Die Leistungsfähigkeit des Triggers „Führen Sie eine Abfrage für einen Datensatz aus“ in Power Automate nutzen

Wenn Sie bereits mit Power BI und Power Automate vertraut sind, wissen Sie, wie leistungsstark die Zusammenarbeit dieser beiden Tools ist. Einer der bahnbrechendsten Auslöser in Power Automate ist jedoch:

👉 „Führen Sie eine Abfrage für einen Datensatz aus“

Mit diesem Trigger können Sie DAX-Abfragen (Data Analysis Expressions) direkt aus einem Flow für Ihren Power BI-Datensatz ausführen. Das bedeutet, dass Sie aggregierte Ergebnisse, Werte auf Zeilenebene oder KPIs in Echtzeit extrahieren und diese Informationen dann verwenden können, um Aktionen auszulösen , Workflows zu automatisieren oder Stakeholder sofort zu benachrichtigen.

In diesem Handbuch werden wir Folgendes untersuchen:

• Was dieser Auslöser bewirkt und warum er so wirkungsvoll ist.

• Ein schrittweises Beispiel : Automatisches Senden einer Warnung, wenn der Umsatz unter einen Zielwert fällt.

• Eine exemplarische Vorgehensweise für alle beteiligten Aktionen und Konnektoren .

• Weitere Ideen, wie Sie diesen Ansatz in Ihrer eigenen Organisation nutzen können.

Warum dieser Auslöser wichtig ist

Die meisten Power Automate/Power BI-Integrationen basieren auf Aktualisierungstriggern (z. B. „Wenn ein Datensatz aktualisiert wird“) oder manuellen Schaltflächenabläufen. Diese sind jedoch begrenzt: Sie bieten keine datengesteuerten Bedingungen .

Mit „Führen Sie eine Abfrage für einen Datensatz aus“ können Sie:

• Fragen Sie genaue KPIs oder Metriken ab, ohne ganze Tabellen zu exportieren.

• Filtern Sie Daten dynamisch mithilfe von DAX-Ausdrücken.

• Kettenautomatisierung: „Wenn der Umsatz diese Woche < 100.000 beträgt → benachrichtigen Sie den Vertriebsleiter über Teams und erstellen Sie eine Aufgabe in Planner.“

• Vermeiden Sie manuelle Überprüfungen – Ihre Flows erkennen die Daten in Power BI.

💡 Profi-Tipp: Sie müssen nicht den gesamten Datensatz abfragen – halten Sie die Abfragen einfach und optimiert. Verwenden Sie beispielsweise SUMMARIZECOLUMNS oder Einzelmessauswertungen für schnellere Ergebnisse.

Das Beispielszenario

Lassen Sie uns einen praktischen Anwendungsfall durchgehen.

Geschäftsziel: Ihr Vertriebsteam möchte eine automatische E-Mail-Benachrichtigung erhalten, wenn der Gesamtumsatz im aktuellen Monat unter 100.000 € fällt.

Anstatt das Dashboard manuell zu überprüfen, verwenden Sie Power Automate für Folgendes:

1. Führen Sie eine DAX-Abfrage für Ihren Power BI-Datensatz aus.

2. Rufen Sie die monatlichen Verkaufszahlen ab.

3. Überprüfen Sie, ob es unter dem Schwellenwert liegt.

4. Senden Sie eine E-Mail und eine Teams-Benachrichtigung, wenn dies zutrifft.

Schritt für Schritt: Erstellen des Flows

So erstellen Sie diesen Flow von Grund auf:

Schritt 1 – Einen neuen Flow erstellen

• Gehen Sie zu Power Automate.

• Wählen Sie „Geplanter Cloud-Flow“ → führen Sie ihn täglich um 8 Uhr aus (Sie können die Häufigkeit anpassen).

Dadurch wird eine regelmäßige Überprüfung des Datensatzes ohne manuellen Aufwand gewährleistet.

Schritt 2 – Hinzufügen der Power BI-Aktion: Ausführen einer Abfrage für einen Datensatz

• Klicken Sie auf + Neuer Schritt → Nach Power BI suchen.

• Wählen Sie: Führen Sie eine Abfrage für einen Datensatz aus .

Sie werden aufgefordert:

• Arbeitsbereich → Wählen Sie, wo Ihr Datensatz gespeichert wird.

• Datensatz → wählen Sie das richtige Modell (z. B. Sales_Model ).

• DAX-Abfrage → Geben Sie den DAX-Ausdruck ein, um das gewünschte Ergebnis zurückzugeben.

Hier ist ein einfaches Beispiel für eine DAX-Abfrage:

EVALUATE
ROW("MonthlySales",
    CALCULATE(
        SUM(Sales[Amount]),
        DATESMTD('Date'[Date])
    )
)

Diese Abfrage erstellt eine einzeilige Tabelle mit einer einzelnen Spalte „MonthlySales“, die die Umsätze für den aktuellen Monat anzeigt.

Automated data query workflow configuration interface, showcasing parameter setup for running queries against specified datasets.

Schritt 3 – Analysieren des Abfrageergebnisses

Die Abfrage gibt JSON zurück, Sie müssen also den Wert extrahieren.

• Fügen Sie die Aktion „JSON analysieren“ hinzu.

• Wählen Sie aus dem dynamischen Inhalt die Abfrageausgabe aus.

