In Power BI is het essentieel om te werken met betrouwbare en schone data. Dit artikel leert je hoe je in Power BI eenvoudig de datakwaliteit kan controleren en veelvoorkomende fouten opspoort, zodat je analyses altijd kloppen en je dashboards betrouwbaar zijn. Dit is relevant voor data- en BI-teams die hun rapportages willen verbeteren zonder ingewikkelde technieken.
Wat je nodig hebt
- Een dataset in Power BI Desktop met verschillende kolommen en datatypes
- Basiskennis van Power Query en het Power BI-gegevensmodel
- Voorbeelddata met mogelijke fouten zoals lege waarden, dubbele records of onjuiste datatypes
Stap 1: Data inspecteren in Power Query
Open Power Query om je data te bekijken en te controleren op onregelmatigheden. Dit is belangrijk omdat je hier al veel fouten kunt opsporen voordat de data in het model geladen wordt. Gebruik de filteropties om lege waarden, foutmeldingen of onjuiste datatypes te identificeren.
Ga naar het tabblad ‘Start’ en klik op ‘Transformeren gegevens’. Selecteer een kolom en gebruik de filterknop om lege of foutieve waarden te vinden. Pas indien nodig datatypes aan via het menu ‘Type wijzigen’.
Stap 2: Dubbele records opsporen en verwijderen
Dubbele records kunnen je analyses vertekenen. In Power Query kun je deze eenvoudig opsporen en verwijderen. Selecteer de relevante kolommen die samen een uniek record vormen, klik met de rechtermuisknop en kies ‘Duplicaten verwijderen’. Dit zorgt voor een schonere dataset.
Stap 3: Validatieregels toepassen met aangepaste kolommen
Maak een nieuwe kolom aan om specifieke validatieregels toe te passen, bijvoorbeeld controleren of getallen binnen een bepaald bereik vallen of dat datums geldig zijn. Gebruik de optie ‘Aangepaste kolom’ en voeg een formule toe zoals:
if [Waarde] < 0 then "Fout" else "Ok"Zo markeer je direct onjuiste data en kun je deze verder analyseren of corrigeren.
Tips & veelgemaakte fouten
- Tip: Controleer altijd het datatype van je kolommen om onverwachte fouten te voorkomen.
- Tip: Gebruik filters in Power Query om snel inzicht te krijgen in ontbrekende of foutieve waarden.
- Fout: Niet opschonen van data kan leiden tot onjuiste analyses en verkeerde beslissingen.
- Fout: Verwijder niet zomaar data zonder te controleren of deze relevant is voor je analyse.
Voorbeeld / mini use case
Stel je hebt een verkoopdataset met klantgegevens en orderbedragen. Door de datakwaliteit te controleren, ontdek je dat er lege klantnamen en negatieve orderbedragen zijn. Met de stappen in dit artikel filter je deze fouten eruit en markeer je ze, zodat je alleen betrouwbare data gebruikt voor je verkooprapportages.
Afsluiting
Met deze praktische aanpak verbeter je de datakwaliteit in Power BI snel en effectief. Simpelweg door in Power BI de datakwaliteit te controleren en fouten op te sporen. Zo zorg je voor betrouwbare rapportages en betere inzichten. Wil je meer leren over het structureren van data? Bekijk dan ook het artikel Power BI: Datumtabel in Power BI toevoegen. Werk je liever direct in de online omgeving? Dat kan ook!
