Power BI FAQ 1: Was ist Power BI und wann sollte ich es statt Excel einsetzen?
Power BI ist die Business‑Intelligence‑Lösung von Microsoft zur Analyse und Visualisierung von Daten. Ziel ist es, Daten aus verschiedenen Quellen auszuwerten und die Ergebnisse in Form von Dashboards, Kennzahlen und interaktiven Berichten darzustellen.
Grundsätzlich gilt:
- Excel eignet sich besonders für Dateneingabe, Berechnungen und Ad-hoc-Analysen.
- Power BI eignet sich besonders für Dashboards, Berichte und die Auswertung großer Datenmengen.
- Power BI kann Daten aus Excel, Datenbanken, ERP-Systemen und weiteren Quellen zusammenführen.
Typische Power BI-Einsatzgebiete sind:
- Vertriebsanalysen
- Controlling
- Projektmanagement
- Personalwesen
- Einkauf und Logistik
Eine einfache Faustregel lautet: Excel erstellt, pflegt und analysiert Daten in einzelnen Blättern. Power BI führt Daten zusammen, bietet tiefergehende Analysen und Viualisierungen sowie verbesserte Möglichkeiten für Zusammenarbeit und (mobile) Darstellung plus zielgruppenspezifisches Teilen.
Tipp: In vielen Unternehmen werden Daten zunächst in Excel aufbereitet und anschließend mit Power BI ausgewertet und veröffentlicht. Wer regelmäßig dieselben Berichte erstellt, kann durch Power BI oft viel Zeit sparen.
Power BI FAQ 2: Was ist Power Query und wann sollte ich es statt Excel‑Funktionen verwenden?
Power Query dient dazu, Daten automatisch zu importieren, zu bereinigen und zusammenzuführen. Du findest es in Excel unter:
Daten → Daten abrufen
Viele Anwender lösen Datenprobleme mit Formeln wie SVERWEIS, XVERWEIS, INDEX, VERWEIS, TEIL, LINKS oder WENN. Das funktioniert bei kleineren Datenmengen sehr gut. Wenn dieselben Arbeitsschritte jedoch regelmäßig wiederholt werden müssen, stößt dieser Ansatz oft an Grenzen.
Power Query eignet sich besonders für:
- Import mehrerer Dateien
- Zusammenführen von Tabellen
- Bereinigung von Daten
- Aufteilen oder Umwandeln von Spalten
- Regelmäßige Aktualisierung von Datenbeständen
Vorteile gegenüber klassischen Excel‑Funktionen:
- weniger Fehlerquellen
- höhere Geschwindigkeit
- automatische Wiederholung gespeicherter Schritte
- bessere Dokumentation der Datenaufbereitung
Als Faustregel gilt:
- Einzelne Berechnungen → Excel‑Funktionen
- Wiederkehrende Datenimporte → Power Query
Tipp: Wenn Du jede Woche oder jeden Monat dieselben Arbeitsschritte ausführst, lohnt sich Power Query fast immer. Nach der einmaligen Einrichtung lassen sich viele Prozesse mit einem Klick durchführen.
Power BI FAQ 3: Was ist Power Pivot?
Power Pivot erweitert Excel um ein sogenanntes Datenmodell. Dadurch können mehrere Tabellen miteinander verknüpft und gemeinsam ausgewertet werden. Für Power BI ist Power Pivot eine der drei zentralen Säulen (nach Power Query zum Laden von Daten und vor Power BI-Berichten zum Visualisierung und Teilen der Ergebnisse).
Typische Anwendungsfälle:
- Umsatz- und Kundendaten kombinieren
- Kosten- und Projektdaten zusammenführen
- große Datenbestände analysieren
Im Gegensatz zur klassischen Excel-Tabelle müssen die Daten dabei nicht mehr in einer einzigen großen Liste stehen.
Tipp: Sobald mehrere Tabellen über Schlüssel verbunden werden sollen, ist Power Pivot häufig die bessere Lösung.