• Verwenden Sie das folgende Schema (passen Sie den Spaltennamen an, falls dieser abweicht):

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "tables": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "rows": {
            "type": "array",
            "items": {
              "type": "object",
              "properties": {
                "MonthlySales": { "type": "number" }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

Schritt 4 – Eine Bedingung hinzufügen

Nachdem wir nun MonthlySales haben, überprüfen wir den Schwellenwert.

• Fügen Sie eine Bedingungsaktion hinzu.

• Ausdruck:

body('Parse_JSON')?['tables'][0]['rows'][0]['MonthlySales'] < 100000

• Wenn ja → Benachrichtigung senden.

• Wenn Nein → nichts tun (oder Status protokollieren).

Schritt 5 – Senden Sie die Benachrichtigung

Fügen Sie für den Zweig „Ja“ Aktionen wie die folgenden hinzu:

1. Senden Sie eine E-Mail (Outlook-Connector) → Benachrichtigen Sie die Finanz- und Vertriebsmanager.

2. Posten Sie eine Nachricht in Teams → Benachrichtigen Sie den Vertriebskanal mit der Zahl.

3. Erstellen Sie eine Planner-Aufgabe → Weisen Sie Folgeaktionen automatisch zu.

💡 Profi-Tipp: Formatieren Sie Ihre Nachricht so, dass der Verkaufswert dynamisch angegeben wird. Beispiel: „⚠️ Der monatliche Umsatz liegt bei 85.400 € – unter dem Ziel von 100.000 €. Bitte überprüfen Sie die Pipeline umgehend.“

So funktioniert es hinter den Kulissen

• DAX-Abfrageausführung → Power BI führt die Abfrage für den In-Service-Datensatz aus.

• Datenserialisierung → Das Ergebnis wird im JSON-Format zurückgegeben.

• Logische Auswertung → Power Automate interpretiert das Ergebnis mit Bedingungen und Verzweigungen.

• Aktionskette → Je nach Logik werden nachgelagerte Aktionen (E-Mails, Teams, Planer) ausgelöst.

Im Wesentlichen verwandeln Sie Power BI-Daten in einen Flow-Trigger, ohne Daten exportieren oder Berichte manuell aktualisieren zu müssen.

Andere Möglichkeiten

In diesem Beispiel wird ein Umsatzschwellenwert verwendet, Sie können dies jedoch auf viele Szenarien anwenden:

1. Datenqualitätsprüfungen

   • Abfrage, ob leere Kunden-IDs vorhanden sind.

   • Wenn die Anzahl > 0 ist → Problem in der SharePoint-Liste protokollieren oder eine Warnung senden.

2. Leistungsüberwachung

   • Abfrage, ob die durchschnittliche Antwortzeit > SLA-Grenze ist.

   • Alarm senden oder eskalieren.

3. Finanzielle KPIs

   • Verfolgen Sie Marge %, EBITDA oder Cashflow.

   • Benachrichtigen Sie den CFO, wenn ein KPI unter die Toleranz fällt.

4. Compliance und Audits

   • Prüfen Sie, ob die Anzahl der überfälligen Compliance-Schulungen > 5 ist.

   • Weisen Sie Erinnerungen in Teams automatisch zu.

5. Automatisiertes Reporting

   • Extrahieren Sie täglich KPI-Werte.

   • Schreiben Sie sie zur Archivierung in eine Excel-Datei oder SharePoint-Liste.

💡 Profi-Tipp: Sie können mehrere DAX-Abfragen in einem Flow kombinieren, um mehrere KPIs gleichzeitig zu überprüfen.

Best Practices für die Verwendung dieses Triggers

1. Halten Sie Abfragen einfach – Vermeiden Sie umfangreiche Abfragen, die den Datensatz überlasten. Beschränken Sie sich auf zusammengefasste Ergebnisse.

2. Verwenden Sie Kennzahlen – Wenn in Power BI bereits KPIs vorhanden sind, verweisen Sie in Ihrer Abfrage direkt darauf.

3. Planen Sie klug – Überlasten Sie den Datensatz nicht mit zu häufigen Abfragen (z. B. jede Minute).

4. Fehlerbehandlung – Fügen Sie für fehlgeschlagene Abfragen einen Schritt „Ausführen nach konfigurieren“ hinzu, damit der Flow Fehler protokolliert.

5. Dokumentieren Sie Ihre Abfragen – Speichern Sie DAX-Snippets zur Wiederverwendung in einem freigegebenen OneNote/SharePoint.

Zusammenfassung

Der Trigger „Führen Sie eine Abfrage für einen Datensatz aus“ in Power Automate ist eine der wirkungsvollsten Möglichkeiten, Ihre Berichte umsetzbar zu machen. Anstatt KPIs nur anzuzeigen, können Sie jetzt automatisch darauf reagieren .

In unserem Beispiel haben wir einen Flow erstellt, der:

• Monatliche Umsätze über DAX geprüft.

• Bewertet anhand eines Schwellenwerts.

• Automatisches Auslösen von Warnungen und Aufgaben.

Dieser Ansatz lässt sich auf Finanz-, Vertriebs-, Betriebs- oder Compliance-Szenarien anwenden. Er verwandelt Power BI von einem Berichterstellungstool in eine Echtzeit-Entscheidungsmaschine .

Wenn Sie also das nächste Mal über Dashboards hinausgehen möchten, denken Sie daran: 👉 Messen Sie Ihre KPIs nicht nur – lassen Sie sie für Sie handeln .

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