines Importmodells zu Direct Lake wurde eine bisher per Power-Query-Abfrage angelegte Measure-Tabelle durch eine Calculated Table mit einer leeren Hilfsspalte ersetzt."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Daten-WG Deep Dive Financial Reporting - part 6",
   "dokument_id": "yt:bt81POE-9Ig",
   "sekunde": 1254,
   "zeit": "20:54",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=bt81POE-9Ig&t=1254s",
   "aussage": "Ein Kalender lässt sich per Power Query aufbauen und zusätzlich über TMDL mit Formaten, Sortierungen und Hierarchien anreichern."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Daten-WG Deep Dive Financial Reporting - part 6",
   "dokument_id": "yt:bt81POE-9Ig",
   "sekunde": 1782,
   "zeit": "29:42",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=bt81POE-9Ig&t=1782s",
   "aussage": "Datumsangaben im ISO-Format mit Bindestrichen sind bei der Interpretation in Power Query in der Regel unkritisch."
  },
  {
   "typ": "Empfehlung",
   "dokument": "Daten-WG Deep Dive Financial Reporting - part 6",
   "dokument_id": "yt:bt81POE-9Ig",
   "sekunde": 1799,
   "zeit": "29:59",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=bt81POE-9Ig&t=1799s",
   "aussage": "Bei mehrdeutigen Datumsformaten wird empfohlen, im Power-Query-Transformationsschritt explizit die Culture (z.B. en-US) anzugeben, damit das Ergebnis nicht von der Spracheinstellung abhängt."
  },
  {
   "typ": "Warnung",
   "dokument": "Daten-WG Deep Dive Financial Reporting - part 6",
   "dokument_id": "yt:bt81POE-9Ig",
   "sekunde": 1889,
   "zeit": "31:29",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=bt81POE-9Ig&t=1889s",
   "aussage": "Die Culture-Einstellung in Power Query gilt für den gesamten Transformationsschritt und nicht pro Spalte, weshalb gemischte Formate zwei getrennte Schritte erfordern."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Daten-WG Thinkers Talk nr.65",
   "dokument_id": "yt:Fqt4gP1xB5w",
   "sekunde": 2811,
   "zeit": "46:51",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=Fqt4gP1xB5w&t=2811s",
   "aussage": "Power Query enthält seit Jahren einfache, auf Cognitive Services basierende KI-Funktionen wie Sentimentanalyse unter dem Namen KI Insights."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Daten-WG Deep Dive Financial Reporting",
   "dokument_id": "yt:TYmKrreMO3I",
   "sekunde": 782,
   "zeit": "13:02",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=TYmKrreMO3I&t=782s",
   "aussage": "Für deutschsprachige Power-BI-Modelle wird häufig die Datumstabelle von Lars Schreiber als Power-Query-Vorlage verwendet."
  },
  {
   "typ": "Empfehlung",
   "dokument": "Daten-WG Deep Dive Financial Reporting",
   "dokument_id": "yt:TYmKrreMO3I",
   "sekunde": 2256,
   "zeit": "37:36",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=TYmKrreMO3I&t=2256s",
   "aussage": "Für das Auflösen der rekursiven Zeilen- und Kontenverweise in der Mapping-Tabelle wird ein Python-Notebook gegenüber Power Query bevorzugt, weil Power Query keine regulären Ausdrücke bietet."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Daten-WG Deep Dive Financial Reporting",
   "dokument_id": "yt:TYmKrreMO3I",
   "sekunde": 2332,
   "zeit": "38:52",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=TYmKrreMO3I&t=2332s",
   "aussage": "Beim Auflösen von Kontenbereichen in der Mapping-Tabelle muss ein Join mit der Sachkontentabelle erfolgen, da nicht jedes Konto in einem angegebenen Bereich tatsächlich existiert."
