{
 "id": "tool:python",
 "name": "Python",
 "typ": "tool",
 "slug": "python",
 "stand": "2026-09-07",
 "build": "20260907-1949",
 "zitieren_als": "Daten-WG, <Dokumenttitel>, <mm:ss>, <url>",
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 "json": "https://datenwgknowledgekitchen.com/wissensgraph/library/python.json",
 "dokumente_gesamt": 37,
 "kernaussagen_gesamt": 14,
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 "aliase": [],
 "einordnung": "Ein selbstgeschriebenes Python-Skript exportiert SQL-Server-Tabellen als Delta-Parquet-Dateien direkt in den OneLake-Speicher, wo sie sofort als Tabelle über den SQL-Endpunkt verfügbar sind. (Stand 2025-07) Beim Push von Daten per Python-Skript in den OneLake werden im Gegensatz zum Zugriff über ein Data Gateway keine Fabric-CUs für das Abholen der Daten belastet. (Stand 2025-07) Die Authentifizierung des Python-Skripts gegenüber OneLake erfolgt über ein Service Principal mit Client ID und Client Secret in einer Konfigurationsdatei. (Stand 2025-07)",
 "nachbarn": [
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   "name": "Microsoft Fabric",
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   "beleg": "Fabric bietet die Möglichkeit z.B. Python Code auszuführen und darüber kann ich z.B. relativ einfach Internetseiten auslesen.",
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   "name": "Power BI",
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   "name": "Notebook",
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   "name": "SQL",
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   "name": "Visualisierung",
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   "name": "Power Query",
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   "name": "Warehouse",
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   "name": "Performance",
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   "name": "Lakehouse",
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  {
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   "name": "Spark",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
   "belastbarkeit": "Heuristik, gezählt",
   "gemeinsame_segmente": 6,
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   "datei": "spark.md"
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 ],
 "kernaussagen": [
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "BI Thinkers Talk nr.76",
   "dokument_id": "yt:mlkP-6i5Kq8",
   "sekunde": 200,
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   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=mlkP-6i5Kq8&t=200s",
   "aussage": "In Power BI Desktop können wegen fehlender Python-Installation aus Sicherheitsgründen keine Python-basierten Visuals wie Matplotlib, Plotly oder Seaborn genutzt werden."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "BI Thinkers Talk nr.76",
   "dokument_id": "yt:mlkP-6i5Kq8",
   "sekunde": 387,
   "zeit": "06:27",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=mlkP-6i5Kq8&t=387s",
   "aussage": "Stefan ließ Claude Diagrammtypen aus Python-Bibliotheken wie Matplotlib, Plotly und Seaborn als Vega-Lite-Spezifikationen für Deneb nachbauen und dazu einen Testdatensatz mit 1000 Datensätzen generieren."
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  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "BI Thinkers Talk nr.75",
   "dokument_id": "yt:BQdSo6ZnmKY",
   "sekunde": 408,
   "zeit": "06:48",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=BQdSo6ZnmKY&t=408s",
   "aussage": "Der Power BI Fixer basiert auf einem Fork und übernimmt Komponenten wie Best Practice Analyser, Memory Analyser und Perspective Editor von Michael Kowalskis Semantic-Link-Labs-Arbeit."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "LogiMAT Arena Atrium 2026 | Expert Forum - Supply Chain Risiko Management",
   "dokument_id": "yt:DFw664hd1IE",
   "sekunde": 2222,
   "zeit": "37:02",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=DFw664hd1IE&t=2222s",
   "aussage": "Über Microsoft Fabric lassen sich mit Python externe Quellen wie Newsfeeds und Börsendaten kostengünstig anbinden, um Krisenherde frühzeitig zu erkennen."
  },
  {
   "typ": "Meinung",
   "dokument": "BI Thinkers Talk nr.75",
   "dokument_id": "yt:BQdSo6ZnmKY",
   "sekunde": 3481,
   "zeit": "58:01",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=BQdSo6ZnmKY&t=3481s",
   "aussage": "Alex hält modulare, skriptbasierte Fix-Tools für KI-Agenten für besser nutzbar als ein reines MCP-Chatfenster, weil einzelne Fixes gezielt und ressourcenschonend aufgerufen werden können."
  },
  {
   "typ": "Empfehlung",
   "dokument": "Push statt Pull: So bringst du On-Prem-Daten mit SSIS nach Microsoft Fabric | Fabric Tutorial",
   "dokument_id": "yt:5HhNQZlB-1E",
   "sekunde": 609,
   "zeit": "10:09",
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   "aussage": "Die im Lakehouse als Rohdaten liegenden Dateien lassen sich per COPY-INTO-Befehl in eine Warehouse-Tabelle laden oder mit einem Notebook, etwa in Python, weiterverarbeiten."