SVERWEIS und XVERWEIS eignen sich hervorragend für einzelne Verknüpfungen. Bei vielen hundert oder tausend Verweisen können jedoch Nachteile entstehen:
- längere Berechnungszeiten
- komplexe Formeln (erschwert Nachvollziehbarkeit bzw. Übergabe)
- höheres Fehlerrisiko
- starker Bezug auf Desktop-Welt erschwert Teilen der Ergebnisse
Power Pivot arbeitet stattdessen mit Beziehungen zwischen Tabellen. Dadurch werden:
- große Datenmengen schneller verarbeitet
- Formeln reduziert
- Auswertungen flexibler und sicherer
- Anbindung an Power BI ermöglicht, was wiederum die Darstellung auf verschiedenen Endgeräten verbessert und das Teilen der Ergebnisse mit unterschiedlichen Zielgruppen
DAX steht für Data Analysis Expressions und ist die Formelsprache von Power BI und Power Pivot. Sie wird verwendet, um Kennzahlen, Vergleiche und Auswertungen zu berechnen, die über die Standardfunktionen hinausgehen. DAX wird insbesondere dann wichtig, wenn Du:
- individuelle Kennzahlen erstellen möchtest
- Daten aus mehreren Tabellen auswertest
- Vorjahresvergleiche benötigst
- Dashboards für Führungskräfte oder Fachbereiche entwickelst
Zwei Beispiele:
(1) CALCULATE gehört zu den wichtigsten DAX‑Funktionen überhaupt. Mit ihr lassen sich Berechnungen unter bestimmten Bedingungen durchführen:
- Umsatz einer bestimmten Produktgruppe
- Umsatz eines bestimmten Jahres
- Anzahl der Aufträge eines ausgewählten Standorts
(2) SAMEPERIODLASTYEAR vergleicht aktuelle Werte mit dem entsprechenden Zeitraum des Vorjahres:
- Umsatzentwicklung gegenüber dem Vorjahr
- Vergleich von Kosten
- Analyse von Wachstum oder Rückgang
Für einfache Berichte reichen Power BI und Power Pivot oft ohne eigene DAX‑Formeln aus. Sobald jedoch individuelle Kennzahlen oder komplexere Auswertungen benötigt werden, wird DAX zu einem wichtigen Werkzeug.
Power BI eignet sich für alle Personen, die regelmäßig Daten auswerten, Kennzahlen analysieren oder Berichte erstellen. Besonders gefragt sind Power‑BI‑Kenntnisse in Bereichen, in denen große Datenmengen verarbeitet und Entscheidungen auf Basis von Zahlen getroffen werden, z.B.:
- Controlling
- Vertrieb
- Einkauf
- Produktion
- Logistik
- Personalwesen
- Projektmanagement
- Geschäftsführung
- Business Intelligence / Datenanalyse
Power BI ist besonders hilfreich, wenn Daten bisher überwiegend in Excel ausgewertet werden und regelmäßige Berichte erstellt werden müssen.
Tipp: Wer regelmäßig Kennzahlen aufbereitet oder Berichte auf Basis von Excel für andere Personen erstellt, gehört meist zu denjenigen, die von Power BI am stärksten profitieren.
Wie bei Excel hängt die Lernzeit stark von den persönlichen Vorkenntnissen und Zielen ab. Für den Einstieg genügen oft wenige Schulungstage. Wer Power BI professionell nutzen möchte, sollte jedoch zusätzliche Zeit für praktische Übungen einplanen. Ein optimaler Lernpfad sieht so aus:
Tag 1: Überblick über Power BI und Fokus auf das Laden von Daten mit Power Query
Tag 2: Ein stabiles Datenmodell mit Power Pivot erstellen und mit DAX-Funktionen individuell anpassen.
Tag 3: Mittels Power BI eigene Dashboards und Auswertungen erstellen mit hochwertigen Charts und Filtern und diese optional zielgruppenspezifisch teilen.
Tag 4: Workshop zur Anwendung des Erlernten auf reale Daten und Fragestellungen.
Anschließend sollte man nahtlos in die eigenständige Anwendung gehen, um am Ball zu bleiben bzw. das Wissen zu festigen, zu vertiefen, auch KI-gestüzt.
Tipp: Wer das Grundprinzip von Datenbanken kennt und zudem bereits sicher mit Pivot‑Tabellen, XVERWEIS und größeren Excel‑Auswertungen arbeitet, erreicht meist schneller gute Ergebnisse in Power BI als Personen ohne Erfahrung in der Datenanalyse.
Power BI FAQ
Auf dieser Seite stellen wir die wichtigsten Power BI FAQ zusammen. Häufige Fragen rund um Power BI werden in gebotener Kürze beantwortet. Ein Schwerpunkt liegt auf Anwendungsgebieten, den Kernelementen (Power Query, Power Pivot, Power BI-Berichte), der Abgrenzung zu Excel und dem Lernen von Power BI. Gerne nehmen wir weitere Fragen rund um Power BI entgegen und stellen die Antwort hier ein: E-Mail.