  },
  {
   "typ": "Meinung",
   "dokument": "Daten-WG Thinkers Talk n61",
   "dokument_id": "yt:KMk1k5uCLZU",
   "sekunde": 925,
   "zeit": "15:25",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=KMk1k5uCLZU&t=925s",
   "aussage": "In einer idealen Modellierung würde man für das Event-Dashboard Dimensionen anlegen und mindestens eine Kalendertabelle verwenden, statt nur Rohdaten aus der API zu übernehmen."
  },
  {
   "typ": "Empfehlung",
   "dokument": "Daten-WG Thinkers Talk n61",
   "dokument_id": "yt:KMk1k5uCLZU",
   "sekunde": 1150,
   "zeit": "19:10",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=KMk1k5uCLZU&t=1150s",
   "aussage": "Ob ein Event als \"closed\" gilt, sollte als zeilenbezogene, unveränderliche Logik in Power Query berechnet werden statt an anderer Stelle im Bericht."
  },
  {
   "typ": "Meinung",
   "dokument": "Daten-WG Thinkers Talk n61",
   "dokument_id": "yt:KMk1k5uCLZU",
   "sekunde": 2329,
   "zeit": "38:49",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=KMk1k5uCLZU&t=2329s",
   "aussage": "Auch mit den neuen TMDL-Kalendermöglichkeiten wird es weiterhin als einfacher angesehen, einen Feiertag schnell in Power Query zu ergänzen statt in DAX."
  },
  {
   "typ": "Empfehlung",
   "dokument": "Daten-WG Thinkers Talk n61",
   "dokument_id": "yt:KMk1k5uCLZU",
   "sekunde": 2580,
   "zeit": "43:00",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=KMk1k5uCLZU&t=2580s",
   "aussage": "Feiertagslogik sollte nicht Teil des TMDL-/Kalenderthemas sein, sondern eher als eine Art Offset separat behandelt werden."
  },
  {
   "typ": "Empfehlung",
   "dokument": "Daten-WG Thinkers Talk n61",
   "dokument_id": "yt:KMk1k5uCLZU",
   "sekunde": 2624,
   "zeit": "43:44",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=KMk1k5uCLZU&t=2624s",
   "aussage": "Die Berechnung des x-ten Arbeitstags nach einem Datum wird für Power Query statt für aufwendige DAX-Window-Functions empfohlen, weil komplexe DAX-Lösungen für andere schwer nachvollziehbar und zu debuggen sind."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Daten-WG Thinkers Talk n61",
   "dokument_id": "yt:KMk1k5uCLZU",
   "sekunde": 3041,
   "zeit": "50:41",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=KMk1k5uCLZU&t=3041s",
   "aussage": "Über den XML-Endpoint lässt sich in TMDL kein Power Query laden, weshalb ein in Power Query gebauter Arbeitstage-Offset wie der von Lars Schreiber nicht einfach eins zu eins in TMDL nachgebaut werden kann."
  },
  {
   "typ": "Empfehlung",
   "dokument": "Daten-WG Thinkers Talk n61",
   "dokument_id": "yt:KMk1k5uCLZU",
   "sekunde": 3095,
   "zeit": "51:35",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=KMk1k5uCLZU&t=3095s",
   "aussage": "Vordefinierte Hilfsdaten wie eine Feiertagstabelle gehören ins Backend, also nach Power Query oder woanders, statt nur deshalb in TMDL eingefügt zu werden, weil sich das dort einfach per Copy-Paste einfügen lässt."
  },
  {
   "typ": "Meinung",
   "dokument": "Microsoft Fabric — braucht das wirklich jemand?",
   "dokument_id": "yt:mTVeZzshLzE",
   "sekunde": 679,
   "zeit": "11:19",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=mTVeZzshLzE&t=679s",
   "aussage": "Ein zentrales, datenhaltendes Objekt wie ein Lakehouse macht Power-BI-Modelle laut Artur deutlich stabiler und beschleunigt Aktualisierungen von zwei Stunden auf zwei Minuten."