  },
  {
   "typ": "Meinung",
   "dokument": "Unboxing MCP Server for Power BI Modelling",
   "dokument_id": "yt:iinfiHxznOU",
   "sekunde": 3642,
   "zeit": "1:00:42",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=iinfiHxznOU&t=3642s",
   "aussage": "Das Herausziehen von Power-BI-Daten zur Kombination mit anderen Quellen für z. B. eine Python-Visualisierung funktioniert über den MCP Server aktuell noch holprig, gilt aber als zukunftsträchtiger Ansatz."
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  {
   "typ": "Empfehlung",
   "dokument": "BI Thinkers Talk nr.67",
   "dokument_id": "yt:G8s96sHUHac",
   "sekunde": 1773,
   "zeit": "29:33",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=G8s96sHUHac&t=1773s",
   "aussage": "Für sich wiederholende Aufgaben wie Suchen-und-Ersetzen über ein ganzes Projekt sollte die KI besser ein wiederverwendbares Skript, etwa in Python, generieren, statt jede Datei einzeln direkt durch die KI anpassen zu lassen, um Copilot-Credits zu sparen."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Daten-WG Thinkers Talk nr.65",
   "dokument_id": "yt:Fqt4gP1xB5w",
   "sekunde": 1442,
   "zeit": "24:02",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=Fqt4gP1xB5w&t=1442s",
   "aussage": "Ein selbstgeschriebenes Python-Skript exportiert SQL-Server-Tabellen als Delta-Parquet-Dateien direkt in den OneLake-Speicher, wo sie sofort als Tabelle über den SQL-Endpunkt verfügbar sind."
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  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Daten-WG Thinkers Talk nr.65",
   "dokument_id": "yt:Fqt4gP1xB5w",
   "sekunde": 1574,
   "zeit": "26:14",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=Fqt4gP1xB5w&t=1574s",
   "aussage": "Beim Push von Daten per Python-Skript in den OneLake werden im Gegensatz zum Zugriff über ein Data Gateway keine Fabric-CUs für das Abholen der Daten belastet."
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  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Daten-WG Thinkers Talk nr.65",
   "dokument_id": "yt:Fqt4gP1xB5w",
   "sekunde": 1702,
   "zeit": "28:22",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=Fqt4gP1xB5w&t=1702s",
   "aussage": "Die Authentifizierung des Python-Skripts gegenüber OneLake erfolgt über ein Service Principal mit Client ID und Client Secret in einer Konfigurationsdatei."
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  {
   "typ": "Empfehlung",
   "dokument": "Daten-WG Deep Dive Financial Reporting",
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   "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."
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  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Was ist Self-Service und warum ist das so schwer?",
   "dokument_id": "yt:EVsJ6zyGUWc",
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   "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."
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  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Was ist Self-Service und warum ist das so schwer?",
   "dokument_id": "yt:EVsJ6zyGUWc",
   "sekunde": 3131,
   "zeit": "52:11",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=EVsJ6zyGUWc&t=3131s",
   "aussage": "Power BI und einfach nutzbare Datenplattformen ermöglichten Tom Martens, nach rund zehn Jahren ohne Programmierung über Fabric und Python wieder ins Programmieren einzusteigen."
  }
 ],
 "dokumente": [
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   "id": "yt:eWfTt93anl4",
   "titel": "BI Thinkers Talk nr.77",
   "datum": "",
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   ]
  },
  {
   "id": "yt:m3xNYfVih0Q",
   "titel": "Starting with Microsft Fabric the Skills you need",
   "datum": "2024-08-01",
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    {
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     "sekunde": 1923
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  },
  {
   "id": "yt:27rC2zefFOU",
   "titel": "Realtalk zu Self Service mit Power BI",
   "datum": "2024-02-01",
   "abdeckung": "nur-zeitstempel",
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  {
   "id": "yt:iymmxuXHh44",
   "titel": "Daten-WG Deep Dive Financial Reporting - part 5",
   "datum": "2025-07-01",
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     "sekunde": 3942
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  },
  {
   "id": "yt:UnW4wHhw_IY",
   "titel": "Daten-WG Deep Dive Financial Reporting pt.4",
   "datum": "2025-05-01",
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   "titel": "Daten-WG Thinkers Talk nr.65",
   "datum": "2025-07-01",
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   "titel": "Mensch bleiben, wenn Power BI geht",
   "datum": "2025-11-01",
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  {
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   "titel": "Report-Design als Framework — ein Skill für Power BI",
   "datum": "2026-08-31",
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   "titel": "Daten-WG Life-Update | Fabric Architekturen",
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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."
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