Power BI en DAX: Waarom AI je DAX-kennis niet vervangt

Power BI is een van de populairste tools voor data-analyse. Het helpt bedrijven om data uit verschillende bronnen te combineren en overzichtelijke rapporten te maken. Een belangrijk onderdeel van Power BI is DAX. DAX staat voor Data Analysis Expressionisme en is de formuletaal in Power BI voor berekeningen en metingen.

Wat kan je zonder DAX in Power BI?

Zonder DAX zijn de rekenmogelijkheden in Power BI beperkt. Je kunt dan alleen eenvoudige berekeningen maken, zoals totalen en gemiddelden. Sleep je een numerieke kolom in een visual, dan voert Power BI automatisch simpele berekeningen uit: zoals som, gemiddelde of telling. Power BI gebruikt hierbij op de achtergrond DAX, maar je hoeft de formules zelf niet te schrijven.

De mogelijkheden zonder gebruik van DAX zijn wel beperkt, want berekeningen gelden altijd voor één kolom. Zodra je meerdere kolommen wilt combineren (bijvoorbeeld opbrengst – kosten) dan heb je DAX nodig.

Wanneer heb je DAX nodig in Power BI?

DAX lijkt op Excel-formules, maar is gemaakt voor Power BI en is geschikt voor grote datasets. Je gebruikt het voor berekeningen die verder gaan dan een standaard som of gemiddelde. Denk bijvoorbeeld aan: filters toepassen, tijdsanalyses maken of data uit verschillende tabellen en kolommen combineren. Enkele voorbeelden waarvoor je zeker DAX nodig hebt:

- KPI’s berekenen
  - Zoals margepercentages: (Omzet – Kosten) / Omzet
- Tijdsanalyses
  - Zoals omzet 2025 vs. 2024
  - Maandelijkse groei
  - Cumulatieve omzet
- Complexe filters
  - Zoals omzet zonder categorie X
  - Klanten met meer dan 10 orders
- Voorwaardelijke logica
  - Bijvoorbeeld: “Als marge <10%, toon ‘laag’ anders ‘oké’.”

Je kan DAX zelfs gebruiken voor de opmaak van je rapport. Denk bijvoorbeeld aan voorwaardelijke opmaak, waarbij bepaalde getallen rood of groen worden afhankelijk van hun waarde.

DAX maakt Power BI dus veel krachtiger. Zonder goede DAX kennis haal je dus niet het maximale uit Power BI. Daarom is DAX altijd een belangrijk onderdeel van onze Power BI trainingen.

Is DAX moeilijk?

Veel mensen vinden DAX lastig. Omdat het niet alleen om formules gaat. Maar ook om hoe data wordt gefilterd en hoe tabellen aan elkaar hangen. Termen zoals ‘row context’ en ‘filter context’ zijn typisch voor DAX. Je moet ze snappen om te begrijpen wanneer je welke DAX functie kiest. Een formule die in het ene Power BI model goed werkt, kan in een ander model niet goed werken. DAX is dus erg afhankelijk van je datamodel.

Heb je nog wel DAX-kennis nodig met AI zoals ChatGPT of Copilot?

AI kan veel werk uit handen nemen, bijvoorbeeld het schrijven van DAX-formules. Toch blijft je eigen DAX-kennis onmisbaar, want:

- - 1. AI begrijpt je data niet volledig:
    - De structuur en bedrijfslogica moet je zelf begrijpen. Tools zoals Copilot of ChatGPT hebben meestal geen volledig inzicht in je model, waardoor hun formules niet altijd kloppen.
  - 2. Je wilt controle houden
    - Je wilt niet volledig afhankelijk zijn van AI voor belangrijke rapporten. Je moet kunnen herkennen (en begrijpen) wanneer AI een verkeerde formule wil gebruiken.