  },
  {
   "typ": "Warnung",
   "dokument": "Microsoft Fabric — braucht das wirklich jemand?",
   "dokument_id": "yt:mTVeZzshLzE",
   "sekunde": 919,
   "zeit": "15:19",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=mTVeZzshLzE&t=919s",
   "aussage": "Eine Datei über den direkten Cloud-Link statt über die lokal synchronisierte SharePoint-Kopie einzubinden gilt laut Martin als schlecht gelöst und ist eine häufige Fehlerquelle."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Was ist Self-Service und warum ist das so schwer?",
   "dokument_id": "yt:EVsJ6zyGUWc",
   "sekunde": 1076,
   "zeit": "17:56",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=EVsJ6zyGUWc&t=1076s",
   "aussage": "Tom Martens investiert bewusst begrenzte Lernzeit in DAX, Power Query, Python und Fabric-Notebooks, weil ihm das langfristig mehr Zeit und bessere Analysen ermöglicht."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Microsoft Fabric — braucht das wirklich jemand?",
   "dokument_id": "yt:mTVeZzshLzE",
   "sekunde": 2406,
   "zeit": "40:06",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=mTVeZzshLzE&t=2406s",
   "aussage": "Copilot kann Fachanwendern helfen, bestehende Power-Query-Dataflows automatisiert in schnelleren Code zu übersetzen."
  }
 ],
 "dokumente": [
  {
   "id": "yt:LnNoXBIG7Lc",
   "titel": "Power BI Update Juni 2025",
   "datum": "2025-06-01",
   "abdeckung": "nur-zeitstempel",
   "anteil": 0.4,
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=LnNoXBIG7Lc",
   "sprungmarken": [
    {
     "label": "00:00",
     "url": "https://www.youtube.com/watch?v=LnNoXBIG7Lc&t=0s",
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     "url": "https://www.youtube.com/watch?v=LnNoXBIG7Lc&t=345s",
     "sekunde": 345
    }
   ]
  },
  {
   "id": "yt:jTXo4aEr07o",
   "titel": "Power BI Update August 2025",
   "datum": "2025-08-01",
   "abdeckung": "nur-zeitstempel",
   "anteil": 0.286,
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=jTXo4aEr07o",
   "sprungmarken": [
    {
     "label": "00:34",
     "url": "https://www.youtube.com/watch?v=jTXo4aEr07o&t=34s",
     "sekunde": 34
    },
    {
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   "titel": "BI Thinkers Talk - Data Modelling - Fabric Data Days Edition",
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   "titel": "Dein erstes Dashboard — Power-BI-Praxis-Pfad",
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   "titel": "Fabric & Power BI Quarterly · 2025 Q3",
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   "datum": "2026-03-01",
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  {
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  {
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   "titel": "Datenmodellierung ist Governance",
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   "id": "yt:J-lN5JN-F5I",
   "titel": "Daten-WG Life-Update | Fabric Architekturen",
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   "id": "page:fabric_einsteiger_guide_v1",
   "titel": "Microsoft Fabric — Einsteiger-Guide",
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  {
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   "titel": "Fabric & Power BI Quarterly | 2025 Q2",
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  {
   "id": "yt:EVsJ6zyGUWc",
   "titel": "Was ist Self-Service und warum ist das so schwer?",
   "datum": "",
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   "titel": "Fabric Planning unboxing",
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  }
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 "hinweise": [
  "Kernaussagen und Beziehungen sind maschinell erzeugt und nicht redigiert. Heuristische Kanten zählen Erwähnungen, keine Bedeutung. Bei Widersprüchen gilt das Video."
 ],
 "wiki_url": "https://datenwgknowledgekitchen.com/wissensgraph/#n=tool%3Apower-query",
 "graph_url": "https://datenwgknowledgekitchen.com/wissensgraph/graph.html#n=tool%3Apower-query&f=tool%3Apower-query"
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