Wat zijn dataflows in Power BI?
Dataflows in Power BI zijn gedeelde datatransformatiepijplijnen die je eenmalig bouwt en inricht via Power Query Online. Ze draaien in de cloud, slaan het resultaat op in Azure Data Lake Storage en kunnen door meerdere rapporten en teams worden gebruikt. Zo voorkom je dat elke rapportbouwer dezelfde transformaties zelf opnieuw uitvoert in Power BI Desktop.
Dataflows in Power BI zijn herbruikbare datatransformaties die in de cloud draaien, zodat meerdere rapporten dezelfde voorbereide data gebruiken zonder dubbel werk.
Wat dataflows zijn
Een dataflow is een verzameling datatransformaties die je bouwt via Power Query Online in Power BI Service. Je verbindt een of meerdere bronnen, reinigt en transformeert de data, en slaat het resultaat op als entiteiten: tabellen in de cloud. Rapporten koppelen niet meer direct aan de ruwe bron, maar aan de voorbereide entiteiten uit de dataflow. De transformatielogica leeft op één plek, niet verspreid over tientallen .pbix-bestanden.
Verschil met Power Query in Desktop
In Power BI Desktop bouw je ook datatransformaties via Power Query. Het verschil is waar die transformaties leven en worden uitgevoerd. Desktop-transformaties zitten in het .pbix-bestand, draaien lokaal en zijn niet deelbaar. Ze worden opnieuw uitgevoerd bij elke verversing van dat specifieke rapport. Dataflows draaien in de cloud op een verversingsschema dat je centraal instelt. Het resultaat wordt opgeslagen als een entiteit, vergelijkbaar met een tabel in een database. Andere rapporten en andere Power BI-rapporten in je organisatie koppelen aan die entiteit, net als aan een gewone databron.
Wanneer heb je dataflows nodig?
Dataflows zijn nuttig zodra meer dan één rapport of team dezelfde databronnen gebruikt. Denk aan een CRM-koppeling waarbij klantdata voor tien rapporten geldt, of aan een financiële dataset die zowel door het managementteam als door individuele afdelingshoofden wordt gebruikt. Ook als je databrontransformaties complex zijn en tijd kosten om te onderhouden, is centralisatie via een dataflow zinvol. Je past de transformatielogica eenmalig aan en alle rapporten die de dataflow gebruiken, profiteren automatisch van de update.
Standaard versus analytische dataflows
Power BI onderscheidt twee typen dataflows. Standaard dataflows bevatten entiteiten die direct worden gekoppeld aan Azure Data Lake Storage en zijn beschikbaar voor alle Power BI Pro-gebruikers. Analytische dataflows voegen berekende entiteiten toe: entiteiten die zijn opgebouwd uit andere entiteiten in dezelfde dataflow, vergelijkbaar met een view in een database. Ze ondersteunen ook DirectQuery-modus op entiteiten en AI-functies. Analytische dataflows vereisen een Premium- of Fabric-capaciteit. Voor de meeste middelgrote organisaties zijn standaard dataflows al voldoende om datatransformaties herbruikbaar te maken en te centraliseren.
Nadelen en alternatieven
Dataflows zijn handig, maar niet voor elke situatie de beste oplossing. De Power Query Online-editor heeft minder functies dan de Desktop-versie en het debuggen van complexe transformaties is lastiger. Bij grote datahoeveelheden of meerdere consumerende systemen buiten Power BI is een datawarehouse zoals Azure Synapse of een SQL-database een betere basis. Dataflows zijn het meest waardevol in een omgeving die puur op Power BI draait en waarbij centralisatie van Power Query-transformaties het voornaamste doel is.
Onze tip: Bouw je eerste dataflow op een kopie van een bestaande Desktop-query. Exporteer de M-code uit Power BI Desktop via de Geavanceerde editor, plak die in Power Query Online en pas hem aan. Dat spaart je de moeite van een transformatie helemaal opnieuw opbouwen.
Veelgestelde vragen
Wat is het verschil tussen een dataflow en Power Query in Power BI Desktop?
Power Query in Desktop voert transformaties lokaal uit bij het verversen van een rapport. Die transformaties zijn onderdeel van het .pbix-bestand en worden niet gedeeld. Een dataflow draait in de cloud en slaat het resultaat op als entiteiten in Azure Data Lake Storage. Andere rapporten en teams kunnen dezelfde dataflow aankoppelen als databron. Dataflows zijn dus een gedeelde laag bovenop je brondata, terwijl Desktop-queries per bestand leven.
Welke licentie heb ik nodig voor dataflows in Power BI?
Standaard dataflows zijn beschikbaar voor Power BI Pro-gebruikers in een gedeelde capaciteit. Analytische dataflows, die gebruik maken van geavanceerde functies zoals berekende entiteiten en AI-integraties, vereisen een Power BI Premium- of Fabric-capaciteit. De opslag van dataflow-output in Azure Data Lake Storage is inbegrepen in de Power BI-capaciteit of kan worden gekoppeld aan een eigen Azure Data Lake Storage Gen2-account.
Wanneer zijn dataflows een betere keuze dan een datawarehouse?
Dataflows zijn geschikt als je datatransformaties wilt centraliseren zonder een volledig datawarehouse op te zetten. Ze zijn eenvoudiger te beheren en vereisen minder technische kennis dan een Azure Synapse- of SQL Server-omgeving. Bij grotere organisaties met complexe datamodellen, meerdere consumerende systemen of strikte data governance-eisen is een datawarehouse doorgaans de betere keuze. Dataflows en een datawarehouse sluiten elkaar niet uit: dataflows kunnen ook voeding geven aan een datawarehouse.